抹不去的记忆范文

导语：如何才能写好一篇抹不去的记忆，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

山东省临邑县师范附小四年级一班

邵明玉

在这个世界上，有一个人在我的脑海里不断出现，他就是我的好朋友－－姜意桐。

在小学一年级的时候，我们就是好朋友，经常在一起好好学习，共同玩耍。

篇2

2006年的某一天,我和朋友一起去广州玩.途中,我们看见了一件令我感动的事:我和朋友去买东西的时候,经过一条小巷,走进去没多久,听到:"你吃吧!""不!你吃."我们就偷偷地躲到一边想了解发生了什么事.一看,是一个男的和一个女的在争论.那男女大概是一对母子,两个都瘦瘦黑黑的,头发乱的无法形容.他们手里拿着一个凹凸不平的盘子,里面装着一些饭菜,还有一小块肉,他们拿着它推来推去,母亲说:"你还小,要吃饱点,快吃!"儿子又说:"我还年轻,少吃一顿两顿没关系,你年纪大了,少吃就没力气了."母亲端着那盘饭,过了一分钟,母亲还是把饭给了儿子,说:"我有事出去一下."结果还是没吃就走了.此时我们都走了.走着走着,我们又看见了那位母亲,她站在一间面馆门前,手里拿着一个盘子,此时面馆有个客人走了,她连忙走过去,把那碗吃剩的面倒进自己的盘子里.她走到一边,她捧着那碗暖暖的剩面,嘴角露出一丝微笑.

母亲的伟大!母亲的爱使我五体投地.

每一个人都会有使自己一生难忘的事.这就是我抹不去的记忆.

篇3

四十万三千零七十一位，倒在鲜红的血中，倒在机枪的扫射下，倒在一把把刺刀下，倒在空中落下的炸弹下，我们为那四十万三千零七十一位人感到悲伤，我们对在我国进行多次屠杀的日本军队感到痛恨。日本军队，这丧心病狂的恶魔，你们可真是心狠手辣。

回想那一次次的屠杀，每一个都使我们后人想那杀了几千人的指挥刀，至尽不肯回改的日本帝国主义。在一次又一次的屠杀中，是最使人感到可怕，不堪回首。而我今天，走进了一九三七年，看见了的情景，那不讲信用的日本鬼子，说什么绝对捕杀俘虏，可是他们言而无信，我们的南京人民都投靠于日本，可是，上部传来了命令，把所有南京来的俘虏人民一一杀死，结果，那几千人又白白的身亡了！那时主席是，他拥有很多得人力，拥有飞机、战车、坦克……可是，不出兵，下令不要阻止日本人，其中，有八十人，挺身而出，可是没有援兵，始终无能为力。我们痛恨日本人，痛恨日本军队，痛恨日本帝国主义。

所有的中国人民，我们国家不是一只永远沉睡的狮子，我们是后来人，要努力，相信，我们这只亚洲雄师的吼声，可以震撼整个地球，不用受别国的屈辱，为这个目标，我们要好好学习，天天向上，自强勤奋，博爱健康。

中国人民，为着这个目标前进吧！

篇4

还记得学农期间最令人期待的就是周二周三晚上的拔河比赛，尤其是我们班-打头阵！在整个八年级级部面前，还是很紧张的。那晚虽然天气微凉，但很适合这场激励的比赛！

我们班的对手是七班，所以没有很大的压力，还记得在上场前，我们15个人把手放在一起，我能感觉到力量在通过每个人的身体。哨声一响，绳子和地面就像数学上的平行线一样水平。最有趣的是我们在拔的时候，两方一直是往后拔，弄得人家摄像老师和其他老师根本没有立足点，只是跟着我们一起退后，而且笑得都无语了！结果，毫无疑问，我们班大获全胜，顺利进入前四强！要知道，越往前压力越大，前四呀！我们抽中了五班，虽然说其他三强都是很厉害的，但抽到五班，真的算是我们吧运气好！总决赛的开始，拉起了一场没有硝烟的战争，先是一二班的比赛，我们看出一班的实力不容小看呀，随后，我们避免了二班犯的错误，走向“战场”。

