基于高校科研团队的创新创业人才培养模式探索与实践

随着国家创新创业发展战略的有力推动,高校创新创业教育改革进入快速发展新时期。目前,高校还存在着创新创业教育意识不足、创新创业教学融入度不高、创新创业师资力量匮乏、实践教学体系不完备等问题。为促进创新创业教育高质量可持续发展,该文以高校自动化专业为例,通过分析高校创新创业教育主要特点和现存问题,提出基于高校科研团队的“科教融合、产教融合、赛教融合、理实融合”四个层次的创新创业教育体系,利用科研团队的优势资源、学术氛围、实践经验,有效促进学生的创新创业思维形成和创新实践能力提升,相关措施在自动化专业创新创业教育及复合型优秀人才培养中取得显著成效。

基于ODE引擎的开放式仿人机器人仿真

为了获得灵活、开放、简洁的仿真功能,提出了一种基于ODE(open dynamics engine)的仿人机器人仿真平台集成方案.将基于ODE的仿人机器人仿真系统开发过程定义为两类运算:变换叠加和关节叠加,并改计了这两类叠加的ODE算法.将仿人机器人结构描述为一个设计者和计算机都可以理解的结构表,将该结构表翻译为ODE基本元素实现仿真.设计并实现了一个基于所提出方案的仿人机器人仿真平台,根据基于倒立摆的步态规划思想,设计并在仿真平台上实现了双足步行的仿真实验.实验证明了文中方法的有效性.

欠驱动机器人的切换姿态优化及全局稳定控制

讨论了欠驱动两杆机器人控制中存在的控制器切换问题并将其归纳为一类优化问题,提出了一种优化切换姿态并保证全局稳定的控制器设计方案。在系统全局稳定的条件下,将对欠驱动关节的控制能力作为优化目标。采用基于弱控制Lya-punov函数的方法设计摆起控制器;利用线性二次调节器(linear quadratic regulator,LQR)方法设计平衡控制器;使用控制器切换环节实现控制器的最优切换,其中控制器切换环节的设计借助平衡控制器吸引域的概念和遗传算法来实现。仿真实验中,应用该方法得到的控制器不仅能实现控制目标,还能使系统具有更强的抗干扰能力,并缩短18.8%的控制时间。

集控式足球机器人决策与控制系统设计与开发

构建了由视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统和总控子系统组成的集控式足球机器人系统.总结了具有集中视觉、决策与控制的集控式足球机器人系统的控制问题.设计了基于分层递阶控制结构的足球机器人决策子系统.小车控制器构成“无脑”的执行器,运动控制器中集成了各种各样的动作函数,组织层则融合了不同的决策方案.长期的开发实践和实战成绩都表明,该系统具有良好的结构和优异的性能.

多机器人对抗系统仿真中的对手建模

用贝叶斯网络来解决多机器人对抗系统的对手建模问题,建立了用于一类多机器人对抗系统对手规划识别的混合贝叶斯网络。将足球机器人赛场进行分区,使用贝叶斯网络来分析和判断对手的意图为将球踢向哪个分区,实现足球机器人系统的对抗目标。建立了基于对手建模的策略仿真系统,实验结果表明了该策略仿真系统的有效性。

足球机器人控制体系结构的研究

提出了基于粗粒度空间和垂直分解结构的控制体系结构,用于解决实时多足球机器人的对抗问题.总结了智能机器人的控制体系结构,提出了控制体系结构设计中的几个重要原则.提出了粗粒度行为的概念,寻求决策精度与系统智能和实时性的平衡,并设计了基于这种思想的控制体系结构.实现了基于这种结构的策略程序,实战证明了该方法的正确性.

足球机器人系统仿真中的碰撞研究

总结了近年来足球机器人碰撞的研究成果 ,指出当前一些碰撞模型的不足 ,进而指出了数字仿真系统的离散特性对足球机器人的碰撞性质的影响 .详细地分析了足球机器人的运动碰撞情况 .最后提出了足球机器人的碰撞模型并给出了具体的算法 .实践证明该算法是有效的 .

基于离散变量动作空间的多移动机器人对抗策略系统

使用降低决策粒度和精度的方法来换取策略系统的智能,提出了离散变量动作空间的概念,简化了多移动机器人对抗决策问题·离散变量动作空间能够将复杂的决策问题分解为多个独立的子问题,且每个子问题都有相应的理论来解决·建立了基于这种思想和方法的集控式足球机器人决策系统·该系统在2002年机器人足球世界杯比赛中获得了第3名·

东北大学机器人足球队决策系统设计

足球机器人系统是一种高科技竞技系统，决策系统是核心系统之一，本文在一种混合决策结构的基础上设计了一足球机器人决策系统来解决一类基于集中视觉的足球机器人系统决策问题。实践证明，该系统是成功的。

远震与极远震部分震相的幅值-震级-震中距-深度建模与应用研究

不同震相具有不同的振动特性和传播规律,对应各自不同的幅值-震中距-深度衰减规律,本文基于禁核试核查国际数据中心公报,统计P,PcP,PKP,PKPbc及PKPab远震和极远震震相样本随震中距的分布,运用基于残差统计的迭代方法回归上述震相的幅值-震级-震中距-深度模型,通过震级残差标准差与均值的统计进行模型评估,结果显示:P,PcP,PKP,PKPbc及PKPab震相的震级残差标准差范围为0.30—0.36,满足一般震相相容性判断的需求;除PKPbc的残差均值大于0.03外,其余震相残差均值均为0.01左右,模型的系统偏差极小,甚至可以忽略不计。最后针对模型进行了幅值预测比对、震级相容性检测、极远震体波震级计算等三个不同场景的应用研究,验证模型可用于日常地震监测。

