国防科技技术预先研究基金(00J1663JW0401)
- 作品数：6 被引量：64H指数：3
- 相关作者：蒋静坪龙晓林柳玉甜丁滢颍郭智疆更多>>
- 相关机构：浙江大学浙江万里学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于粒子滤波器的移动机器人故障诊断和预测方法
- 2009年
- 针对移动机器人存在的8种故障模式(1种正常模式和7种故障模式),引入粒子滤波器算法,用于解决移动机器人系统(包括离散故障状态和连续状态)故障诊断和预测问题。基于粒子滤波器的故障诊断和预测算法通过一组带权值的粒子来估计系统的状态,并计算故障状态的分布情况和故障发生的概率,以此判断是否发生故障以及所发生的故障类型。仿真结果表明,该方法能有效地诊断和预测移动机器人的故障模式。
- 柳玉甜蒋静坪
- 关键词：粒子滤波器故障诊断故障预测移动机器人
- 移动机器人故障分类及处理方法的研究
- 2007年
- 移动机器人系统由多个功能模块组成,每个功能模块实现不同的功能。本文根据各模块之间传感器信息的连贯性,定义了一种故障分类方法,将移动机器人的故障分为系统故障、传感器故障和混合故障三类。依据该分类方法提出了一种基于多个CMAC神经网络的故障诊断处理方法。该故障诊断方法的基本思想是将处理后的各模块组的传感器信息作为神经网络的输入,故障类型作为输出,利用CMAC神经网络完成各模块组的故障诊断过程。最后,仿真实验的结果证明了该故障诊断方法在移动机器人故障诊断上的可行性。
- 柳玉甜蒋静坪
- 关键词：故障诊断功能模块移动机器人CMAC神经网络
- 自适应交互多模型跟踪算法的模型集设计被引量：3
- 2002年
- 自适应交互多模型算法 ( AIMM)是标准交互多模型算法 ( IMM)的一种改进。但AIMM遇到了新问题 ,包括如何选择自适应模型集的结构 ,如何从基于旧模型集的滤波器中继承各种数据。本文分析了这些问题 ,并给出了 AIMM中模型集和模型转移概率的设计方法。仿真结果表明 ,改进的 AIMM算法比普通的
- 何衍郭智疆蒋静坪
- 关键词：模型集仿真
- 基于SVM的机器人工件识别被引量：8
- 2005年
- 支持向量机(SVM)是一种崭新的机器学习方法,建立在结构风险最小化原理基础上,寻找一个最优分类超平面,引进核函数将低维空间向量映射到高维空间.此方法能解决小样本、非线性及高维模式识别中的问题.鉴于此,将SVM应用于多传感器信息融合,并针对多类型目标识别问题,采用“oneagainstall”方法构造多元分类器.实验中比较了采用不同核函数构造的SVM的分类效果,结果表明SVM具有较高的识别率,其中三项多项式核函数构造的SVM的识别率最高,可达到93.2%.另外,还比较了单传感器和多传感器融合的识别结果,单传感器的识别率只有63.7%,大大低于多传感器融合的识别率.
- 龙晓林蒋静坪
- 关键词：支持向量机数据融合目标识别
- 基于蚁群算法的多机器人协作策略被引量：48
- 2003年
- 蚁群算法是一种通过对蚂蚁社会长期观察得来的优化算法 .它建立在蚁群的一种叫“外激励”的联系方式上 ,对解决一些分布式控制问题和复杂的优化问题十分有效 .将“外激励”这一概念引入多机器人系统中 ,设计了一种基于蚁群算法的多机器人协作策略 .这一策略可以解决多机器人系统在未知环境工作时所面临的一项艰巨的任务 :自主协作规划 .定义了多机器人系统在未知环境中可能存在的一个问题 :任务死锁 ;将衰减因子引入协作算法 ,以防止任务死锁的发生 ;通过仿真验证了算法的性能 .
- 丁滢颍何衍蒋静坪
- 关键词：多机器人蚁群算法
- 基于Web的多机器人远程控制被引量：5
- 2005年
- 多机器人编队的远程控制会面临协作环境不确定、信号传输延迟等困难,在Web模式下采用基于事件的远程控制策略会克服这些困难并使系统具有稳定、安全、可靠和高效率等性能.编队控制时采用“领队跟随”的控制策略也可以使多机器人具有高度的自组织能力.3个Pioneer3机器人的三角形编队实验验证了所选用系统和控制策略的合理性和有效性.
- 龙晓林蒋静坪
- 关键词：远程控制多机器人编队