“八四加油”响亮的口号释放出我们班的正能量，在哨声还没响起时，绳子就被拉直了，充分感觉到对方的挑衅，”好，开始”关老师一声令下，我们便用尽全力，但五班也不可小看，拔的很费力，但还是胜利。第二轮有人犯规，所以来了第三轮，感觉到能量似乎快用完了，但也要撑住，“哇哦~~”漂亮，直接秒杀，再哨声响后，我刚往后拔，就像拉一个小球一样，很轻松就过来了，在我愣住时，我听到那只属于八年级四班的胜利声。赢了、赢了、ohyear！赢了五班，就代表着和一班的PK战。说实话，那时的心是很紧张的，同时也是人心慌慌的的，王冠中把人召集起来，商量对策，虽然没有十足的把握，但也是信心满满。一上场，整个气势就显示出来了，硬碰硬。这场比赛，不管结果如何，我们都要卯足力了去比，应王冠中的一句话“往死里拽”。在比赛中，我能听到我们班那充满力量的声音在传递过来，赛场上正在拼的人的呐喊……

虽然，这场比赛我们输了，但也值了，至少我们付出了、努力了、为了荣耀而战过，我们虽败犹荣。而这次比赛，也在我的初中生活留下了不可磨灭的记忆！

初三:萌多星仔

篇5

【关键词】手动角膜曲率计 角膜地形图 人工晶体 屈光度 曲率

中图分类号：R770.4 文献标识码：A 文章编号：1005-0515（2011）8-003-02

【Abstract】Objective To evaluate the differences of two types of manual keratometry and corneal topography in the measurement of corneal curvature. The accuracy in predicting postoperative refraction and the reproducibility of each biometry measurement were also estimated in a prospective study of eyes that underwent phacoemulsification with intraocular lens implantation.Methods Preoperative measurement of corneal curvature was prospectively obtained in 124 eyes of 86 subjects with two types of keratometry, prospective refractive outcomes were obtained. Corneal refractive powers in mean values, corneal refractive powers in maximum axis, corneal refractive powers in minimum axis, the measured degree of axis and prospective refractive outcomes had been analysized using SPSS 13.0.Results There were no significant differences in measuring degrees of corneal refractive powers using two different types of keratometry, including mean values, maximum axis and minimum axis, corneal astigmatism and prospective refractive outcomes (P>0.05). But there was significant difference between manual keratometry and corneal topography for the axis values of corneal astigmatism (P

【Keywords】Manual keratometry Corneal topography Intraocular lens Refraction Corneal curvature

1 资料与方法

施行白内障超声乳化摘除联合人工晶体植入手术的患者86例（124眼），其中男性44例（68眼），女性42例（56眼），年龄在50~90岁。术前无眼部外伤史及手术史，眼压正常，排除角膜病、青光眼等眼病。利用手动角膜曲率计（YZ38, 中国）、角膜地形图仪（NIDEK ARK-10000, 日本）分别测量角膜曲率及轴位参数。每种仪器各测量三次，各自选取平均值作为测量值。眼轴长度均采用SONOMED 公司的 A/P-4000 型A 型超声测量。采用SPSS13.0软件包，数据处理采用配对t检验，P

2 结果

手动角膜曲率计、角膜地形图仪测量平均角膜屈光力的结果分别为(44.279±0.308)D、 (44.102±0.307)；最大角膜屈光力的结果分别为(44.714±0.311)D、(44.588±0.311)D；最小角膜屈光力的结果分别为(43.842±0.319)D、 (43.705±0.309)D。经统计学分析，两种测量方法无显著性差异 (P>0.05)；角膜散光分别为（0.86±0.16）D、（0.89±0.11）D,两者无显著差异(P>0.05)。散光轴位结果分别为（62.95±11.82）度、（98.22±17.65）度，差异有统计学意义(P0.05)。

