一种基于移动机器人行为的人员疏散的元胞自动机模型
第51卷第23期 2006年12月论文
一种基于移动机器人行为的人员疏散的
元胞自动机模型
翁文国袁宏永范维澄
(清华大学工程物理系公共安全研究中心, 北京100084. E-mail: wgweng@https://www.360docs.net/doc/4115554901.html,)
摘要紧急情况(如火灾等)下的人员疏散研究可为减少人员受到伤害提供必要的指导. 提出一种基于
移动机器人行为的人员疏散的元胞自动机模型. 将疏散的人员看作是智能移动机器人, 其运动模式包
括目标制导、避障、绕行和紧张行为驱动人员与环境的相互作用. 将移动机器人的运动模式与元胞自动
机理论结合, 建立人员疏散模型. 针对不同移动速度的人员疏散模拟研究表明, 提出的模型能够比较准
确地预测紧急情况下的人员疏散现象.
关键词疏散模型 元胞自动机 移动机器人
随着社会和经济的发展, 安全问题越来越引起了人们的关注, 特别是1994年“一二·八”新疆克拉玛依市友谊宫特大火灾(330人死亡), 2000年“一二·二五”洛阳市东都特大火灾(309人死亡), 2004年北京密云县元宵灯会踩踏事故(37人死亡)等的灾难事件, 迫切要求进行人员疏散的研究. 在火灾等紧急情况下, 安全疏散是保证人员安全的重要手段. 火灾安全设计和评估中通常可用的是安全疏散时间(the available safe egress time, ASET)和必需的安全疏散时间(the required safe egress time, RSET). ASET与建筑物的防火性能和火灾发展速度等因素有关; RSET与人员行为和人群特征等因素有关.
目前, 人员疏散模型的建模方法大致可分为两种: 一种是宏观的方法, 即把人员视为连续流动介质, 可以利用现成的流体力学的研究成果, 但此方法忽略个体的作用和个体间的差异; 另一种方法是微观的方法, 即充分考虑人员行为. 微观方法又可分为连续模型和离散模型, 连续模型中最为著名的是Helbing等人[1,2]的社会力模型, 离散模型中使用最多的是元胞自动机模型和格子气模型[3~9]. Helbing等人[1,2]用社会力模型展现了人员疏散过程中的一些动力学特征: 失调、扎堆、快即是慢等, 但连续性模型运行速度慢, 计算机模拟时间随人数的增加呈指数增长, 因此不太适合行人众多情况下的模拟. 离散型模型的特点是规则简单、运算速度快. Muramatsu等人[3]运用一种有偏随机走动者格子气模型来模拟二维问题中的行人流, Tajima等人[4]则把这种格子气模型应用到特定的建筑结构中, Maniccam[5]讨论了格子气模型中更新规则和后退步对四向行人流的影响, Kirchner等人[6]建立了基于生物趋向规律的元胞自动机人员疏散模型; 国内杨立中等人[7,8]建立了参考社会力模型和基于总危险度的人员疏散微观离散模型, 以及宋卫国等人[9]建立了考虑摩擦与排斥的人员疏散元胞自动机模型. 本文中, 亦将采用元胞自动机模型, 但利用移动机器人的运动模式驱动人员与环境的相互作用.
运动模式源于心理学[10]和神经学[11], 而本文的思想是利用更新的模式[12]——应用于大脑和机器人的运动模式. 基于行为的移动机器人研究, 其最终目标是利用非生命部件构造生命系统[13]和计算机算法, 如强化学习、神经网络和进化算法等, 使机器人拥有越来越多的智能, 其行为最大限度地类似于人类. 相反, 智能移动机器人的行为也接近于人类某些典型的行为, 如目标制导, 避障等. 因此人类大力发展智能移动机器人的同时, 也可以利用智能移动机器人的一些理论来指导人类在某些情况下的行为. 本文将建立一种基于移动机器人行为的人员疏散的元胞自动机模型, 并描述一个模拟算例, 即不同移动速度的人员从一层办公楼的疏散过程.
1提出模型
本文的模型是以元胞自动机更新规则为基础, 结合移动机器人的运动模式的研究思路建立起来的[14]. 模型的框架是将建筑物平面进行均匀的网格
论 文
第51卷 第23期 2006年12月
划分, 每个网格或被障碍物占据, 或被人员占据, 否则为空. 模型中每个元胞对应0.5 m ×0.5 m 的空间, 是人流中典型的人员空间分配[15], 模型中的每个人员占据一个元胞. 每个人员只能在某个时间步沿东、西、南、北四个方向中的一个方向移动一格, 移动方向的选择将由每个方向的移动权重确定, 移动权重是基于移动机器人的运动模式计算的.
考虑真实环境中的人员, 可能的运动模式包括目标制导(向门口或其他人员, 如朋友等的移动)、避障(躲避其他人员或障碍物, 如墙壁等)、绕行(绕过低速度的人员或障碍物, 如桌子等)以及紧张行为(如发生火灾时人员的紧张不安导致的错误行为). 当人员检测到障碍物时, 运动模式会产生一个斥力使人员远离这个障碍物:
av
d S S d M d S S M
d M ????
=
物的方向, 其中S 是影响半径, 超出此半径的障碍物不会对其产生影响, M 是安全边界, d 是行人与障
碍物之间的距离. 绕行的幅值与避障的相同, 即: sw av ,=S S 方向是垂直于沿障碍物中心到行人的连线, 显然它有两个方向, 本文的模型选择随机的一个. 目标制导的运动模式提供行人到目标物的吸引力:
mo
1
d C d D D d C C D d D ????=
的方向, 其中C 和D 分别是控制区和死区的半径. 当人员在紧张情况下, 可能会导致错误行为, 我们将之称为紧张行为:
ne ||1=S , (3)
ne ne /S S 为0和2π 之间的伪随机方向, 这些运动模
式都是相互独立的, 能并行处理. 而这些运动模式之间的相互重要性用相应的权重值表示, 比如, 当一个房间内发生火灾时, 目标(门)制导比其它的运动模式都重
要. 权重值一般由人为设定, 也有通过自动方式确定, 如在线学习[16]、基于案例[17]或者进化算法[18]等. 本
文为了简化元胞自动机的更新规则将人为设定各个运动模式的权重值, 运动模式的矢量与其权重值相乘, 这些乘积在四个方向的加和值即是各个方向的移动权重. 图1(a)
表示了四个方向移动权重的确定图.
本文的元胞自动机模型按以下规则进行更新: (ⅰ) 每个人员的四个方向的移动权重由上文描述的运动模式确定;
(ⅱ) 如果某个方向的最近邻域的元胞被障碍物或者别的人员占据, 这个方向的移动权重设为0;
(ⅲ) 人员在某个时间步仅向移动权重最大的方
图1 四个方向的移动权重的确定图(a)以及二维网格(元胞)中人员的邻域设置(b)
运动模式S mo , S av , S sw 和S ne 分别代表目标制导、避障、绕行和紧张行为的运动模式, 权重值W mo , W av , W sw 和W ne
是相应运动模式的重要性的体现, 四个方向的移动权重是运动模式与其权重值乘积的矢量求和
第51卷第23期 2006年12月论文
向移动一格;
(ⅳ) 如果四个方向的移动权重均为0, 人员将静止不动.
