基于一种碰撞检测算法的液压机械臂柔顺性分析

为了提高液压机械臂的人机物理接触安全性,本文提出一种基于碰撞检测算法的柔顺性评价方法,首先设计了一种动量偏差观测器用于在无外加传感器的条件下间接获取碰撞力,然后借助机械臂碰撞仿真系统对动量偏差观测器的有效性进行验证,最后建立了外力矩观测值与机械臂柔顺性相关参数的多元非线性回归模型。结果表明,通过动量偏差观测器能够准确观测机械臂碰撞力的变化情况,且外力矩观测值与机械臂柔顺性相关参数之间存在明显的函数拟合关系,利用其可对液压机械臂柔顺性进行有效评价。     

轻型柔顺机械臂结构设计与控制

为了使机械臂具有较好的位置跟随性和人机交互时的安全性,设计了一款3DOF的轻型柔顺机械臂.采用碳纤维材料实现轻量化,设计了串联弹性驱动器(SEA)实现机械臂结构的柔顺性.建立了3DOF轻型柔顺机械臂的运动学和动力学模型,并求解了工作空间;设计机械臂的位置控制实验,通过MTI位姿传感器来获取机械臂末端位姿,提出了MTI位置误差修正的方法.实验表明:当机械臂处于自由状态时,通过对比机械臂各关节和MTI末端位置的跟随性能,得知1,2,3各关节的位置跟随误差分别为7%,5%,2%,末端X,Y,Z3个方向的最大位置误差分别为19.25%,14.43%,6.4%,证明该机械臂末端具有较好的位置跟随性.     

基于导航势函数法的六自由度机械臂避障路径规划

以MOTOMAN MH6型机械臂为研究对象,运用导航势函数法对机械臂的无碰撞路径规划展开研究. 根据机械臂的几何特点对机械臂进行简化,并结合球型包络算法分析了障碍物与机械臂碰撞的临界条件,计算出机械臂运动的自由空间. 导航势函数法有效解决了传统人工势场法的"局部极小值陷阱"问题,由于预先消除了目标点以外的极小值,机械臂能够顺利到达目标点. 通过数值仿真,解决了导航势函数控制参数的选取问题,并在基于OpenGL的虚拟实验平台中进一步验证了该方法的有效性和可行性.      

一种基于A*算法的空间多自由度机械臂路径规划方法

针对机械臂在运动过程中可能会与工作环境中的障碍物发生碰撞的问题,文章提出了一种基于A*算法的机器人避障路径规划算法。在给定的避障环境下运用A*算法搜索一条给定的自起点到终点的最优避障路径,考虑到机械臂在运动过程中的稳定性,采用二次B样条曲线对该路径进行平滑优化;根据标准的D-H法对机械臂进行建模,建立机械臂的运动学方程,并求取一组能够最优实现避障路径的运动学逆解;检测机械臂本体与障碍物是否发生碰撞,若发生碰撞,结合机器人逆解的多解性,重新选择最优的一组可行解。通过软件Solidworks建立虚拟样机导入ADAMS软件进行仿真实验,最终验证了基于A*算法的空间多自由度机械臂避障路径规划的有效性和可行性。     

基于Android的桥梁检测车安全监控系统的设计

为解决国内桥梁检测车全局监控设备以及碰撞警报设备缺乏的问题,设计并实现了基于Android平台的一套智能监控系统。该系统通过倾角传感器采集的数据,用3D模型实时
模拟机械臂的姿态,以达到全局监控的目的。同时可以根据实际情况构建虚拟障碍物,实现机械臂与障碍物碰撞的逼真模拟与警报。结果表明,该系统性能可靠、实用性强,不但解决了传统视频监控无法达到全局监控的问题,还对人工规避障碍物提供了可靠的参考。     

