多臂机器人系统的动力学分析与实验

多臂机器人系统的两个或多个臂协同夹持一物体时，系统形成闭环构造，可视其为具有约束的多体系统．本文基于ｋａｎｅ方程，实现了约束多体系统的动力学分析．通过引入正交补矩阵，形成多臂机器人系统的主导方程．以双臂协同夹持刚体为例，讨论了系统的动力学特性．数字仿真结果与实验结果吻合较好     

多机器人系统的研究现状及发展

随着机器人的应用方式正在由部件式单元应用向系统式应用方向发展,本文提出了由多机器人构成的群体的控制问题。说明了多机器人系统的研究进展及现状,对该领域内目前的研究内容作了分析和介绍,并且阐述了多机器系统未来的研究方向。     

多机器人系统的研究现状及发展

随着机器人的应用方式正在由部件式单元应用向系统式应用方向发展,本文提出了由多机器人构成的群体的控制问题。说明了多机器人系统的研究进展及现状,对该领域内目前的研究内容作了分析和介绍,并且阐述了多机器系统未来的研究方向。     

多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛(FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·     

多机器人系统任务分配研究

设计分布式同质的多机器人系统,以实现以负载平衡为目的的任务分配。机器人个体使用包容框架拓扑结构和基于感知到行为的控制,使用视觉系统通过局部观察获取周围环境信息,由状态转移方程选择任务执行,实现从局部到全局的针对多机器人系统的涌现式协调方法。宏观数学模型从理论上证明了任务分配的正确性,再由真实环境下物理实验验证了这一多机器人系统可以达到指定的任务分配效果。     

竞争型遥操作机器人实验系统研究

基于网络遥操作多机器人系统的作业目的,介绍了竞争型MOMR与协作型MOMR的特点.在此基础上,首次提出了竞争型遥操作机器人系统理想的测试平台一种基于Internet的C/S模式的足球机器人遥操作实验系统,描述了系统开发中的若干关键技术,如系统组成、体系结构、服务器端控制系统结构和遥操作客户端的关键技术等,给出了Internet性能测试实验实例.通过国际遥操作足球机器人比赛,证明了该系统具有良好的交互性、实时性和稳定性.     

全自主足球机器人系统关键技术综述

介绍了全自主机器人足球比赛的发展概况,针对其中的出了目前存在的主要难题及其解决途径,最后对全自主机器人足球未来的发展方向进行了展望.     

基于离散事件系统的多机器人协调搜索控制研究

基于单机器人的局限性,提出了一种基于离散事件系统的多机器人协调搜索控制方法,并将此方法应用于多机器人在多房问的扫雷过程。通过理论分析,验证了基于自动机的离散事件系统这一理论应用于多机器人系统的防调搜索过程的可行性和正确性。     

多臂机器人系统的运动学分析

低序体阵列采用“阵列”而非“矩阵”的形式描述多臂机器人系统的拓扑结构。基于低序体阵列，运用偏（角）速度、广义速率等概念，形成多臂机器人系统的运动学模型。该模型以偏（角）速度为方程系数的基本组合模块，具有形式简洁且易于化的特点。以双臂机器人刚性夹持物体为例，讨论了该算例的运动学特性，并给出了相应的数字仿真结果。     

A new coordination method for multi-robot system

This paper proposes a new coordination method for multi-robot system. The state space for a multi-robot system is constructed according to the task requirements and system characteristics. Reachable state for the system is constrained by the system's internal and external constraints, under which the task is executable if there exists a state transition trajectory from the initial to the goal state in its state space. If the task is realizable, the feasible or the optimal strategy for task execution could then be investigated in the state space. Otherwise, the task could be modified to be realizable via adjusting system's configurations and/or task constraints, which provides critical guidance for system reconstructions. This contributes to the designing and planning of the robotic tasks. Experiments of multi-robot formation movement are conducted to show the validity of the proposed method.     