3 讨论

角膜曲率检查是反映眼部屈光状态的一项重要检查项目，在临床应用中起到重要作用[1]，因此对角膜曲率、眼轴长度的准确测量是保证人工晶体屈光度正确计算的基础。本研究中，利用两种仪器主要测量角膜曲率，得出平均角膜屈光力及散光轴位。由于人工晶体屈光度的计算主要是根据平均角膜屈光力，而散光轴位决定手术切口方向，因此利用平均角膜屈光力及散光轴位这两个参数来评价两种仪器在测量中的差异，以便为临床应用提供指导。角膜曲率测量仪器品种繁多，每种仪器的工作原理不同，同时又各具特点。手动角膜曲率计基于光学反射原理[2]，假设角膜光学面为球面或球柱面，在测量过程中可见两个图形的投影，调节使投影的水平径线与垂直径线均重合，此时可以读出角膜中央区3.0mm区域内最大角膜屈光力值和最小角膜屈光力值及散光轴位。该仪器操作简单，术前应用方便。 角膜地形图仪是在弱红外光作用下，利用Placido环的反射影像，用裂隙光束扫描的方法获取角膜从中心到周边的信息，经电脑分析系统得到角膜屈光状态及角膜形状颜色图像，更具有直观性[3,4]。本研究中，角膜屈光度的测量结果，两种测量仪测得的平均角膜屈光力及最大角膜屈光力、最小角膜屈光力均无显著差异。可见，两者本身具有良好的可重复性，手动角膜曲率计与角膜地形图仪也具有良好的准确性、稳定性，在临床应用中可以相互替代测量角膜屈光度[5]。因此，两种角膜曲率测量仪均可用于白内障手术术前测量，在人工晶体屈光度的计算中，数据可靠，准确性好。可根据患者眼部的不同情况来选择不同的测量仪器，以力求达到准确的测量结果。

参考文献

[1] Wolffsohn JS, Peterson RC. Anterior ophthalmic imaging. Clin Exp Optom 2006; 89:205-214.

[2] Comparison of portable automated keratometry and manual keratometry for IOL calculation. Manning CA, Kloess PM.J Cataract Refract Surg 1997; 23(8):1213-1216.

[3] Swartz T, Marten L, Wang M. Measuring the cornea: the latest developments in corneal topography. Curr Opin Ophthalmol 2007; 18(4):325-333.

篇6

关键词：全向移动机器人；速度补偿器；模糊-比例微分控制；运动控制

中图分类号：TP242.6 文献标识码：A

Velocity Compensate Controller of Fourwheel Drive Omnidirectional Mobile Robots Based on FuzzyPD Control Method

KUANG Jianhui,YANG Yimin

(GuangDong University of Technology，GuangZhou 510090,China)

Abstract:Fourwheel Drive Omnidirectional Mobile Robots has mechanical difference in four wheels. Even each motor has the optimal parameter, the Robot may not be precisely controlled. This paper proposes an velocity compensate controller based on FuzzyPD control method, which can compensate velocity for each wheel real-timely at various error and error rate. The result of simulation experiment in Matlab-Simulink environmental illustrate that the Robot has a obvious improvement in following line speed and Angular velocity,as result,better performance in trajectory tracking.

