摘要：为了深入研究环绕智能(AmI)的技术特征和应用架构,从AmI概念的渊源出发,介绍了AmI的发展状况及其技术特征,采用基于多Agent系统(MAS)模型设计具有上下文感知的AmI实验系统,并对系统中主要Agent的结构和工作机理进行分析.实验表明。基于上下文感知和AS的环绕智能系统结构满足AmI系统中计算单元模块化、分散化和复杂性的要求.

摘要：智慧泵站是智慧水利工程应用的重要部分,也是实现智慧水利的重要基础和数据来源。针对目前我国泵站系统数据不完备、多个系统相互独立、管理业务系统难以互联互通、人工操作技术相对落后以及对远程调度和智能操控决策支撑不足的情况,提出了一种基于“五感”的智慧泵站感知体系设计与信息系统工程的构想,并以北京市密云水库调蓄工程的前柳林泵站为试点,通过视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉的感知方式,借助物联网感知、智能传感、数据融合、大数据、云计算等技术手段,构建“五感”感知体系,最终实现了“运行无人式、调度一站式、维修智能式”管理模式,让泵站管理更加智能化、高效化和精准化。

摘要：针对不同频段GNSS信号存在的频率冲突问题,提出一种射频前端多频信号的采样频率兼容算法。分析了GNSS接收机射频前端的结构体制,指出射频直接采样数字化结构有利于同一射频前端实现多频信号的接收。在此结构基础上,考虑到多频信号采样频率兼容,采样后信号不发生混叠,以及实际工作环境的要求,提出一种计算多频段GNSS信号兼容采样频率的处理方法。利用该方法对GPS的L1、L2C和E5a信号的兼容采样进行仿真,结果表明,涉及到长码的采样兼容时,较小的采样频率对接收机的系统设计是有利的。

摘要：介绍了机床尺度综合的一般方法和尺度综合中参数设计的优化目标·结合机床的特点和机床设计的实际要求提出了一种新的机床尺度综合流程·给出了一种在机床的加工空间已定的前提下,以各驱动支链的长度最小为优化目标并使各铰链位置和虎克铰摆角在合理范围内以及各驱动支链的最大驱动速度和加速度及机构的灵巧性指标综合最小为条件的机床结构参数优化方法·当机床的加工空间为400mm×400mm×400mm的立方体空间,刀具的最大移动速度和加速度分别设定为0 5m/s和10m/s2时,用该方法对一种三杆并联数控机床的结构参数进行了优化设计,得到了3组较佳的参数·

摘要：介绍了环绕智能(AmI,Ambient Intelligence)的概念,分析了AmI系统中上下文感知数据流,提出了基于多Agent系统(MAS,Multi-Agent System)的AmI系统架构.详细介绍了在此架构基础上设计实现的具有上下文感知的AmI实验系统-AmI-Space,并对其中的用户感知Agent进行了描述.实验证明,基于MAS的AmI系统架构满足了AmI系统中计算单元的模块化、分散化、可变性和复杂性要求;同时AmI-Space中的用户感知Agent结合了蓝牙Ad hoc网和以太网的优点,实现了一种无需用户配合的身份感知机制,是一种自然的、主动的交互方式.

摘要：提高基于微机械(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的室内行人三维定位精度一直是一个研究热点和难点,其中器件误差是影响MEMS-INS精度的一个棘手问题.由于器件误差产生的机理十分复杂,采用现有的修正技术无法准确地对误差进行估计建模,导致MEMS-INS的位置精度不高.本文从室内环境结构分析入手,提出了一种三维地图匹配的条件随机场算法.通过设计导航输出的位姿信息与室内状态点的数学关系,结合最佳轨迹求取的算法建立室内三维地图匹配的算法模型.最后通过算法求解出的最佳匹配点坐标修正惯性导航输出的位置误差.

摘要：基于微机械系统（MEMS）技术的惯性导航系统（INS）,在室内定位领域受到了广泛的关注。为解决其定位精度随时间发散的问题,学者们提出融合室内地图的解决方法。但是目前的室内地图匹配算法存在匹配正确率不高、计算量大等问题。为了提高匹配的正确率,研究了一种基于条件随机场模型的地图匹配算法。算法采用闭环设计,将行人的最优匹配点作为个人导航系统的反馈量,对惯性导航系统输出的位置进行修正。位置修正提高了惯性导航输出位置信息的精度,因此将观测点坐标作为条件随机场模型的一个特征量。坐标点的提取是以行人行走的固定长度为依据,相对于已有文献中基于步长为坐标点的提取方式,该模型结构减小了每次状态点选取的个数,从而减少了算法的计算量。多次实测结果表明,该算法提高了地图匹配的正确率。

摘要：为了实现气动人工肌肉拮抗驱动机器人关节系统的类人运动控制,针对该系统严重非线性的特点,本文将其控制问题视为一个非线性最优控制问题,根据人体手臂关节运动的最小加加速度模型设定系统的最优控制性能指标,首先采用扩张状态观测器将机器人关节模型线性化得到积分器串联标准型,然后在线性化模型基础上设计最优控制律,使机器人关节具有与人手臂关节相似的无约束运动轨迹.仿真结果表明,采用本文算法,机器人关节能实现大运动范围(0~120°)的类人运动,关节运动轨迹对负载的改变(1 kg^5 kg)不敏感,并且关节运动具有较好的抗扰动能力.在机器人关节实验平台上通过实物实验验证了算法的有效性,并进一步讨论了控制器参数的设计规则.本文算法需要整定的参数只有2个,适用于气动肌肉拮抗驱动关节的类人运动控制,能够满足协作机器人在本质安全性、运动柔顺性以及类人运动模式等方面的要求.

摘要：随着机器人逐渐应用于生产生活的各个领域,安全性也成为了机器人研究的重要方向之一。根据安全性研究目标对象的不同,分别从机器人自身安全性和交互安全性两方面概述了国内外研究现状,分析了机械结构与控制算法对提高机器人安全性所起到的作用。在此基础上,分析了目前研究还存在结构设计过于传统、对突发情况判断能力较弱、复杂条件下控制柔顺性不足等问题,限制了机器人的推广应用。指出了机器人安全性的研究正向着刚柔混合一体化机构、准确快速的环境判断、良好的柔顺控制的方向发展。

摘要：针对机械臂行为动作获取的问题,设计了具有模仿学习机制的机械臂系统,并在ADAMS下搭建了其等比例运动学模型。通过拖动仿真模拟手把手示教过程,将采集到的示教行为信息用以表达模仿学习策略的BP神经网络进行训练,获得示教行为信息间的映射关系,应用于机械臂系统实现对示教行为动作的快速学习。结果显示:该方法具有良好的行为编码能力,能够实现机械臂连续动作的模仿,故本系统对机械臂行为动作的获取是可行的,解决了目前机械臂系统动作规划编程复杂的问题。