工业机器人绝对定位误差补偿技术研究进展

 针对航空制造业中工业机器人存在实际位姿与理论位姿偏差的问题，分析了工业机器人绝对定位误差来源，解析其对飞机零部件连接性能产生的影响，在工业机器人绝对定位误差补偿原理和主要步骤分析基础上，阐述运动学建模、位姿测量、运动学参数误差辨识以及误差补偿等关键步骤对工业机器人绝对定位误差补偿的作用及重要性，对比分析了国内外学者在该步骤中涉及的主流算法和技术，归纳总结各步骤中存在的问题和可能的解决方案，探讨了工业机器人离线与在线误差补偿技术中的不足之处，指出工业机器人绝对定位误差补偿技术的发展趋势。     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先，运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后，针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

血管主从介入手术导管机器人三维模糊控制

在微创血管介入手术中,当从端导管机器人输送导管时,导管易受到患者心跳、呼吸等不确定因素的影响.为了能抑制这些因素对输送导管造成的影响,实现导管机器人系统从手端精确快速地跟踪主手端的控制指令,建立了导管远端弯曲段的运动学模型,设计了基于三维模糊控制器的导管机器人系统.三维模糊控制器是在二维模糊控制器的基础上引入了导管位置误差变化的速率的作用,能进一步提高系统响应速度、降低超调、抑制干扰.仿真结果表明,此控制方案使导管机器人系统具有快速的跟踪性能和较强的鲁棒性能,进而提高了系统的控制精度.     

挖掘机器人轨迹控制系统

基于常规正铲液压挖掘机，针对特殊环境下机器人挖掘作业的需求，建立了工作装置的运动学模型，研究了基于直线插补的方式进行轨迹规划与PID控制算法以实现机器人运动轨迹规划与控制。     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

面向环形管道的电力巡检机器人设计与环境建图

在大型水电站中,离相封闭母线（isolated phase enclosed bus, IPB）只能通过预防性试验对设备状态进行检查,难以目视外观检查。为解决这种密闭狭小空间的环形管道的巡检困难问题,提出了一种可在水平、竖直段上行走的轮式攀爬机器人。首先,对攀爬机器人移动和附着方式进行对比分析,根据实际工况,选用轮式推力附着方式并基于该方式对机器人整体结构进行力学分析;通过搭建的模拟IPB管道内的运动实验,结果验证了巡检机器人满足水电站内IPB管道的检修需求且具有良好的适应性;设计基于柱坐标的点云配准方法,解决了管道内无法正确建图的问题,且计算时间优于激光雷达里程计建图 (lidar odometry and mapping, LOAM)及迭代最近点 (iterative closest point, ICP)算法,拓展了激光雷达点云建图的应用范围。     

环境探测机器人超声波测距系统的设计与应用

在超声波测距理论的基础上,结合测距系统硬件和软件的研究,设计一种适用于环境探测机器人的超声波测距系统。通过室外环境测距实验获得距离数据,针对系统测量误差产生的原因进行分析,当测距范围在1~3 m时,相对误差不超过2%。系统采用分时触发工作方式,避免声波间串扰。测距系统和上位机通过串口通信。测试表明,上位机成功接收系统传输的测距数据,很好地满足机器人的测距要求。     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

人机交互中的人体目标跟踪算法

针对机器人在与人交互过程中对指定人体目标的跟踪容易受到周围其他人体干扰的问题,提出了一种人机交互中的人体目标跟踪算法.将所有干扰区域看作候选目标,通过建立基于重叠率的粒子分布模型,确保粒子集可以通过均值偏移收敛到所有的候选目标,并减少粒子数量.以权重距离总误差和目标尺寸作为聚类条件,将粒子划分到相应的候选目标粒子集中,最后选择最优的候选目标作为跟踪结果.实验结果表明:该算法能够避免周围相似物体的干扰并准确跟踪目标,具有较好的鲁棒性和实时性.     

陆空两栖侦查机器人结构设计

充分考虑侦查机器人材料、结构和刚度,以及侦查机器人越障、飞行、灵活性、稳定性、安全性等要求,设计了陆空两栖侦查机器人传动方式、行走机构等关键环节。