Key words:Omnidirectional Mobilerobots; velocity compensate controller; FuzzyPD control; motion control

1 引 言

近年来，像全自主足球机器人这样的全方位移动机器人由于控制简单、移动灵活，已经被广泛应用于人类的生产、生活实践中，而且有着广阔的应用前景，得到了越来越多的关注。全方位移动机器人采用全方位轮这种特殊的驱动机构，在二维平面上具有3个自由度，能够沿任意方向同时做平动与转动，其移动的快速性和机动性要优于自由度少于3个的非全方位移动机器人［1］。

本文所研究的全自主足球机器人采用4轮式全方位轮结构，每个全方位轮由带码盘的直流无刷电机驱动。然而，由于机器人四个轮子之间存在耦合关系，即使对单个轮子的控制达到最优，对于整个机器人而言效果未必最佳。换而言之，控制系统不仅对单个电机要有满意的控制效果，还必须能够有效地减小机器人运动的整体误差。针对这一问题，通常的解决方法是通过对机器人建立精确的运动学和动力学模型，从而得到控制量与状态量的关系方程［2,3］。这种方法虽能得到比较精确的控制方程，但计算复杂且需要知道机器人确切的机械参数与环境参数。本文通过在控制环路中添加基于模糊PD控制的速度补偿器来解决这一问题。

2 四轮全向移动机器人运动学模型

首先给出机器人体坐标系即相对坐标系的定义。机器人体坐标系是一个以机器人的全向视觉系统的中心位置为原点，以机器人正前方为横坐标方向的右手坐标系，如图1所示。Vx为机器人体坐标系横坐标方向线速度，Vy为机器人体坐标系纵坐标方向线速度，为机器人角速度，角速度正方向为机器人体坐标系逆时针方向。记(Vx Vy )为机器人的速度向量（以下简称速度），v1、v2、v3、v4分别为机器人1号、2号、3号、4号四个轮子的线速度。根据机器人四个轮子的布局，δ1、δ2分别为45°和60°，驱动轮中心到车体中心的距离R为22.5 cm，驱动轮半径r为10 cm。

图1 机器人体坐标系及速度分解示意图

机器人世界坐标系定义为以场地中心为原点，对方球门方向为正方向的右手坐标系。根据图1所示几何关系，四个轮子的转速分解如下：

v1v2v3v4=－cos δ1－sin δ1R－sin δ2cos δ2Rsin δ2cos δ2Rcos δ1－sin δ1RVxVy(2.1)

故四个轮子的期望转速为：

ω1ω2ω3ω4=v1v2v3v4Krate(2.2)

ω1、ω2、ω3、ω4分别为四个轮子的转速，Krate为轮子线速度与转速的换算比。由v=ωr可知：

Krate=ωv=1r(2.3)

3 运动控制系统体系结构图

运动控制系统体系结构如图2所示。机器人的线速度由加速度计测得的线加速度经积分后获得，角速度由陀螺仪测得。整个控制系统包含两个闭环。外环将期望的速度同反馈回的速度做差得到机器人的速度误差，速度补偿控制器依据误差及误差变化率得到相应的速度补偿量。然后将速度补偿量与期望速度相加，即对期望的速度进行修正。之后再依据公式2.1分解出各轮的期望转速。这实际上将速度补偿量分配到了四个轮子，实现了对四个轮子的速度补偿。而内环则是一个典型的直流电机调速系统，其反馈量是通过电动机光电编码盘返回的正交脉冲信号得到的。对于内环无刷直流电机调速系统本文不多做论述。我们默许单个无刷直流电机调速系统已有足够的精度，本文着重讨论外环速度补偿控制器的设计。

图2 运动控制系统体系结构框图

4 速度补偿控制器设计

4.1 控制器结构设计

记期望的机器人的速度为(Vxs Vys s)，反馈回的机器人的速度为(Vx' Vy' ')，则速度误差为(eVx eVy e)=(Vxs－Vx Vys－Vy s－'）。由于反馈回的线速度是由加速度计测得的线加速度经积分得到的，其精度并不是很高。因此外环速度补偿控制器采用高精度的控制算法意义不大，而应在保证控制的快速性，稳定性与鲁棒性的前提下尽可能提高精度。由于机器人在体坐标系的x和y方向有相似的运动特性，因此我们可以将速度误差分为线速度误差(eVx eVy)与角速度误差e两部分，分别通过一个线速度补偿控制器和一个角速度补偿控制器。

