基于模糊推理的机器人混合控制补偿方法

提出了一种基于模糊推理的机器人混合控制补偿方法。该方法用于复杂环境装配操作的混合控制后，提高了混合控制的精度。插孔实验表明，用该方法可以有效地消除环境干扰产生的振动。     

基于视觉与超声技术机器人自动识别抓取系统

提出了满足机器人装配作业中对工件进行可靠识别与抓取的信号处理技术及检测方法,对痛准确描述物体形状的特征提取方法进行了研究,设计了一种基于视觉与超声技术的机器人自动识别与抓取系统的结构,并在机器人装配作业平台上进行了物体识别与抓取的实验研究。     

机器人远中心柔顺手腕的参数优化

在机器人准静态插销入孔装配作业过程和柔顺装置刚度矩阵分析基础上，提出层叠型弹性元件被动柔顺手腕的优化设计方法，此方法把优化过程分为性能参数优化和结构和参数优化两步，并使用非线混合离散变量算法，实际算例证明此法灵活有效。     

新型机器人化制造装备设计研究及建造

为利用现有资源开发新型制造装备、扩大企业制造能力 ,提高制造企业效益 ,针对机电产品制造业存在大量压力配合插入装配作业 ,研究开发了一种新型机器人化加工中心。同时阐述了压力配合插入装配作业的要求 ,讨论了加工中心和机器人功能和结构的同异 ,介绍了在机器人化加工中心上实现压力配合插入作业的特点及样机构造。经实验证明 ,已开发的样机可以有效地完成压力配合插入和螺钉装配作业 ,扩展了现有加工中心的应用范围     

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。     

具有力觉临场感主从机器人在遥装配作业中的应用

通过建立一套具有力觉临场感的主从机器人系统。研究了非确定性环境下借助临场感技术实现遥操作的控制理论和设计方法。遥装配作业实验结果表明了控制方案的可行性。     

2-RRC-SPS并联机器人工作空间的研究

提出了一种并联机器人工作空间分析的解析方法,该方法以曲面分析为基础,结合并联机器人的运动特性,得到了并联机器人工作空间边界曲面的方程.以2-RRC-SPS并联机器人为例,分析计算了其工作空间.在此基础上,描绘出了并联机器人工作空间边界曲面及截面视图.分析结果表明2-RRC-SPS并联机器人的理论工作空间是一个不规则的实心球体,该机构具有几何形状规则的作业空间,是一种较为理想的能实现三维移动操作的并联机构选型,获得的结果可应用于该并联机构的设计之中.     

机器人装配作业位置调整技术

介绍了装配作业中机器人位置调整的几种常见方法；提出采用外部传感器的主动适从位置调整方法与柔性装置的被动适从位置调整方法的有机结合将是一种很有前途的调整方法。     

基于规则嵌入赋色Petri网模型的柔性装配系统仿真

针对柔性装配系统复杂的并行作业特点，提出了规则嵌入赋色Petri(RCP)网模型．给出RCP的定义，利用面向对象的语言实现了网的静态描述以及动态运行，在此基础上得到了相关的系统参数，柔性仿真系统以模块化结构实现．以上海科技馆的机器人柔性装配系统为例，给出了它的RCP仿真模型，求出了某作业初始序列下的系统参数，并得到了该作业的最短完成时间的优化序列．     

机器人装配过程任务级控制的同步Petri网方法

采用同步Petri网对机器人销孔装配过程进行建模,研究了任务级上装配状态变迁路径的评价方法及优化算法。由于装配作业存在零件定位、工件运动和传感信息等诸多不确定性和突发事件,使得预先编制的装配作业程序容易发生故障,通过对装配状态变迁过程中的力／位姿信息进行分析,可以建立销孔装配过程的同步Petri网模型,并实时产生优化的装配状态变迁变列。所提出的任务级控制方法可用于指导产生具体的装配状态变迁的速度指令,并可在错误的装配状态发生时收敛到最终装配状态,销孔装配试验证明了该方法的正确性。     

观测器在机器人抑振控制中的应用

分析机器人约束运动中外界干扰引起的振动问题，并用观测器构成状态反馈最优控制系统。该系统用于一个三自由度的机器人插孔实验表明，引入观测器以后，基本上消除了插入过程的振动现象。     

