基于变论域模糊PI四轮机器人的仿真与研究

针对四轮全向机器人运动过程中的稳定控制问题,以ARM嵌入式微处理器STM32F405为主控制器,提出了基于变论域模糊PI的稳定控制策略,实现了在线实时调整PI控制器的参数,提高了机器人整体的控制精度和鲁棒性。分别对常规PI算法和变论域模糊PI算法的机器人底盘电机进行仿真和实验。结果表明,基于变论域模糊PI控制的四轮机器人响应速度快、抗干扰能力强,能够更好的减小超调量,提高系统的动静态特性和鲁棒性。     

两轮自平衡机器人平衡控制仿真与研究

针对两轮自平衡机器人的平衡不稳定问题,建立了机器人动力学数学模型,设计了一种基于变论域的模糊PID控制器,以ARM的微控制器STM32F103为核心,搭建硬件平台,详细阐述两轮自平衡机器人控制参数整定的原理和方法,实现了两轮自平衡机器人系统的平衡控制。仿真结果表明:基于变论域模糊PID控制的两轮自平衡机器人响应速度快、抗干扰能力强,能够更好的减小超调量,提高系统的动静态特性和鲁棒性。     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器

为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法。首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊规则的优化调整;最后,分别采用多目标PSO算法和改进多目标PSO算法优化轨迹跟踪模糊PID控制器获得了2个优化目标的向量集合,并对比分析了优化结果。实验结果表明,所设计的改进多目标PSO算法具有更优的非支配解集,验证了该算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的有效性和优越性。     

被动自适应机器人机构学与运动机理研究

针对复杂地面环境提出一种具有被动自适应能力的轮-履复合移动机器人,该机器人主要由车体模块和轮-履复合模块组成.轮-履复合模块由平面连杆机构演化而来,具有一个自由度,在单驱动力作用下可根据环境中的约束表现为不同的运动模式.通过分析机器人各构件间运动关系,建立了轮-履复合模块的数学模型,并对机构各参数进行了优化.对机器人的爬坡、翻越台阶等运动能力进行了分析,并使用多刚体软件进行仿真实验,验证结构设计和参数选择的合理性.     

轮履变体式车辆底盘越障性能研究

对全地形轮履变体式车辆底盘的典型越障性能进行研究.首先,参考某型车辆底盘,设计轮履复合轮（即变体轮）尺寸,建立三维模型;通过运动学和力学分析,确定出变体轮跨越壕沟、攀爬台阶及爬坡的临界状态,得到最大越壕宽度、最大越台阶高度和极限爬坡度.结果表明,轮履变体式车辆底盘具有很强的环境适应能力和较高的越障性能,且整体越障性能优于传统轮式和履带式车辆.这些为轮履变体式底盘的结构优化以及未来轮履复合式车辆的广泛应用提供了充分的理论依据.     

单履带被动自适应机器人设计与运动学分析

针对地形狭窄、障碍物较高的非结构环境,基于被动自适应机理的研究,综合了轮式、履带式移动机器人的优点,设计了一种单履带轮-履复合被动自适应移动机器人.该机器人能够实现轮式、履带式、轮-履混合式三种运动模式,能够通过狭小过道与拐角,并且能越过比自身更高的障碍物.介绍了机器人的机构、运动过程和传动原理,通过建立机器人的数学模型,对轮-履复合模块变形进行了运动学分析和轮-履模式转换过程分析,再用虚拟样机技术在Adams中进行建模与仿真分析,从而验证了机器人结构变形时的运动特性和结构与参数设计的合理性.     

一种机器人轨迹跟踪的单输入模糊控制

提出一种利用滑动模态切换面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,这种控制方法类似于准滑动模态控制.应用于机器人跟踪控制系统,取得了满意的跟踪效果.模糊控制器中只有唯一的输入,因此,模糊控制规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性,适合于机器人这种高度非线性的复杂控制系统.     