禁核试核查国际监测系统中的USRK及KSRS台阵对朝鲜地下核试验场的地震信号检测能力评估

根据禁核试核查国际监测系统中的USRK及KSRS台阵的实际记录数据,统计建立了这两个台阵的本底噪声水平分布概率模型。基于地下爆炸的源频谱模型及比例关系,对2009年5月25日朝鲜核试验在这两个地震台阵上的实际记录信号幅值进行了比例折算,得到了更小震级的"朝鲜地下核试验"在这两个地震台阵上的多频带信号幅值。在3倍信噪比检测条件下,利用概率模型法分别得到了这两个地震台阵对朝鲜地下核试验场小震级地下核试验的多频带信号检测能力。结果表明,震中距在400 km左右的两台阵对朝鲜地下核试验地震信号的检测阈值均随着频率的升高而逐渐降低,即高频段的检测能力强于低频段。这两个地震台阵的最高信号检测能力均出现在6.0—9.0 Hz频带,90%检测概率条件下,USRK和KSRS在该频带的检测阈值分别为mb1.5和mb2.2。

一种快速位姿检测算法

以足球机器人系统为平台,针对一种具有高度实时性的视觉位姿检测问题,提出了一种色标设计方案和基于色块外接矩形的快速搜索算法。实验证明,新的色标设计方法和新的搜索算法能够快速地识别机器人的位姿,并且从根本上解决了机器人碰撞时的色标粘连问题。

基于背景建模的动态目标检测算法的研究与仿真

针对静态摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法。首先利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行有效检测。该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题。实验结果证明,该算法对固定场景下运动目标的检测是快速有效的。

改进的关节机器人神经网络PID控制器

针对含有建模误差和不确定干扰的关节机器人轨迹快速跟踪控制,提出了一种改进神经网络PID控制器的设计方法。该方法采用了双控制器鲁棒控制,神经网络通过学习PID的输入输出特性,快速补偿关节机器人系统的建模误差和不确定干扰,而利用最小二乘法和收敛后的神经网络输入输出特性优化PID控制参数,能够削弱建模误差对控制效果的干扰。控制器在李雅普诺夫意义下是稳定的。以两关节机械臂为被控对象进行了仿真实验,实验结果表明改进控制器的优越性。

双足机器人稳定步行模式的预测控制实现方法

在双足机器人上应用预测控制设计了具有一个关键参数的步态生成方法,预测控制是通过控制质心运动生成步行模式的。根据预测控制器模型研究了参数间的关系,最终将独立参数减少到一个并讨论了取值范围。关键参数具有明确的物理意义,在容许取值范围内,可以保证系统的稳定性并生成满足稳定步行的质心运动。实验验证了在存在扰动情况下,关键参数的适当值能够生成稳定的步行模式,同时实验结论为预测控制器的参数调控提供了参考。

基于单目视觉的空间目标位置测量

针对工业生产过程中工件等空间目标定位的问题,给出了一种采用直线与平面相交的定位方法。首先利用单目视觉获得目标的图像,然后利用成像的基本原理,以及直线与目标所在平面的交点来确定目标特征点的空间坐标,进而得到目标的位置信息。该方法原理简单,并通过实验表明:其定位精确性较高,还能很好地满足工业过程中的生产要求。

CPLD六倍频在无刷直流电机速度采集中的应用

为解决无刷直流电机速度采集精度不高,而采用编码器又较复杂的问题,设计了基于复杂可编程逻辑器件(CPLD)六倍频速度采集的无刷直流电机控制系统。根据带霍尔传感器无刷直流电机的特点,采用CPLD对三路霍尔信号进行逻辑综合实现六倍频,将经过倍频的信号作为速度的反馈,从而提高了其速度采集的精度。仿真和实际实验结果与理论分析一致,验证了该倍频方案的合理性和有效性,且速度采集的精度提高了6倍,为实际电机控制系统的设计提供了新思路。

基于锁相环倍频的BLDCM速度控制系统设计

介绍一种基于锁相环六倍频速度采集的无刷直流电机(BLDCM)控制系统,以高性能处理器STM32为核心控制元件,采用锁相环倍频技术实现对电机转速的高精度控制。该系统包括处理器、驱动电路、逆变电路、倍频电路和电机,其中倍频电路对三路霍尔信号实现六倍频处理,输出作为系统的速度反馈。经仿真和实际测试,所设计的锁相环六倍频电路,能够准确有效地进行速度采集和处理,从而提高控制系统速度采集的精度。实验表明:该控制系统实用性强,具有较高的工程应用价值。

仿人机器人动态步行控制综述

综述了仿人机器人动态步行的研究历史和研究现状。归纳了动态步行的特点,分析了动态步行稳定性判定方法,介绍了基于ZMP的姿态稳定判据和基于庞加莱映射(Poincaré Map)的步态稳定判据。总结了仿人机器人学习适应复杂地面环境步行的方法,概述了动态步行控制实现的典型解决方案,指出了动态步行控制中待解决的问题,并探讨了未来的发展方向。

双足机器人逆运动学的模糊自适应算法

针对双足机器人逆运动学的数值解法中存在的雅可比矩阵奇异性和调节参数固定问题,提出了一种改进的求解方法.运用微分运动方程的近似解避开雅可比矩阵求逆,利用能够减小跟踪误差的自适应模糊控制法,调节自适应参数以使近似解任意逼近精确解,从而得到了精确性极高和强鲁棒性的模糊自适应算法.通过双足机器人运动学的仿真分析,验证了该算法的有效性.而且整套算法的计算时间约为0.35ms,可以用于实际双足机器人的实时控制.