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SOMR结构网络机器人的核心数据调度

机器人 2003年第3期25卷 205-208页

作者：刘作军黄亚楼苑晶康叶伟南开大学软件学院

在单操作者多智能体 SOMR的网络机器人系统中 ,网络数据传输中的拥塞是瓶颈问题 .作为操作者的核心计算机同时处理多个网络机器人的上传信息 ,并进行任务的协调与合作 ,起着全局调度的作用 ,其数据调度方式是多机器人系统工作效率的关... 详细信息

在单操作者多智能体 SOMR的网络机器人系统中 ,网络数据传输中的拥塞是瓶颈问题 .作为操作者的核心计算机同时处理多个网络机器人的上传信息 ,并进行任务的协调与合作 ,起着全局调度的作用 ,其数据调度方式是多机器人系统工作效率的关键 .本文目的即为解决 SOMR的网络机器人系统中的数据调度方式问题 ,提出一种基于运筹学排队论的核心计算机数据优化调度方式 ,数学分析结果表明其数据传输效率高于 CSMA/ CD和令牌等方式 .

关键词：网络机器人系统 SOMR结构数据调度多智能体计算机运筹学

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基于RWNN补偿的下肢外骨骼滑模控制

控制工程 2023年第1期30卷 39-46页

作者：张燕王岩陈玲玲刘作军张瑞鑫河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130 天津市互联网新闻研究中心天津300221 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

针对下肢外骨骼系统精确动力学模型难以得到,且易受干扰等不确定性因素影响,提出一种基于递归小波神经网络(recurrent wavelet neural network,RWNN)补偿的滑模控制方法。结合拉格朗日原理和气动肌肉驱动特性,建立外骨骼系统模型,并将... 详细信息

针对下肢外骨骼系统精确动力学模型难以得到,且易受干扰等不确定性因素影响,提出一种基于递归小波神经网络(recurrent wavelet neural network,RWNN)补偿的滑模控制方法。结合拉格朗日原理和气动肌肉驱动特性,建立外骨骼系统模型,并将模型分为结构参数已知的标称部分和结构参数未知的不确定部分;对于标称部分,采用滑模控制方法进行控制,对于不确定部分,采用递归小波神经网络进行逼近;根据Lyapunov稳定性原理,证明了闭环控制系统的稳定性。搭建实验平台进行验证,结果表明外骨骼系统能够较好地跟踪期望轨迹,验证了所提控制方法的有效性。

关键词：下肢外骨骼气动肌肉滑模控制递归小波神经网络

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利用平均影响值和概率神经网络的步态识别

哈尔滨工程大学学报 2015年第2期36卷 181-185页

作者：袁娜杨鹏刘作军河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

为了实现对智能下肢假肢进行有效控制,下肢步态(包括平地行走、上下楼梯和上下坡等)的有效识别是关键。先从提取不同步态下的特征值入手,利用平均影响值(MIV)来实现变量的筛选,并针对膝上截肢者的特点确定了6个特征值,分别为髋关节角度... 详细信息

为了实现对智能下肢假肢进行有效控制,下肢步态(包括平地行走、上下楼梯和上下坡等)的有效识别是关键。先从提取不同步态下的特征值入手,利用平均影响值(MIV)来实现变量的筛选,并针对膝上截肢者的特点确定了6个特征值,分别为髋关节角度的最大值、支撑前期均值、支撑中期均值、支撑中期标准差、摆动期标准差(即Mh、ISh、MSh、SWh、MSV、SWV),然后利用概率神经网络(PNN)对本实验系统的5种步态进行准确识别,并与BP神经网络(BPNN)识别步态进行比较,试验结果表明将特征值用平均影响值方法筛选后,用概率神经网络进行步态识别,具有较好的识别率和识别速度,其识别率与BP神经网络相比提高了10%以上,验证了该方法的有效性和可行性。

关键词：智能假肢步态识别平均影响值概率神经网络特征筛选

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点线特征自适应融合室内SLAM算法

小型微型计算机系统 2023年第5期44卷 1015-1022页

作者：刘少哲刘作军胡超芳陈海永河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

传统的视觉同时定位与地图创建(SLAM)依赖于点特征来估计相机位姿.然而在室内环境中存在大量低纹理区域,使得提取足够多的点特征变得困难.此外,当相机抖动剧烈或转向过快时,基于点特征的SLAM系统也并不鲁棒.针对上述问题,本文提出了一... 详细信息

