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基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。 相似文献
93.
94.
95.
为了弥补现有汽车避撞控制策略以及碰撞风险评价指标单一的不足,提出转向和制动协调的主动避撞控制系统。首先规划了五次多项式换道路径,在对其理论分析的基础上得到转向临界避撞距离和与目标车道车辆的安全距离约束。其次,考虑道路附着系数和系统延迟的影响,基于制动过程给出制动临界避撞距离,并以纵向行驶安全系数ξ和碰撞时间倒数T-1TC划分安全行驶区域,利用驾驶人实车跟车数据标定稳态跟随/定速巡航区域的阈值。随后,通过转向/制动临界避撞距离的对比给出2种避撞方式的安全收益范围。最后搭建Simulink/CarSim联合仿真模型,并对其进行不同初始条件下的避撞仿真试验。研究结果表明:转向操作在制动距离不足时仍是有效的;当主车高速近距离接近静止前车时,主车可以顺利采取转向换道动作,而常规ACC系统在2.5 s处的车间相对距离为-0.76 m,事实上已经发生了碰撞;当相邻车道前车与主车纵向间距不满足换道安全距离约束时,避撞控制系统进入紧急制动模式,最大制动减速度达到-0.8g(g为重力加速度),实际最小车间距为5.1 m;通过转向和制动的协调动作,充分发挥了车辆的避撞潜力;ξ和T-1TC指标的融合,可以更好地评估碰撞风险并实现不同控制模式的转换,在保证行车安全的同时可避免过分制动给乘客造成的紧张感。 相似文献
97.
基于能量的欠驱动双臂机器人悬摆动态伺服控制 总被引:2,自引:1,他引:1
针对欠驱动双臂机器人悬摆运动时,摆臂末端对目标点或目标轨迹的跟踪问题,提出动态伺服控制策略.利用灵长类动物悬摆运动的类单摆特性,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了基于能量和双臂空间构型的滑模变结构切换控制律,规划系统末端的动态空间轨迹.数值仿真实验验证了所述控制策略的有效性. 相似文献
98.
99.
船舶运动控制研究 总被引:9,自引:5,他引:9
杨盐生 《交通运输工程学报》2003,3(2):34-39
首先对船舶运动控制研究中存在的问题进行了分析,认为其研究中主要存在三方面的问题,即用于控制器设计的模型存在不确定性问题、控制器设计模型的非线性问题和执行机构的问题,针对这些问题,利用鲁棒控制和鲁棒自适应控制理论,提出了解决这三方面问题的控制策略,经仿真研究证实其控制效果是令人满意的。 相似文献
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