文中以第七届"飞思卡尔"杯大学生智能车竞赛为背景，以飞思卡尔MC9S12XS128单片机为核心，设计了一种自平衡巡线智能车系统。本设计基于倒立摆的动力学模型，经过卡尔曼滤波算法对陀螺仪和加速度计的输出信号进行处理得到智能车的角速度和倾角，再通过PID运算处理后的输出控制智能车的平衡、前进和转向。实验及实际比赛表明，本智能车系统可稳定运行，具有速度快，转向灵活，抗干扰性强的特点
上传时间： 2013-10-08
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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机器人的鲁棒自适应控制仿真程序，机器人动力学模型及其结构
上传时间： 2017-09-25
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利用MATLAB/Simulink对四旋翼动力学模型径向仿真
上传时间： 2016-05-16
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双足步行机器人（Biped Walking Robot）是一种仿人机器人，是移动式机器人领域中一类重要的仿生系统。双足步行机器人作为一种移动式机器人，它与轮式，履带式机器人相比有许多优点与优越性。由于双足步行机器人的行走具有独特的适应性和拟人性，其行走控制成为当今研究的热点。步行运动模式与运动控制是影响双足步行机器人技术进步的重要问题，也是双足步行机器人成功而有效地实现稳定步行的理论基础和技术关键。本文针对双足步行机器人步行模式生成与步行控制相关问题进行了研究，并在虚拟现实的实验环境中实现了机器人以给定步行模式的行走。取得的主要科研成果有：第一：基于平面倒立摆线性模型的双足步行机器人步行运动模式生成。本文对双足步行机器人的动力学模型进行了简化，采用平面倒立摆的线性化模型作为双足步行机器人步行模式生成的简化模型。设计了基于倒立摆线性化模型步行模式生成算法，对双足步行机器人前向行走，侧向行走与拐弯行走的腰部重心位置轨迹与速度轨迹进行了规划。对于双足步行具有双脚作支撑期的特点，本文采用了七次多项式插值，分两阶段对具有双脚支撑期的步行运动的腰部运动轨迹进行规划，实现了期望的运动模式。第二：基于小脑模型控制器的双足步行机器人逆运动学控制系统。本文针对双足步行机器人腿部逆模型求解问题，提出一种基于小脑模型连接控制网络CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）的机器人逆运动学控制方法。机器人腿部正运动学模型采用Denavit-Hartenberg方法进行建模，在建立双足步行机器人正运动学模型基础上，设计了基于CMAC的控制系统。系统采用两个CMAC直接控制机器人的腿部运动。两个CMAC逆模型控制器分别逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型，实现了对腰部运动轨迹的跟踪控制。第三：基于虚拟现实环境的双足步行机器人行走控制实验。
上传时间： 2022-06-18
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首先，本文分析了双足机器人动态步行过程的运动学特征。即分析双足步行机器人连杆的位置和姿态与各个关节角之间的关系。包含双足机器人动态步行的正运动学与逆运动学特性。其中，针对双足步行机器人的逆运动学问题，使用了解析法与数值法进行求解，并对上述两种方法进行了对比。其次，在针对双足机器人动态步行过程运动学特性的分析基础上，推导出双足步行机器人零力矩点（ZMP）的计算公式，该公式称为ZMP基本方程。ZMP基本方程描述了机器人ZMP与机器人质心之间的关系。在此基础上，使用拉格朗日方法建立了双足步行机器人的动力学模型，其中包括单脚支撑阶段与双脚支撑阶段的动力学模型。为了方便得到双足步行机器人的步行模式，使用桌子——小车模型模拟机器人动态步行。使用该等效模型与2MP基本方程，本文设计了基于ZMP的双足机器人动态步行模式生成算法。生成步行模式之后，将机器人关节角时间序列带入机器人动力学模型计算，可以得到关节力矩时间序列。关节驱动器按照力矩时间序列控制关节运动即可实现动态步行。但是，考虑到数值计算等因素导致的误差累计，本文同时基于桌子—一小车模型设计了动态步行稳定控制器，该控制器的作用是通过修正期望ZMP轨迹调节机器人躯干的倾斜角度。最后，基于本文所设计的双足步行机器人逆运动学问题求解算法、动态步行模式生成算法与步行稳定控制器所组成的控制系统，采用开放源代码动力学引擎0pen Dynamic Engine 进行仿真验证。首先在三维虚拟环境中建立了双足步行机器人虚拟样机模型，其次设计了零重力环境下刚体运动实验与双足动态步行实验。验证了本文针对双足步行机器人动态步行所设计的控制方法的有效性。
上传时间： 2022-06-18
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本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则，有监督的Hebb学习，Widrow-Hoff学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的 竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的随机学习机器，最后是与动态规 划相关的增强式学习。
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
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本书以 Kalman 滤波器为主要介绍对象，包含基本原理、推导方 法及其在跟踪系统中的应用，同时配套 MATLAB 源程序。具体内容 包括 Kalman 滤波器、扩展 Kalman 滤波器、不敏 Kalman 滤波器及其 在 RFID 系统的跟踪应用研究。 本书凝练了作者二十余年来对 Kalman 滤波器基础理论及在目标 跟踪应用的研究成果，具体内容包括：根据目标运动特征进行自调整 参数的“自适应动力学模型”、不敏变换的性能分析、RFID 跟踪系 统的测量方程及其仿真平台等。 本书可作为自动化、电子信息、计算机应用、控制科学与工程、 信号处理、导航与制导等相关专业高年级本科生和研究生的教材，也 可供相关领域的工程技术人员和研究人员参考。
上传时间： 2022-07-26
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利用matalab编制的转子动力学计算软件。其中模型利用有限元建模，只是自由度较少。
上传时间： 2014-01-04
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：运用动力学原理建立了小车-倒摆的仿真模型, 并以对象输入输出的测试数据为依据，讨 论了Takagi-Sugeno 模糊模型的参数辨识，提出了模糊逆模型控制方案，基于此借助Matlab 的 Simulink 设计了小车-倒摆的动态模型及其模糊自适应控制系统。仿真结果证明了本文采用的控制 策略的有效性。
上传时间： 2015-12-13
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