41、救援机器人技术与能力剖析

救援机器人技术与能力剖析

在救援场景中,机器人的应用愈发广泛,其性能和能力的提升对于提高救援效率和减少救援人员风险至关重要。下面将对两种不同类型的救援机器人进行详细分析,包括基于Rocker - bogie系统的搜索与救援(SAR)机器人以及外翻机器人。

基于Rocker - bogie系统的SAR机器人
  • 设计与原理 :这种机器人的设计受到了行星探索等其他机器人探索领域的影响,采用了Rocker - bogie系统。该系统在克服较小障碍物和陡坡方面具有一定的可行性,但机器人的性能受到车轮抓地力和重心位置的限制。
  • 实验结果与改进方向 :实验表明,橡胶材质、较大尺寸的车轮比坚硬、光滑、较小的泡沫车轮表现更好。为了确保机器人能够克服大多数遇到的障碍物,应采用更大、更具抓地力的车轮,并降低行驶速度。此外,需要通过移动主轴来重新平衡机器人,并在更崎岖的障碍物测试前进行重新检查。
  • 网络系统 :该机器人采用了多跳网络,在机器人行进过程中,通过在其后部分布中继节点形成无线“系绳”,取代了硬电缆系绳。这种多跳网络具有扩展能力,理论上可以根据协调器节点的处理能力扩展网络规模。
  • 电池选择 :对于长期在无法更换电池的难以到达的环境中使用,3000 mAh或更大容量的锂聚合物(Li - Po)电池是最佳选择。

以下是该机器人的性能特点总结表格:
| 性能特点 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 移动系统 | Roc

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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