这个模型采用顺序更新策略, 在每个更新, 所有人被随机编号为1到N, 其中N是系统中的人数, 然后从1到N按顺序进行更新.
本文采用图1(b)所示的二维网格(元胞)中人员的邻域设置[19], 因此避障和绕行的运动模式的参数设为: 3
S=, 1
M=. 为了简单起见, mo1
=
S.
2模拟算例
根据上文模型的描述, 我们模拟一个典型的人员疏散算例: 人员从一层办公楼的疏散过程, 如图2(a). 这一层的办公楼有三类房间, A
类、B类和C类
房间的大小分别是4 m×6 m, 12 m×6 m和8 m×6 m.
中间走廊的宽度为2 m, 仅有一个东面出口, 宽度也是
图2 疏散模型的典型阶段图
(a) 开始阶段t = 0 s; (b) 中间阶段t = 10 s; (c) 中间阶段t = 55 s; (d) 仅剩下不多人员的结束阶段
论 文
第51卷 第23期 2006年12月
2 m. 而各个房间门的分布如图2(a): A 类房间的门(宽度为1 m)紧挨着东墙, B 类房间有两个门(宽度均为2 m)分别离东、西墙各1 m, C 类房间的门(宽度为1 m)置于正中间. 在模拟过程中, 所有的门均是开放的.
A 类、
B 类和
C 类房间的人员初始随机均匀分布30、90和60人, 其中移动速度2.0(白色), 1.5(灰色)和1.0 m/s(黑色)的人员均为10、30和20人. 模拟中时间步设为1/12 s, 在模型中体现人员不同移动速度是通过分别间隔3, 4和6个时间步移动一格. 对于有两个门的房间(B 类房间), 本文设定人员从最近的门疏散. 各个运动模式的权重值由人为设定: W mo =1, W av = W sw = W ne = 0.1. W mo 可以认为是人员对于出口处熟悉程度的测度, 本文设定的W mo 为最大值, 意味着人员在疏散过程中知道离出口处的最短路径, 但由于与别的人员的相互作用和紧张行为(W av , W sw 和W ne )无法沿着最短路径疏散.
图2(a)~(d)显示了人员疏散过程, 分别是t = 0, 10, 55和115 s 的疏散模型的典型阶段图. 从图2中可以观察出疏散动力学的一个重要特征: 疏散过程中人员靠着他们之间的空隙往出口处移动. 图2(b)的中间阶段可以看出, 人员疏散过程中在出口处会出现一个半圆形的人员堵塞形状. 当大量人员疏散到走廊时, 人员并不在走廊的东面出口处集结, 相反走廊西面的人员密度比东面的要多, 如图2(c), 这是由于走廊的宽度不够大, 造成人员疏散效率的下降. 从图2(d)的疏散结束阶段, 可以看到, 剩下不多人员中移动速度慢(1.0 m/s,
黑色)的居多, 这意味着移动速度快的在疏散过程中会占据优势. 这个结论也可以从图3中观察得出. 图3是不同速度的疏散成功的人员数量, 疏散成功是指人员跑出走廊的东面出口, 图3的
图3 不同速度的疏散成功的人员数量
数据是100个算例的统计平均值. 显然在疏散过程中的任何时刻, 移动速度快的疏散成功的人员数量比移动速度慢的要多, 如t = 60 s 时刻, 移动速度为2.0 m/s 的人员疏散成功人数为123人, 而1.5 m/s 的人数为104人, 但是1.0 m/s 的人数最少为82人. 而不同速度的疏散成功时刻也不一样: 移动速度快的人都成功疏散的时间短, 相反移动速度慢的人疏散时间长, 如移动速度为2.0 m/s 的疏散时间为132.5 s, 1.5 m/s 的疏散时间为141.7 s, 1.0 m/s 的疏散时间为152.5 s.
通过本算例的模拟可以看出通过适当的参数选择, 本文模型可以得到比较合理的模拟结果, 这证明了本模型的适用性.
3 结论
本文提出了一种基于移动机器人行为的人员疏散的元胞自动机模型. 该模型将疏散的人员看作是智能移动机器人, 其运动模式包括目标制导、避障、绕行和紧张行为驱动人员与环境的相互作用. 将移动机器人的运动模式与元胞自动机理论结合, 建立人员疏散模型. 应用该模型对不同移动速度的人员从一层办公楼疏散过程的模拟结果, 观察出一些合理的疏散动力学的现象, 如人员疏散过程中在出口处会出现一个半圆形的人员堵塞形状, 移动速度快的在疏散过程中会占据优势等. 这一模拟结果表明了本模型的适用性.
进一步工作将利用移动机器人的计算机控制算法, 如强化学习、神经网络、进化算法等实现对人员疏散过程中的智能控制, 使之更符合人员的行为.
致谢 本工作受国家重点基础研究发展计划(批准号: 2001CB409603)资助.
参 考 文 献
1 Helbing D, Farkas I, Vicsek T. Simulating dynamical features of
escape panic. Nature, 2000, 407: 487—490
2 Helbing D, Molnar P. Social force model for pedestrian dynamics.
Phys Rev E, 1995, 51: 4282—4286
3 Muramatsu M, Nagatani T. Jamming transition of pedestrian traffic at a
crossing with open boundaries. Physica A, 2000, 286: 377—390
4 Tajima Y, Nagatani T. Clogging transition of pedestrian flow in
T-shaped channel. Physica A, 2002, 303: 239—250
5 Maniccam S. Effects of back step and update rule on congestion of
mobile objects. Physica A, 2005, 346: 631—650
6 Kirchner A, Nishinari K, Schadschneider A. Friction effects and
clogging in a cellular automaton model for pedestrian dynamics. Phys Rev E, 2003, 67: 056112
7 杨立中, 李健, 赵道亮, 等. 基于个体行为的人员疏散微观离散
模型. 中国科学, E 辑: 技术科学, 2004, 34(11): 1264—1270
第51卷第23期 2006年12月论文
8 杨立中, 方伟峰, 黄锐, 等. 基于元胞自动机的火灾中人员逃生
的模型. 科学通报, 2002, 47(12): 1484—1489
9 宋卫国, 于彦飞, 范维澄, 等. 一种考虑摩擦与排斥的人员疏散元
胞自动机模型. 中国科学, E辑: 技术科学, 2005, 35(7): 725—736
10 Piaget J. Biology and knowledge. Chicago: University of Chicago
Press, 1971
11 Frederiks J A M. Handbook of clinical neurology, Vol. Ⅳ, Disor-
ders of speech perception and symbolic behavior. North Holland: Elsevier, 1969
12 Arkin R C. Motor schema-based mobile robot navigation. Int J
Robot Res, 1989, 8: 92—112
13 Brooks R. A layered intelligent control system for a mobile. IEEE J
Robot Automat, 1986, 2: 14—23
14 Weng W G, Hasemi Y, Fan W C. Motor schema-based cellular
automaton model for pedestrian dynamics. Int J Mod Phys C, 2006, 17: 853—859 15 Schreckenberg M, Sarma S D. Pedestrian and evacuation dynamics.
