新型变形轮腿式移动机器人的运动学分析及设计

移动机器人作为智能勘探与侦察的自动化装备,在航天探测、军事侦察、抢险救灾等领域具有广阔的应用前景.兼具良好的机动性及越障性是移动机器人快速适应非结构化复杂环境的首要性能指标,结合轮式行进机构强机动性与腿式行进机构优越障性的变形轮腿式移动机器人受到普遍青睐.然而,现有变形轮腿式移动机器人在设计与优化方面仍存在变形形式过于复杂、设计方法缺乏理论依据等不足.针对上述问题,提出一种结构紧凑、操作简便的新型轮腿变换结构,借助电磁离合器分离运动的原理,通过改变轮-腿变形动力输入促使轮与腿相对运动,以曲柄滑块机构触发轮-腿结构径向扩展,完成由轮式变形为腿式的过程.定义变形过程中曲柄滑块机构的压力角为机动性指标、变形前后结构的展开比为越障性指标,进而开展变形结构的尺度综合,优化结果表明新型变形轮腿式移动机器人的展开比为1.92,可越过高度为150 mm的障碍物.基于优化后的尺度参数,建立变形轮腿式移动机器人越障过程的动力学模型,确定驱动电机参数,设计并制造物理样机.最终开展软件仿真与实验研究,仿真结果与理论分析结果一致,表明优化设计方法与动力学建模方法的有效性,实验结果证明所设计的变形轮腿式机器人具有...     

关节式双履带移动机器人越障稳定性分析

通过对外部环境的复杂情况及各类影响因素的观测与分析,设计了一种基于非结构环境的关节式双履带移动机器人,该机器人平台由前、后两壳体组成,两壳体由旋转关节相连接,调节式活动装置和履带压紧机构的设计保证了机器人的越障稳定性。在此基础上,以攀越二维崎岖地形、正斜坡地形以及楼梯等三种典型地形为例,对机器人的越障稳定性进行分析和仿真。最后经过实验验证关节式双履带移动机器人的结构设计的合理性和理论分析的正确性。     

基于Q-IGA动态拟合贝塞尔曲线的路径规划

为在路径规划过程中得到一条适用于实际情况的最优路径，并克服遗传算法自身固有的易收敛于局部最优解和复杂度较高的缺点，提出一种基于Q-IGA（Q-standard Improved Genetic Algorithm）算法动态搜索贝塞尔曲线控制点的路径规划算法. 该算法摒弃利用贝塞尔曲线直接拟合最优路径的静态方式，使路径搜索与控制点搜索两个过程同时进行；并且在选择算子中添加一个判断准则，利用Q值检验法剔除相似度较高的解决方案，增强种群的多样性；与此同时，优化适应度函数，加入机器人体积及转弯角度带来的代价，使选择出的路径是一条距离较短且与障碍物保持安全距离的合理路径. 仿真结果表明，Q-IGA算法比改进人工势场法和混合遗传算法得到的路径更为合理，可降低机器人耗能，减少搜索时间，更适于实际的工业应用.     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中，时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下，基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题，提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution， WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下，信号间的相关计算会加大侧峰的峰值，极大程度地干扰对主峰峰值的搜索，无法准确估计时延，进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响，进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰，却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦，也会影响时延估计精度，因此，需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差，实验结果表明，所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外，实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。     

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.     

基于分段模糊Lyapunov函数的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

研究了具有控制输入约束和外部干扰的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.在轨迹跟踪位姿误差的T-S模型和并行分布补偿框架下,利用分段模糊Lyapunov理论给出了满足控制输入约束的H∞控制器设计方法,并证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航

针对稀疏点云地图用于自主导航任务的信息不充分问题,融合情景经验实现环境认知,提出一种基于情景经验与稀疏点云的移动机器人导航系统,获取全局最优路径,提高机器人导航精度.构建点云地图来保存环境显著路标.受人类基于情景经验方式导航启发,模拟经验积累过程,构建封装了场景感知、位姿信息和事件转移集的情景经验地图,实现机器人对环境在拓扑关系上的理解.结合环境稀疏点云地图定位机器人,根据情景经验地图规划路径与控制机器人行为.实验结果表明:该导航系统能够根据不同的导航任务规划出全局最优路径,并且具有较高的导航精度.     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

双臂移动机器人的多体动力学建模与仿真

本文基于多体系统离散时间传递矩阵法,首先构建了双臂移动机器人的车体以及机械臂各杆件的刚体模型,推导出各元件所对应的传递矩阵;然后进一步得出了双臂移动机器人分叉链式多体系统的统一整体动力学方程,综合研究了机器人内部各元件之间的运动学及动力学的关系;最后采用MATLAB软件对动力学方程进行数值仿真.通过对仿真结果的分析,不仅验证了理论的正确性,也得到了各个关节的力矩的大小及变化规律,便于驱动电机的选型,同时为后续的控制系统设计提供了重要的理论依据.