华南理工大学自动化科学与工程学院控制与优化中心
- 作品数：8 被引量：8H指数：2
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- 基于网络反馈的多移动机器人协同控制被引量：3
- 2012年
- 建立两轮移动机器人运动学模型,根据网络反馈主、从机器人的状态信息,经过数据预处理后构建偏差方程,通过调节从机器人速度输入使偏差趋近于零,来实现对给定运动状态的主机器人的有效协同控制。Matlab仿真实验结果证明了此控制律具有一定的控制效果,并且此控制律在实际无线传感器网络平台的运用中,从机器人接收网络反馈信息,计算得到主、从机器人的运动状态(位置、速度、轴相角等),实现了两个从机器人对匀速圆周运动的主机器人的协同控制。
- 赵玲叶景志廖鑫江
- 关键词：多移动机器人运动学模型协同控制无线传感器网络
- 基于Kalman滤波器的车式移动机器人跟踪方法
- 2014年
- 为了跟踪和优化车式移动机器人的运动轨迹,对四轮车式机器人进行了建模,再通过线性化和离散化得到系统模型,并对该模型引入Kalman滤波器。搭建实验平台,详细验证Kalman滤波算法对多目标跟踪的优化和平滑作用。实验结果验证了多个Kalman滤波器对多目标进行实时轨迹和状态跟踪的有效性。
- 张香竹余辉荣汪俊彬
- 关键词：KALMAN滤波器多目标跟踪
- 基于模糊算法的多移动机器人目标跟踪被引量：3
- 2014年
- 为了实现多移动机器人对同一目标进行跟踪的功能,提出了一种基于模糊算法的多机器人目标跟踪策略,每个机器人在起点和目标点之间定义多个子目标,机器人根据控制算法依次到达这些子目标,从而使多移动机器人最终到达同一目标点。利用模糊推理将机器人与期望路径间的距离和距离变化率模糊化,建立模糊规则并解模糊,最终实现了多机器人的目标跟踪,实验结果验证了该控制策略的有效性。
- 梁顺健汪俊彬邬依林
- 关键词：多移动机器人模糊算法模糊规则目标跟踪
- 分布式异步测量传感器网络机器人控制被引量：2
- 2011年
- 现有的分布式无线传感器网络目标定位跟踪系统,通常根据分布在不同位置的节点同时测量目标与本节点之间距离,通过多点定位计算目标位置,据此对移动机器人进行导航控制。然而在实际无线传感器网络中,各节点测量往往不是同步进行的,多点定位算法中使用到的测距值,严格意义上并不是同一时刻目标与各节点的距离。文中提出一种基于异步测量的卡尔曼滤波方法,能有效融合包含测量噪声、时延噪声的测距数据。将处理后的数据运用到移动机器人导航控制上,能有效地对移动机器人运动轨迹进行平滑、预测,并能准确算出其位于网络死区时的坐标及航向角。此测量方式、控制算法在6网格无线传感器网络中,获得了很好的实际控制效果。
- 钟练宗陆大勇叶景志祁恬
- 关键词：分布式无线传感器网络卡尔曼滤波机器人导航
- 一类仿射非线性系统的最优控制：改进逐次逼近法
- 研究一类仿射非线性系统基于线性二次球型性能指标的最优控制问题，提出了一种改进的逐次逼近方法。通过引入非线性微分方程理论的逐次逼近法，构造齐次的线性两点边值问题近似序列，以逼近优化问题的必要条件非线性两点边值问题。迭代求解...
- 孙亮樊铭渠
- 关键词：非线性系统仿射非线性最优控制逐次逼近法
- 文献传递
- 基于WSN的多目标跟踪及反馈控制平台被引量：1
- 2012年
- 针对多目标跟踪易产生网络冲突与超声波传感器之间的干扰问题,搭建多目标实时跟踪及反馈控制平台,提出一种有效的传感器节点调度策略。对于网络中分布式的异步测量问题,研究扩展卡尔曼滤波定位算法,实现多目标实时定位跟踪。实验结果表明,该策略有效避免多目标跟踪造成的超声波测量干扰和网络冲突,实现机器人网络化实时反馈控制和多机器人协同控制。
- 叶景志赵玲罗汶锋
- 关键词：无线传感器网络反馈控制
- 基于网络反馈的多机器人控制系统的设计与实现被引量：1
- 2013年
- 为了实现多机器人的实时控制,提出一种基于网络反馈控制系统的设计方法,详细介绍了系统组成部分(摄像头、基站、机器人)的具体功能和结构框图。采用分布式控制方法,设计控制器使两台机器人分别实现路径规划,实验结果验证了该系统能够对多个机器人实现实时运动控制及控制器的有效性。
- 汪俊彬梁顺健邬依林
- 关键词：机器人控制分布式控制控制器
- 一类仿射非线性系统的最优控制:改进逐次逼近法
- 研究一类仿射非线性系统基于线性二次型性能指标的最优控制问题,提出了一种改进的逐次逼近方法。通过引入非线性微分方程理论的逐次逼近法,构造齐次的线性两点边值问题近似序列,以逼近优化问题的必要条件非线性两点边值问题。迭代求解所...
- 孙亮樊铭渠
- 关键词：非线性系统仿射非线性最优控制逐次逼近法
- 文献传递
