检索结果-南通市图书馆

基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法

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工程科学学报 2025年第2期47卷 339-350页

作者：于乃功谢秋生李洪政北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124 教育部数字社区工程研究中心北京100124

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人... 详细信息

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人获取不准确的楼梯参数而出现踏空、摔跤等问题.本文结合区域生长和平面构造方法识别和剔除楼梯障碍物点云,基于剔除障碍物后的楼梯进行三维参数估计.首先利用相邻点的投影之和最小原理准确完成对楼梯水平面的提取;其次根据区域生长算法判定楼梯障碍物聚类情况,构造平面并分析平面内点数以完成对障碍物点云的快速识别与剔除工作;最后对有障碍物楼梯与剔除障碍物楼梯进行楼梯三维感知实验.实验结果表明,本文剔除楼梯障碍物的平均精度为92.43%,且剔除后的楼梯参数感知误差仅为有障碍物时的0.5倍.总体表明所提算法能提高机器人在复杂楼梯环境中的楼梯参数估计精度,能够有效提高仿人机器人在复杂楼梯环境下的感知能力.

关键词：仿人机器人复杂环境感知楼梯区域生长参数估计

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基于高阶累计统计量的微生物发酵过程监测

控制与决策 2017年第12期32卷 2273-2278页

作者：常鹏王普高学金北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学教育部工程中心数字社区北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

传统多向核独立成分分析(MKICA)方法的实质是把基于独立成分分析(ICA)中的白化处理主元分析(PCA)替换为核主元分析(KPCA)后利用二阶统计量进行过程监控,并未利用过程数据的阶段特性和高阶累积量信息,为了解决此问题,提出高阶累积量分析(... 详细信息

传统多向核独立成分分析(MKICA)方法的实质是把基于独立成分分析(ICA)中的白化处理主元分析(PCA)替换为核主元分析(KPCA)后利用二阶统计量进行过程监控,并未利用过程数据的阶段特性和高阶累积量信息,为了解决此问题,提出高阶累积量分析(HCA)与多向核熵独立成份分析(MKECA)相结合的多向高阶累计量的核熵独立成分分析方法(HCA-MKEICA).首先,采用核熵独立成份分析(KECA)对原始数据进行数据转换,解决数据的非线性;然后,在高维核熵空间利用HCA技术构建新的统计量用于过程监控;最后,将该方法应用于青霉素仿真平台和实际的工业过程并与MKICA方法进行对比,以验证所提出方法的有效性.

关键词：间歇过程监控 MKICA 高阶累积量 MKECA MKEICA

基于自适应遗传学习粒子群算法的多无人机协同任务分配

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控制与决策 2023年第11期38卷 3103-3111页

作者：张祥银夏爽张天北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程中心北京100124 北京工业大学北京人工智能研究院北京100124

研究救援场景下的多无人机协同任务分配问题,考虑幸存者所需援助类型的不同,建立更贴合实际的组合优化模型.针对该模型,提出一种自适应遗传学习粒子群算法(adaptive genetic learning particle swarm optimization,AGLPSO).首先,根据无... 详细信息

研究救援场景下的多无人机协同任务分配问题,考虑幸存者所需援助类型的不同,建立更贴合实际的组合优化模型.针对该模型,提出一种自适应遗传学习粒子群算法(adaptive genetic learning particle swarm optimization,AGLPSO).首先,根据无人机与幸存者之间的救援关系,采用一种实向量编码机制处理决策变量约束,以简化模型求解.然后,通过两层级联结构提高算法搜索能力:第1层通过遗传学习策略生成高质量的精英粒子,并对进化停滞的粒子采用精英学习策略进行更新,以跳出局部最优;第2层利用精英粒子指导种群的搜索方向,并根据粒子群的进化速度和粒子的聚集程度,采用自适应进化策略提高算法在不同进化时期的寻优能力.仿真实验表明,所提出的AGLPSO算法能快速、有效地找到合理的救援分配方案.

