项目名称: 基于人脑行为调控机理的移动机器人智能控制方法研究

项目编号: No.61304100

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 赵盼

作者单位: 中国科学院合肥物质科学研究院

项目金额: 23万元

中文摘要: 移动机器人在危险救援、侦察监测、无人作战等野外环境下需要具备高机动能力,以适应复杂地形和瞬息万变的攻防对抗需求。复杂未知地形和高速机动同时出现带来了模型的不确定性和控制稳定性问题,基于动力学模型的控制方法难以满足野外移动机器人的特殊控制要求。经验丰富的驾驶员能够在危险、复杂环境中随机应变,协调自如地高速驾驶车辆,为研究新的控制策略提供了借鉴。本项目拟采用仿人智能控制策略,通过分析人类驾驶员的驾驶行为模型,在对人脑系统行为中枢的信息调控机理进行抽象和模拟的基础上建立一种仿人分层递阶智能控制结构;设计基于小脑模型的神经网络实现对被控对象模型的非线性逼近;针对复杂环境和多任务的控制要求提出基于多中枢递阶协调机制以实现多模态控制及各模态的安全过渡。本项目的研究成果将解决移动机器人在不同轨迹、速度、地形和地质条件下轨迹跟踪的高机动性和高稳定性问题,为提高面向野外环境的移动机器人的控制性能提供新途径。

中文关键词: 移动机器人;仿人智能控制;小脑模型;;

英文摘要: Mobile robot needs to have a high manoeuvrable capability to adapt to the complex terrain and the changing needs of attack-defense countermeasure in the wild environment such as dangerous rescue, unmanned combat and monitoring. The complex unknown terrain and high-speed maneuverability at the same time caused problems on the uncertainty model and control stability, so that traditional control methods based on dynamic model were difficult to meet these special control requirements of mobile robot. The seasoned drivers could drive the car at high speed with the well coordinated and the ability to make immediate response in the dangerous and complex environment. This project choose a human-simulated intelligent control strategy. By analyzing of the human driver's driving behavior model, we set up a simplified and abstract model to simulate information regulation mechanism of the human brain behavior central. Then we propose an algorithm of hierarchical intelligent control to build a neural network base on the cerebellar model, and to establish a coordination mechanisms based on multiple central hierarchical model. The results of this project will solve the problems about the stability and maneuverability of mobile robot in different trajectory, speed, terrain and geological conditions. This research could provide a

英文关键词: mobile robot;human simulating intelligent control;cerebella model;;

成为VIP会员查看完整内容
1

相关内容

移动机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业、建筑业,或是危险的工作。
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知会员服务
61+阅读 · 2022年2月9日
面向任务型的对话系统研究进展
专知会员服务
56+阅读 · 2021年11月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
95+阅读 · 2021年7月11日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月22日
专知会员服务
125+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
32+阅读 · 2020年11月26日
多智能体深度强化学习的若干关键科学问题
专知会员服务
171+阅读 · 2020年5月24日
基于自监督的可逆性强化学习方法
AI前线
4+阅读 · 2021年12月3日
自动驾驶高精度定位如何在复杂环境进行
智能交通技术
18+阅读 · 2019年9月27日
自动驾驶技术解读——自动驾驶汽车决策控制系统
智能交通技术
29+阅读 · 2019年7月7日
支持个性化学习的行为大数据可视化研究
海洋论坛丨水声目标识别技术现状与发展
无人机
25+阅读 · 2018年12月17日
【无人机】无人机的自主与智能控制
产业智能官
42+阅读 · 2017年11月27日
李克强:智能车辆运动控制研究综述
厚势
19+阅读 · 2017年10月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
How to Fine-Tune BERT for Text Classification?
Arxiv
13+阅读 · 2019年5月14日
Arxiv
27+阅读 · 2018年4月12日
Arxiv
10+阅读 · 2018年2月17日
小贴士
相关VIP内容
清华大学:从单体仿生到群体智能
专知会员服务
61+阅读 · 2022年2月9日
面向任务型的对话系统研究进展
专知会员服务
56+阅读 · 2021年11月17日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
95+阅读 · 2021年7月11日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月22日
专知会员服务
125+阅读 · 2021年2月17日
专知会员服务
32+阅读 · 2020年11月26日
多智能体深度强化学习的若干关键科学问题
专知会员服务
171+阅读 · 2020年5月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员