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国家自然科学基金(60805050)

作品数:4 被引量:11H指数:2
相关作者:刘开周程大军秦宇翔徐红丽李一平更多>>
相关机构:中国科学院中国科学院研究生院中国科学技术信息研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中国科学院知识创新工程更多>>
相关领域:自动化与计算机技术机械工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇机械工程

主题

  • 2篇水下机器
  • 2篇水下机器人
  • 2篇机器人
  • 1篇队形
  • 1篇队形控制
  • 1篇多水下机器人
  • 1篇信息检索
  • 1篇信息融合
  • 1篇势场
  • 1篇水下
  • 1篇人工势场
  • 1篇自主水下机器...
  • 1篇网页
  • 1篇网页自动分类
  • 1篇路径规划
  • 1篇模糊规则
  • 1篇模糊推理
  • 1篇AUV
  • 1篇MILP

机构

  • 3篇中国科学院
  • 3篇中国科学院研...
  • 1篇中国科学技术...

作者

  • 2篇程大军
  • 2篇刘开周
  • 1篇张晓丹
  • 1篇白海燕
  • 1篇吕世炅
  • 1篇李一平
  • 1篇肖晶
  • 1篇梁冰
  • 1篇徐红丽
  • 1篇秦宇翔
  • 1篇王丽

传媒

  • 1篇机械工程学报
  • 1篇机械设计与制...
  • 1篇计算机测量与...
  • 1篇数字图书馆论...

年份

  • 2篇2012
  • 2篇2011
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
一种基于SUKF的广义行为环境建模及在远程AUV推进系统的应用研究被引量:3
2011年
针对自主水下机器人对广义行为环境自适应能力差的问题,给出基于平方根无色卡尔曼滤波的广义行为环境建模方法。在广义行为环境的离线参考模型中,有一些参数是时变的、是无法事先预知的,必须通过传感器探测的信息进行实时估计和预测。采用平方根无色卡尔曼滤波算法,根据在线传感器信息以及离线参考模型,实时地估计出广义行为环境的状态和参数。主要研究自主水下机器人自身行为环境建模,以远程水下自主机器人的推进系统为例,构建一种推进器效率损失因子的故障模型结构,应用平方根无色卡尔曼滤波对水下自主机器人的状态和推进器故障参数进行在线联合估计。利用远程自主水下机器人的数学模型进行仿真验证,试验结果表明了算法的有效性,并对影响平方根无色卡尔曼滤波算法估计性能的因素进行了分析。
程大军刘开周
基于人工势场和模糊规则的多水下机器人队形控制方法被引量:6
2012年
人工势场法是常用机器人队形控制方法之一,它的基本原理是将机器人看做质点,通过势场作用于质点的力来规划机器人的运动;基于人工势场的队形控制方法大都是针对这种质点模型提出的,不能直接应用于多水下机器人系统,由此,提出一种人工势场和模糊规则相结合的多水下机器人队形控制算法;首先定义一组势函数,然后根据水下机器人的运动特性,设计一个模糊控制器,将势场力映射为水下机器人的期望速度和航向角;以三个水下机器人组成三角形队形为例,进行了仿真实验;实验中,初始位置散乱的水下机器人较快地形成队形,并稳定地保持队形行进,证明了该算法的可行性和有效性。
秦宇翔李一平徐红丽
关键词:人工势场队形控制模糊推理多水下机器人
网页自动分类融合模型研究
2011年
为了提高网页自动分类的准确率,基于信息融合的模型理论,提出了一种通用的网页自动分类模型和融合算法。该模型根据完成功能的不同分为四个层次:信息抽取层、数据预处理层、特征层和决策层,其中特征层是针对网页上不同种类的媒体信息采用不同的分类方法进行分类,并将分类结果分别输入决策层和与该特征层算法相关的其他的特征层。决策层是处理特征层的分类结果,并推导出最终的网页分类融合结果,并将该模型和算法进行了实现。实验表明,文章提出的融合模型和算法可以有效地改进网页自动分类准确率。
张晓丹梁冰王丽白海燕吕世炅肖晶
关键词:网页自动分类信息融合信息检索
基于MILP的AUV实时优化行为方法研究被引量:2
2012年
针对自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)复杂动态环境下的实时局部路径规划的问题,采用了在全局坐标系下基于混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming,MILP)的最优轨迹产生方法。在全局坐标系下,把复杂动态环境下AUV路径规划这一非线性问题,描述成满足一组线性约束同时使目标函数极小的线性规划问题,嵌入基于MILP的规划器,从而得到一条满足性能要求的最优路径。该方法充分考虑了障碍物、目标、本体动力学以及传感器的约束,并结合实际AUV动力学模型进行优化,半物理仿真实验结果验证了该方法的合理有效性。
程大军刘开周
关键词:自主水下机器人路径规划
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