多机器人编队围捕算法研究

针对传统的多机器人编队围捕算法在规划路径时,产生的路径冗余较大从而造成围捕耗时较长的问题,提出了一种基于平行导引律的多机器人实时编队围捕算法。以多机器人的编队中心作为虚拟领航者的位置,根据虚拟领航者与目标机器人的当前运动信息设计平行导引律,得到虚拟领航者下一时刻的规划位置,围捕机器人群根据与该规划位置的相对位置得到自身的规划路径。根据实时规划的路径,设计基于法向偏差的LQR控制器实现轨迹跟踪。最终实现逐步收敛的多机围捕。仿真结果表明,基于平行导引律的多机器人围捕算法是一种时间更优的算法。

移动机器人编队的扩展卡尔曼姿态估计

针对网络环境下移动机器人的编队控制,文中运用扩展卡尔曼滤波研究了机器人的姿态估计问题。其中有关移动机器人的测量信号(如:位置坐标)由传感器通过网络远程提供。文中建立了一个简化的机器人动态模型,提出了机器人状态估计的扩展卡尔曼滤波算法,并证明了该算法的均方误差是指数有界的。进而,考虑了网络具有随机时延的情况,对上述扩展卡尔曼滤波算法做出了相应的修正。最终,仿真与实验结果表明该算法是有效可行的。

工厂化林木种苗生产过程智能决策支持系统的研究与应用

论述了利用863智能化农业信息技术(农业专家系统技术)、决策支持技术、数据库技术组装集成,与工厂化林木种苗生产技术与先进的智能管理技术相结合,构筑林业企业的智能管理基础框架,开发“工厂化林木种苗生产智能决策支持系统”的原理和方法.