机器人系统计算机辅助示教仿真平台研究

首先提出了机器人计算机辅助试教系统的基本组成，接着探讨了Polyline型和Spline型两种轨迹的轨迹规划方法，并进一步讨论了末端件空间位姿矩阵的计算方法；给出了机器人关节运动量计算模型；最后列出了一个应用实例。     

机器人通过奇异位形的运动学分析及仿真

研究了一种分析机器人奇异位形的新型控制方法。该方法使用线几何理论分析机器人线性相关的关节轴线矢量,从而识别机器人奇异方向和奇异关节轴,并将线性相关矢量对应的Jacobian矩阵进行列删除;使用反螺旋理论区分工作空间的可行运动和不可行运动,将不可行运动对应的Jacobian矩阵的行进行删除。当机器人失去一个自由度时,相应满秩Jacobian矩阵由66简化为55,使机器人在奇异位形处仍能获得精确解。通过对PUMA机器人仿真研究,结果表明了该方法的有效行。     

6-3-3并联机构部分工作空间奇异性分析与仿真

建立了6自由度6-3-3并联机构的运动学逆解模型,给出了该机构奇异性判别矩阵。基于其运动学逆解和奇异性判别矩阵行列式数值是否为零,提出了对该机构部分工作空间进行奇异性仿真的方法并使用MATLAB语言开发了该机构部分工作空间奇异性仿真程序。最后给出了四个算例。研究为该并联机构的轨迹规划提供了技术基础。     

空间柔性双臂机器人系统建模、控制与仿真研究

空间柔性多臂机器人系统是高度非线性，强耦合的动力学系统，其动力学的研究是比较复杂和困难的问题．本文针对极为复杂的空间柔性双臂机器人系统，建立了其系统动力学模型，利用逆动力学控制算法对该动力学模型实现了轨迹跟踪控制，仿真结果表明该方法具有较好的控制效果，分析了在仿真过程中出现的有关数值算法的问题．     

自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制

讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对自由漂浮双臂空间机器人进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人系统所有惯性参数均未知的情况,设计了自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,所以更适于实时、在线应用.系统数值仿真证实了该控制方案的有效性.     

一种无特征分解的快速子空间DOA算法

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能,但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解,因而计算量比较大。为了降低计算复杂度,提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间,从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明,该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。     

基于高斯混合过程的空间机器人任务空间预测控制方法

针对空间机器人的精准操控需求和任务空间控制问题，提出了一种基于高斯混合过程的模型预测控制方法。在建立的空间机器人标称模型基础上，考虑实际工作过程中由于关节摩擦、参数测量误差导致的建模误差，利用高斯混合过程对标称模型的不确定性进行精确、高效的分析和修正。其次，基于修正后的模型提出了非线性模型预测控制方法，在考虑实际物理约束，如关节限位、输入饱和等的情况下，实现了空间机器人基座和机械臂末端位姿对期望轨迹的直接精准跟踪。最后，考虑航天器在轨操控中的推力器冗余配置问题，设计了推力分配方案，并通过仿真结果校验了所设计控制方法的有效性。     

跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制

从受完整约束和非完整约束的腾空相到仅受完整约束的站立相,利用空间浮动基,分阶段建立了类人机器人非规则运动-跳跃运动通用动力学模型;基于Lynapunov方法设计自适应率,研究了跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制,保证跟踪收敛和闭环系统的渐进稳定。仿真研究表明,跳跃机器人通用动力学模型为空间机器人建模提供参考;模糊自适应与计算力矩混杂模型轨迹跟踪控制改善了系统自适应性,丰富了非规则运动的姿态控制和稳定性分析方法。     

基于流体动力学的实时角色动画运动特效

在快速的角色动画中,运动模糊技术经常用于产生梦幻般的人物运动效果,从而渲染设计者想要表达的气氛。长期以来,人们常用硬件或软件方法,仅通过简单的图像融合手段实现运动模糊。为了提供高标准的运动特效,基于全局光照的几何方法变得日渐亟需。但是,这样的计算开销对于实时渲染来说往往难以承受。在此,笔者提出了一种新的用于实时运动特效的几何技术。该方法还能结合流体动力学技术,构建一些沿着运动轨迹体而生成的特殊效果。为了避免每帧重复计算,以及为了突破轨迹生成的数据量限制,首先分解运动轨迹,然后引入多步几何渲染技术,实现几何模型的实例化,从而达到重复利用几何资源的目的。在渲染流程中,为了使该方法可以灵活地运用于各种流体效果之中,轨迹追踪的步骤和流体解析的过程是设计成独立的。由于该算法是建立在GPU几何着色的并行环境下,当达到影片质量级别的渲染效果时,它依然能够保证极高的计算效率,最终实现包括运动模糊等特效在内的场景实时渲染。     

机器人关节变量的多微机并行算法

本文对机器人控制器运动学求逆运动学关节角的运算进行了并行算法研究,并在共享存储器结构的三台及四台Z80-Ⅱ型单板机构成的多机系统上实现了这一算法。这一研究目的是为了分析在机器人控制器的大量计算中如何提高运算速度及并行效率。实验表明该方法对解机器人某些问题是可行的,采用本算法无论在速度还是在效率上都较其它算法占优势。     

助餐机器人轨迹规划研究

在真人使用一种助餐机器人样机进餐时餐勺位姿参数变化的基础上,用三次样条插值和三次多项式插值对机器人助餐全过程进行了轨迹规划。仿真证明规划的关节曲线光滑连续,保证机器人末端餐勺运动平稳、人性化,为机器人控制系统研究打下一定基础。     

一种求支持向量机光滑函数的新方法

光滑函数在支持向量机中起着重要作用.用插值函数的方法曾导出了一个求光滑函数的递推公式,然而,用该递推公式求光滑函数还很繁琐.针对该问题,用积分的方法得到了求多项式光滑函数的一个新递推公式.算例表明,用新递推公式求光滑函数比原递推公式简单得多,为研究支持向量机的光滑函数提供了一种新方法.     

