基于视觉引导的Baxter机器人运动控制研究

高速和高精度的传统工业机器人已经广泛应用于制造业,但是传统工业机器人只能工作在结构化及封闭的环境中,从而限制了其应用领域。能够跟人协作互动、本质安全的智能协作机器人突破了传统工业机器人的环境限制,具有广阔应用前景。采用最新的智能协作机器人Baxter作为平台,介绍了双臂智能协作机器人Baxter的系统组成,分析了机器人操作系统(robot operating system,ROS)的通信机制,设计了基于视觉引导的智能协作机器人运动控制软件。机器人控制软件由视觉定位软件模块和手臂引导抓取软件模块组成,通过ROS的消息主题机制及ROS服务器来实现机器人手臂运动控制。实验结果证明,设计的控制软件能够准确控制Baxter机器人识别和抓取目标物体。     

双重驱动平面并联机器人的振动控制

为了实现柔性机器人的高速高精度控制,抑制高速运动中的残余振动,提出一种新颖的柔性机器人机构,并基于双重驱动的思想研究了其振动抑制问题。以直线伺服电机作为机器人的主驱动源,实现高速精密点位控制,并采用脉冲整形技术减小末端残余振动;以压电陶瓷作为从驱动源,采用闭环反馈控制策略抑制末端残余振动。实验结果表明:采用输入指令整形减振技术和压电陶瓷相结合的抑振策略,系统稳定时间缩短80%以上,双重驱动的抑振策略实现了高速高精度的运动控制。     

物联网机器人系统研究进展

物联网机器人系统是物联网技术与服务机器人技术的交叉领域,是物联网与服务机器人领域的研究热点。在分析物联网技术与机器人技术结合必然性及优越性的基础上,本文阐述了构建物联网机器人系统的指导思想和研究现状,重点介绍了网络机器人系统、普适机器人系统、智能空间机器人系统等分支系统的研究进展。最后,剖析了当前物联网机器人系统研究中存在的问题和难点,为进一步研究指明了方向。     

四轴码垛机器人的机构设计及运动分析

针对物流自动化对高速码垛的需求,基于平衡吊原理设计了一种四轴码垛机器人,并对机器人臂部进行了运动学分析,得到了连杆机构参数优化关系式。该机器人在满负载运动下,垂直方向运动600 mm,水平方向运动1600 mm,腰部旋转60°时,工作能力可达800回/小时,重复定位精度可达±0.35 mm。实验结果证明,机器人能够满足物流自动化的需求。     

机器人并行实时采集系统的设计与实现

针对具有被动关节的机器人系统,采用并行处理技术,设计实现了高速实时数据采集系统,该系统可以完成机器人系统的数据采集、数据处理、数据存储、图形显示和交互式控制等功能.实验结果证明本采集系统满足了机器人实时控制的需要,有利于机器人完成高精度操作任务.     

基于串级变结构神经网络的机器人补偿控制

针对机器人动力学的非线性、强耦合、时变特点，为了高速、高精度地控制机器人，提出了基于神经网络的机器人智能控制策略     

基于MEGA64单片机的智能搬运机器人设计

本文介绍了一种基于AVRMEGA64单片机的智能搬运机器人,设计了硬件和软件。经过测试,机器人在无人控制的情况下能智能避障和搬运铁片。     

基于TRIZ理论的搬运机器人优化设计

为解决当前物流行业普遍存在的劳动力大且费工费时等问题,研制了一种混联式搬运机器人,基于TRIZ理论,并结合系统功能分析、因果轴分析对机器人进行优化设计。     

基于物联网技术的机器人智能物流系统研究

首先研究了物联网技术,其集中式解决方案的任务是保持通信网络结构的完整性,在各个站点之间进行物资运输,促进机器人在各个装载站点之间的公平分配。然后分析了一种基于地图和空间技术的SLAM技术,有效满足了智能物流的发展需求。最后使用分布式异构哈希表的自适应来分发任务和进行本地化通信,并提出了一种利用分布式算法来规划机器人执行物流任务的方法。实验结果表明该方法能较好地实现智能物流系统的实际应用。     

下肢外骨骼机器人控制策略分析与展望

针对医疗康复领域,下肢外骨骼机器人控制策略决定了机器人在运行过程中的安全性、稳定性和快速性,从基于模型的控制策略和受生物启发控制策略两方面简述了下肢外骨骼机器人控制策略研究现状,特别对基于行为的机器人控制和中央模式发生器(central pattern generator,CPG)生物控制作了重点介绍。最后分析了下肢外骨骼机器人控制策略研究趋势并提出基于本体感受的反应式行为控制的智能行为技术。     

并联Delta机器人及其轨迹规划方法研究

并联Delta机器人具有定位精准、刚度高、可操作性好、结构紧凑等优点,被广泛应用于航空、航天、海底作业、微机电系统和辅助医疗等方面。从Delta机器人发展至今,解决智能自动生产线上的大批量或小批量柔性制造中的高速、高精度轨迹跟踪等拾放作业任务难题,是该领域研究的重点和难点。本文对国内外并联Delta机器人轨迹规划研究发展进行了回顾,重点阐述了并联Delta机器人拾放操作轨迹规划研究现状。针对并联Delta机器人的发展趋势进行了相关展望,以期为并联Delta机器人轨迹规划领域相关研究学者提供参考。     

基于行为智能体的移动机器人系统

对智能体及多智能体系统的研究是当今人工智能领域的一个热点问题,如何把智能体的理论应用到机器人的控制中去也是一个非常值得研究的方向.目前,由于基于行为的控制结构,特别是SA结构,在实际控制中具有较快反应力而显得比传统方法更具智能,因而成为移动机器人控制研究关注的焦点.针对移动机器人在有障碍约束的非结构化环境中进行探障并实现避障任务这个问题,设计并建立了一个多自主机器人系统实验平台,实现了一个基于行为多智能体的移动机器人系统.     