传统的视觉同时定位与地图创建(SLAM)依赖于点特征来估计相机位姿.然而在室内环境中存在大量低纹理区域,使得提取足够多的点特征变得困难.此外,当相机抖动剧烈或转向过快时,基于点特征的SLAM系统也并不鲁棒.针对上述问题,本文提出了一种基于RGB-D的点线特征融合SLAM算法,利用点特征和线特征的优点,在困难环境下获得了鲁棒的结果.首先,提出了一种基于特征丰富度的特征提取策略.解决在模糊和低纹理区域内提取特征困难的问题.其次,设计了一种点线特征关联图,优化线特征匹配效果.该方法不仅参考了线特征之间的相似关系,还考虑了点线特征之间的几何关系.最后,在构建光束法平差的成本函数时建立自适应模型,实现点线双模态特征的"无缝融合".本文分别在两个公开数据集和室内真实场景中进行了算法评估,并与其他先进算法对比.结果表明本文提出的算法具有更好的整体性能.

关键词：机器视觉同时定位与地图创建点线特征自适应模型低纹理

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基于无模型动态矩阵的下肢假肢运动控制方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第S1期43卷 284-289页

作者：苟斌刘作军赵丽娜杨鹏河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 西北工业大学自动化学院陕西西安710129 河北工业大学智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

在准确预识别平地行走,上、下楼梯三类运动模式的基础上,提出了根据各路况的运动特点制定对应假肢膝关节运动控制策略的方法.突出三类路况运动特点的同时,解决了由于建模困难无法得到膝关节运动方程的问题,另外采用无模型动态矩阵对假... 详细信息

在准确预识别平地行走,上、下楼梯三类运动模式的基础上,提出了根据各路况的运动特点制定对应假肢膝关节运动控制策略的方法.突出三类路况运动特点的同时,解决了由于建模困难无法得到膝关节运动方程的问题,另外采用无模型动态矩阵对假肢膝关节的运动轨迹追踪控制.该方法利用紧格式线性化方法简化了人体运动时髋、膝关节角度变化的复杂关系.实验结果表明运动控制策略模仿实际运动轨迹的方法是有效的,使假肢能够自然地跟随健肢的运动变化,充分利用了被控系统输入、输出数据的内部信息,且运动控制方法具有较好的跟踪效果,确保了下肢假肢运动的控制精度.

关键词：假肢膝关节运动控制策略紧格式线性化无模型动态矩阵运动轨迹追踪

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采用鱼群算法进化极限学习机的假肢步态识别

振动．测试与诊断 2019年第6期39卷 1225-1231,1360,1361页

作者：刘磊陈增强杨鹏刘作军郑州轻工业大学建筑环境工程学院郑州450002 南开大学人工智能学院天津300350 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130

为提高下肢假肢步态识别的准确性,提出一种基于鱼群(fish swarm,简称FA)算法优化极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的模式识别方法。首先,提取张量投影特征,分析了特征值选取的合理性;其次,采用主成分分析法降维;最后,利用... 详细信息

为提高下肢假肢步态识别的准确性,提出一种基于鱼群(fish swarm,简称FA)算法优化极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的模式识别方法。首先,提取张量投影特征,分析了特征值选取的合理性;其次,采用主成分分析法降维;最后,利用鱼群算法进化极限学习机分类识别平地行走、上楼、下楼、上坡及下坡5种步态,识别准确率达到97.45%。通过实验比较了该算法与极限学习机等分类器在假肢步态分类上的识别准确率与识别时间,结果表明,FA-ELM方法识别准确率优于其他方法。

关键词：表面肌电信号极限学习机鱼群算法步态识别智能假肢

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仿鱼尾推进器在动力航向控制上的应用

中国惯性技术学报 2017年第3期25卷 399-404页

作者：袁鹏杨晔周国齐刘作军河北工业大学天津300132 天津航海仪器研究所天津300131

传统的螺旋桨推进器工作噪声大,效率低,而仿鱼尾推进器技术有望改进这些不足,从而提出利用仿鱼尾推进动力定位的思想。通过对鱼尾推进模式和动力学的研究,设计出了最佳参数的仿鱼尾推进器。首先根据力的分解和拉格朗日动力学方程,计算... 详细信息

