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智能控制理论与技术

 

作者:佚名    研究方向来源:本站原创    点击数:1618    更新时间:2010/4/1

 

本方向是实验室在2004年以来形成的。队伍中,以青年博士教授为主体,以国家自然基金和863项目研究中的理论问题研究为依托,主要研究智能控制理论及其在机器人控制中的应用。目前,主要在混沌理论与控制、非线性随机不确定系统的控制、模式识别与智能系统、机器人自主作业理论与方法等方面展开研究。近年来多次获得国家自然科学基金和省部级基金的资助,取得了重要进展,其标志性成果已在国际顶级刊物IEEE Trans. on Circuits and SystemsInternational Journal of Bifurcation and ChaosInternational Journal of Circuit Theory and ApplicationPattern Recognition等上发表,发表论文30余篇。该方向目前承担国家自然科学基金3项和省部级项目3项。

1)    智能控制理论研究:机器人是典型的非线性、不确定系统,而特种机器人由于其工作环境恶劣和环境的非结构化特点,其控制更加困难与复杂,智能化程度要求更高,因而特种机器人智能控制理论与技术的研究显得尤其重要。目前该方向的主要研究领域包括:混沌控制及其应用、随机控制及其应用、随机 滤波理论、模式识别与智能系统等。该方向研究近几年取得了重要进展。其标志性成果已在国际本学科领域顶级刊物AutomaticaSIAM J. on Control and OptimizationIEEE Trans.on Circuits and SystemsIEEE Trans. Signal ProcessingPattern Recognition等发表论文50余篇,受到国内外同行们的广泛关注和高度评价。本方向2009年度获山东省自然科学二等1项和教育部自然科学二等奖1项。

2)    智能技术研究:主要包括模式识别、机器视觉的理论与应用技术,其研究特色是理论与实际应用并重、成果显著,今年获1项国防863项目。

                i.    基于显微机器视觉的模式识别技术在国家自然基金“基于机器视觉的体外细胞识别技术”研究中,提出了图像清晰度评价函数、形状识别的极半径不变矩等理论。是体外抗病毒药物筛选中测量活细胞方法上的一次重大突破。如下左图所示。该成果己发表于该领域的顶级期刊 Pattern recognition letters上。近年来,在省部和青岛市重点项目的资助下,对超声波在泥浆中的传播规律和超声回波信号的可靠识别技术进行了深入的研究。对于高噪声背景下超声回波信号的识别、图象识别以及伪彩色图象处理等理论研究方面取得较大创新,利用超声传感成像技术获取井筒形状图像后,采用模式识别技术,成功解决了煤矿钻井井筒的形状测量、井壁质量和井筒偏斜测量等问题。在此基础上,开发出了具有独立知识产权的产品SKD系列超声测井仪”,其技术性能优于俄罗斯和日本的同类名牌产品,投放市场后受到好评,已获经济效益200余万元,社会效益显著。该成果于2006年获山东省科技进步二等奖,2007年获教育部高校科技进步一等奖,2009年获山东省科技进步二等奖。