跳跃机器人各关节的动力学仿真分析

基于跳跃机器人在越障方面优于轮动或爬行机器人的特点,设计了一个三关节跳跃机器人,并建立了简化的机构模型.从分析力学的角度对机器人进行运动分析,采用拉格朗日法建立了站立相和腾空相的动力学方程,并用Matlab对动力学方程进行了数值仿真.仿真结果表明各关节在电机驱动下有小幅度振动.这一结果说明在研究跳跃机器人的稳定性时,要解决各关节小幅度振动问题.     

欠驱动跳跃机器人运动规划

通过对欠驱动跳跃机器人的动力学模型的分析,结合机器人的雅克比矩阵及主被动关节之间的动力耦合关系,推导出了欠驱动机器人的伪逆运动学方程,对运动轨迹的优化数学模型进行降阶处理,并进行了运动规划的仿真分析.仿真结果分析表明了该方法的正确性及有效性,该运动规划方法对其他跳跃机器人的运动规划及控制方法的研究具有一定的理论参考价值,同时,亦可推广至平面多自由度的欠驱动机器人轨迹规划的问题上.     

高压输电线巡线机器人控制体系构建及动作控制器设计

为了提高巡线机器人行走的自主性和稳定性,构建了高压输电线路巡线机器人的综合控制构架。进一步考虑模型误差、外部干扰和摩擦等不确定因素,建立了机器人动力学模型。设计了机器人行走的4类基本动作的鲁棒控制律。为验证所提出的控制体系机构与鲁棒控制算法的有效性,利用Matlab软件搭建仿真环境,以常规控制器为比较对象,对巡线机器人的单个动作、组合动作以及越障过程进行了仿真分析。结果表明:所提出的控制律可使机器人运动更迅速,稳定地实现控制目标,综合效果优于常规控制器。     

直接驱动机器人关节弹性稳定性分析

针对直接驱动机器人的特殊性，用Lagrangian方法推导了考虑关节弹性的直接驱动机器人动力学模型，导出了其奇异摄动形式，并在此基础上对解耦后的系统研究了其快系统在开环条件下的稳定性。     

基于B样条路径的机器人时间最优轨迹规划

现代制造业要求机器人不仅能够实现常规的ＰＴＰ运动和简单的ＣＰ运动,而且还能够沿着任意特定路径进行高速运动．为此,对沿着特定路径运动的机器人的时间最优轨迹规划问题作深入研究,成功地运用了三次Ｂ样条对由一系列离散路径点组成的机器人特定路径进行了逼近,并利用动态规划方法,沿着逼近所得的机器人路径,对机器人进行了时间最优轨迹规划,从而保证机器人在不偏离原有路径的基础上,实现时间最优运动．通过计算机仿真实验,证明算法可行,效率较高．     

输电线巡检机器人动力学建模与DME评价

以新设计的输电线巡检机器人为具体研究对象，采用D-H法推导出机器人的雅可比矩阵；然后建立输电线巡检机器人的Lagrange动力学模型，进而依据机器人动力学模型求得输电线巡检机器人的操作臂惯性矩阵，提出了基于操作臂惯性矩阵所建立的机器人动力学评价指标:动态可操作性椭球(DME:dynamic operability ellipsoid)评价指标；最后结合逆运动学的反解，建立了不同空间轨迹坐标下的动态可操作性衡量指标，获得机器人动力学性能最佳的越障轨迹.通过机器人跨越绝缘子障碍的实验证明了所提动力学评价方法的有效性.     

基于离散智能的自重构机器人变形策略

在总结自重构机器人系统结构本质特点的基础上，提出了一种描述模型，对几种典型的同构和非同构系统进行统一的描述．探索了自重构机器人的基本变形方法，给出一种建立在全离散的局部智能基础上的变形策略，使机器人通过模块局部之间的交互产生整体自组织的结果，并且能够减低变形算法的计算复杂度．以一个9模块系统的变形过程为例进行了验证．     

基于理想轨迹学习的机械手神经自适应控制

在机械手鲁棒控制的基础上,讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接自适应控制方法,这里神经网络用于补偿系统的不确定性,提高整个系统的跟随性能。提出设计方法的主要特点是神经网络控制器设计采用机械手待跟随的理想关节信号代替实际的机械手关节角、关节速度和关节角加速度作为神经网络的输入,此外神经网络的逼近误差界假设是未知的。给出了具体的系统设计算法,并证明了神经网络学习算法的收敛性和整个系统的全局稳定性。最后,一两连杆机械手的控制器设计仿真实例验证了提出算法的有效性。     

未知视觉参数下的移动机器人动力学鲁棒镇定

针对具有未知参数的视觉伺服下带有非完整约束的一类移动机器人不确定扰动的动力学模型,提出新的反馈控制算法,实现了移动机器人的位姿镇定.首先,对于单目摄像机模型下的移动机器人运动学模型,将原始系统进行状态缩放变换,基于线性时变系统的稳定性理论,设计了非完整移动机器人运动的期望速度,实现了机器人的指数镇定;其次,对于带有不确定扰动的非完整移动机器人的动力学模型,利用计算力矩法设计力矩控制器,使得机器人的实际速度在有限时间内收敛至期望速度,并且通过了严格的数学证明.最后,仿真结果验证了所提控制器的有效性.     

基于极限环导航方法的移动机器人动态避障路径规划

结合最小二乘法方法,提出一种新的极限环导航方法。它可以在诸如机器人足球比赛等高度动态环境中,为自主移动机器人进行很好地实时路径规划。首先运用最小二乘法方法得到赛球运动的直线轨迹模型,参照此模型构建出描述赛球运动趋势的椭圆极限环,然后从机器人位置向椭圆作切线,机器人以椭圆上的切点作为路径跟踪的目标点奔向椭圆;通过改变椭圆极限环的半径获得动态路径规划,最终完成目标拦截行为。这种方法将机器人直接奔向赛球的走行方式,改变为奔向赛球运动区域的走行方式;使得机器人在快速到达目标的同时具有很平滑的避障能力。仿真和试验都表明了这种方法在机器人足球比赛中的应用价值。