小型轮/履变结构移动机器人设计及越障分析

针对非结构环境中路面软硬相间、平坦与崎岖并存的地形特征,提出了一种小型轮/履变结构移动机器人,兼具有轮式移动机器人的快速移动性和履带式机器人的高越障性的优点. 机器人主要由控制箱单元、两个相同的轮/履变结构行走单元和尾支杆单元组成. 本文旨在介绍机器人的系统构成和行走单元的关键机构设计——行走轮定位、四连杆变换机构及可伸缩履带,分析对台阶、楼梯类地形的越障性能. 实验结果表明:机器人采用的行走轮定位方法可靠,四连杆机构及可伸缩履带能够快速完成轮/履切换,对于台阶、楼梯典型地形具有高通过性,从而为轮/履复合机构技术实施途径和新的行走机理研究打下基础.      

关节式移动机器人自主越障中基于模糊神经网络的障碍识别方法

提出了一种关节式移动机器人自主超障时的障碍识别方法，该方法利用模糊神经网络对障碍物进行识别，确定障碍的类型和特征，并以此来控制移动机器人越障和避障时的行进速度和摆臂的动作，开发了在未知环境中障碍物辨识的模糊神经网络系统。实验证明，该方法是可行有效的。     

机械臂目标区域跟踪防撞控制

针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.     

基于降级模糊算法的爬壁机器人避障控制

针对罐体表面作业过程中避障的问题,提出了改进模糊避障控制算法。为保证爬壁机器人能够缩短到达目标点的时间,除爬壁机器人与障碍物距离量外,增加爬壁机器人与目标点的角度量作为输入变量,速度、角速度作为输出量,确定了各参数的论域与隶属度,建立了模糊规则表,采用重心法解模糊化;考虑罐体环境的复杂多变性,提出优雅降级避障控制策略,在探测传感器受扰失灵的情况下仍能够越过障碍物到达目标点。通过与人工势场避障法仿真比较,改进模糊控制法可更有效地避开障碍物,并在探测传感器异常情况下,也能保证爬壁机器人到达目标点,体现了该避障算法的优越性与可靠性。最后进行了爬壁机器人避障实验,验证了该算法的可行性。     

Analysis on the crossing obstacle of wheel-track hybrid mobile robot

A novel wheel-track hybrid mobile robot with many movement patterns is designed.According to different environments,it can switch between the pure wheel pattern and the pure track one.Ac-cording to a homogeneous coordinate transformation matrix, gravity stability and its obstacle perform-ance are analyzed.Its gravity equation and climbing obstacle conditions are established.Experimen-tal results show that this hybrid mobile robot could fully possess the advantages of both the wheel and the track mechanisms and achieve a good obstacle climbing capability.     

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.     

权重系数对基于光流法机器人避障系统的影响

基于光流法的机器人避障系统是近些年研究的新热点,为了实现机器人在未知环境下的自我避障功能,同时提高机器人的避障准确度,本文将对基于Horn-Schunck光流法的机器人避障系统进行研究,提出通过选取算法中合适的权重系数来提高机器人的避障效果。首先,运用HS算法建立真实的机器人避障系统,然后,在实验室中的Optitrack系统下进行真实的避障实验,并比较在不同的权重系数下机器人的避障效果,最终,通过实验结果得出：权重系数的取值会对机器人的避障效果产生影响,当权重系数取值在[350,400]时,机器人的避障效果达到最优。     

关节式移动机器人越障动态稳定性分析与控制

通过对关节式移动机器人越障过程运动学和动力学分析,得出控制移动机器人越障时保证动态稳定性的约束条件.根据传感器感知信息,用模糊逻辑控制方法改变车体姿态以适应地形,实现局部自主越障.实验表明,加入动态稳定性约束后,提高了关节式移动机器人越障的稳定性和越障速度,减少了各关节的动作,改善了越障性能.     

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.     

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HS光流法的机器人避障策略优化

机器人的自主避障功能是其在未知环境中顺利行驶的最基本的功能,针对使用光流法进行机器人避障时,机器人因盲目避障、过早障碍而造成的避障效率低的问题,提出了优化避障策略的方法。在两轮式机器人上搭建实验平台,采用Horn&Schunck（HS）光流算法计算机器人运行前方的光流场,由光流场中信息来计算机器人与障碍物的碰撞时间TTC（Time to Contact）,根据碰撞时间设计机器人的避障系统。通过在真实环境下进行的避障实验,验证了避障系统的有效性,并提出将机器人避障时的旋转角度与光流矢量值 的大小建立关系,从而更加合理高效的避开障碍物。