基于几何造型的机器人动态仿真系统

本文利用计算机辅助设计技术,在建立起一个几何造型系统的基础上,对多目的用途机器人及其动态仿真进行了一些研究.系统具有较强的几何造型功能,图形编辑功能,仿真功能和文件管理功能.在动态仿真的同时还可进行机器人末端执行器的轨迹规划,机器人与工作环境及多台机器人配合工作时的干涉性检查,自动绕开障碍物等.在产生动态图形时,采用了制作“幻灯片”的方法,设计了汇编语言程序,保证了具有极好的动态效果.     

基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台设计

机器人足球是人工智能与机器人领域的基础研究课题。实现了基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台,并对其中的关键技术进行了讨论。仿真平台建模简单、直观,使用射线追踪算法很好地实现了世界模型的碰撞检测,对机器人的运动以及控球性能也作了精确的模拟,并实现了多种人机交互功能。三维仿真平台的应用能更好地协助实物机器人足球系统的先期调试,也为实际比赛后的数据分析提供了有利的工具。     

机器人系统的图形仿真

本文中我们按照面向对象的方法定义了一种通用的数据结构，用来描述机器人及其环境；给出了图形消隐算法和碰撞检测算法，实现了机器人的三维动画显示；完成了机器人示教仿真和典型任务仿真的功能。以上功能在单机器人系统和双机器人系统中均得到了实现，并且能奶容易地推广到多机器人系统。我们将根据自己的经验就机器人图形仿真的主要方面作一个较完整的介绍。     

机器人结构参数辨识的两步法及其仿真

实际机器人模型同控制器中机器人模型之间的偏差影响了机器人的精度,可用标定方法校正此偏差。传统的单点标定方法,能简化标定操作但仍需测量设备,不利于现场标定。改进了单点标定方法,提出了一种现场应用中无需测量设备的单点两步标定新方法,即先标定出机器人结构参数对某一长度参数的相对值和关节码盘初始安装偏差,基于两点距离模型标定出此长度参数,得到所有的机器人实际结构参数。基于机械分析仿真平台—InteMech,设计了一套仿真试验方法,并给出了一个仿真实例。仿真试验表明该方法完全适合于机器人标定。标定模型基于D-H参数建模,通用性强,可扩展到多自由度机器人的标定。     

集成任务级与运动级协调的多机器人仿真系统

仿真验证是检验多机器人协调策略与算法的重要一环.为满足多种策略、算法验证的需求,研发多机器人仿真系统是必要的.为此,开发了一个集成任务级与运动级协调的多机器人仿真系统ColonySin,融入了基于合同网的任务分配和基于有限状态机的任务建模机制,为用户提供简单快捷的任务建模和分配接口.该仿真系统人机界面友好,独立于用户算法设计,能够实现多算法多任务验证功能.仿真系统的功能通过仿真实验进行了验证.     

基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究

介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法,利用Matlab软件强大的数值运算功能,将系统模型用Matlab语言编写成M-Function(或S-Function)文件,通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中,可以充分发挥Simulink模块实时的动态仿真功能,简化仿真模型的设计,修改和调整。基于M-Function建立机器人系统模型的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模,SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象仿真模型时,简单可靠。     

基于Internet机器人视觉伺服系统仿真实现

为利用视觉伺服技术实现机器人的网络遥操作,基于所给出的仿真模型,在Robotics Toolbox for Matlab工具箱的基础上,通过Matlab数据引擎技术,实现了基于Internet机器人视觉伺服系统的仿真。为增强系统的实时性,仿真中采用了数据的同步收发和时延缓冲策略。通过给出图像特征点的方式,操作者能够利用Internet实现对虚拟的Puma560机器人进行实时遥操作。     

6-PUS/UPU并联机器人动力学建模及仿真

对提出的一种新型6-PUS/UPU 5自由度并联机器人进行了动力学建模与仿真研究。首先利用凯恩方法对并联机器人进行动力学分析,然后Pro/E软件对并联机器人进行了建模,最后利用Adams系统仿真软件对并联机器人进行了运动学和动力学仿真,并对凯恩动力学模型算出的驱动力与Adams仿真测出的驱动力进行比较,比较结果表明实体模型和动力学模型的准确性,并为优化动力学模型参数提供了有效的方法。     

独轮车机器人的动力学建模与非线性控制

为了实现对于独轮车机器人非线性系统的姿态控制.以独轮车机器人车体的俯仰角度、横滚角度和航向角度作为广义坐标,基于拉格朗日定理提出了一种独轮车机器人的非线性动力学模型.并使用MIMO仿射非线性系统描述了该动力学模型.基于MIMO仿射非线性系统的精确线性化理论设计了独轮车机器人的控制算法,实现了对于输入的解耦.基于该动力学模型和控制算法搭建了仿真系统,仿真结果验证了动力学模型的正确性和反馈线性化控制算法的有效性.     

