浙江省自然科学基金(Y104560)
- 作品数：11 被引量：125H指数：5
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- 基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模
- 2006年
- 将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。
- 刘士荣俞其江李文磊俞金寿
- 分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略被引量：2
- 2006年
- 提出了一种基于分流模型PID与鲁棒补偿的复合控制策略,这种控制器具有非线性滤波、增益自调整、鲁棒性好等优良特性。由于分流模型的输出是稳定、光滑且有界,可以构造一类具有输出光滑、有界并且增益自调整的PID控制器,其可设计一类安全控制系统。将分流模型PID与鲁棒补偿控制相结合,有效地解决了参数不确定情况下的一类非线性系统的鲁棒控制问题。通过倒立摆控制系统的仿真研究,验证了控制策略的有效性。
- 张惠娣刘士荣Simon X Yang
- 关键词：PID控制器鲁棒补偿复合控制倒立摆
- 基于改进RBFNN与滑模控制的移动机器人跟踪控制
- 基于改进的RBFNN的非线性动态系统在线建模,提出一种新型的移动机器人控制系统．该系统由基于 Backstepping的速度控制器和基于滑模控制的转矩控制器组成．通过移动机器人动力学的在线辨识,进一步改善了转矩控制器的性...
- 俞其江刘士荣
- 关键词：轮式移动机器人滑模控制
- 文献传递
- 基于在线图搜索的移动机器人遍历运动规划被引量：5
- 2007年
- 提出了用于移动机器人完全遍历运动规划的基于改进的Node Counting在线图搜索方法。通过扩大遍历时的局部搜索空间,加快了对移动机器人工作空间的搜索。该方法的搜索效率明显优于Node Counting。给出了仿真系统主要模块的设计,并采用Java语言编制相应的仿真程序。仿真实验表明:基于改进的Node Counting在线图搜索具有良好的遍历性能,同时在遭到机器人被"绑架"或信息素被破坏等情况时,算法仍具有较好的鲁棒性。
- 谢斌刘士荣俞金寿
- 关键词：移动机器人信息素
- 基于非线性滤波的移动机器人位姿估计被引量：3
- 2007年
- 研究了基于扩展卡尔曼滤波和粒子滤波的移动机器人位姿估计。由于扩展卡尔曼滤波必须假定噪声服从高斯分布,若用于复杂非线性系统,其估计精度不甚理想。粒子滤波对噪声类型没有限制,正在成为非线性系统状态估计的有效近似方法。在不同噪声条件下,对基于粒子滤波和扩展卡尔曼滤波的移动机器人位姿估计问题进行了比较研究。仿真结果表明:粒子滤波能明显地改善移动机器人位姿估计的鲁棒性和精度。
- 陈杨钟刘士荣俞金寿
- 关键词：移动机器人位姿估计扩展卡尔曼滤波粒子滤波非线性滤波
- 基于情感的控制策略及其在移动机器人导航中的应用
- 2006年
- 提出了一种基于情感的移动机器人导航控制策略。根据机器人的导航任务设计了一个情感系统,并与基于行为的机器人系统相结合,构造了基于情感的行为协调控制策略。仿真和比较研究结果表明该控制策略能有效地提高机器人在未知环境中自主导航的能力。
- 张惠娣刘士荣
- 关键词：自主导航
- 移动机器人的完全遍历路径规划:生物激励与启发式模板方法被引量：11
- 2006年
- 提出了基于生物激励神经网络的一种新的完全遍历路径规划方法.该方法集成了模板模型、启发式搜索和障碍物逼近算法.一种称为分流合作-竞争反馈网络的生物激励神经网络被用于移动机器人的工作环境建模,而模板模型法、启发式算法和障碍物逼近算法用于移动机器人的避障路径规划,其中障碍物逼近算法能够实现不规则形状障碍物周边区域的遍历,以进一步改善路径规划的覆盖区域,仿真研究表明,本文方法使得路径规划的性能得到明显的改进,例如规划路径的重叠率,而且算法简单有效.
- 邱雪娜刘士荣俞金寿Simon X.Yang
- 关键词：移动机器人路径规划神经网络启发式搜索
- 基于进化算法的多目标优化方法被引量：40
- 2006年
- 进化算法在解决多目标优化问题中有其特有的优势.首先对多目标优化问题进行了描述;然后结合研究现状讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法,以及它们的优缺点;最后给出了多目标进化优化算法的一些应用,以及进化多目标优化算法的未来发展方向.
- 蓝艇刘士荣顾幸生
- 关键词：进化算法多目标优化PARETO最优
- 应用粒子群优化算法辨识Hammerstein模型被引量：25
- 2006年
- 非线性系统的辨识一直是现代辨识领域中的一个主要课题。针对非线性系统中Hammerstein模型,文中提出了利用群集智能中的粒子群优化算法(PSO)对非线性模型进行辨识。讨论了PSO的基本算法与参数初值的设置与选择方法。通过仿真实验说明:与非线性最小二乘法相比PSO算法对于非线性辨识的有效性和鲁棒性。PSO算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是算法中需要选择的参数少,程序实现简单,并在种群数量、寻优速度等方面较其他进化算法具有一定的优势。尤其是在高噪信比情况下,也收到较满意的结果。
- 林卫星张惠娣刘士荣钱积新
- 关键词：系统辨识HAMMERSTEIN模型PSO非线性系统
- 不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划被引量：35
- 2006年
- 基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法.该方法用G rossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标.该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划.仿真研究证明了该方法的可用性和有效性.
- 邱雪娜刘士荣宋加涛Simon X.YANG