基于行为智能体的移动机器人系统

对智能体及多智能体系统的研究是当今人工智能领域的一个热点问题,如何把智能体的理论应用到机器人的控制中去也是一个非常值得研究的方向。目前,由于基于行为的控制结构,特别是SA结构,在实际控制中具有较快反应力而显得比传统方法更具智能,因而成为移动机器人控制研究关注的焦点。针对移动机器人在有障碍约束的非结构化环境中进行探障并实现避障任务这个问题,设计并建立了一个多自主机器人系统实验平台,实现了一个基于行为多智能体的移动机器人系统。     

基于DSP的直流电机控制系统

介绍了基于TMS320LF2407A的直流驱动的控制系统及其在下肢康复机器人重心控制中的应用，给出基本的硬件结构框网以及控制算法设计．通过速度与位置的双闭环数字PI算法结合DSP的优越性能达到高精度、高可靠性的控制目的，实现了康复机器人的重心控制．     

基于VC++与PMAC的机器人控制软件的开发

以IPC+DSP作为六自由度工业机器人的控制器,设计了一种基于可编程多轴控制器PMAC(ProgrammableMulti-Axis Controller)的开放式机器人控制系统.采用Visual C++编制控制程序,将机器人系统中管理、控制功能的实现分为若干个模块,负责底层伺服驱动的函数利用PMAC运动语言编写,可直接调用.整个控制软件能完成数据及运动状态显示、伺服驱动、机器人路径规划及定位等任务.实践证明该机器人控制系统运行平稳.     

动态家庭环境智能空间服务机器人全息建图方法

 针对家庭服务机器人工作的复杂动态环境,结合智能空间和机器人二者优势,提出了一种融合环境及其中目标资源分布的家庭智能空间全息地图构建方法。基于Rao-Blackwellized粒子滤波思想,根据建图初期机器人及其感知的全局空间特征点位置完成智能空间传感器网络节点的位姿参数标定,利用已标定传感器网络的观测值和机器人控制量进行机器人位姿估计,同时根据机器人位姿及其观测值进行全息建图。针对建图过程中及建图后的环境和目标变动,设计了基于智能空间监测的全息地图动态更新策略。实验表明,智能空间传感器网络有效地解决了建图中的动态数据关联问题,由其辅助的机器人定位和建图精度明显提高。     

工业机器人产业专利竞争态势

随着工业机器人应用领域的不断扩大以及现代工业的快速发展,人们对工业机器人性能的要求越来越高,以期进一步提高生产效率和产品质量,因此高速、高精度、智能和模块化成为目前工业机器人发展的主要趋势。近年来全球工业机器人相关专利申请数量持续快速增长。该文基于汤森路透公司的Derwent Innovation Index数据库,利用TDA、Excel等分析工具,对全球工业机器人相关专利进行了分析,揭示了全球工业机器人相关专利技术的研发和竞争态势。     

挖掘机器人工作轨迹跟踪智能控制

针对挖掘机器人工作装置及其液压驱动系统模型非线性强的特点，研制出一个基于知识的、多模式综合的轨迹跟踪控制系统。该系统具有“砰－砰控制”、维持控制、非线性死区补偿控制和模糊PID参数自适应控制等模式。根据工作轨迹跟踪误差和误差变化率的反馈，系统会基于知识，智能地选用或换用合适的控制模式，实现平稳和高精度的轨迹跟踪控制。为了提高液压执行器的性能，采用负荷传感负流量控制策略提高先导电液比例阀的操作性能，并结合液压泵的交叉功率传感控制减少液压能耗。     

基于DSP的大功率多轴控制系统

针对一般特种机器人的功能特性和作业特点,建立了基于TMS320F2812和高电流PN半桥驱动芯片BTS7960的大功率多轴控制系统,并对控制系统的驱动电路、电流采样电路、位置检测模块、CAN总线通信电路等进行了分模块设计.设计过程中充分利用TMS320F2812的片上资源,提高了机器人控制系统的稳定性和可靠性,减少了控制系统的体积和功耗.在机器人控制系统软件设计方面,利用C语言完成了主程序及相关中断子程序的编写.通过相应的电机控制实验,对DSP(digital signal processor)大功率多轴控制器进行了功能测试.测试结果表明,该系统性能可靠、集成度高,能够很好地满足一般特种机器人的控制要求.     

基底神经节的尖峰神经元网络模型及其在机器人中的应用

为提高机器人智能,建立了基底神经节行为选择的尖峰神经元网络模型,并通过仿真实验验证了其选择性能。将该行为选择模型嵌入基于行为的机器人控制体系结构中,并用来控制实际机器人。实验结果证实了在基底神经节行为选择模块的作用下,机器人能够选择执行正确的行为。