基于改进的DDPG算法的蛇形机器人路径规划方法

针对蛇形机器人执行路径规划任务时,面对复杂环境传统强化学习算法出现的训练速度慢、容易陷入死区导致收敛速度慢等问题,提出了一种改进的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法。首先,在策略-价值(actor-critic)网络中引入多层长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型,使其控制经验池中信息的记忆和遗忘程度;其次,通过最优化特征参数将CPG(central pattern generators)网络融入强化学习模型,并设计新型网络状态空间和奖励函数;最后,将改进算法与传统算法分别部署在Webots环境中进行仿真实验。结果表明,相比于传统算法,改进算法整体训练时间平均降低了15%,到达目标点迭代次数平均降低了22%,减少了行驶过程中陷入死区的次数,收敛速度也有明显的提升。因此所提算法可以有效地引导蛇形机器人躲避障碍物,为其在复杂环境下执行路径规划任务提供了新的思路。     

时延力觉临场感遥操作机器人系统预测控制研究

通讯时延是造成力觉临场感遥操作机器人系统不稳定和操作性能下降的关键因素 ,针对时延问题 ,提出了一种适用于时延力觉临场感遥操作机器人系统的广义预测控制方法 ,该方法通过预测控制器产成实时的预测力反馈以消除时延的影响 .此外 ,为使该方法应用于遥操作机器人未知环境作业 ,本文采用AUDI辨识算法对环境模型进行辨识 .构造实验系统 ,通过实验验证了该方法的有效性 .     

机器人多指手的位置一力混合控制

分析了一类机器人多指手的动力学模型的特点,针对这类机器人多指手在运动和抓握２个过程中动力学特性有根大差异的特点,提出了１种切实可行的位置─力混合控制方案,并成功的应用于北京科技大学双拇指手控制系统。     

多连杆机械臂加速度层最小运动规划和控制策略

为实现多连杆机械臂在加速度层最小运动规划和控制,提出了一个基于最小加速度范数的运动控制策略.该方案通过二次规划的描述,考虑机械臂的关节角、关节速度和关节加速度极限约束,在运动控制过程中规避了机械臂的物理极限.为高效地控制机械臂运动,提出计算复杂度较低的迭代控制算法.六连杆机械臂仿真实验结果验证了最小加速度方案及其迭代控制算法的有效性.     

基于智能预测的力/位混合控制方法

针对机器人在形状未知接触环境表面上进行柔顺力控制问题,在传统的力/位混合控制模型中采用一种智能预测算法,此算法通过三种预测因子预测并调整未来采样时刻的力/位混合控制模型中的期望轨迹,并考虑环境曲率和刚度变化的特点.为了验证预测算法的有效性,构建了开放式的机器人力控制系统,在不同期望力、不同跟踪速度下对非规则受限表面进行了力控制实验研究,分析了受限系统中未知环境参数对接触力的影响.实验结果证明该方法对未知接触环境的变化具有较强的适应能力.在实验条件下,稳定状态下的力控制误差可以控制在3%之内.     

基于Clipper的3-TPS混联机器人运动轨迹控制

针对3-TPS混联机器人的空间运动性能要求及自身的结构特点,提出了一种基于Clipper的3-TPS混联机器人开放式数控系统.为了解决该机器人的运动摆头与回转工作台间角度的耦合及由工作台运动造成的工具编程点位置的变化等关键问题,建立了混联机器人运动学位置逆解数学模型.在构建基于Clipper的3-TPS混联机器人数控系统硬件平台基础上,将该机器人的运动学逆解数学模型转换为位置运动控制算法,并在球面上进行了螺旋轨迹实验验证.空间运动轨迹的理论与实验分析结果表明:所设计的数控系统能满足3-TPS混联机器人的控制要求,其运动模型及控制算法正确、可行.     

一种新的力—位混控机器人工作任务描述方法

影响力－位置混合控制和机器人人工业应用的主要障碍之一,在于其工作任务的描述复杂,对使用人员的要求比较高,本文提出了一种新的工作任务描述方法,该方法建立在机器人的微运动描述之上,使描述工作由获得控制参数变成分析微运动组成,大大降低了任务描述难度,可使操作者较方便地描述机器人的工作任务。     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。