Berlin: Springer, 2001
16 Clark R J, Arkin R C, Ram A. Learning momentum: On-line per-
formance enhancement for reactive systems. In: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation.
France: IEEE, 1992, 5: 111—116
17 Ram A, Santamar?a J C. Multistrategy learning in reactive control
systems for autonomous robotic navigation. Informatica, 1993, 17: 347—369
18 Pearce M, Arkin R C, Ram A. The learning of reactive control pa-
rameters through genetic algorithms. In: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Raleigh: IEEE, 1992, 1: 130—137
19 Nishidate K, Baba M, Gaylord R J. Cellular automaton model for
random walkers. Phys Rev Lett, 1996, 77: 1675—1678
(2006-07-21收稿, 2006-10-13接受)
《科学通报》投稿指南
在《科学通报》发表的原创性研究论文应同时具备以下条件:
(ⅰ) 是自然科学基础理论或应用研究的最新成果;
(ⅱ) 有重要科学意义, 属国际研究热点课题;
(ⅲ) 有创新(新思路、新方法、新认识、新发现等);
(ⅳ) 对本领域或(和)相关领域的研究有较大促进作用;
(ⅴ) 就内容和写作风格而言, 对大同行或非同行科学家都有可读性和启发性.
对原创性研究论文的写作要求:
文章应论点明确、数据可靠、逻辑严密、结构简明; 尽量避免使用多层标题; 文字、图表要简练, 用较少的篇幅提供较大的信息量; 论述应深入浅出、表达清楚流畅; 专业术语运用准确, 前后保持一致.
题目是文章的点睛之处, 要紧扣主题, 简明扼要, 但要有足够的信息, 能引起读者的兴趣; 应避免使用大而空的题目, 最好不用“…的研究”、“…的意义”、“…的发现”、“…的特征”等词; 尽可能回避生僻字、符号、公式和缩略语. 一般不超过24个汉字, 英文以两行为宜. 不使用副标题.
摘要应反映论文的主要观点, 概括地阐明研究的目的、方法、结果和结论, 能够脱离全文阅读而不影响理解. 尽量避免使用过于专业化的词汇、特殊符号和公式. 摘要的写作要精心构思, 随意从文章中摘出几句或只是重复一遍结论的做法是不可取的. 摘要中不能出现参考文献序号.
关键词用于对研究内容的检索. 因此, 关键词应紧扣文章主题, 尽可能使用规范的主题词, 不应随意造词. 关键词一般为3~8个.
正文应以描述文章重要性的简短引言开始. 专业术语应有定义, 符号、简略语或首字母缩略词在第一次出现时应写出全称.
引言是文章的重要组成部分, 关系到文章对读者的吸引力. 在引言中应简要回顾本文所涉及到的科学问题的研究历史, 简要介绍相关理论或研究背景. 需列举相关的参考文献, 尤其是近2~3年内的研究成果. 应非常明确地给出本研究的目的, 以及与以往研究的不同之外, 并在此基础上提出本文要解决的问题, 最后扼要交代本研究所采用的方法和技术手段等. 引言部分不加小标题, 不必介绍文章的结构.
材料和方法主要是说明研究所用的材料、方法和研究的基本过程, 使读者了解研究的可靠性, 也使同行可以根据本文内容验证有关实验.
讨论和结论应该由观测和实验结果引申得出, 并注意与其他相关的研究结果进行比较, 切忌简单地再罗列一遍实验结果. 讨论得出的结论与观点应明确, 实事求是.
图和表应按正文中出现的先后顺序编号, 并置于文中相应位置处. 图的分辨率不能低于600 dpi, 图中线条要清晰, 图插在正文内. 表用三线表. 图表中物理量符号和单位符号之间以“/”分隔, 如“t/min”.
公式以阿拉伯数字连续编号, 并用圆括号括起置于公式右侧.
参考文献采用顺序编码制进行文内标注和文后著录, 即按正文中引用的先后顺序编号, 序号用方括号括起, 置于文中提及的文献著者、引文或叙述文字末尾的右上角. 参考文献引用是否得当是评价论文质量的重要标准之一. 如果未能在论文中引用与本项研究有关的主要文献, 尤其是近2~3年内的文献, 或是主要引用作者自己的文献, 编辑可能会认为对这篇文章感兴趣的读者不多. 对文中所引参考文献, 作者均应认真阅读过, 对文献的作者、题目、发表的刊物、年代、卷号和起止页码等, 均应核实无误, 切忌转引二手文献的不负责任的做法.
扫地机器人原理及实现
扫地机器人结构及控制系统设计 自动清扫机器人是当今服务机器人领域一个热门的研究方向。从理论和技术上讲，自动清扫机器人比较具体地体现了移动机器人的多项关键技术，具有较强的代表性，从市场前景角度讲，自动清扫机器人将大大降低劳动强度、提高劳动效率，适用于宾馆、酒店、图书馆、办公场所和大众家庭。因此开发自动清扫机器人既具有科研上的挑战性又具有广阔的市场前景。 家用智能清扫机，包括计算机、传感器、电机与动力传动机构、电源、吸尘器、电源开关、操作电位计等，在清扫机的顶部共设有三个超声波距离传感器；清扫机底部前方边沿安装有5个接近开关，接近开关与超声波距离传感器一起，构成清扫机测距系统；清扫机装有两台直流电机；在清扫机的底部安装有吸尘器机构。自动清扫机器人的功能是自动完成房间空旷地面尤其是家居空旷地面的清扫除尘任务，打扫前，要把房间里的物体紧靠四周墙壁，腾出空旷地面。清扫机完成的主要功能：能自动走遍所以可进入的房间，可以自动清扫吸尘，可在遥控和手控状态下清扫吸尘。 本文所介绍的自动清扫机器人的总体布局方案如图1所示，前后两轮为万向轮，左右两轮为驱动轮。驱动轮设计采用两轮独立且各由两台步进电动机驱动的转向方式，通过控制左右两轮的速度差来实现转向。考虑到机器人实际应用的实用性，本驱动系统设计成一个独立的可方便替换的模块，当机器人驱动系统发生故障时，只需简单步骤就可以对驱动部分进行替换。同时为了机器人能够灵活的运动，从动轮选用万向轮。 下图为自动清扫机的三维立体图：
自动清扫机器人车箱体采用框架式结构。从下至上分隔成三个空间：第一层装配各运动部件的驱动电机、传动机构；第二层为垃圾存储空间；第三层装配机器人控制系统、接线板、
交通流中的NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机完整
元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码 作业要求 根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟： ●模型参数取值：Lroad=1000，p=，Vmax=5。 ●边界条件：周期性边界。 ●数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的 结果。 ●基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。 ●时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画 500个时间步即可）。 ●指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思 路。 ●? 流量计算方法： 密度＝车辆数/路长； 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N； 流量flux=N/T。 ●? 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。 ●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。
