[01141701]网络环境下移动机器人控制与遥操作

该项目属于信息科学自动化领域，涉及机器人、传感、信息、自控等多学科领域。该项目通过将移动机器人的局部自主控制与网络控制相结合，提高了在复杂、动态、极限、危险环境中移动机器人作业的能力，创新性地探索和解决了一些重要科学问题，并取得一系列的前瞻性的研究成果：在多类异构移动机器人建模、控制和协调方面：提出了广义空间运动和力变换理论，解决了混合约束下机器人运动和力的耦合问题，降低了移动机器人控制器设计的难度；针对复杂环境中的异构机器人系统，具体地包括空中飞艇、水下无人运载器、轮式机器人，移动操作臂等，提出自主控制方法，包括状态反馈控制，模糊神经网络控制等，创新地提出新型面向状态约束的李雅普诺夫方程并进行控制器设计和稳定性证明，解决了复杂环境下混合约束的机器人控制难题。在移动机器人网络化控制方面：分析了网络化控制系统非线性结构化、非线性动态、非完整信息，明确了网路化控制系统的非完整性信息具有马氏跳变的特点，提出了具有自学习能力的非结构化建模方法，建立实用的网络化控制系统逼近模型，为机器人网络化控制系统建模开辟了新的途径；针对移动机器人网络化控制系统传输信号的量化问题以及网络传送的采样时间不匹配、采样速率不同以及时滞、数据丢失、错序等非完整性多传感器信息的滤波与融合问题，在基于卡尔曼滤波信息量化策略、网络化控制移动机器人系统的滤波及数据融合方面系统地给出了非完整性网络化信息处理的解决方法，提高了信息量化精度，解决了量化误差精确描述和刻画的难题；针对移动机器人网络化控制系统中存在的时滞、随机丢包等因素使得闭环系统的控制性能恶化问题，以及难以检测和消除的各种故障，提出了网络化预测补偿控制思想,创新性地给出了网络化系统控制及故障诊断方法，有效地解决了信息丢包带来的系统性能降低问题，提高了网络化控制系统性能，达到了理想的控制效果；针对网络环境下移动机器人控制系统离散系统的本质，提出基于Delta算子统一采样方法对移动机器人控制系统进行分析与综合。在移动机器人遥操作方面，针对人机协同控制机器人遥操作系统，在广义空间运动和力变换理论基础上，将双边遥操作机器人的动力学模型分解为局部自主模型和网络同步动力学模型，提出了非对称时变时延遥操作控制器，建立了依赖于时延参数的遥操作系统稳定性分析方法和控制器设计策略，揭示了控制器与非线性动力学参数、网络环境参数的联系，提高了网络化机器人系统的遥操作性能。该项目发表论文SCI收录86篇，EI收录132篇，其中88篇论文被SCI数据库和ISTP数据库收录的论文他人引用1047次，主要论文发表于Automatica、IEEE汇刊系列等主流学术刊物，出版学术专著2部。同时该成果得到国内外同行专家和学者的高度评价，在该领域内产生较大影响。