速度补偿控制器的输入量为速度误差(eVx eVy e)，输出量为速度补偿量(uVx uVy u)。我们知道数字PID控制的常用表达式为：

u(k)=Kp{e(k)+TTi∑ki=0e(i)+TdT［e(k)－e(k－1)］}

=Kpe(k)+Ki∑ki=0e(i)+Kd［e(k)－e(k－1)］(4.1)

式中：T为采样周期；k为采样次数；Kp为比例作用系数，Ki=KpTTi为积分作用系数；Kd=KpTdT为微分作用系数。由公式4.1第二项可知，积分项依赖于以往所有的误差。而前面提到，反馈回的线速度的精度并不是很高，若引入积分项反而可能累积出更大的误差，同时也大大增加了计算量。因此本文采用PD控制的方法，其表达式如下：

u(k)=Kpe(k)+Kd［e(k)－e(k－1)］(4.2)

记线速度补偿控制器的参数为KpV、KdV，角度补偿控制器的参数为KP、Kd。KpV、KdV、KP、Kd均为正数，由4.2式可得：

uVx(k)uVy(k)=KpVeVx(k)eVy(k)+

KdVeVx(k)－eVx(k－1)eVy(k)－eVy(k－1)(4.3)

u(k)=Kpe(k)+Kd［e(k)－e(k－1)］(4.4)

由于两个速度补偿控制器结构相似，我们不妨考察对Vx的补偿。记轮速分配的输入量为VxVy，结合图2、公式4.3、公式4.4可知：

VxVy=

Vxs+uVx(k)Vys+uVy(k)s+u(k)(4.5)

对于Vx，当k-1与k时刻均有期望速度与反馈速度相等，即Vxs=Vx'时，eVx=0，uVx(k)=0，Vx=Vxs。当Vxs＞Vx'，即eVx(k)＞0，说明实际速度低于期望速度，若更有eVx(k)－eVx(k－1)＞0，说明误差在扩大，此时公式4.3右边两项均为正值，则得到较大补偿量uVx(k)，使得Vx＞Vxs。补偿量通过速度分配补偿到各个轮子上后使得机器人增加x方向的速度从而减小误差。此时则有eVx(k)－eVx(k－1)＜0，公式4.3右边第二项变为负值，补偿量uVx(k)变小，有利于机器人速度变化平滑，减小振动。其他情况的分析方法类似。

4.2 PD控制器参数整定

在机器人控制算法中，PID和PD是最简单的控制算法。其控制算法不仅简单，而且参数调整方便，鲁棒性好，可靠性高。然而它是基于对象数学模型的方法，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。由于足球机器人是一个多变量，强耦合，非线性时变的复杂系统，当系统负载或参数发生变化时，采用PD控制难以保持设计时的性能和预期效果。然而，模糊控制不要求掌握被控对象的数学模型，能够克服非线性因素的影响，对调节对象的参数变化具有较强鲁棒性，并能够减小超调量，提高抗干扰能力，缩短调节时间［4，5］。基于以上原因，本文结合模糊控制与PD控制的优点，设计一种基于模糊控制的具有参数自整定功能的模糊PD控制器。

图3 参数自整定模糊PD控制器

如图3所示，我们通过参数自整定模糊规则对PD控制器的Kp，Kd参数进行整定。具体的，在系统运行中不断检测误差e和误差变化率Δe，根据模糊控制的原理对两个参数进行在线修正以满足不同工况（表现为e和Δe）下对（Kp，Kd）的不同要求，最终获得良好的动态和静态控制性能。总结以往控制系统的设计经验：当|e|较大时Kp应较大而Kd应较小，这样可使系统响应加快，令机器人可靠和快速的回到期望的轨迹上来；当|e|中等时，Kp应较小，使超调量较小，Kd取值要适当，因为它对系统的响应影响较大；当|e|较小时，Kp应较大，使系统具有较好的稳态性能，同时，Kd要适当，避免在平衡点附近出现振荡［6］。

