仿人跑步机器人的控制与仿真

提出了仿人跑步机器人在跑步时关节力矩控制和前向速度控制的方案.对于机器人关节力矩的控制,通过推导机器人的三维动力学方程以及机器人质心和双脚的轨迹,采用阻抗控制的方法实现;对于机器人前向跑步速度的控制,通过在起跳阶段起始时刻调节"虚拟腿"与铅垂线的夹角实现,这种控制方法的优点是简单易行.最后采用虚拟样机软件ADAMS建立了仿人跑步机器人的三维模型,通过仿真证明了这种方法的有效性.     

双足步行机器人快速步行与仿真

结合基于预观控制的ZMP步态生成模式的优点并引入脚尖脚后跟与地面间的旋转关节,以生成双足步行机器人质心和踝关节轨迹,同时提出了侧向质心摆动幅度递减方法以降低快速步行下侧向关节力矩.通过2km/h双足动步行样本生成实例,利用机械设计与动力分析软件在虚拟物理环境下实现了快速动步行,验证了所提出方法的有效性.     

液压四足机器人的仿生运动控制研究

动物的节律运动具有规则的运动形式和良好的稳定性、适应性,因此这种运动方式适合用于腿式机器人的运动控制.针对四足机器人难以协调控制的问题,通过对高等动物神经学理论和节律运动的研究、改进与仿真,设计了一种基于中枢模式发生器(CPG)的运动控制方法,并借助Matsuoka振荡神经元模型建立了完整的四足机器人坊生运动控制网络模型.以自激行为产生不同相位的节律运动信号并控制执行器进行相应的动作,实现了一系列典型的四足机器人运动步态和足端轨迹的生成与转化,有效地解决了机器人四足协调运动控制的难题,提高了机器人在复杂环境中的运动和适应能力.     

基于神经网络的机器人阻抗控制研究

基于神经网络非线性补偿器原理,本文提出了一种机器人新型顺应控制方案,外力信号通过一个二阶阻抗模型来修正期望输入,神经网络非线性补偿器用于补偿机器人有界干扰和未建模动态,提出了机器人模型学习方案,仿真结果证明了学习过程的有效性以及顺应控制的渐近稳定性。     

基于实时数据的角色运动建模与仿真

虚拟角色运动的实时控制是虚拟健身运动仿真中的难点。提出一种基于实时数据驱动的虚拟角色跑步控制方法,建立基于传感器的实时数据获取模型,分析人体跑步运动规律,建立跑步运动的数学模型,运用基于旋转角度的方法求解人体运动链上各个关节运动,采用L-?插帧法对关键帧之间的过渡帧进行运动插值运算,在Visual C++环境下结合EONSDK实现了虚拟人跑步运动的实时控制。测试效果表明:该控制方法能很好的满足健身运动仿真的需要。     

基于旋转角度的角色运动建模与控制

要创建深度沉浸的跑步竞赛虚拟环境,则必须建立逼真的虚拟人行为模型.根据跑步时人体四肢和躯干都在绕关节做重复旋转运动的特点,提出一种基于旋转角度的运动行为模型,用于计算人体运动时不同部位的位置,进而求解跑步运动行为.基于该模型开发了一个跑步仿真程序用来仿真虚拟人的跑步动作与姿态.根据该模型构建了数字娱乐划船器,通过三维模型数据的转化、运动者参数的实时采集、虚拟人运动参数的计算,实现了角色的控制.该建模与控制方法可用于网络健身游戏、虚拟人体动画、虚拟机器人的建模与仿真.     

合作机器人的关键技术及仿真研究

根据合作机器人(Cobot)与人合作的特点,对其不完全约束关节机构和虚拟轨迹控制两项关键技术进行了建模及仿真研究.建立了基于双超越离合器的不完全约束关节机构的模型,对该机构的被动约束特性进行了仿真分析.根据Cobot虚拟轨迹控制的原理,提出了基于操作力的虚拟轨迹控制方法,给出了Cobot跟踪给定轨迹的仿真结果.研究结果表明,不完全约束关节机构具有被动的特性,能够约束Cobot的运动;基于操作力的虚拟轨迹控制方法能使Cobot跟踪期望轨迹,满足人机合作的要求.研究Cobot的关键技术对我国开发机器人产品、改进人机合作技术等均具有重要的实际意义.     

面向复杂系统运动仿真的信息物理融合建模

传统运动仿真的虚拟建模缺少针对复杂系统中信息子系统与物理子系统的动态性融合建模。融合传统运动学虚拟建模与信息计算的优势,针对运动仿真的精度和实时性难以满足实际工业制造需求的问题,提出面向复杂系统运动仿真的信息物理融合建模方法,并以机械臂的运动学控制为仿真案例进行验证,解决了实际环境中机械臂的驱动与仿真环境虚拟机械臂运动不一致的问题。搭建了复杂系统运动仿真虚实映射平台,集成了虚拟建模环境CoppeliaSim,融合实际机器人的运动反馈,和虚实映射计算模型,确定工业机器人运动方程的唯一位姿解。实验结果表明本文提出的方法实现了工业机器人的虚实映射实时运动仿真。     

基于强化学习的多机器人系统的环围编队控制

针对机器人对未知目标的编队跟踪问题,建立机器人运动控制模型,提出了基于强化学习的目标跟踪与环围控制策略。在强化学习策略驱动下,机器人探索发现目标点位置并展开跟踪,使用环围编队运动模型对机器人跟踪策略进行实时优化,实现对逃逸目标点的动态跟踪与环围控制。搭建了多机器人运动测试环境,实验表明结合强化学习的方法能够缩短多机器人编队调节时间,验证了多机器人环围编队控制策略的有效性。     

基于虚拟样机的异构双腿机器人联合仿真

阐述了一类新型双足机器人--异构双腿机器人的概念及研究目的.研究用Pro/E、ADAMS和MATLAB/Simulink联合构建异构双腿机器人的虚拟样机,并提出基于虚拟样机的联合仿真策略.为实现对期望步态的动态跟踪,提出了基于对角回归神经网络的自适应PID控制算法.为验证方案的合理性,进行了步态仿真及控制仿真.结果表明,虚拟样机技术可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为复杂双足机器人系统提供了良好的研究方法.     