柔性机械臂试探前行的碰撞响应控制策略

针对柔性机械臂在碰撞过程中的安全问题,仿照人类在黑暗环境中摸索前进的行为提出了一种试探前行的安全碰撞响应控制策略.控制器采用变刚度阻抗控制策略,先根据碰撞对象来调节系统刚度,以实现与被撞对象的软接触,然后控制器以当前位置为起点进行试探运动,若通过上一次碰撞点且无碰撞发生时,控制器恢复高刚度阻抗控制方式,以较高的精度到达目标位置.为了验证提出的控制策略,在4自由度机械臂上进行了碰撞试验,结果表明,该控制策略在无碰撞时具有良好的位置跟踪性能,在发生碰撞时能够有效地保护机械臂本体及被撞对象,从而克服了传统控制策略在碰撞时中止任务的缺点.因此,提出的控制策略是有效可行的.     

基于神经网络逆系统方法的机器人柔顺性控制

提出了一种机器人柔顺性控制算法 ,在未知机器人精确数学模型的情况下 ,通过构建一个ANN二阶逆系统 ,并级联ANN与机械手 ,实现机器人位置系统的线性解耦 .在此基础上 ,针对已解耦位置系统 ,通过本文提出的基于目标阻抗的控制算法调节机器人手臂的阻抗 ,从而实现机器人的柔顺性控制 .还介绍了机器人柔顺性控制实验平台的建立与组成 .基于两杆操作手的实验结果证明该方法具有良好的解耦和位置跟踪性能 ,仿真结果表明本方法可实现有效的柔顺性控制 .     

液压伺服被动柔顺关节的柔顺特性分析

为了提高输出力矩较大的液压机械臂类机器人的人机物理接触安全性,本文设计了一种液压伺服被动柔顺关节,首先介绍了该关节的结构、基本工作原理及液压控制系统动力学模型,然后借助MATLAB/Simulink工具箱建立关节系统模型并进行碰撞仿真实验,还通过模拟实验优化了相关参数。模拟结果表明,液压伺服被动柔顺关节具有良好的柔顺性,能够迅速对意外碰撞进行位置反馈调节。     

基于随机森林算法的气动软体机械臂视觉伺服

软体机械臂具有灵活性和柔顺性的特点，可在实现对位姿跟踪的同时确保与环境交互的安全性，近年成为研究的热点。但由于软体机械臂材料变形是非线性的，其运动学建模的参数众多且难以获得准确值，使软体机械臂实现运动学控制较为困难。为了补偿软体机械臂的不确定性，在现在视觉伺服的基础上，提出一种基于历史数据驱动的手眼视觉伺服新方法。该方法结合基于随机森林算法的控制器来完成机械臂控制任务，通过对历史数据聚类，基于随机森林回归模型建立软体机械臂驱动状态和末端图像特征的逆映射，无须求解机械臂和摄像机的任何参数，即可快速获取系统输入变量。实验结果表明，所提出的方法可以较好地实现预期控制目标。     

无传感器机械臂碰撞估测及处理策略研究

针对机械臂在工作过程中与人体发生的意外碰撞,提出了一种新型碰撞力估测方法和接触碰撞后安全响应控制策略。当检测到的碰撞力矩超过设定动态限值的力矩时,系统认为碰撞发生。当碰撞发生时为了保证碰撞对象与机械臂的安全,系统采用PID控制策略使得机械臂远离事故现场。该控制策略将碰撞作为一种扰动,作用于机械臂的每一处关节上。即将复杂的空间动力学的运算简化到了关节处二阶线性系统的控制。以UR机器人为例,模拟了工业现场的情况。首先进行了仿真分析,而后在UR机器人安全模式内(碰撞力小于150 N)进行了碰撞试验。实验结果表明提出的碰撞力估测方法与控制策略实现了机械臂"碰撞—躲避—恢复工作"的功能,能够有效的保护被撞对象以及机械臂本体。     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

基于Kinect的目标跟踪与避障

利用Kinect实现室内移动机器人的目标跟踪与避障功能,其中Kinect提供的光学图像用于实现机器人视觉目标跟踪。利用Kinect的人脸识别功能,避免当环境中出现多目标时,机器人对运动目标的识别出现混乱;同时增加了增量子空间对视频信息进行及时更新,避免机器人因目标移动较快而跟丢目标;利用T-S模糊神经网络法实现避障功能,相比传统算法有效改善了其收敛性。在移动机器人CRX10上实验证实了该系统能够较好地完成目标跟踪的同时具有躲避障碍物的功能。     