根据以上分析，我们把|e|和|Δe|各分割成两个模糊子集，表示为“大”（L）、“中”（M）、“小”（S），其隶属函数分别如图4的a、b所示，其形状可以通过参数a1，a2，a3和b1，b2，b3来调整。

图4 语言变量|e|和|Δe|的隶属函数

根据|e|和|Δe|的不同组合和需要得到相应工况下参数自整定的模糊控制规则如下：

rule1:IF［＜|e|=L＞and＜|Δe|=L or Μ＞］

THEN＜Kp=Kp1,Kd=0＞

rule2:IF［＜|e|=L＞and＜|Δe|=S＞］

THEN＜Kp=Kp1,Kd=Kd1＞

rule3:IF［＜|e|=M＞and＜|Δe|=L or M＞］

THEN＜Kp=Kp2,Kd=Kd2＞

rule4:IF［＜|e|=M＞and＜|Δe|=S＞］

THEN＜Kp=Kp2,Kd=Kd3＞

rule5:IF［＜|e|=S＞and＜|Δe|

=L or M or S＞］

THEN＜Kp=Kp3,Kd=Kd3＞

|e|和|Δe|在各种组合下的Kp，Kd值通过凑试法得到。由于较大的|e|和|Δe|一般出现在机器人启动加速时，较小的|e|和|Δe|一般发生在机器人直线匀速运动时，而中等的|e|和|Δe|则大多发生在机器人弧线行走时。因此，根据实际情况，对于较大的|e|和|Δe|组合，我们反复凑试参数Kp，Kd，直到机器人启动速度达到满意为止；对于较小的|e|和|Δe|组合，我们凑试一组Kp，Kd，使得机器人能走比较精确的直线；而对于中等的|e|和|Δe|组合，则凑试一组Kp，Kd，使机器人能做比较精确的圆周运动；对于其他的|e|和|Δe|组合则可根据实际情况对以上三种情况凑得的Kp，Kd参数进行组合。以上规则中Kp1，Kd1为机器人直线测试凑得的参数，Kp2，Kd2为机器人圆周测试凑得的参数，Kp3，Kd3为机器人启动测试凑得的参数。

5 仿真实验

本文在MatlabSimulink环境下对机器人的运动控制系统进行建模和仿真分析。为了便于分析，根据实际应用情况我们作如下的假设：①机器人是在一个平坦的表面上运动，以忽略地面的不规则情况；②轮子与地面之间点对点的滚动摩擦小到可以使车轮滚动；③机器人是钢体，不考虑形变的情况。另外，由于仿真实验中无法使用加速度计及陀螺仪来测量机器人的速度，我们可以根据公式2.1、2.2由四个轮子的转速得到机器人的实际┧俣龋邯

Vx'Vy''=

1400012(sin δ1+cos δ2)00012R(sin δ1+cos δ2)

－1cos δ1－1sin δ21sin δ21cos δ1－111－1cos δ2sin δ1sin δ1cos δ2ω1'ω2'ω3'ω4'1/Krate (5.1)

Matlab仿真实验中无刷直流电机的性能参数为：额定功率60 W；额定转矩85 mNm；额定转速8 050 rpm；额定电压24 V；额定电流3.44 A；转子惯量33.3 gcm2；电枢电阻0.611 Ω；电枢电感0.119 mH；转矩常数25.9 mNm/A；速度常数369 rpm/V；机械时间常数3.03 ms。电机减速器参数为：减速比1∶22；转动惯量0.8 gcm2。机器人参数为：质量23 kg；半径22.5 cm；轮半径10 cm；单轮摩擦力矩1.86Nm。