关键词：协同任务分配粒子群算法实向量编码遗传学习精英学习自适应

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隔离型热管换热节能系统稳态的判定

北京工业大学学报 2012年第12期38卷 1786-1791页

作者：王瑞华王普北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对系统在线稳态优化中对关键输出变量相对稳态的判定要求,基于假设检验提出了一种样本数据稳态判定方法,该方法能实现隔离型热管换热节能系统中数据稳态判定.同时,利用现场数据进行实验研究,所选数据总体服从正态分布,通过判断样本数... 详细信息

针对系统在线稳态优化中对关键输出变量相对稳态的判定要求,基于假设检验提出了一种样本数据稳态判定方法,该方法能实现隔离型热管换热节能系统中数据稳态判定.同时,利用现场数据进行实验研究,所选数据总体服从正态分布,通过判断样本数据的方差变化完成数据稳态判定,得到优化周期大于4 min的结论.

关键词：热管换热空调节能稳态优化稳态判定

有向通信拓扑丢包情况下的多智能体系统一致性

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北京工业大学学报 2022年第1期48卷 24-31页

作者：陈冰陈阳舟詹璟原北京工业大学信息学部北京100124 教育部数字社区工程中心北京100124

针对具有有向通信拓扑的采样数据丢失情况下的多智能体系统一致性问题进行研究,其中数据丢包采用二值Bernoulli随机过程描述.首先,采用提出的基于通信拓扑有向生成树关联矩阵构造的线性变换,将多智能体系统的状态一致性问题等价转化为... 详细信息

针对具有有向通信拓扑的采样数据丢失情况下的多智能体系统一致性问题进行研究,其中数据丢包采用二值Bernoulli随机过程描述.首先,采用提出的基于通信拓扑有向生成树关联矩阵构造的线性变换,将多智能体系统的状态一致性问题等价转化为一个降阶系统的渐近稳定性问题.其次,对降阶系统利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)得出多智能体系统状态达到渐近均方一致的充分条件,给出基于镇定控制的一致性控制增益设计,并分析采样周期的允许边界、随机丢包概率和控制增益矩阵之间的相互影响关系.最后,数值仿真实例验证了所提理论方法的正确性.

关键词：多智能体系统有向通信拓扑采样数据控制随机数据丢包状态一致性渐近稳定性

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一种室内移动机器人自主探索方法

控制与决策 2019年第6期34卷 1227-1233页

作者：李秀智龚月张祥银贾松敏梁兴楠北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

研究室内未知环境下的移动机器人自主探索问题,并提出改进策略.首先,提出一种基于可通行区域的探索目标点快速提取方法,以补充原有方法在特殊环境结构下出现的提取探索目标点失败的缺陷;然后,提出一种基于激光数据和栅格地图信息的实时... 详细信息

研究室内未知环境下的移动机器人自主探索问题,并提出改进策略.首先,提出一种基于可通行区域的探索目标点快速提取方法,以补充原有方法在特殊环境结构下出现的提取探索目标点失败的缺陷;然后,提出一种基于激光数据和栅格地图信息的实时拓扑地图构建与优化方法,使得探索地图更加精简,探索过程更加高效;最后,通过改进的避障模块实现机器人的运动控制,以到达机器人安全探索的目标.同时,该系统采取机器人操作系统(Robot operating system, ROS)下的分布式结构,将整体算法合理分配到客户端和服务器,降低系统实现的硬件要求.现场实验表明,所提出方法具有良好的自主导航性能,在较复杂的室内未知环境下,仍能保持良好的地图构建能力和避障能力.