冗余度机器人的障碍物躲避

给定机械手的初始形态和终端所希望的轨迹以及在工作空间内的障碍物,本文研究冗余度机器人无碰撞运动的规划问题,提出了基于J函数障碍物躲避的算法.关节坐标空间的安全轨迹的计算可通过障碍物躲避的性能指标而得到.由于J函数的计算仅与一些极点有关,计算量小,便于实时控制.仿真结果证明了所提出的算法的有效性.     

基于虚拟斥力的多机器人遥操作算法的研究

针对多机器人遥操作系统多机器人协作中易于发生碰撞的问题,提出基于虚拟斥力的方法实现实时避碰.在每个机器人的周围预先设定安全区域,当有障碍侵入安全区域时,机器人与障碍之间产生虚拟斥力,迫使机器人的轨迹发生调整远离障碍.基于弹簧、阻尼系统建立虚拟斥力模型,将虚拟斥力作为机器人的扰动力,根据障碍类型给出机器人的避障调整函数.利用Rx60、Rx90两个机器人进行遥操作协作实验,实验结果表明基于虚拟斥力的实时避碰算法能够简单而高效地保证协作作业的安全性.     

采用RSPM-PS算法的机械手末端避障路径规划

为解决工业机器人机械手末端避障路径规划需要花费大量时间,且规划的路径可能会包含大量冗余分段点的问题,提出一种基于分段点迁移递归(RSPM)和递进约简(PS)的机械手末端避障路径规划方法.通过RSPM算法可以在碰撞段上形成分段点并进行迁移,进而递归处理各分段路径,得到一条无碰撞基础路径.通过PS算法可以去除基础路径上的冗余分段点,得到最终路径.结果表明：RSPM-PS算法能快速规划更短的基础路径且能快速有效缩短路径长度.     

基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法

为实现差速驱动机器人在避障环境下的平滑最优路径规划, 提出一种基于Bézier曲线的差速驱动机器人混合避障路径规划算法. 首先, 建立差速驱动机器人运动模型, 用于操控左右两个驱动轮线速率, 完成机器人转弯及非匀速运动; 其次, 利用Bézier曲线描述路径状态, 将路径规划问题转换为产生Bézier曲线有限点方位优化问题, 提升机器人的运动平滑性; 最后, 引入遗传算法将二维路径编码简化为一维编码问题, 将路边约束、 动态避障需求及最短路径需求混合成适应度函数, 使机器人尽快脱离局部极小解, 成功绕过障碍物抵达目标点. 仿真实验结果表明, 该方法的避障路径规划效果较好, 避障路径距离为30.19 m, 且避障用时低于对比方法, 最长避障用时为5.3 min.     

基于定向极限环的Cucker-Smale群体避障模型

针对多障碍物环境下的群体避障问题,本文在改进Cucker-Smale(CS)群体运动模型和传统的极限环避障算法的基础上提出了一种基于定向极限环的CS群体避障模型.该模型改进了多障碍物的合并方式,引入了定向的运动规则.仿真结果显示,在整个群体避障过程中该算法的碰撞个体数和避障时间较传统的极限环避障法有较大的改善.     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.     

全方位移动避障实时轨迹控制算法的研究

针对机器人避障轨迹控制过程中存在的路径优化以及如何躲避大障碍物或者是多障碍物的情况,本文提出一种基于狄克斯特拉算法与贝塞尔曲线的机器人移动避障实时控制改进算法,该算法引入机器人与目标终点路径的速度分量,采用狄克斯特拉算法进行移动轨迹路径优化,进而采用贝赛尔曲线修订优化路径,以此满足动态约束条件.仿真结果表明:相对于改进人工势场算法,本文构建的改进算法使得机器人移动时间缩短,机器人避障运动规划明显改善,具有较强的鲁棒性.