踝关节康复机器人主动训练柔顺控制研究

为保证踝关节康复机器人能为主动康复训练的患者准确提供任意性质的训练力,以气动肌肉冗余并联驱动踝关节康复机器人为对象,研究无误差力跟踪方法和主动训练柔顺控制策略。建立了踝关节康复机器人的动力学模型,基于阻抗控制理论研究了无误差力跟踪的轨迹规划方法,运用李亚谱诺夫稳定性理论提出了气动肌肉冗余并联驱动的柔顺控制策略,以助力和抗阻两种主动训练模式为例,进行了康复训练控制仿真,结果表明,所提出的力跟踪方法和柔顺控制策略不仅能确保主动训练的安全性,还能为训练提供任意而准确的助力和阻力。     

具有性能预设的多机编队目标跟踪控制

针对无人机编队目标跟踪中性能不可控的问题,提出了一种具有性能预设的分布式多机编队目标跟踪控制方法.首先提出一种基于运动参数组的编队队形描述与目标跟踪方法,实现了编队的相位预设与队形控制;其次利用误差变换方法将有性能约束的误差问题转换为无约束误差控制问题,并给出了一致性预设性能控制律;然后分别设计了指数型和预设时间型性能...     

模糊控制策略在避碰运动系统中的应用

目前多机器人避碰运动已经被广泛研究,其控制策略也多种多样.主要解决基于全景视觉传感器的多机器人多目标系统中机器人之间以及机器人和静态障碍物之间的避碰问题,提出了单个自主运动机器人的结构模型、自主机器人周围物体的态势模型以及移动机器人动态速度的快速检测方法.机器人的运动决策采用基于Step-Forward策略的模糊推理机制,实现机器人在动态环境中快速、准确的找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点.仿真结果表明了该算法应用于移动机器人在动态复杂环境中的无碰撞运动具有正确性、实用性和智能性等优点,同时该算法计算量小,运算速度快,提高了机器人控制的响应速度.     

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,...     

二维变刚度蛇形机器人的运动仿真与性能分析

针对二维变刚度蛇形机器人运动性能的研究,建立了Simulink/Adams联合仿真模型,利用仿真模型研究变刚度驱动器的阻尼系数、刚度参数及角频率对其运动能耗的影响。为实现关节轨迹和关节刚度的同步控制,提出了基于双层CPG的运动控制器。结果表明：阻尼系数能够有效降低起动能耗占总能耗的比例,且低速运动时的起动能耗占比随刚度参数的增加而提高;高速运动时的变刚度蛇形机器人运动能耗存在峰值,应避免在该条件下运动。     

基于非线性模型预测控制的火星大气进入智能制导方法

针对火星大气进入精确制导问题, 提出了基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control, NMPC)的智能进入制导方法。首先, 考虑了进入制导约束, 采用NMPC方法设计制导算法。通过引入衰减记忆滤波器, 提出了基于误差信息估计的预测模型修正方法, 增强系统对模型误差的鲁棒性, 并利用变预测时域策略提高系统性能。然后, 以NMPC制导系统为制导模板, 在实际条件下生成大量样本数据集, 进行深度神经网络(deep neural network, DNN)的离线训练。最后, 在进入制导过程中利用DNN代替求解复杂优化问题和积分预测的过程, 在线快速解算控制量, 并结合横向制导实现智能制导。仿真结果表明, 提出的制导方法能够快速计算指令, 实现了高精度制导。     

欠驱动双足步行机器人运动控制与动力学仿真

以欠驱动双足步行机器人为对象,提出一种基于落脚位置控制的运动控制算法,并对其行走控制过程进行动力学仿真。首先基于三维线性倒摆模型(3D-LIPM)控制机器人的落脚位置,建立其行走姿态的虚拟约束,利用有限时间收敛反馈控制器对行走过程进行控制,实现了机器人的动态稳定行走。最后结合MATLAB的符号运算、SIMULINK和虚拟现实技术对其控制过程进行运动学和动力学仿真。实验结果表明控制算法是可行的。     

基于Unity3D的水下机器人半实物仿真系统

基于Unity3D研制了一种由地面控制终端、机器人本体和三维仿真系统3部分组成的水下机器人半实物仿真系统,为水下机器人开发过程中的性能测试、控制算法分析和人员操作培训提供了仿真和测试平台。该系统采用同一地面控制终端作为三维仿真系统和机器人控制系统的统一指令输入源,以实现虚拟对象和机器人本体的同步工作,可对系统进行实时监测、调参。采用多目视觉技术对机器人位置采集,对传感器数据进行卡尔曼滤波处理。机器人运动仿真试验结果表明,机器人实际运动路径和仿真规划路径基本相同,该系统动态响应性和控制系统同步性较好。     

基于OpenGL的机器人虚拟漫游系统开发

基于OpenGL图形库具有的强大三维渲染能力，开发了一个机器人虚拟漫游环境，提出了一种基于PC的机器人虚拟漫游框架，重点描述了建立三维场景及漫游系统中观察者与机器人的位置控制方法，实现了观察者与机器人的三种不同相对运动状态。实验结果表明，该系统取得了良好的仿真效果。