基于力估计与切换控制的六足机器人三边遥操作

传统三边遥操作系统的力传感器对主从端交互力进行测量时局限性较大,且在共享权重切换时易导致系统不稳定,本文设计基于力估计与权重切换控制的六足机器人三边遥操作控制架构。针对系统各端口交互力信息缺失的问题,设计一种非线性交互力估计器,实现对各端口间交互力的实时估计。聚焦双操作者控制权重动态调整过整中的柔顺切换问题,本文基于共享控制策略,设计权重因子自适应切换算法。为保证所提出系统的稳定性及透明度,融合力估计器及权重切换算法,设计遥操作系统的控制器。通过力反馈设备分别和Vortex与ElSpider六足机器人搭建半物理仿真平台与实物实验平台,对本文提出控制方法进行验证。相对于传统三边遥操作,实验表明在平坦地形下速度跟踪性提高了45.12%,力跟踪提高了64.71%;在崎岖地形下速度跟踪提高了39.02%,力跟踪提高了29.41%。

基于质心的改进型粒子群优化算法

为了加快粒子群算法收敛速度、提高粒子群的全局优化效率和精确度从而避免陷入局部最优解,提出了一种改进型的基于质心的粒子群优化算法模型,该模型能有效地提高粒子群之间的合作和信息共享能力。仿真结果表明基于"质心"的改进型粒子群优化算法在收敛性方面具有显著优越性。