摘要：受四足动物自然步态转换机制的启发,针对运动能效与运动稳定之间的权衡问题,提出了一种多步态行进的运动策略,用以实现四足机器人在多地形场景下的稳定高效运动。根据占空比和相位偏移等参数定义步态,形成切换基础;通过设计有限状态机并引入参数的仿射变换来建立切换机制,实现了不同步态间的及时切换;基于运输成本CoT(cost of transport)和稳定性指标设计了速度-步态映射表,实现了运动步态的合理选择;结合步态选择策略与步态切换机制实现了变化地形上的步态实时选择与切换。仿真结果与实物实验均表明,所提出的多步态策略能够实现不同地形下四足机器人的高效稳定运动。

摘要：现代装备日益庞大、复杂,各分系统和模块间形成大量结构形状复杂的狭小空间,检测此类狭小空间内的设备状态对保障系统安全、降低运营成本具有重要意义.受壁虎能够在狭小空间顺利攀爬运动的启发,我们发明了仿壁虎匍匐运动机构和黏附脚掌,这种机器人在狭小空间,特别是宽度受限空间的运动稳定性为机器人运动规划的核心问题.本文研究宽度受限情况下匍匐式四足机器人的运动稳定性,作为对比,同时研究非受限情况下匍匐四足机器人的稳定运动设计.本文提出了一种保障运动稳定的重心轨迹规划方法,结合纵向稳定裕度和静态稳定区域方法,使用双支撑三角形减少支撑区域的约束条件,保留前向边界和后向边界的稳定裕度计算以简化步骤,提高了稳定裕度计算和重心轨迹规划的效率;提出在宽度受限情况下匍匐式四足机器人的运动策略,四肢向内收拢适应宽度受限约束,分析受限宽度下机器人的稳定裕度和最大步长.实验验证了该机器人在受限空间前向和横向运动的稳定性及运动控制方法.

摘要：在无线传感器网络中引入移动数据收集器(MDC)可以缓解传统静态网络能耗不均衡与能量空洞等问题。为使MDC对网络的节能效果达到最佳,通过算法设计使节点在远离或靠近sink的不同方向上拥有移动概率,在网络节点密度不同的地方建立大小各异的数据收集树平衡网络能耗,数据收集前调整收集器的位置,以减少数据传输能耗。给出MDC运动策略,并与DSDV路由协议相结合,提出带有移动数据收集器的路由协议MDSDV。实验结果表明,MDSDV能够提高网络的数据传输成功率,延长网络的生存期。

摘要：针对在编队避障控制中智能体个体的异构性和多任务的复杂性问题,提出一种基于深度强化学习的异构智能体编队避障控制方法。首先,为了克服智能体个体的异构性,详细描述了领航者和跟随者智能体各自采用的局部观测表示;其次,根据智能体的相应任务,设计了编队、避障和导航三种复合的综合奖励函数,以实现更加灵活和高效的编队避障控制;最后,设计了融合注意力机制的行动者-评论家网络,用于联合训练领航者和跟随者的运动策略,从而使智能体能够逐步优化综合策略,以应对复杂的交互信息。数值仿真实验结果显示,文中提出的方法使得智能体能有效完成各自的任务,与其他强化学习算法相比,能够更迅速、更精确地使智能体学习到最优的运动策略,并在未来应用于复杂环境中,具有潜在的前景和价值。

摘要：在幼儿园一日生活中,教师往往会根据教育内容和幼儿特点,设计不同的主题教育活动。教师在进行教育活动的设计过程中,通常需要借助各种教育资源的加持才能完成,自然资源则是众多教育资源中教师运用最广泛的材料。基于此,本文分析了自然资源在幼儿教育中的作用和其在幼儿园一日生活中的运用原则,并以此为基础,从五个方面分析自然资源在幼儿一日活动中的运用策略,旨在全面促进幼儿良好发展。