绳驱式脊柱状连续体机构实际弯曲形态与标准圆弧形状存在偏差,建立精确的运动控制模型困难。针对双段式六软轴驱动的蛇形仿生柔性机器人结构,通过融合遗传算法与反向传播神经网络GABP,研究双段式柔性机器人末端位置精确控制问题。通过So...绳驱式脊柱状连续体机构实际弯曲形态与标准圆弧形状存在偏差,建立精确的运动控制模型困难。针对双段式六软轴驱动的蛇形仿生柔性机器人结构,通过融合遗传算法与反向传播神经网络GABP,研究双段式柔性机器人末端位置精确控制问题。通过SolidWorks和ADAMS联合仿真,建立柔性机器人末端的X、Y、Z坐标和6根软轴的拉伸长度的映射数据库,利用数据库分别训练了标准反向传播BP神经网络和GABP神经网络模型,并且优化模型参数。最后设计机器人末端运动轨迹,使用BP和GABP神经网络模型分别通过ADAMS仿真平台和模型机上验证柔性机器人末端位置精度。结果表明:标准BP和GABP模型都可以实现柔性机器人末端的位置控制,融合了遗传算法的神经网络模型(最大误差:ε_(x)=0.73 mm, ε_(y)=0.78 mm, ε_(z)=1.96 mm)相对于标准BP神经网络模型(最大误差:ε_(x)=3.13 mm, ε_(y)=1.78 mm, ε_(z)=1.96 mm)在控制柔性机器人末端运动的位置精度得到了显著提升。展开更多
基于多波束技术的卫星通信系统能够为5G的海量物联网通信应用场景、海量物联设备接入和传输、泛在通信等下一代通信愿景提供更强大的支撑。在卫星物联网(IoT,Internet of things)面向的海量终端应用场景中,物联网终端的流量分布是非均...基于多波束技术的卫星通信系统能够为5G的海量物联网通信应用场景、海量物联设备接入和传输、泛在通信等下一代通信愿景提供更强大的支撑。在卫星物联网(IoT,Internet of things)面向的海量终端应用场景中,物联网终端的流量分布是非均匀的。进一步提高多波束卫星系统的通信资源利用效率成为重要的研究方向。多波束调度和无线资源的分配是提高系统资源利用率和公平性的关键问题。首先,分析了波束调度和无线资源分配之间的耦合性,随后,提出了一种柔性波束调度和资源分配的联合优化策略。提出了分离式群优化算法(SSO-BSA,beam scheduling algorithm based on separated swarm optimization)来求解灵活波束指向坐标,并设计了基于服务价值度的按需资源分配算法(ORAA-SVD,on-demand resource allocation algorithm based on service value degree),为波束和物联网终端提供灵活的资源分配。仿真验证了在不同流量强度下所提算法与基准算法的各项指标性能。仿真结果表明,相比于基准算法,所提算法在公平性和资源利用率方面有着更优的性能表现。展开更多
文摘绳驱式脊柱状连续体机构实际弯曲形态与标准圆弧形状存在偏差,建立精确的运动控制模型困难。针对双段式六软轴驱动的蛇形仿生柔性机器人结构,通过融合遗传算法与反向传播神经网络GABP,研究双段式柔性机器人末端位置精确控制问题。通过SolidWorks和ADAMS联合仿真,建立柔性机器人末端的X、Y、Z坐标和6根软轴的拉伸长度的映射数据库,利用数据库分别训练了标准反向传播BP神经网络和GABP神经网络模型,并且优化模型参数。最后设计机器人末端运动轨迹,使用BP和GABP神经网络模型分别通过ADAMS仿真平台和模型机上验证柔性机器人末端位置精度。结果表明:标准BP和GABP模型都可以实现柔性机器人末端的位置控制,融合了遗传算法的神经网络模型(最大误差:ε_(x)=0.73 mm, ε_(y)=0.78 mm, ε_(z)=1.96 mm)相对于标准BP神经网络模型(最大误差:ε_(x)=3.13 mm, ε_(y)=1.78 mm, ε_(z)=1.96 mm)在控制柔性机器人末端运动的位置精度得到了显著提升。
文摘基于多波束技术的卫星通信系统能够为5G的海量物联网通信应用场景、海量物联设备接入和传输、泛在通信等下一代通信愿景提供更强大的支撑。在卫星物联网(IoT,Internet of things)面向的海量终端应用场景中,物联网终端的流量分布是非均匀的。进一步提高多波束卫星系统的通信资源利用效率成为重要的研究方向。多波束调度和无线资源的分配是提高系统资源利用率和公平性的关键问题。首先,分析了波束调度和无线资源分配之间的耦合性,随后,提出了一种柔性波束调度和资源分配的联合优化策略。提出了分离式群优化算法(SSO-BSA,beam scheduling algorithm based on separated swarm optimization)来求解灵活波束指向坐标,并设计了基于服务价值度的按需资源分配算法(ORAA-SVD,on-demand resource allocation algorithm based on service value degree),为波束和物联网终端提供灵活的资源分配。仿真验证了在不同流量强度下所提算法与基准算法的各项指标性能。仿真结果表明,相比于基准算法,所提算法在公平性和资源利用率方面有着更优的性能表现。
