混合碰撞建模方法及其试验验证

目前广泛采用的接触碰撞建模方法主要基于传统的物理碰撞模型,如赫兹碰撞模型和非线性弹簧阻尼碰撞模型等,但它们的仿真精度不够高,更适用于接触碰撞趋势的仿真分析。基于此,提出了基于传统物理碰撞模型和数据驱动误差模型的混合碰撞建模方法,以更加准确地对接触碰撞现象进行动力学仿真分析。其中,物理碰撞模型对接触碰撞现象中已知的碰撞因素进行建模;基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的数据驱动误差模型对接触碰撞现象中的误差部分进行建模。小球自由落体碰撞试验对混合碰撞建模方法进行试验验证,试验结果验证了混合碰撞建模方法的可行性和混合碰撞模型的准确性。

基于粒子群优化的多机器人合作目标搜索算法

多机器人合作目标搜索具有重要的应用价值,例如化学气体源搜索、灾害搜救等。针对未知环境中搜索目标的复杂性,借鉴粒子群优化算法(PSO)提出了一种新的多机器人目标搜索算法。每个机器人看做一个装备了传感器的粒子,通过更新自己的局部最优位置以及全局最优位置进行合作搜索。仿真结果表明,对于静态目标和动态目标利用该算法都可以有效地完成目标搜索任务。