● 道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。 ● 每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。 ● 车辆的速度可以在（0～Vmax ）之间取值。 2、NaSch 模型运行规则 在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新： （1）加速：),1min(max v v v n n +→ 规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 （2）减速：),min(n n n d v v → 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 （3）随机慢化： 以随机概率p 进行慢化，令：)0, 1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 （4）位置更新：n n n v x v +→ ，车辆按照更新后的速度向前运动。 其中n v ，n x 分别表示第n 辆车位置和速度；l （l ≥1）为车辆长度；11--=+n n n x x d 表示n 车和前车n+1之间空的元胞数；p 表示随机慢化概率；max v 为最大速度。 3、NaSch 模型实例 根据题目要求，模型参数取值：L=1000，p=，Vmax=5，用matlab 软件进行编程，扔掉前11000个时间步，统计了之后500个时间步数据，得到如下基本图和时空图。 程序简介 初始化：在路段上，随机分配200个车辆，且随机速度为1-5之间。 图是程序的运行图，图中，白色表示有车，黑色是元胞。
一种全向移动机器人的实现
一种全向移动机器人 的实现 --------------------------------------------------------------------------作者: _____________ --------------------------------------------------------------------------日期: _____________
机械电子学 学院：机电工程学院 专业：机械设计及理论 班级：研1501 学号： 姓名：鹿昆磊 指导教师：李启光 日期： 2016年5月13日 一种全向移动机器人的设计
摘要:轮式机器人作为移动机器人中的重要分支之一,由于其承载能力强、定位精度高、能源利用率高、控制简单等优点，长久以来一直受到国内外研究人员的关注。移动机器人的研宄涉及到控制理论、计算机技术和传感器技术等多门学科。因此,对轮式移动机器人进行研宄具有一定的意义。本文对四轮独立驱动和转向移动机器人的机械结构设计、运动学以及控制程序设计进行了分析研宄。 关键词：移动机器人；四轮独立驱动和转向； As one of the important branch of mobile robotics, wheel mobile robot has long been paid attention to by the research people at home and abroad for its high load ability, positioning accuracy, high efficiency, simple control, etc. Mobile robot has close relation to many technologies such as control theory, computer technology, sensor technology, etc. Therefore, research on the mobile robot has important significance. KEYWORDS: Mobile Robot; Four Wheel Drive and Steering; 0 前言 机器人技术的发展对人类社会产生了深渊的影响。首先,机器人被使用在那控需要重复劳动的场合,它不仅能够很好的胜任人类的工作,还可以更有效、快捷地完成工作任务。其次,在一些危险、有毒等场合,机器人也被用来代替人类去完成相应的工作。最后,机器人被运用在那些人类暂时无法到达的地方,例如深海、空间狭窄等地方。 陆地移动机器人大致分为轮式移动机器人、腿式移动机器人、履带式移动机器人、跳跃式移动机器人等几种。其中轮式移动机器人以其承载能力强、驱动和控制简单、移动方便、定位精准、能源利用率高、现有研宄成果较多等良好的表现更受科研人员热捧,许多科研人员纷纷加入其中作进一步研究、探索。 本文使用45度麦克纳姆轮，四轮独立驱动形式工作，在平面内可以实现3自由度运动，它非常适合工作在空间狭窄、有限、对机器人的机动性要求高的场合中[1]。 1 工作原理 单独的麦克纳姆轮无法实现全方位移动，需要多个( 至少4个) 才能组成全方位移动平台。因此，有必要对全方位移动平进行运动学分析，以便为全方位移动平台控制算法提供理论依据。 图1是一种麦克纳姆轮，典型的采用4个麦克纳姆轮的全方位移动平台如图2所示，图中车轮斜线表示轮缘与地面接触辊子的偏置角度，滚子可以实现2自由度的运动，一个是绕车轴旋转的运动和一个绕滚子轴向的旋转运动。 以移动平台中心O点为原点建立 全局坐标系, 相对地面静止; 是车轮 i中心。在平面上，全方位移动平台具有 3 个自由度，其中心点O 速度车轮绕轮轴转动的角速度是，车轮中心的速度是，辊子速度是。 图1 麦克纳姆轮
基于元胞自动机模型的城市历史文化街区的仿真
文章编号: 1673 9965(2009)01 079 05 基于元胞自动机模型的城市历史文化街区的仿真* 杨大伟1,2,黄薇3,段汉明4 (1.西安工业大学建筑工程系,西安710032;2.西安建筑科技大学建筑学院,西安710055; 3.陕西师范大学历史文化学院,西安710061; 4.西北大学城市与资源学系,西安710069) 摘 要: 为了探讨当前城市规划中远期预测的科学性和准确性问题,将自组织理论与元胞自动机模型结合,在一定的时空区域,构建了一个城市增长仿真模型.将元胞自动机模型应用于西安市最具历史文化特色的区域中,形成自下而上的规划模型.元胞自动机模型对于西安回民区的空间发展城市历史文化特色街区的模拟具有一定的原真性和时效性,在时空中能反应当前的空间格局.元胞自动机在城市规划的预测中具有图式与范式结合的特点,在中长期的预测中形成符合城市规划发展战略的空间格局. 关键词: 元胞自动机;自组织;历史文化特色街区;空间演化 中图号: T U984 文献标志码: A 自组织理论是当前城市复杂性研究的主要研究方向之一.自组织是相对他组织而言,即自我、本身自主地组织化、有机化,意味着一种自动的、自发性的行为,一种自下而上、由内至外的发展方式.其主要涵义可以简单概括:在大多数情况下,作用于系统的外部力量并不能直接对系统的行为产生作用,而是作为一种诱因,即引入序参量引发系统内部发生相变,系统通过这一系列的变化自发地组织起来,最终大量微观个体的随机过程表现出宏观有序的现象[1]. 20世纪40年代U lam提出元胞自动机模型(Cellular Autom at o n M odel,CA),V on N eu m ann将其用于研究自复制系统的逻辑特性,且很快用于研究自组织系统的演变过程,其中对城市系统自组织过程的模拟是焦点问题[2 9]. CA是定义在一个具有离散状态的单元(细胞)组成的离散空间上,按一定的局部规则在离散时间维演化的动力学系统.一个CA模型通常包括单元、状态、邻近范围和转换规则4要素[9],单元是其最小单位,而状态则是单元的主要属性.根据转换规则,单元可以从一个状态转换为另外一个状态,转换规则通过多重控制函数来实现. 自组织理论的提出,对于解释相对封闭,具有自身演化规律的复杂适应系统中的复杂现象和问题具有重要意义和应用前景.而CA 自下而上的研究思路,强大的复杂计算功能、固有的并行计算能力、高度动态特征以及具有空间概念等特征,使其在模拟空间复杂系统的时空演变方面具有很强的能力,在城市学研究中具有天然优势[9 15].本文将自组织理论引入CA模型,并将该模型首次应用于西安回民区这一复杂的相对独立的历史街区中,就是为了得出其在自组织的作用下,未来20年空间发展的变化模型,为城市规划的制定做出科学的预测.下面对西安回民区做一简单介绍. 西安回民区位于西安旧城中心的中西地段,东接西安历史文化遗产钟楼和北大街,西接洒金桥,南到西大街,北到莲湖路,面积约为93.4公顷,人口约为77600人,在此居住的居民中有43.6%以 第29卷第1期 西 安 工 业 大 学 学 报 V o l.29No.1 2009年02月 Jo urnal o f Xi!an T echnolo g ical U niver sity Feb.2009 *收稿日期:2008 06 04 基金资助:国家自然科学基金(50678149) 作者简介:杨大伟(1981 ),男,西安工业大学助教,西安建筑科技大学博士研究生,主要研究方向为城市空间复杂性. E mail:yangdaw ei@https://www.360docs.net/doc/4115554901.html,.