基于VRML和目标航迹的视景仿真方法

基于VRML技术建立了虚拟目标和场景的可视化模型;采用三次样条插值方法对输入航迹进行了平滑和可飞性检验,并计算出了相应的姿态数据;利用虚拟现实工具箱提供的Matlab接口驱动虚拟目标进行六自由度运动,同时控制模拟CCD进行实时跟踪,完成了对飞行过程的视景仿真。实验表明,该方法不仅得到了实用的航迹和姿态数据,而且直观生动的描述了飞行过程,为相关理论研究奠定了良好的基础。     

运动目标位置的合成

研究由脱靶量和经纬仪位置获得和预测运动目标位置的方法。提出利用解方程组确定插值多项式系数的方法。与Lagrange插值多项式相比 ,使用这种方法得到的多项式在形式上更加简单。利用插值多项式 ,根据非整数倍周期时的偏差量 ,给出偏差量在整数倍周期时的带有延时作为参数的表示式。利用这一表示式 ,在目标作匀加速运动的前提下提出了延时的辨识方法 ,从而解决了目标位置合成中的难题。     

Time-optimal interpolation for CNC machining along curved tool pathes with confined chord error

In this paper, two new interpolation algorithms lot CNC machining along curve~l tom pathes are proposed： a time-optimal interpolation algorithm under chord error, feedrate, and tangential acceleration bounds, and a greedy interpolation algorithm under the chord error and tangential jerk bounds. The key idea is to reduce the chord error bound to a centripetal acceleration bound which leads to a velocity limit curve, called the chord error velocity limit curve. Then, the velocity planning is to find the proper velocity curve governed by the acceleration or jerk bounds ＇~under＂ the chord error velocity limit curve. For two types of simple tool pathes, explicit formulas for the velocity curve are given and the methods are implemented in commercial CNC controllers.     

一种3自由度移动机器人的跟踪新策略

在证明了3自由度移动机器人系统具有可逆性的前提下，利用神经网络α-阶积分逆系统线性化解耦能力，将严重非线性及耦合的3自由度移动机器人系统解耦成3个SISO(single input—single output)的子系统，采用线性控制理论设计了路径跟踪控制器，实现了位置和方位的独立跟踪，同时提高了控制算法的实时性。最后通过路径跟踪仿真实例验证了算法的可行性和有效性。     

Resultant elimination via implicit equation interpolation

It is well known that resultant elimination is an effective method of solving multivariate polynomial equations. In this paper, instead of computing the target resultants via variable by variable elimination, the authors combine multivariate implicit equation interpolation and multivariate resultant elimination to compute the reduced resultants, in which the technique of multivariate implicit equation interpolation is achieved by some high probability algorithms on multivariate polynomial interpolation and univariate rational function interpolation. As an application of resultant elimination, the authors illustrate the proposed algorithm on three well-known unsolved combinatorial geometric optimization problems. The experiments show that the proposed approach of resultant elimination is more efficient than some existing resultant elimination methods on these difficult problems.     

改进的机器人神经网络变结构混合控制

针对不确定性机器人的轨迹跟踪控制问题,提出了一种神经网络前馈补偿加变结构的混合控制器。通过引入广义误差的立方项补偿以提高系统的动态性能,不但保证了全局的渐近稳定,而且加快了误差的收敛速度。对闭环系统稳定性进行了证明。以二自由度刚性机器人为例进行了仿真研究,结果证明了该方案的有效性。     

Obtaining exact interpolation multivariate polynomial by approximation

In some fields such as Mathematics Mechanization, automated reasoning and Trustworthy Computing, etc., exact results are needed. Symbolic computations are used to obtain the exact results. Symbolic computations are of high complexity. In order to improve the situation, exact interpolating methods are often proposed for the exact results and approximate interpolating methods for the approximate ones. In this paper, the authors study how to obtain exact interpolation polynomial with rational coefficients by approximate interpolating methods.     

基于多区间参数修正的角速率姿态算法

姿态解算是惯性导航过程中的核心环节。针对惯组输出为角速率的情况, 参考单子样姿态算法的思路, 在角速度多项式拟合过程中利用前周期的部分角速率子样信息, 通过对多个不同拟合区间的角速度多项式积分来提取并修正对应采样周期的角增量信息, 进而利用角速率信息和多次修正后的角增量信息构造圆锥误差补偿结构。仿真结果表明, 新算法不仅可以提高姿态的解算频率, 且在一定圆锥频率范围内, 相较于传统算法的计算精度提高2~3个数量级。