自动避障三轮管道机器人设计

管道机器人作为一种有效的探测设备,可以深入人类无法到达的狭小空间内执行勘查任务。轮式机器人具有结构简单、运动连续平稳、速度快、可靠性高等诸多优点,因此开发了基于STC系列单片机的三轮轮式结构管道机器人。应用红外传感器电路实现有效避障功能;加入角度传感器模块,确保机器人可以在管道最底端平稳行进;采用脉宽调制技术驱动直流电机,通过改变占空比来控制机器人运动。设计的轮式管道机器人实物具有体积小、可裁剪性强、便捷等特点,能够完成管道内探测、数据收集等功能。     

以人为中心的机器人系统的人机交互技术

以人为中心的机器人系统(HCR)强调以人为本、人机合作的思想，主要用于动态、非结构化的环境和必需有人机共同完成的任务。笔者提出了基于穿戴计算的人机接口，使HCR的人机交互不受时间、空间的限制。通过增强现实，机器人的状态、报警等重要信息成为输出通道传输的重点，有效地减少了对信息传输带宽和再现信息的资源占用，减轻操作者的负担，进而提高HCR操作者对本地状态的意识和对远程环境的感知。通过并行、互补的多通道及整合、融合多个输入信息的方法，消除信息的多又性和噪声，从根本上克服当前人机交互的输入瓶颈，实现更加高效、人性化的HCR人机交互。     

基于改进遗传算法的工业机器人能耗最优轨迹规划

为了降低工业机器人在工作过程中的能耗,提出了一种能耗最优的轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由空间中一系列的型值点构成,每相邻的型值点间由一段五次B样条曲线连接,得出机器人的轨迹函数。以动能作为目标能耗函数,同时考虑各个关节的运动学和动力学约束。对遗传算法进行改进,用于优化目标能耗函数,此改进遗传算法提高了算法的运算效率、局部搜索能力和实时性。对优化结果进行仿真,得出各个关节的运动学参数变化曲线,分析各个关节的曲线图知其均满足运动学和动力学约束条件,验证了此优化轨迹的合理性。     

基于动态链表的混联机器人焊接编程优化

传统示教焊接编程方法具有容易导致频繁编程、示教精度取决于示教者经验、模块顺序执行特征与数据量不确定,机器人无法识别语言指令的弊端。为此,提出一种新的基于动态链表的混联机器人焊接编程优化方法。采用离线焊接编程方式。在起止点关节速度为零的情况下,利用混联机器人逆运动学原理把初始点与终止点位姿转换成对应关节角度值,通过设定各关节变量的角度运动,实现焊接路线规划。在起止点关节速度非零的情况下,将所有路径点看作初始点与终止点,按照预期焊接任务拟合三次多项式差值函数,获取规划线路。通过遗传方法对焊接线路进行优化,保证焊接精度。利用三点标定法对混联机器人坐标进行标定。针对存在顺序同时数量未知的编程执行结果,通过动态链表进行数据保存与语言指令转换,实现对传统方法的优化。实际应用结果表明,所提方法能够有效控制实际工件焊接,焊缝质量高,较为均匀,且偏差小。     

基于救援机器人的人体关节点检测方法

为了使救援机器人在危楼环境下能够精确的检测人体关节点,以代替救援人员进入危险现场。本文提出一种基于救援机器人的人体关节点检测方法。首先,本文通过Kinect相机获取人体关节点检测数据,采用归一化的方法对关节点数据进行平滑预处理。然后对预处理数据加入人体关节长度约束和关节旋转角约束,从而生成每个人体关节点空间位置。最后,采用Tsai方法进行手眼标定,得到机械臂和伤员之间的距离。实验结果表明该方法在危楼救援环境下准确测量伤员关节点位置,验证了所提出检测方法的有效性。     

轮足复合式爬壁机器人研究综述

当前轮足复合式机器人机构主要包含轮足结合、分离复合以及变形轮足,分别能够实现不同障碍通道的移动作业、复杂未知环境的探索操作以及突发应急救援等应用。然而,针对船舶、压力储罐等金属立面环境,轮足复合式爬壁机器人必须兼具壁面适应、越障和壁面过渡的全位置自主作业能力,应用于壁面焊接、清洗、检测等作业任务。对比分析当前的国内外研究,轮足复合式爬壁机器人针对在垂直和倾斜壁面的工程应用有良好的适用性,它具备适应复杂曲面工作面并能够应对非结构化工作场景。轮足复合式爬壁结构在应对曲率变化、非结构化壁面等工作将会有良好的应用前景。     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

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。     

绳驱动并联打磨机构模糊控制策略

船舶坞修作为维护和修复船舶结构的关键环节,在船舶行业中扮演着重要的角色。然而,目前船舶坞修时表面打磨过程依赖于传统的人工作业,存在着效率低、工时长、危险性高等问题。为此,提出了一种新型绳驱动式打磨机构,该机构采用四根绳索驱动打磨装置实现三自由度的运动。首先,通过拉格朗日法建立系统的动力学模型;然后在动力学模型的基础上提出了一种带有绳索张力优化项的Fuzzy-PID(proportional integral derivative)控制策略,该控制策略可以实现精确的轨迹跟踪并保证绳索处于张紧状态;最后,通过数值仿真验证所提控制策略的有效性。结果表明,和绳牵引并联机器人上常用的PID控制相比,所提控制策略控制精度提高25%,具有较高的控制精度和稳定性。本文提出的绳驱动式打磨机构及其控制策略可为大型结构件表面处理和精密制造等应用提供一定理论支持。     

基于卷积神经网络的移动机器人声源定位方法综述

听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的声源定位效果显著改善。将移动机器人声源定位研究从网络架构与改进、声音特征类型、数据仿真与增强,以及多模态信息融合四个角度进行综合对比及分析,并对技术的应用提出思考与展望。