CA元胞自动机优化模型原代码
CA优化模型原代码: M=load(‘d:\ca\jlwm’) N=load(‘d:\ca\jlwn.asc’) lindishy=load(‘d:\ca\ldfj3.asc’) caodishy=load(‘d:\ca\cdfj3.asc’) gengdishy=load(‘d:\ca\htfj3.asc’) [m,n]=size(M); Xr=[1 1 -1 1 1 1 -1 -1 1 1;1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1;-1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1;1 1 1 1 1 1 -1 1 1 I; l -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 -1;-1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1;-1 1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1;1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1;1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1]; caodi=0;lindi=0;gengdi=0; for i=1:m forj=l:n if M(i,j)==4 caodi=caodi+1; elseif M(i,j)==3 lindi=lindi+1; elseif M(i,j)==2 gengdi=gengdi+1; end end end for i=1:m for j=1:n if M(i,j)==4 if lindishy(i,j)>gengdishy(i,j) if lindishy(i,j)>caodishy(i,j) z=0; for P=max(1,i-1):min(i+1,m) for q=max(j-1,1):min(j+1,n) if (M(p,q)~=0)&&xr(M(p,q),3)==-1 z=1; end end end if z== 0 caodi=eaodi-1; M(i,j)=3; lindi=lindi+1; end elseif lindishy(i,j)==caodishy(i,j) caoditemp=0; linditemp=0; gengditemp=0;
交通流元胞自动机模型综述
第23卷 第1期2006年1月 公 路 交 通 科 技 Journal of Highway and Transportation Research and Development Vol .23 No .1 Jan .2006 文章编号:1002-0268(2006)01-0110-05 收稿日期:2004-09-27 作者简介:郑英力(1971-),女,福建宁德人,讲师,研究方向为交通控制与仿真.(z hengyl71@s ina .com ) 交通流元胞自动机模型综述 郑英力,翟润平,马社强 (中国人民公安大学 交通管理工程系,北京 102623) 摘要:随着交通流模拟的需要及智能交通系统的发展,出现了基于元胞自动机理论的交通流模型。交通流元胞自动机模型由一系列车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。文章介绍了交通流元胞自动机模型的产生与发展,总结和评述了国内外各种元胞自动机模型,并对元胞自动机模型的发展提出展望。 关键词:元胞自动机;交通流;微观模拟;模型中图分类号:U491.1+23 文献标识码:A Survey of Cellular Automata Model of Traffic Flow ZH ENG Ying -li ,ZH AI Run -p ing ,MA She -q iang (Department of Traffic Management Engineering ,Chinese People 's Public Security University ,Beijing 102623,China )Abstract :With the increas ing demand of traffic flow si mulation and the development of ITS research ,the traffic flow model based on cellular automata has been developed .Cellular automata model of traffic flow incorporates a series of vehicle movement rules and traffic regulations .Meanwhile ,the model works under some stochastic rules takin g into consideration of drivers 'behaviors and ambient interfer -ences .This paper introduces the establishment and development of cellular automata model of traffic flow ,su mmarizes and comments on different kinds of typical cellular automata models of traffic flow ,and furthermore ,presents a new perspective for further stud y of the model . Key words :Cellular automata ;Traffic flow ;Microscopic simulation ;Model 0 引言 交通流理论是运用物理学和数学定律来描述交通特性的理论。经典的交通流模型主要有概率统计模 型、车辆跟驰模型、流体动力学模型、车辆排队模型等 [1] 。20世纪90年代,随着交通流模拟的需要及智 能交通系统的发展,人们开始尝试将物理学中的元胞自动机(Cellular Automata ,简称CA )理论应用到交通领域,出现了交通流元胞自动机模型。 交通流C A 模型的主要优点是:(1)模型简单,特别易于在计算机上实现。在建立模型时,将路段分 为若干个长度为L 的元胞,一个元胞对应一辆或几辆汽车,或是几个元胞对应一辆汽车,每个元胞的状态或空或是其容纳车辆的速度,每辆车都同时按照所建立的规则运动。这些规则由车辆运动应遵守的运动规则和交通规则组成,并且包含驾驶行为、外界干扰等随机变化规则。(2)能够再现各种复杂的交通现象,反映交通流特性。在模拟过程中人们通过考察元胞状态的变化,不仅可以得到每一辆车在任意时刻的速度、位移以及车头时距等参数,描述交通流的微观特性,还可以得到平均速度、密度、流量等参数,呈现交通流的宏观特性。
元胞自动机NaSch模型及其MATLAB代码
元胞自动机N a S c h模型 及其M A T L A B代码 This manuscript was revised by the office on December 22, 2012
