全局稳定的PD+前馈机器人鲁棒自适应控制.pdf

在自适应带宽均值移动算法的基础上, 引入粒子滤波, 提出一种新的目标跟踪方法. 该方法通过更新带宽矩阵以适应目标尺度的变化; 采用加权和方法融合定位检测结果, 使跟踪不易陷入局部最优状态; 对粒子进行

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在存在模型失配的情况下,自适应波束成形方法会降低性能。 在本文中,我们开发了一种改进的基于干扰协方差矩阵重构的波束形成器,该波束形成器对大阵列校准误差具有鲁棒性。 校准误差可以来自元素位置误差和/或幅

为了实现未知环境下的移动机器人同时定位与地图构建，提出一种改进的粒子滤波器算法。针对传统粒子滤波器粒子数量大的问题，通过在粒子滤波重要性采样阶段融入激光传感器观测信息，以减少所需粒子数。重采样之后出现

基于Backstepping的不确定移动机器人的直接自适应模糊控制

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基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较

研究足球机器人比赛问题，比赛环境的光强度变化严重影响足球机器人视觉系统的识别性能。为提高机器人视觉识别率，提出了一种基于HS1颜色空间模型的光强自适应算法。算法将比赛场地划分为若干区域，利用HSI颜色