时滞广义时变系统的渐近稳定与镇定

研究了时滞广义时变系统的渐近稳定和镇定问题。首先利用相关不等式,通过建立Lyapunov方程,给出了1个时滞广义时变系统无脉冲、渐近稳定性的充分条件。然后,基于这一工作,利用Riccati方程,进一步研究了时滞广义时变系统的镇定问题。最后,举例说明该结论的可行性。

机器人柔性抓取试验平台的设计与抓持力跟踪阻抗控制

为减小机器人在采摘过程中对果蔬的损伤,设计了机器人柔性抓取试验平台,提出了一种适合末端执行器双指抓取果蔬的抓持力跟踪阻抗控制算法,该算法将末端执行器抓持果蔬系统等效为阻抗-导纳模型,使手指力/位控制等效为期望的惯量-阻尼-刚度模型,可按需调节其参数实现抓持力与位置的动态关系。期望抓持力与采集果蔬实际接触力的偏差作为外环力阻抗控制器的输入,控制器生成对内部位置环参考轨迹的校正量。该算法仅考虑沿末端执行器双指夹持果蔬方向,避免了使用多自由度机械臂阻抗控制算法的复杂性,提高了控制的实时性,同时对抓取系统模型的不确定和力扰动具有较强的鲁棒性。机器人抓取试验证明了双指抓持力反馈阻抗柔顺控制算法的有效性,可实现机器人柔性抓取,减小抓取果蔬损伤和保证品质。该研究可为农业机器人无损抓取和采摘提供关键技术。

一类新非线性控制方法:基于演算子理论的控制方法综述

以基于演算子理论的鲁棒右互质分解(Operator-based robust right coprime factorization,RRCF)为基础,提出了一种较新的非线性鲁棒控制方法.本文将简述此方法的概念、基本理论及其应用.具体地说,本文首先介绍此方法的起源与基本概念;然后,讨论此方法在系统的鲁棒稳定性、输出跟踪与故障检测方面的设计等问题;最后,介绍此方法的实际应用从而进一步证明其有效性.

双程UFIR滤波算法及其在INS/双目视觉机器人组合导航的应用

为了提高移动机器人的室内定位精度,提出了一种惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)/双目视觉松组合导航模型,在INS与双目视觉同步获取到移动机器人位置信息的基础上,通过滤波算法对INS与双目视觉测量得到的移动机器人位置进行数据融合,充分融合INS和双目视觉各自的优势,最终得到当前时刻的移动机器人的位置估计。针对滤波算法,提出了双程无偏有限脉冲响应(Unbiased Finite Impulse Response,UFIR)滤波算法,该算法首先采用自适应UFIR前向滤波,通过引入预先设置的滤波窗口长度以及马氏距离,完成对当前时刻UFIR滤波算法最优滤波窗口长度的计算。在此基础上,通过后向UFIR平滑以及再次前向UFIR滤波,最终得到当前时刻最优的移动机器人位置估计。实际测试结果表明,所提出的双程UFIR算法能够有效地提高室内移动机器人的定位精度,与传统UFIR滤波算法相比,所提出的位置均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)降低了11.64%。

基于多模型证据融合的苹果分类方法

水果内部品质是水果分类的重要依据之一,利用近红外光谱技术对苹果内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为提高近红外技术分类模型的预测精度,针对单一预测模型适用性差以及硬分割导致分类不确定性等问题,该研究以烟台红富士苹果为研究对象,利用自行研发的水果在线无损检测系统采集苹果近红外光谱以及可溶性固形物含量(Soluble Solids Content, SSC),分别采用偏最小二乘(Partial Least Squares, PLS)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)法建立苹果预测分类模型,根据SSC的预测值与分类边界的距离提出三角形质量函数生成方法,通过证据理论的Dempster组合规则融合质量函数从而实现2种模型的融合,并探讨基于三角形质量函数的证据理论融合模型对预测精度的影响。研究结果表明:PLS分类模型的准确率为92.25%,ELM分类模型的准确率为93.80%,而提出多模型融合方法的分类准确率达到了95.35%。而且,该研究提出的三角形质量函数生成法与硬分割生成的质量函数相比方法更符合实际,通过PLS、ELM模型和DS融合模型的混淆矩阵可以看出,融合模型实现了苹果SSC处于分类边界值时的准确分类,三类苹果被错误分类的个数均有减小。该研究提出的多模型证据融合方法不仅提高了模型的预测精度,而且更好地表达了关于类标预测的不确定性,为苹果的在线无损检测分类提供研究基础。