元胞自动机N a S c h模型及其M A T L A B代码 作业要求 根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟： 模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。 边界条件：周期性边界。 数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。 基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。 时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致,画500个时间步即可）。 指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思路。 流量计算方法： 密度＝车辆数/路长； 流量flux=density×V_ave。 在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N； 流量flux=N/T。 在计算过程中可都使用无量纲的变量。 1、NaSch模型的介绍 作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。 时间、空间和车辆速度都被整数离散化。道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。 每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。 车辆的速度可以在（0～Vmax）之间取值。 2、NaSch模型运行规则 在时刻t到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新： （1）加速：vnmin(vn1,vmax) 规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。 （2）减速：vnmin(vn,dn) 规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。 （3）随机慢化：以随机概率p进行慢化，令：vnmin(vn-1,0) 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。 （4）位置更新：vnxnvn，车辆按照更新后的速度向前运动。其中vn，xn分别表示第n辆车位置和速度；l（l≥1）为车辆长度； p表示随机慢化概率；dnxn1xn1表示n车和前车n+1之间空的元胞数； vmax为最大速度。 3、NaSch模型实例
基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型
2005年5月重庆大学学报(自然科学版)May2005第28卷第5期Journal of Chongqing University(Natural Science Editi on)Vol.28 No.5 文章编号:1000-582X(2005)05-0086-04 基于元胞自动机原理的微观交通仿真模型3 孙 跃,余 嘉,胡友强,莫智锋 (重庆大学自动化学院,重庆 400030) 摘 要:描述了一种对高速路上的交通流仿真和预测的模型。该模型应用了元胞自动机原理对复杂的交通行为进行建模。这种基于元胞自动机的方法是将模拟的道路量离散为均匀的格子,时间也采用离散量,并采用有限的数字集。同时,在每个时间步长,每个格子通过车辆跟新算法来变换状态,车辆根据自定义的规则确定移动格子的数量。该方法使得在计算机上进行仿真运算更为可行。同时建立了跟车模型、车道变换的超车模型,并根据流程对新建的VP算法绘出时空图。提出了一个设想:将具备自学习的神经网络和仿真系统相结合,再根据安装在高速路上的传感器所获得的统计数据,系统能对几分钟以后的交通状态进行预测。 关键词:元胞自动机;交通仿真;数学模型 中图分类号:TP15;TP391.9文献标识码:A 1 元胞自动机 生物体的发育过程本质上是单细胞的自我复制过程,50年代初,计算机创始人著名数学家冯?诺依曼(Von Neu mann)曾希望通过特定的程序在计算机上实现类似于生物体发育中细胞的自我复制[1],为了避免当时电子管计算机技术的限制,提出了一个简单的模式。把一个长方形平面分成若干个网格,每一个格点表示一个细胞或系统的基元,它们的状态赋值为0或1,在网格中用空格或实格表示,在事先设定的规则下,细胞或基元的演化就用网格中的空格与实格的变动来描述。这样的模型就是元胞自动机(cellular aut omata)。 80年代,元胞自动机以其简单的模型方便地复制出复杂的现象或动态演化过程中的吸引子、自组织和混沌现象而引起了物理学家、计算机科学家对元胞自动机模型的极大兴趣[1]。一般来说,复杂系统由许多基本单元组成,当这些子系统或基元相互作用时,主要是邻近基元之间的相互作用,一个基元的状态演化受周围少数几个基元状态的影响。在相应的空间尺度上,基元间的相互作用往往是比较简单的确定性过程。用元胞自动机来模拟一个复杂系统时,时间被分成一系列离散的瞬间,空间被分成一种规则的格子,每个格子在简单情况下可取0或1状态,复杂一些的情况可以取多值。在每一个时间间隔,网格中的格点按照一定的规则同步地更新它的状态,这个规则由所模拟的实际系统的真实物理机制来确定。格点状态的更新由其自身和四周邻近格点在前一时刻的状态共同决定。不同的格子形状、不同的状态集和不同的操作规则将构成不同的元胞自动机。由于格子之间在空间关系不同,元胞自动机模型分为一维、二维、多维模型。在一维模型中,是把直线分成相等的许多等分,分别代表元胞或基元;二维模型是把平面分成许多正方形或六边形网格;三维是把空间划分出许多立体网格。一维模型是最简单的,也是最适合描述交通流在公路上的状态。 2 基于元胞自动机的交通仿真模型的优点目前,交通模型主要分为3类: 1)流体模型(Hydr odyna m ic Model),在宏观上,以流体的方式来描述交通状态; 2)跟车模型(Car-f oll owing Model),在微观上,描述单一车辆运动行为而建立的运动模型; 3)元胞自动机模型(Cellular Aut omat on),在微观 3收稿日期:2005-01-04 基金项目:重庆市自然科学基金项目(6972) 作者简介:孙跃(1960-),浙江温州人,重庆大学教授,博士,研究方向:微观交通仿真、电力电子技术、运动控制技术及系统。
基于元胞自动机模型的沙堆稳定模型建立
基于元胞自动机模型的沙堆稳定模型建立 摘要： 世界上任何一个有休闲海滩的地方，似乎都有人在海边建沙堡。不可避免地，海浪的流入和涨潮侵蚀了沙堡。然而，并非所有沙坑对波浪和潮汐的反应都是一 样的。本文旨在通过建立数学模型来建立更稳定的沙堡。 为了保持沙堡基础在波浪和潮汐作用下的稳定性，从结构力学和流体力学的 知识出发，有必要尽可能减轻水流对地基的影响，减少地基砂的损失，保证地基 的稳定。受鱼流线的启发，基座是由四分之一椭圆曲线和旋转180°的抛物线组成 的半旋转结构。建立了半旋转体D0的最大半径、四分之一椭圆的半长轴LE、抛 物线的水平投影长度LR、地基的总长度L和冲击力与地基体积的比值之间的函数 关系。采用最优模型求解地基的最小冲击力与体积比D0= 0.22L，LE＝0.63L，LR= 0.37 L，是最佳的三维砂土地基模型。 利用元胞自动机模拟砂土地基的形成过程，对砂地基模型进行优化，以两个 砂桩的塌陷间隔长度为指标，测量砂桩基础的稳定性；从而确定了雨作用下沙基 基础最稳定的三维形状。 关键词：流线结构、元胞自动机模型 一、问题分析 我们针对海浪和潮汐对沙堆基础的影响分析中，我们主要考虑了来自侧向的 水流冲击力对基础的影响，此时保持沙堆基础稳定性的一大主要因素是沙堆水平 方向上的粘接力，如果将沙堆基础视为一个整体，那么基础整体与沙滩的水平向 摩擦力保持了沙堆基础的稳定性。而雨水对于沙堆的作用力主要表现垂直方向上 的冲击力，如果将沙堆基础视为一个整体，那么沙滩对沙堆垂直向上方向的支持 力作为保持沙堆基础稳定性的主要因素。由受力结构分析，第一问所建立的模型 为流线型结构，对雨水垂直向下的的作用有一定缓解作用，但显然不是抵抗雨水 的最优结构。 我们对上述模型进行优化，假设沙堆基础受到每一滴雨水的性质相同，那么 基础结构仍为半旋体结构，为了方便分析我们对沙堆基础的侧面进行分析。 二、模型建立 我们这里使用元胞自动机对沙堆模型进行模拟，从上至下掉落的沙粒将使沙 堆不断堆积，当达到一定的临界高度后沙堆即发生崩塌，我们认为崩塌后的沙堆 基础本身是一个比较稳定的结构，而两次崩塌之间的时间间隔的长度也就代表了 沙堆基础的稳定型结构。 假设元胞个体的堆积和崩塌的最微小的运动都发生在一个 4×4 的单元块内，每次将一个 4×4 的元胞块做统一处理。这个小单元的划分方式是：在每个周期，单元 区域分别向右和向下移动一格，在所有周期中循环这一过程，得到两次崩塌时间 间隔最长的模型。 我们假设雨水的性质都是相同的，因此抵抗雨水的最优沙基模型应为上述最稳定 模型绕中心竖轴旋转过后所形成的三维图形。 三、模型分析： 利用元胞自动机模拟砂堡基础的形成过程，计算两个坍塌时间，确定最稳定 的砂基模型。根据以上分析，我们将该模式的优缺点总结如下： 优点：根据相关公式和规律对问题进行了仿真分析，证明了模型的有效性；利用MATLAB软件对砂桩模型进行仿真，生动地展示了砂桩的形成过程；模型通过合
三轮全向机器人原理及matlab仿真解读
计算机辅助设计报告 三轮全向移动机器人 运动控制仿真 2 余杨广 2 沈阳 2 陈斌 人员分工： 余杨广：总体负责，系统理解及控制器设计，PPT制作，后期报告审查及修改 陈斌：PPT制作，报告撰写 沈阳：资料收集，辅助其余两人完成任务