传统的螺旋桨推进器工作噪声大,效率低,而仿鱼尾推进器技术有望改进这些不足,从而提出利用仿鱼尾推进动力定位的思想。通过对鱼尾推进模式和动力学的研究,设计出了最佳参数的仿鱼尾推进器。首先根据力的分解和拉格朗日动力学方程,计算出了前向推进力和各关节转矩,为课题研究奠定了力学基础;在动力定位控制研究中,通过惯性测量装置获取运动信息,采用卡尔曼滤波的数据融合算法实现姿态信息的解算,建立x方向上的空间运动模型并使用模糊自适应PID算法和传统PID算法仿真模拟。系统稳定性分析显示,PID控制存在14%的超调,而模糊自适应PID控制算法没有出现超调,两者的稳定时间均在240 s左右。最后由仿真分析验证模糊自适应PID算法更适合动力定位控制。

关键词：仿鱼尾推进器动力定位惯性测量卡尔曼滤波模糊自适应PID

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膝上型假肢的运动意图识别与控制

东南大学学报（自然科学版） 2017年第6期47卷 1107-1116页

作者：宣伯凯刘作军陈玲玲杨鹏河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 河北工业大学智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

根据不同路况条件和典型步速的笛卡尔积组合,利用装配在残肢侧的陀螺仪、加速度计和足底前后的压力传感器的信息,通过相关性系数分析、传感器融合、隐马尔可夫模型的方法,判断假肢使用者的运动意图.以健肢运动状态为参考值,利用迭代学... 详细信息

根据不同路况条件和典型步速的笛卡尔积组合,利用装配在残肢侧的陀螺仪、加速度计和足底前后的压力传感器的信息,通过相关性系数分析、传感器融合、隐马尔可夫模型的方法,判断假肢使用者的运动意图.以健肢运动状态为参考值,利用迭代学习控制分别建立不同路况和步速情况下的控制知识数据库.通过传感器的关键状态变化信号驱动有限状态机状态转换,输出控制知识库中的控制量,实现假肢膝关节在不同路况、步速条件下对步态相位的控制.针对控制过程中出现的输出量实时偏差,采取了在线校正措施.对于有限状态机输出控制数据序列在时间同步上的超前和滞后问题,采取了相应的保持和补偿措施.结果表明,经隐马尔可夫模型处理后路况判断准确率可提升到91.7%,基于数据驱动的无模型控制方法能够实现对不同路况、步速下假肢步态的有效控制.

关键词：假肢运动意图迭代学习控制有限状态机

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知识继承型迭代学习控制的研究与应用

浙江大学学报（工学版） 2019年第7期53卷 1340-1348页

作者：蒲陈阳刘作军庞爽张燕河北工业大学人工智能与数据科学学院

针对一类具有同质特征的多维轨迹群,提出基于知识继承的迭代学习控制(ILC)策略.该策略以一类工业机器人系统为控制对象,在跟踪具有渐变幅值的同质轨迹群(HTG)时,应用迭代学习控制方法,从起始源轨迹中获得基准控制知识.将基准控制知识预... 详细信息

针对一类具有同质特征的多维轨迹群,提出基于知识继承的迭代学习控制(ILC)策略.该策略以一类工业机器人系统为控制对象,在跟踪具有渐变幅值的同质轨迹群(HTG)时,应用迭代学习控制方法,从起始源轨迹中获得基准控制知识.将基准控制知识预设为下一新轨迹迭代学习的首次运行知识.通过增益变换和偏移变换实现迭代学习控制的知识继承,使得该类工业机器人系统加快对新轨迹的学习速度,以此降低跟踪同质轨迹群的整体学习次数,实现跟踪效率的较大提升.理论分析和仿真结果证明了所提控制策略的优越性.

关键词：迭代学习控制(ILC) 工业机器人同质轨迹群(HTG) 源轨迹知识继承跟踪效率