基于介电弹性体执行器的软体机器人状态反馈控制方法

    公开(公告)号:CN112589798A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011448335.1

    申请日:2020-12-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于介电弹性体执行器的软体机器人状态反馈控制方法,其利用虚拟工作模拟的方式建立介电弹性体执行器的动态控制模型,然后对动态控制模型中的未知系统函数构建高斯型径向基函数神经网络逼近器,并通过相应设计其参数更新率,对高斯型径向基函数神经网络逼近器的参数进行在线动态调整,实现对所述未知系统函数的在线逼近,最后以状态反馈的控制方式构建嵌入有所述高斯型径向基函数神经网络逼近器的状态反馈智能控制器,用以在线动态调整介电弹性体执行器的控制输入使得状态跟踪误差收敛到零,从而实现软体机器人的控制目标,以增强控制系统的控制精度和响应速度,提升基于介电弹性体执行器的软体机器人的自适应性和智能性。

    一种基于介电弹性体执行器的软体机器人自抗扰控制方法

    公开(公告)号:CN110620524B

    公开(公告)日:2020-09-01

    申请号:CN201910912700.0

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于介电弹性体执行器的软体机器人自抗扰控制方法,首先通过虚拟工作模拟的方式建立介电弹性体执行器的动态控制模型;其次,设计扩张状态观测器获得介电弹性体执行器未知的系统动态信息和状态量,以作为替代量在控制过程中使用;再利用当前状态量与设计的状态期望值之差计算状态跟踪误差信号,并利用设计好的状态误差反馈控制器,将状态跟踪误差信号反馈到介电弹性体执行器中,使得在状态跟踪误差收敛到零时实现软体机器人的控制目标;由此使得介电弹性体执行器的控制策略不必依赖介电弹性体执行器的精确动态控制模型,从而降低了对控制系统的输入信号要求,增强了基于介电弹性体执行器的软体机器人控制系统的鲁棒性和自适应性。

    一种智能车载杯架装置
    23.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106891791A

    公开(公告)日:2017-06-27

    申请号:CN201710252733.8

    申请日:2017-04-18

    CPC classification number: B60N3/106

    Abstract: 本发明公开了一种智能车载杯架装置,包括底座和杯架,所述底座包括上座体、下座体和底板,在下座体的上侧面的中部嵌设有一旋转电机,在上座体的上侧面的中部设有一凹槽,在该凹槽内设有一支撑板,在上座体的一侧设有一俯仰电机;所述杯架为上端开放的筒状结构,在杯架内侧设有两锁紧扣带,所述锁紧扣带的一端与杯架侧壁固定连接,另一端绕杯架内侧一周后穿过杯架侧壁并伸出杯架;在杯架侧壁的底部,对应锁紧扣带穿过杯架侧壁的位置设有一锁紧电机,在下座体上还设有一电源转换器,所述电源转换器与一带USB接头的供电线相连,该电源转换器为各电气元件供电。本发明能够自动固定水杯,防止开水飞溅和倾倒,并且稳定性更好,可靠性更高。

    基于人脸识别的智能门禁管理系统

    公开(公告)号:CN113076919A

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN202110425392.6

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本发明涉及人脸识别技术领域,具体涉及基于人脸识别的智能门禁管理系统,包括门禁模块和人脸识别模块;还包括:人脸检测模块,用于检测识别区域内是否存在人脸,并能够在识别区域内存在人脸时获取对应的人脸图像信息;休眠模块,用于控制系统进入休眠状态;控制模块,用于在识别区域内不存在人脸时启动休眠模块使得系统进入休眠状态;还用于在人脸检测模块获取到人脸图像信息时启动人脸识别模块,以使得人脸识别模块对人脸图像信息进行人脸识别,并能够根据人脸识别模块的人脸识别结果对应控制门禁模块的工作状态。本发明中的智能门禁管理系统能够兼顾人脸识别效率和能耗管理效果,从而提升门禁管理系统的使用效果。

    电动汽车整车分层控制系统硬件在环测试平台及测试方法

    公开(公告)号:CN107145139B

    公开(公告)日:2019-04-26

    申请号:CN201710322350.3

    申请日:2017-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种电动汽车整车分层控制系统硬件在环测试平台及测试方法,其中,硬件在环测试平台包括台架基体、驾驶环境模拟系统、路感反馈系统、上位机、目标机、数据采集卡以及待测整车分层控制系统;具体测试方法如下:1)建立整车模型、路面模型以及待测整车分层控制系统模型,2)形成待测整车分层控制系统;3)建立路感反馈控制模型;4)将整车模型写入到目标机中;5)输入控制信号;6)对整车模型输入转向、加速、制动参数;7)输出整车模型模拟的传感器信号;8)输出实时模拟动画;9)对待测整车分层控制系统进行评价及修改。本发明能够对驾驶环境、整车模型进行仿真,实现对“人‑车‑路”闭环控制系统进行硬件在环测试。