为了测试机器人对线速度及角速度的跟随性能，仿真实验让机器人在世界坐标系中走S型曲线。具体的给定机器人体坐标系的x方向线速度为1 m/s，y方向线速度为0 m/s，机器人体坐标系x轴的正方向指向世界坐标系y轴的正方向。机器人的朝向角以θ=π4sin (πt)的规律变化，故机器人的角速度为=π24cos (πt)。实验通过启用速度补偿器和未启用速度补偿器两种情况进行比较，得到四个轮子的转速曲线、机器人的速度曲线及机器人的运行轨迹分别如图5的a、b、c所示。

结果分析：当未启用速度补偿器时，在机器人运行轨迹的曲率较大处，四个轮子（尤其是1号和3号轮子）的转速有较大的波动，从而使得机器人的线速度也有较大波动。由于仿真实验并未对机器人引入位置反馈（事实上机器人的位置反馈是通过И

(a)四个轮子的转速曲线

(b)机器人的速度曲线

(c) 机器人的运行轨迹

……期望速度曲线及运行轨迹

未启用速度补偿器时的速度曲线及运行轨迹

启用速度补偿器时的速度曲线及运行轨迹

图5 S型轨迹跟随实验结果图示

全向视觉的自定位实现的），使得速度误差累积到位置误差上，造成机器人的运行轨迹与期望轨迹相比有较大的偏差；而在启用速度补偿器后，四个轮子的转速的波动明显减小，使得机器人对期望线速度和角速度的跟随大为改善，机器人运行的轨迹也更加接近期望轨迹。

6 结束语

由于四轮驱动全向移动机器人的四个轮子之间存在耦合关系，即使单个电机的控制参数达到最优，整个机器人的控制效果也未必最佳。另外，由于场地材料不同，四个轮子装配上存在误差，轮子与场地之间摩擦力不一致，四个驱动电机存在机械差异等原因，使得机器人在加速过程中四个轮子加速不一致从而使机器人的实际位姿与期望位姿之间存在偏差。而且机器人运动速度越大，位姿的偏差也越大。在启用的速度补偿器后，将机器人整体进行闭环控制，通过模糊PD控制实时根据具体的工况对速度进行相应的补偿修正并最终分配到四个轮子上，有利的改善了对轨迹跟随的精度。

参考文献

［1］LUCA C, ALESSANDRO D L, STEFANO I, Trajectory tracking control of a four-wheel differentially driven mobile robot ［C］ //International Conference on Robotics and Automation.Detroit, MI, USA: IEEE,1999: 2632-2638.

［2］ 熊蓉，张翮，褚健，等．四轮全方位移动机器人的建模和最优控制［J］．控制理论与应用，2006，23（1） ：93-98．

［3］ 宋海涛，张国良，王仕成，等．全向移动机器人最短时间控制［J］．电机与控制学报，2008，12（3）：337-342．

［4］ 陈启军，王月娟，陈辉堂．基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较［J］．控制与决策，2003，18（1）：53-57．

［5］ 张泾周，杨伟静，张安祥．模糊自适应PID控制的研究及应用仿真［J］．计算机仿真，2009，26（9）：132-135．

篇7

岁月的年轮碾过一圈又一圈，留下了一切抹不去的印记，记忆的风再一次吹过耳际，我试图磨平一切的悲欢离合，欢声笑语和一路行来得好心情，而它唯一抹不去的是我对你记忆，点点滴滴只求这永远铭记，带着我的思念安然睡去。当我再次想起你的时候，耳边回响起你那私语叮咛，浮现出你那动人的微笑，我的泪水早已滑落，滴落在心中那孤单的小岛上，滴落在每一面平静的小溪里，我的心中荡漾开了涟漪，我千百次地声嘶力竭，呼喊你的名字，在梦的尽头，在灵魂的深处，只求你不要离开我，让我独自一人守在这个空荡荡的小岛上，哭泣……

我只呼唤有一个人能真真切切走进我心里，像一束阳光，照进我的心里某一个阴暗的角落，烘干我心中所有的泪水，我只呼唤有一阵暖风吹来，能为我抹去眼角的泪水，抚慰我内心的寂寞……

