摘要:比例积分微分(PID)控制在工业控制和机器人控制领域应用非常广泛. 然而, 其在实际应用中存在参数整定复杂、系统无法精准建模以及对被控对象变化敏感的问题. 为了解决这些问题, 本文提出了一种基于深度强化学习算法的分层自适应PID控制算法, 即TD3-PID, 用于移动机器人的自动控制. 其中, 上层控制器通过实时观测当前环境状态和系统状态实现对下层PID控制器参数和输出补偿量进行调整, 以实时补偿误差从而优化系统性能. 本文将所提出的TD3-PID控制器应用于4轮移动机器人轨迹跟踪任务并和其他控制方法进行了真实场景实验对比. 结果显示 TD3-PID控制器表现出更优越的动态响应性能和抗干扰能力, 整体响应误差显著减小, 在提高控制系统性能方面具有显著的优势.

摘要:采用ARM作为核心处理器件设计了一款自动寻迹的轮式机器人并完成寻迹实验. 基于模仿人工驾驶思想将多点预瞄和模糊PID控制结合提出了多点预瞄模糊PID控制方法. 经调试, 轮式机器人能分别按照直线、虚线道路行走, 并能完成自动寻找目标道路等行为. 重点给出了控制器与硬件电路图设计. 实验表明, 机器人完全能满足性能要求, 为新型轮式移动机器人的设计提供了方案.

摘要:对Morris水迷宫视频中大鼠的运动轨迹进行跟踪是研究实验室大鼠空间学习和记忆能力的必要环节。为了有效且准确地对Morris水迷宫视频中大鼠的运动轨迹进行跟踪，设计了一个基于模板匹配和轨迹预测的Morris水迷宫视频分析系统，该系统能自动配置到任何大小的Morris水迷宫。通过简单的鼠标操作来快速准确地定位水迷宫和逃逸平台的位置；采用基于最大类间方差算法来把大鼠从水迷宫中分割出来；设计了基于模板匹配和轨迹预测的小区域搜索算法来跟踪迷宫中的大鼠。实验结果表明，该系统性能可靠，能有效地对水迷宫中的大鼠进行识别