关键词：自主探索拓扑地图优化目标点提取避障机器人操作系统分布式结构移动机器人

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车载惯性稳定平台的神经网络滑模控制

控制理论与应用 2021年第1期38卷 13-22页

作者：贾桐李秀智张祥银北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124

三轴车载惯性稳定平台为复杂的MIMO非线性系统,针对其在不确定扰动下的伺服控制问题,本文设计了一种神经网络反演滑模控制器(NNBSMC).首先,选用反演法对其解耦,同时引入滑模控制律增加系统的抗干扰性;其次针对框架间的非线性摩擦力与系... 详细信息

三轴车载惯性稳定平台为复杂的MIMO非线性系统,针对其在不确定扰动下的伺服控制问题,本文设计了一种神经网络反演滑模控制器(NNBSMC).首先,选用反演法对其解耦,同时引入滑模控制律增加系统的抗干扰性;其次针对框架间的非线性摩擦力与系统耦合选用RBF神经网络作为扰动估计器,以便实时估计与补偿;然后采用前向增稳通道应对建模参数不精确以保证系统的稳定性.最后,利用Lyapunov定理分析了闭环系统的稳定性,在伺服控制与姿态锁定的仿真实验中分别与双环PID、滑模控制和反演滑模控制作对比,结果验证了提出的控制算法的有效性和鲁棒性.

关键词：神经网络控制反演控制滑模控制斯特里贝克模型惯性稳定平台

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基于混合特征的机器人定位与地图创建

仪器仪表学报 2018年第12期39卷 198-206页

作者：贾松敏郑泽玲张国梁李秀智李明爱北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

针对原始ORB-SLAM算法仅依靠点特征进行位姿估计,在点特征不足场景下会导致算法精度和鲁棒性降低的问题,对原有算法进行改进。首先,构建二进制环境词典用于提高算法加载词典速度;其次,在剔除特征误匹配时,提出一种改进随机采样一致算法(... 详细信息

针对原始ORB-SLAM算法仅依靠点特征进行位姿估计,在点特征不足场景下会导致算法精度和鲁棒性降低的问题,对原有算法进行改进。首先,构建二进制环境词典用于提高算法加载词典速度;其次,在剔除特征误匹配时,提出一种改进随机采样一致算法(RANSAC)以提高剔除效率;然后,构建混合特征模型估计位姿;最后,根据图优化模型,提出基于最大共视权重帧的全局Bundle Adjustment算法用于位姿优化并实现稠密和稀疏地图创建。结果表明,混合特征模型能有效减少算法误差。采用二进制环境词典加载时间由14.945 s减小至0.420 s;改进RANSAC算法执行时间由0.803 s减小到0.078 s;采用TUM数据集对算法进行检验,均方根误差分别下降2.27、4.87 cm。根据数据集上的实验结果证明了所提算法有效性。

关键词：地图创建位姿估计混合特征位姿图优化

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基于复合式协同策略的移动机器人自主探索

机器人 2021年第1期43卷 44-53页

作者：李秀智赫亚磊孙炎珺张祥银张晓凡北京工业大学信息学部北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

为了有效地解决机器人在空旷的厅堂环境下的探索难题以及RRT(快速扩展随机树)难以在含有狭窄入口的环境下快速扩展的问题,提出了一种将RRT与前沿法协同实施的复合式候选目标点检测策略;此外,提出一种有效的代价值计算方法,以代价值作为... 详细信息

为了有效地解决机器人在空旷的厅堂环境下的探索难题以及RRT(快速扩展随机树)难以在含有狭窄入口的环境下快速扩展的问题,提出了一种将RRT与前沿法协同实施的复合式候选目标点检测策略;此外,提出一种有效的代价值计算方法,以代价值作为最优候选目标点的评价准则;并且设计了改进的TEB(时间弹性带)算法以实现机器人的局部路径规划,确保机器人顺利到达目标点.在同样的实验条件下,在实际环境下所提方法的探索时间、行驶距离、探索次数3个参数分别为1187.465 s、97.551 m、41,在仿真环境下分别为275.119 s、130.051 m、32,较GTM(栅格-拓扑地图)、RRT的探索性能均有所提升.结果表明该方法有效地解决了机器人在空旷的厅堂环境下的探索难题以及RRT难以在含有狭窄入口的环境下快速扩展的问题.

关键词：自主探索代价评价候选目标点检测避障 ROS(机器人操作系统) 移动机器人