目录 一、实验目的 (3) 二、实验原理 (3) 2.1控制对象——三轮全向机器人 (3) 2.2 控制系统结构 (4) 三、实验内容 (5) 3.1电机模型 (5) 3.1.1物理建模 (5) 3.1.2 Simulink模块搭建 (6) 3.1.3无刷直流电机仿真模型的验证 (9) 3.2运动学模型 (10) 3.2.1物理建模 (10) 3.2.2 Simulink模块搭建 (11) 3.3 路径规划 (12) 3.4. 传感器设计 (13) 3.5.控制器设计 (13) 3.5.1 电机控制器设计 (13) 3.5.2 运动控制器设计 (15) 3.6 观测器 (19) 四、结果验收 (20) 4.1 x轴方向的误差 (20) 4.2 y轴方向的误差 (20) 4.3 前进方向偏角 (21) 4.4 速度误差 (21) 五、致谢 (22) 六、附录（路径规划函数） (22)
一、实验目的 （一）建立三轮全向机器人系统的数学模型，然后基于simulink建立该系统的仿真模型并设计控制器，最终满足控制要求； （二）控制的最终目的是使该机器人能够良好跟踪预期的运动轨迹； （三）通过对复杂系统的分析、建模、仿真、验证，全面提高利用计算机对复杂系统进行辅助设计的能力； （四）通过集体作业、分工完成任务的方式培养团队意识，提高团队集体攻关能力 二、实验原理 2.1控制对象——三轮全向机器人 三轮全向移动机器人其驱动轮由三个全向轮组成，径向对称安装，各轮互成120°角，滚柱垂直于各主轮。三个全向轮的大小和质量完全相同，而且由性能相同的电机驱动。
基于元胞自动机模型的行人排队行为模拟
第9卷第3期2009年6月 交通运输系统工程与信息 Journa l of T ransporta ti on Syste m s Eng i neering and Infor m ation T echno logy V o l 9N o 3 June 2009 文章编号:1009 6744(2009)03 0140 06 系统工程理论与方法 基于元胞自动机模型的行人排队行为模拟 廖明军1,2,孙 剑*2,王凯英1 (1.北华大学交通建筑工程学院,吉林132013;2.同济大学交通运输工程学院,上海201804) 摘要: 排队行为模型是常态下行人交通仿真系统模型的基础.本文利用排队论、有限 状态自动机原理以及元胞自动机模型对排队系统进行建模.排队行为模型以邻居方向 与目标方向间的修正夹角作为主要因子构造了元胞自动机模型的转移概念率函数.利 用C#对行人排队行为模型进行实现,并构造了两个不同数量的售票服务台的仿真场 景.从仿真动画来看,该模型逼真地模拟行人的排队活动;从不同场景的队长与时间关 系曲线可以看出,增加一个售票服务台明显可以减少队列长度,排队系统性能得到改 善.由此说明该模型具有模拟行人排队行为的能力. 关键词: 行人仿真;排队行为;元胞自动机模型;修正夹角 中图分类号: U491文献标志码: A Si m ulation of Queui ng Behavi or Based on Cellular Auto m ataM odel LI A O M i n g jun1,2,SUN Jian2,WANG K ai ying1 (1.T ra ffic and Construction Eng i neeri ng Co ll ege of Be i hua U nivers it y,Jili n132013,Ch i na; 2.Schoo l o f T ransportation Eng i nee ri ng,T ong jiU n i versity,Shangha i201804,Ch i na) A bstrac t: Q ueu i ng behav ior m ode l i s the basis o f pedestrian tra ffic si m u lati on syste m i n no r m al situati on. T he pape r mode l s queue syste m usi ng queu i ng theo ry,finite sta te m achi ne princi p le,and ce ll u lar au t om ata m ode.l The queuing behav ior mode l takesm od ifi ed i nc l uded ang le bet ween goa l directi on and ne i ghbor d i rec ti on as t he m a i n factors o f transiti on probab ili ty function.Then the queu i ng behav i or m ode l i s i m ple m ented w it h object or i ented prog ra m l anguag e C#.Two si m u l a ti on scenar i os are establi shed w it h different amoun t of ti cket sa l es w i ndow.The an i m a ti on of si m ulati on s how s t hat the queui ng m ode l effecti ve l y si m ulates queue ac ti v iti es.F ro m the re lati onship be t w een queue leng t h and ti m e,i t can be found tha t t he l eng th of queue can be decrease by addi ng ticket sa l es po i nt,and t he pe rf o r m ance o f queue syste m can a lso be i m proved,w hich de m onstrates that the m odel can be used to si m u l a te the pedestr i an queu i ng behav i o r. K ey word s: pedestrian s i m u l a tion;queu i ng behav i o r;ce ll u l a r auto m a t on mode;l m odifi ed i ncluded ang le CLC nu m ber: U491Docum en t code: A 收稿日期:2008 10 09 修回日期:2009 02 11 录用日期:2009 03 31 基金项目:同济大学青年优秀人才培养行动计划(2007K J027);上海市自然科学基金(07ZR14120);吉林教育厅 十一五规划重点项目(2007-122). 作者简介:廖明军(1974-),男,湖南邵东人,博士生. *通讯作者:sun jian@126.co m
FANUC 机械手资料相关 机器人正运动学方程的D-H表示法
2.8机器人正运动学方程的D-H表示法 在1955年，Denavit和Hartenberg在“ASME Journal of Applied Mechanics”发表了一篇论文，后来利用这篇论文来对机器人进行表示和建模，并导出了它们的运动方程，这已成为表示机器人和对机器人运动进行建模的标准方法，所以必须学习这部分内容。Denavit-Hartenberg(D-H)模型表示了对机器人连杆和关节进行建模的一种非常简单的方法，可用于任何机器人构型，而不管机器人的结构顺序和复杂程度如何。它也可用于表示已经讨论过的在任何坐标中的变换，例如直角坐标、圆柱坐标、球坐标、欧拉角坐标及RPY坐标等。另外，它也可以用于表示全旋转的链式机器人、SCARA机器人或任何可能的关节和连杆组合。尽管采用前面的方法对机器人直接建模会更快、更直接，但D-H表示法有其附加的好处，使用它已经开发了许多技术，例如，雅克比矩阵的计算和力分析等。 假设机器人由一系列关节和连杆组成。这些关节可能是滑动（线性）的或旋转（转动）的，它们可以按任意的顺序放置并处于任意的平面。连杆也可以是任意的长度（包括零），它可能被弯曲或扭曲，也可能位于任意平面上。所以任何一组关节和连杆都可以构成一个我们想要建模和表示的机器人。 为此，需要给每个关节指定一个参考坐标系，然后，确定从一个关节到下一个关节（一个坐标系到下一个坐标系）来进行变换的步骤。如果将从基座到第一个关节，再从第一个关节到第二个关节直至到最后一个关节的所有变换结合起来，就得到了机器人的总变换矩阵。在下一节，将根据D-H表示法确定一个一般步骤来为每个关节指定参考坐标系，然后确定如何实现任意两个相邻坐标系之间的变换，最后写出机器人的总变换矩阵。
