智能交通中单车辆最优动态路径规划策略研究

目前的交通现状,使人们无时无刻不在感受着交通拥挤、事故频发、尾气过度排放、能源供给失衡等问题,这些问题已经成为经济可持续发展中不可回避的障碍。智能交通方案是解决交通问题的一场信息化革命,动态最优路径规划策略作为智能交通出行者信息管理系统的重要问题,非常有必要值得研究。本文首先建立单车辆动态数学模型,采用基于周期的自主车辆规划算法,有效的避免拥挤的交通路段,使车辆出行代价降低,提高了车辆路径规划的实时效果和准确度。

基于有限状态机的欠驱动机器人动态步行

欠驱动步行机器人动态步行是仿人机器人领域研究的热点问题,源于不依赖大力矩,复杂的反馈系统及上层的动态平衡控制策略。本文以吉林大学田彦涛教授欠课题组所研制的PADW-JLU II型机器人被控对象,利用有限机状态理论实现了该机器人的有效动态步行。

基于嵌入式平台的电液伺服试验机控制系统开发

电液伺服动态试验机是一个复杂的非线性系统,要实现稳定动态高效、高速的信号跟随控制,实现材料性能的准确检测,有必要设计出具有人工智能功能的控制系统,实时动态采集检测材料的各项性能指标以及读取个类型传感器数据,完成电液伺服动态材料试验机的典型试验控制,因此本文基于嵌入式智能SOC平台开发了电液伺服动态试验机的控制系统。

基于JAVA的物流仓储管理系统设计

选用MVC(Model-View-Controller)软件设计模式,即模型—视图—控制器,并结合应用广泛JAVA语言环境,建设性的提出基于JAVA物流仓储管理系统流程控制规则,以及仓储管理系统的关键性层次划分和设计思路,希望能够对于现代物流仓储管理系统进一步完善和信息化建设,提供更加可行的框架性工程实践设计选择方案。

电液伺服试验机系统非周期信号控制策略研究

电液伺服动态试验是一类复杂非线性控制系统，同时材料实验过程中的周围环境，对材料试验的结果造成很大的影响。在材料试验机的检测领域，一项重要的工作就是车辆道路谱的非周期信号进行响应和跟随，经过实验研究表明，普通的PID控制，不能有效的满足实验要求，本文首先对电液伺服试验机进行数学模型的建立，并对数学模型进行简化分析，应用自适应反向控制方法，实现了电液伺服动态实验机的非周期信号的实时控制，实现了系统的实时性、可控性及鲁棒性。

基于A＊算法的车辆最优静态路径规划

经济和技术的高速发展,使车辆更加有可能进入普通家庭的生活中,扩展了人类活动的范围和路径,但是也给出行者提出了新的困难和挑战。车辆的静态最优路径规划策略,是利用存储于车载系统的固有静态地图数据,查询始末道路路口节点的最优道路路径算法。静态最优路径规划策略的研究不仅是自主式车载导航信息系统的主要道路路径搜索方法;也是智能交通系统中,基于实时动态路况信息的中心式车辆导航系统的动态路径规划基础。本文应用启发式的路径规划策略A-star(A*)算法,实现了车辆的静态最优路径规划。

基于ADS1256的静态试验数据采集板卡开发

ADS1256是TI公司最新推出的微功耗、高精度、超低噪声的24位A/D转换器。本文主要介绍ADS1256在基于ISA总线的静态试验机数据采集卡中的典型应用,其主要内容包括A/D转换数据采集板卡的结构组成、采样数据的串并行转换、板卡的抗干扰措施。

基于反向模型的动态材料试验机系统自适应控制策略研究

动态材料结构试验机中,控制系统应具有宽频带和高速采集的特性,通常选用高性能的机电一体化系统-电液伺服控制系统。被检测试样需加载周期或非周期的负荷、变形、位移激励响应信号,准确的信号跟随成为电液伺服控制领域研究的一个重要课题;同时,动态试验过程中,试样未知刚度系数的变化显著影响闭环系统固有频率和阻尼,为满足以上控制要求,该文实现了一种基于反向模型理论的自适应控制策略,实验研究表明,与传统PID算法比较,该控制策略对电液伺服动态材料试验机的周期和非周期激励响应信号具有较好的跟随性和鲁棒性。

欠驱动双足步行机器人关节控制器设计与实验研究

双足步行机器人发展至今,不自然的机械步态依然没有多大的改变,且一般依赖大力矩、高增益的反馈驱动系统以及上层的轨迹规划和姿态平衡控制来实现稳定双足步行。由于采用复杂控制策略和驱动系统造成机器人能量使用效率较低,而且不利于研究人类自然、高效的行走机理。本文旨在为欠驱动双足步行机器人提供稳定、可靠的关节控制器解决方案,以达到快速、精确控制,实现仿人类的动态稳定、自然高效步行。本文主要包括介绍机器人关节控制器的硬件系统设计,基于Hebb学习的单神经元PID算法在机器人关节控制器控制策略的实现。