是否有那么一首歌能唤醒你沉睡的灵魂，是否你知道有那么一个人值得去为你守候，为你停留……

篇8

岁月荏苒，指间流沙，我亦不在是花季的懵懂，又不在是雨季的无知，青葱岁月飘过的呢喃，青涩已渐行渐远。

前世五百次的回眸，换来今生一次的擦肩而遇，与你相遇，三生有幸，迟来的缘分，便是世世轮回里的注定。殊不知，你奈何桥边的徘徊，终究败在孟婆汤下，与我陌路成殇，在多的擦肩而遇，终抵不过宿命的安排。

一场相遇，一城花开；一场别离，一城花落。我亦懂得，擦肩而过的美丽，便已在彼此宿命的轮回里，埋下红尘梦魇里的一首与你邂逅的婉歌，清脆而悠远，飘荡在那个相思的昨天。别离的无奈，明知未有归期，我却奈何桥边迟迟不肯喝下孟婆汤，只为经年里于你的那一抹馨香，哪怕清清淡淡，终是一缕希望。

整理记忆里散落一地的碎片，终拼不出一副完美的画面。望着渐渐远去的身影，最后消失在双眸的深处，我努力的挣扎，为了那一世，你能感觉到，我那挥之不去苦苦的追寻，痴痴的等待。眼眸里的泪水不停的打转，徘徊在眼角边的那一颗颗泪珠，打破了尘封的记忆，夹杂着我对你深深的思念，划过衣襟，划破沉思，将所有的寄托，伴着跌落声，一直牵挂。

未曾远去的记忆，满是你的倩影，仍停留在我的相思渡口，不曾离去。与你锦瑟年华里的那场风花雪月，悲伤的邂逅，却怎么忘却不了，初识里，你如水的双眸。

一次次回忆，总是一抹抹忧伤，唯有一杯杯浊酒，一回回独自埋醉。借酒消愁，愁更愁，举杯间，触及味觉的那一刻，依旧是对你的那一份执念，不曾淡去，也不曾散去。

篇9

俯仰之间，

已为陈迹，

犹不能不以之兴怀。

——题记

时光荏苒转眼即逝

很快

高中三年的生活就此结束

那些记忆中的美好都已成回忆

此时彼刻

我只能敲打着键盘

用文字诉说一切

袭着一身疲惫

怀揣着过去的天真

用文字维系我的感情绳索

用文字流泻我的记忆长河

用文字充实我的成长相册

那些支离破碎的故事

我用热血一张张拼凑

一桩桩一件件

在我翻阅纸张的指尖滑过

很想留住

却又偏偏流走

时间

抓不住亦不会驻足

蓦然回首

时间在记忆的土地上

留下了深深的脚印

擦不掉抹不去

已是根深蒂固

窗外

细雨如纱

云烟氤氲

为点点思绪

平添了几分灰色的忧郁

或倚窗看雨

或凭栏惜阴

或点墨续章

在记忆里

像泡沫一样

温柔的泡着

泡着

向之所欣

篇10

六年级 杜俊士

有件事在我的记忆中留下了不可磨灭的印记，每每想起这件事，我就有一种说不出的感觉，从心里涌出来。

记得那是我8岁时侯，有一次，我放学回家，家里没人，我便去了奶奶家。奶奶特意为我做了我最爱吃的米饭。当我吃到半碗时，觉得饱了，不愿再吃了，就把饭倒到了院子里。

这时候，爷爷刚刚从农田里干活回来，看到我把饭倒掉了，便对我说“难道你没有学过《悯农》这首诗吗？谁知盘中餐，粒粒皆辛苦。你不知道吗？农民伯伯辛辛苦苦收获来的粮食，你怎么能糟蹋了呢？

爷爷说完这些话，我羞愧万分，对刚才的所作所为感到十分懊悔。