智能人工腿步速测量数字电路的设计与分析

智能人工腿是一个精密的机电一体化装置,其关键部件之一是步速测量电路.作者提出一种新的步速测量方法,即测量人工腿在摆动相的持续时间,用该时间的长短来间接反映步速的快慢.设计电路时,采用自顶向下(TopDown)的设计方法,其核心内容是将测量系统按不同功能分割成几个模块,然后分别设计每一个模块电路.最后,用1片ispLSI1016高密度可编程芯片并采用ISP(InSystemProgram)编程方法设计出步速测量电路.ISP编程方法的优点是可以现场修改,调整测量系统电路,并且不需要仿真器装置.实验结果表明设计的这种步速测量电路结构合理,可有效地实现对智能人工腿步速的测量.     

SWCNT场效应晶体管的介电泳装配与制造

在基于单壁碳纳米管(SWCNT)的纳电子器件或系统制备过程中, SWCNT场效应晶体管(SWCNT FET)作为最基本的构成元件, 如何进行其可控装配与制造成为了关键课题. 为此, 在利用十二烷基硫酸纳(SDS)辅助超声分散SWCNT及离心去除杂质的基础上, 针对所设计制作的背栅式FET微电极芯片, 采用介电泳驱动方法实现了SWCNT的可控均匀排布与装配. 排布与装配实验表明, SWCNT在电极间隙处具有很好的均匀定向排布与装配效果, 且沿电极宽度方向的排布密度与电泳持续时间、溶液浓度基本成正比. 经过初步漂洗及干燥, 再通过场效应特性改善处理, 烧断金属性SWCNT并进一步去除残留的SDS, 获得了良好的SWCNT FET场效应特性.     

SWCNT的脉冲气流定向排列及AFM操作

在利用单壁碳纳米管(SWCNT)进行各种纳电子器件阵列的制备过程中, SWCNT的定向排列及排列阵列中部分金属性SWCNT的电特性改性是关键环节之一. 提出并采用基片下倾脉冲气流定向排列方法, 实现了SWCNT的可控定向排列, 初步实验表明84%的SWCNT排列方向与脉冲气流方向相差在-15°~15°内; 然后利用改造后的原子力显微镜(AFM)纳米操作系统对定向排列后的单根SWCNT进行了各种操作, 实现了Y型SWCNT的分离、SWCNT端部催化剂颗粒的去除、SWCNT上连续纳米纽结(buckles)的制造及拉断等工作, 从而为实现SWCNT尺寸与形状的控制及其电特性的改性提供了一条可行途径.     

具有自适应能力的轮-履复合变形移动机器人的移动机构与地面约束关系分析

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,提出并研制出一种对非结构环境具有自适应能力的轮-履复合变形移动机器人（NEZA-I）.NEZA-I由控制系统单元、尾轮单元和两个相同的可变形轮-履复合（Transformable wheel-track,TWT）移动模块组成.每个TWT模块能够在一个驱动力的作用下以轮式和履带式两种运动模式在复杂路面上运动,也能根据地面约束力而改变运动模式（即＂轮式-履带式互换＂）和调整运动姿态（即＂改变履带几何形状＂）.本文旨在介绍NEZA-I机器人的基本结构、驱动系统原理、运动模式及姿态,分析TWT模块内部构件之间运动关系,建立NEZA-I在一些典型的运动情形下移动机构与地面之间的约束关系的数学模型,探究TWT模块内部机构参数对机器人环境自适应性能的影响,优化机构参数.实验表明：NEZA-I移动机构平台具有较强的环境自适应性和越障性能,机构参数的优化结果是合理的,所建立的相关数学模型及参数的分析方法是正确的.同时也验证了NEZA-I自适应移动机构平台概念的可行性,从机构学的角度为机器人环境自适应性的研究提供一个思路.     

快速与精确的AFM探针模型重构研究

在AFM扫描成像中,由于探针具有展宽效应等因素,导致扫描图像失真.从数学形态学角度看,可以认为真实图像失真是受到了探针针尖形貌卷积的作用,因而不能反映样品表面的真实形貌.采用反卷积运算处理可以排除这类扫描成像干扰,但需要准确知道探针针尖形貌,这对于AFM纳米扫描图像的精确重构具有实际意义.在已有的探针建模算法中,基于数学形态学的盲建模算法得到了广泛使用,然而该算法存在运算时间较长,最优降噪门限阈值很难确定等问题.针对这些问题,提出一种新的盲建模方法,可以提高盲建模运算速度,并且实现AFM扫描图像的精确重构.仿真和实验结果证明了上述研究方法的可行性和有效性.     

人工协调场及其在动态不确定环境下机器人运动规划中的应用

针对动态不确定环境下移动机器人运动规划问题, 提出了人工协调场的方法. 建立了协调力, 并设计了协调场能随机器人和环境的状态发生变化, 以克服传统人工势场法在动态不确定环境下所存在的诸如局部极小、抖动等问题. 和传统人工势场相比, 协调场具有二维正交力矢量. 基于协调因子的实时决策模型, 方便并简化了机器人的行为设计, 有效地克服了局部极小. 重点分析了人工协调场的可控性、自适应性、安全性和可达性等性质及其设计, 并实现了移动机器人在动态不确定环境下基于人工协调场的运动规划. 理论分析和仿真实验结果证明了所提方法的有效性.     

拟人机器人交互作用力的研究

拟人机器人的动力学具有高度非线性、高度耦合的特点，分析清楚各组成部分之间的交互作用力是实施高级控制方法的基础。章在以往分析移动机械手的基础上，从整体建模的角度入手，对拟人机器人的交互作用力提出了一个新的模型，即神经网络模型。利用该模型对一个特殊的单一手臂运动的例子进行了拟合，其结果是收敛的。这说明提出的模型是有效的，此后，我们将陆续给出研究成果。     

拟人机器人交互作用力的研究

拟人机器人的动力学具有高度非线性、高度耦合的特点,分析清楚各组成部分之间的交互作用力是实施高级控制方法的基础。文章在以往分析移动机械手的基础上,从整体建模的角度入手,对拟人机器人的交互作用力提出了一个新的模型,即神经网络模型。利用该模型对一个特殊的单一手臂运动的例子进行了拟合,其结果是收敛的。这说明提出的模型是有效的,此后,我们将陆续给出研究成果。     

智能机器人多传感器实验平台的图像伺服系统

结合智能机器人多传感器实验平台的研制工作 ,系统介绍了其图像伺服子系统的工作原理、系统构成以及实现方案 ,涉及图像处理、机器视觉和机器人跟踪控制等相关内容 ,并讨论了物体自动识别和抓取过程中需要注意的一些问题 .     

最优Fuzzy-GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法 .该控制器由离线和在线 2部分组成 .在离线部分 ,以系统响应的超调量、上升时间及调整时间为性能指标 ,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数K p ,T i 及T d ,作为在线部分调节的初始值 ;在在线部分 ,采用一个专用的PID参数优化程序 ,以离线部分获得的K p ,T i 及T d 为基础 ,根据系统当前的误差e和误差变化率 e ,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数 ,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能 .计算机仿真结果表明 ,与传统的PID控制器相比 ,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能 ,可用于控制不同的对象和过程