    电动轮驱动汽车的试验样车及驱动稳定性控制方法

    公开(公告)号:CN106183892B

    公开(公告)日:2018-08-10

    申请号:CN201610881534.9

    申请日:2016-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种电动轮驱动汽车的试验样车及驱动稳定性控制方法,其中,电动轮驱动汽车的试验样车,包括车身、转向盘、独立悬架和电动车轮总成,在车身上设有轮速传感器、转向盘转角传感器、陀螺仪和控制系统,所述控制系统包括传感器信号处理器、路面状态估计器、CAN总线、电子差速控制器、横摆力矩控制器、驱动防滑控制器、转矩协调分配器、以及车辆行驶状态估计系统;该驱动稳定性控制方法,包括如下步骤:A)对车辆行驶状态进行计算及判断,B)驱动防滑控制,C)电子差速控制,D)横摆力矩控制。本发明能实现四轮独立驱动、独立转向,且可通过该试验样车验证电动轮驱动汽车的各种控制方法。

    电动轮驱动汽车的试验样车及驱动稳定性控制方法

    公开(公告)号:CN106183892A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201610881534.9

    申请日:2016-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种电动轮驱动汽车的试验样车及驱动稳定性控制方法,其中,电动轮驱动汽车的试验样车,包括车身、转向盘、独立悬架和电动车轮总成,在车身上设有轮速传感器、转向盘转角传感器、陀螺仪和控制系统,所述控制系统包括传感器信号处理器、路面状态估计器、CAN总线、电子差速控制器、横摆力矩控制器、驱动防滑控制器、转矩协调分配器、以及车辆行驶状态估计系统;该驱动稳定性控制方法,包括如下步骤:A)对车辆行驶状态进行计算及判断,B)驱动防滑控制,C)电子差速控制,D)横摆力矩控制。本发明能实现四轮独立驱动、独立转向,且可通过该试验样车验证电动轮驱动汽车的各种控制方法。

    一种轮式移动机器人编队的神经网络自适应控制方法

    公开(公告)号:CN110109363B

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN201910452600.4

    申请日:2019-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种轮式移动机器人编队的神经网络自适应控制方法,包括如下步骤:S1、获取编队误差e,S2、基于公式计算跟随机器人控制量;S3、基于跟随机器人控制量控制跟随机器人;S4、返回步骤S1并循环执行步骤S1至S3直到控制过程结束。能够在打滑和不打滑两种情况下,自动控制移动机器人形成并保持编队,以及继续前行。

    一种基于介电弹性体执行器的软体机器人自抗扰控制方法

    公开(公告)号:CN110620524A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201910912700.0

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于介电弹性体执行器的软体机器人自抗扰控制方法,首先通过虚拟工作模拟的方式建立介电弹性体执行器的动态控制模型;其次,设计扩张状态观测器获得介电弹性体执行器未知的系统动态信息和状态量,以作为替代量在控制过程中使用;再利用当前状态量与设计的状态期望值之差计算状态跟踪误差信号,并利用设计好的状态误差反馈控制器,将状态跟踪误差信号反馈到介电弹性体执行器中,使得在状态跟踪误差收敛到零时实现软体机器人的控制目标;由此使得介电弹性体执行器的控制策略不必依赖介电弹性体执行器的精确动态控制模型,从而降低了对控制系统的输入信号要求,增强了基于介电弹性体执行器的软体机器人控制系统的鲁棒性和自适应性。

    一种轮式移动机器人编队的神经网络自适应控制方法

    公开(公告)号:CN110109363A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910452600.4

    申请日:2019-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种轮式移动机器人编队的神经网络自适应控制方法,包括如下步骤:S1、获取编队误差e,S2、基于公式 计算跟随机器人控制量;S3、基于跟随机器人控制量控制跟随机器人;S4、返回步骤S1并循环执行步骤S1至S3直到控制过程结束。能够在打滑和不打滑两种情况下,自动控制移动机器人形成并保持编队,以及继续前行。

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