仿生水下机器人运动仿真技术研究

以哈尔滨工程大学仿生水下机器人“仿生-Ⅰ”为研究对象,建立了其运动仿真模型。采用水下机器人六自由度空间运动模型,对仿生水下机器人与传统水下机器人区别较大的推进系统、操纵系统以及附加质量的变化等进行了阐述。利用该模型进行的运动仿真结果和“仿生-Ⅰ”水池试验吻合的较好,表明该仿真模型是符合实际的。本研究也为仿生水下机器人运动控制研究提供了平台,对今后的工作有较大的现实意义。     

基于径向基函数网络的强化学习在机器人足球中的研究

与监督学习从范例中学习的方式不同，强化学习不需要先验知识，而是具有从经验中学习的能力，将强化学习应用在大状态空间中，必须应用函数逼近的方法，如使用径向基函数网络建立输入和输出的映射关系。本文对基于径向基函数网络的强化学习在机器人足球这样的动态的多智能体环境中的应用进行了研究。实验结果证明了研究方法的可行性。     

基于立体视觉的虚拟机械臂平面定位研究

结合星球探测的应用背景,对漫游车的工作方式进行了研究,针对车载机械臂开发了一套基于立体视觉的机械臂平面定位仿真系统。该系统依靠虚拟现实技术,通过虚拟机械臂对三维重建得到的平整物体表面的定位仿真得到机械臂的各关节参数,以此指导真实机械臂的运动。论述了基于立体视觉的机械臂定位机理和基于OpenGL的虚拟机械臂的实现过程。采用VC＋＋构建了仿真实验平台,进行了定位实验,获得了较高的定位精度。     

仿青蛙跳跃机器人运动学研究

提出了仿青蛙跳跃机器人机构模型及运动学研究的方法。基于对青蛙运动的研究,提出了仿青蛙机器人单侧跳跃机构的分析模型,采用D-H法,建立了机器人起跳与腾空两个阶段,其前肢和后肢的运动学方程,进行了正、逆运动学研究。分析机器人四肢的运动空间,并通过实例计算,验证了研究结果和生物学实测结果相一致,从而证明了这一仿生跳跃机构模型的可行性和仿生机构运动研究方法的有效性。得出的结论将为仿青蛙跳跃机器人的设计及控制提供理论基础。     

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。     

机器人轨迹跟踪连续预测控制

针对能够描述机械手动态特性的一类特殊仿射非线性系统 ,提出了一种非线性连续预测控制器。其预测模型通过对系统状态泰勒级数展开并做适当的截尾处理获得。此外 ,证明了非线性连续预测控制器的渐近跟踪特性 ,并给出了一种改进的预测控制方案。将非线性连续预测控制器应用于二自由度机械手轨迹跟踪控制。仿真结果证明了该控制器的有效性     

基于阻抗和虚拟模型的四足机器人控制方法

为提高四足机器人的运动稳定性,提出基于阻抗和虚拟模型的控制方法。采用基于力的阻抗控制方法进行腿部摆动相的控制,实现摆动相较为精准的轨迹跟踪以及腿部的柔顺控制;采用虚拟模型控制方法进行支撑相的控制,实现对机器人机身姿态的控制,实现了四足机器人的稳定行走。结合横向跨步策略以及虚拟模型的偏航角控制策略,提出机器人抗侧向冲击控制方法,保证了四足机器人受侧向冲击后能够保持平衡并恢复运动状态。仿真结果验证了所提出的控制方法的有效性。     

虚拟现实技术在机器人臂/灵巧手遥操作中的应用

将虚拟现实技术应用机器人臂/灵巧手遥操作系统中,完成了环境建模、人-机接口、精确的图形碰撞检测和抓握稳定性分析,并实现了对虚拟环境中模型的实时误差校正。利用该虚拟现实系统,结合视觉反馈和力反馈,完成了按按钮、拉抽屉、抓握灯泡等遥操作任务。     

基于神经网络的机械臂分散自适应跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的基于神经网络的分散自适应轨迹跟踪控制方法。将机械臂的轨迹跟踪控制系统考虑为由多个非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计。在对每一子系统设计控制器时,采用直接反馈线性化,利用控制器构建伪线性系统,并引入神经网络自适应环节消除干扰、关联及逼近误差,从而使所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度,且算法简单,易于实现。仿真表明,该算法能保证较高的跟踪效果。     

基于OpenGL的机器人虚拟漫游系统开发

基于OpenGL图形库具有的强大三维渲染能力，开发了一个机器人虚拟漫游环境，提出了一种基于PC的机器人虚拟漫游框架，重点描述了建立三维场景及漫游系统中观察者与机器人的位置控制方法，实现了观察者与机器人的三种不同相对运动状态。实验结果表明，该系统取得了良好的仿真效果。