(完整版)元胞自动机-沙堆模型代码
function []=testCA(n) z = zeros(n,n); cells = z; cells(n/2,.25*n:.75*n) = 1; cells(.25*n:.75*n,n/2) = 1; imh = image(cat(3,cells,z,z)); set(imh, 'erasemode', 'none') axis equal axis tight %?÷oˉêy2?êy nx=52; %must be divisible by 4 ny=100; Pbridge = .05; z=zeros(nx,ny); o=ones(nx,ny); sand = z; sandNew = z; gnd = z ; gnd(1:nx,ny-3)=1 ;% the ground line gnd(nx/4:nx/2+4,ny-15)=1; %the hole line gnd(nx/2+6:nx,ny-15)=1; %the hole line gnd(nx/4, ny-15:ny) = 1; %side line gnd(3*nx/4, 1:ny) = 1 ; %?÷oˉêy for i=1:1000 p=mod(i,2); %margolis neighborhood sand(nx/2,ny/2) = 1; %add a grain at the top %upper left cell update xind = [1+p:2:nx-2+p]; yind = [1+p:2:ny-2+p]; %randomize the flow -- 10% of the time vary = rand(nx,ny)< .9 ; vary1 = 1-vary; sandNew(xind,yind) = ... gnd(xind,yind).*sand(xind,yind) + ... (1-gnd(xind,yind)).*sand(xind,yind).*sand(xind,yind+1) .* ... (sand(xind+1,yind+1)+(1-sand(xind+1,yind+1)).*sand(xind+1,yind)); sandNew(xind+1,yind) = ... gnd(xind+1,yind).*sand(xind+1,yind) + ... (1-gnd(xind+1,yind)).*sand(xind+1,yind).*sand(xind+1,yind+1) .* ... (sand(xind,yind+1)+(1-sand(xind,yind+1)).*sand(xind,yind)); sandNew(xind,yind+1) = ... sand(xind,yind+1) + ... (1-sand(xind,yind+1)) .* ... ( sand(xind,yind).*(1-gnd(xind,yind)) + ... (1-sand(xind,yind)).*sand(xind+1,yind).*(1-gnd(xind+1,yind)).*sand(xind +1,yind+1)); sandNew(xind+1,yind+1) = ... sand(xind+1,yind+1) + ... (1-sand(xind+1,yind+1)) .* ... ( sand(xind+1,yind).*(1-gnd(xind+1,yind)) + ...
基于动力学模型的轮式移动机器人运动控制_张洪宇
文章编号：1006-1576（2008）11-0079-04 基于动力学模型的轮式移动机器人运动控制 张洪宇，张鹏程，刘春明，宋金泽 （国防科技大学机电工程与自动化学院，湖南长沙 410073） 摘要：目前，对不确定非完整动力学系统进行设计的主要方法有自适应控制、预测控制、最优控制、智能控制等。结合WMR动力学建模理论的研究成果，对基于动力学模型的WMR运动控制器的设计和研究进展进行综述，并分析今后的重点研究方向。 关键词：轮式移动机器人；动力学模型；运动控制；非完整系统 中图分类号：TP242.6; TP273 文献标识码：A Move Control of Wheeled Mobile Robot Based on Dynamic Model ZHANG Hong-yu, ZHANG Peng-cheng, LIU Chun-ming, SONG Jin-ze (College of Electromechanical Engineering & Automation, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China) Abstract: At present, methods of non-integrity dynamic systems design mainly include adaptive control, predictive control, optimal control, intelligence control and so on. Based on analyzing the recent results in modeling of WMR dynamics, a survey on motion control of WMR based on dynamic models was given. In addition, future research directions on related topics were also discussed. Keywords: Wheeled mobile robot; Dynamic model; Motion control; Non-integrity system 0 引言 随着生产的发展和科学技术的进步，移动机器人系统在工业、建筑、交通等实际领域具有越来越广泛的应用和需求。进入21世纪，随着移动机器人应用需求的扩大，其应用领域已从结构化的室内环境扩展到海洋、空间和极地、火山等环境。较之固定式机械手，移动机器人具有更广阔的运动空间，更强的灵活性。移动机器人的研究必须解决一系列问题，包括环境感知与建模、实时定位、路径规划、运动控制等，而其中运动控制又是移动机器人系统研究中的关键问题。故结合WMR动力学建模理论的研究成果，对基于动力学模型的WMR运动控制器设计理论和方法的研究进展进行研究。 1 WMR动力学建模 有关WMR早期的研究文献通常针对WMR的运动学模型。但对于高性能的WMR运动控制器设计，仅考虑运动学模型是不够的。文献[1]提出了带有动力小脚轮冗余驱动的移动机器人动力学建模方法，以及WMR接触稳定性问题和稳定接触条件。文献[2]提出一种新的WMR运动学建模的方法，这种方法是基于不平的地面，从每个轮子的雅可比矩阵中推出一个简洁的方程，在这新的方程中给出了车结构参数的物理概念，这样更容易写出从车到接触点的转换方程。文献[3]介绍了与机器人动作相关的每个轮子的雅可比矩阵，与旋转运动的等式合并得出每个轮子的运动方程。文献[4]基于LuGre干摩擦模型和轮胎动力学提出一种三维动力学轮胎/道路摩擦模型，不但考虑了轮胎的径向运动，同时也考虑了扰动和阻尼摩擦下动力学模型，模型不但可以应用在轮胎/道路情况下，也可应用在对车体控制中。在样例中校准模型参数和证实了模型，并用于广泛应用的“magic formula”中，这样更容易估计摩擦力。在文献[5]中同时考虑运动学和动力学约束，其中提出新的计算轮胎横向力方法，并证实了这种轮胎估计的方法比线性化的轮胎模型好，用非线性模型来模拟汽车和受力计算，建立差动驱动移动机器人模型，模型本身可以当作运动控制器。 2 WMR运动控制器设计的主要发展趋势 在WMR控制器设计中，文献[6]给出了全面的分析，WMR的反馈控制根据控制目标的不同，可以大致分为3类：轨迹跟踪（Trajectory tracking）、路径跟随（Path following）、点镇定（Point stabilization）。轨迹跟踪问题指在惯性坐标系中，机器人从给定的初始状态出发，到达并跟随给定的参考轨迹。路径跟随问题是指在惯性坐标系中，机器人从给定的初始状态出发，到达并跟随指定的几何 收稿日期：2008-05-19；修回日期：2008-07-16 作者简介：张洪宇（1978-）男，国防科学技术大学在读硕士生，从事模式识别与智能系统研究。 ，