移动机器人网络控制系统建模分析

论述当前网络控制系统模型中存在的主要问题,考虑四轮移动机器人作为网络控制系统的被控对象,建立了该系统的传递函数和状态方程模型,通过仿真结果讨论了采样周期对移动机器人作为被控对象网络控制系统稳定性的影响.     

BP神经网络在电动执行器控制中的应用

为提高电动执行器的控制精度、消除电机振荡,满足智能制造领域对电动执行器控制性能越来越高的需求,将人工神经网络应用于电动执行器的控制中,设计一套高精度、高稳定性的电动执行器。该电动执行器将电机的电压、电流、转速、温度作为输入量,利用人工神经网络预估电机停止位置,避免电机振荡,其控制精度由国家标准规定的5%提高到1%。实验结果表明,该电动执行器电路更加简单,能够有效提高系统稳定性和控制精度。     

基于Struts的移动机器人网络控制系统的实现

近几年,国内外在移动机器人网络控制的研究方面都取得了进展,出现了互联网上远程控制的应用.日本Om ron公司与Tmsuk公司共同开发出了一种貌似小猫的机器人,可通过3G通讯终端设备对它进行远程控制;中国海军总医院和北京航空航天大学共同开发的遥操作远程医用机器人系统,专家可以     

移动机器人递阶网络控制系统

移动机器人是指机器人能够自主运动,能对环境进行感知,并进行决策与路径规划及行为控制等功能的高智能化机器系统.在大多数室外环境中,要求机器完全自主地完成任务,目前还有一定困难[1].网络环境下的移动机器人除了具有传统机器人的一些特点外,还能与外界进行良好的信息交互,能