具有学习能力的智能机器人体系结构研究

智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配、确定信息流通关系和逻辑上的计算结构 .针对特定的机器人及所要完成的任务 ,研究和设计了机器人的软件体系结构 .该体系结构包括感知融合列、动作规划列和学习评价及物理层、感知层、反应层、动作层、规划层和使命层 ,一共 2 0个功能模块 .     

智能化工艺设计系统的几个关键技术

针对以专家系统为理论基础的传统人工智能计算机辅助工艺过程设计（ＣＡＰＰ）系统的缺陷，以加工方法选择、定位夹紧方案确定及每一安装下的工步排序三个基本问题为结合点，对工艺设计的人工神经网络模型，组合优化及不确定推理方式等进行了理论分析和研究。建立了适于加工方法选择的人工神经网络模型及工步排序的模拟退火优化模型，应用模糊综合评判方法合理地确定定位夹紧方案。在此基础上开发一个适于ＣＩＭＳ－ＥＲＣ环境面向典型非回转体零件的智能化ＣＡＰＰ系统。     

基于虚拟斥力的多机器人遥操作算法的研究

针对多机器人遥操作系统多机器人协作中易于发生碰撞的问题,提出基于虚拟斥力的方法实现实时避碰.在每个机器人的周围预先设定安全区域,当有障碍侵入安全区域时,机器人与障碍之间产生虚拟斥力,迫使机器人的轨迹发生调整远离障碍.基于弹簧、阻尼系统建立虚拟斥力模型,将虚拟斥力作为机器人的扰动力,根据障碍类型给出机器人的避障调整函数.利用Rx60、Rx90两个机器人进行遥操作协作实验,实验结果表明基于虚拟斥力的实时避碰算法能够简单而高效地保证协作作业的安全性.     

基于离散变量动作空间的多移动机器人对抗策略系统

使用降低决策粒度和精度的方法来换取策略系统的智能,提出了离散变量动作空间的概念,简化了多移动机器人对抗决策问题·离散变量动作空间能够将复杂的决策问题分解为多个独立的子问题,且每个子问题都有相应的理论来解决·建立了基于这种思想和方法的集控式足球机器人决策系统·该系统在2002年机器人足球世界杯比赛中获得了第3名·     

基于行为的多机器人对手意图识别二次估计方法

在动态对抗性环境下竞争的多机器人系统,对于对手的意图进行有效而准确的识别,从而有针对性地提出对策,是获得优势的必要条件。该文针对多机器人系统的对手意图识别提出了基于行为的行为序列估计和行为规则拟合的二次估计方法,引入环境约束、危险评价和行为概率作为判据对多个意图进行排序,避免单一行为结果的推断,实时准确地为决策提供支持。通过机器人足球这一典型的对抗性多机器人系统平台进行了验证,证明该方法在实时性和准确性上均比现有方法有很大提高。     

多机器人系统形成联合协作的综合评价算法

多机器人协作是多机器人系统研究中的核心问题.为建立某种机制使机器人稳定地组织起来完成某一不能由单机器人完成的任务并达到全局最优,提出了综合评价算法.从机器人个体的自私利益出发,以经费和报酬的驱动,通过包含环境知识、历史经验、信用3个方面的综合评价值进行选举和谈判,自发地建立联合协作,完成复杂任务.算法通过调整权值,能够适应于不同的全局最优目标.该法运用到机器人足球这一典型的多机器人系统平台表现出良好的效果.     

宏观建模与多机器人自组织任务分配

针对两个紧耦合子任务的任务分配问题,从宏观层面上进行了数学建模,通过求解该数学模型,获得了任务分配需要遵循的基本分配原则.根据该原则设计了一个随机任务选择模型以及相应算法,通过统计机器人操作子任务的时间,算出每个子任务的选择概率,然后以该概率随机选择子任务.对基于该算法的随机系统进行了统计建模,分析表明该算法下任务分配结果与基本分配原则保持一致.最后,建立了一个多机器人物品搬运仿真实验系统,将任务分配算法应用到该系统,分析了算法的有效性以及各种参数对实验结果的影响.