面向未知地形的四足机器人足端轨迹优化

在未知地形行走时,由于地形突变,采用常见步态算法的四足机器人容易受到冲击,导致失稳,为此,提出一种改进的四足机器人足端轨迹规划的算法。将足端运动轨迹分段优化,减小机器人在水平地面、上坡和下坡地形的足端力矩变化,增加四足机器人运动的稳定性。实验选用斯坦福四足机器人,记录俯仰角pitch、横滚角roll及足端力矩在机器人通过不同地形时的变化。实验结果表明,足端轨迹优化后的机器人在未知地形中行走的稳定性得到有效提升。     

基于多模态深度神经网络的抓取检测方法

针对机器人抓取检测任务中对未知物体抓取检测精度低的问题,本文提出了一种多模态深度神经抓取检测模型。首先,在RGB和深度两个通道中引入残差模块以进一步提升网络的特征提取能力。接着,引入多模态特征融合模块进行特征融合。最终通过全连接层回归融合特征以得到最佳抓取检测结果。实验结果表明,在Cornell抓取数据集上,本文方法的图像拆分检测精度达到95.7%,对象拆分检测精度达到94.6%。此外,本文还通过消融实验证明了引入残差模块可以提高网络抓取检测性能。     

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。     

机器人何时能击败人类？

1997年5月,IBM公司的超级计算机＂深蓝＂在国际象棋比赛中战胜了世界冠军卡斯帕罗夫,引起人们的惊呼。十多年之后,IBM公司再一次用超级计算机震惊世人——今年2月,名为沃森（Waston）的超级计算机走上美国智力竞猜节目《危险边缘》,并最终战胜两位最成功的人类选手。     

基于DSP的漫游机器人设计

主要完成了漫游型机器人的硬件和软件设计.该设计以TMS320F2812 DSP作为机器人的检测和控制核心,以反射式红外传感器作为漫游机器人规避障碍的实现工具.在硬件电路设计的基础上,通过编写各种程序模块,实现机器人的各种基本功能.     

飞行巡线机器人悬停控制系统仿真与设计

针对通讯线路和电力传输线快速发展的趋势,提出使用旋翼直升机作为飞行式巡线机器人的设想。在刚体、非完整假设和飞行原理基础上,建立了巡线机器人以翻滚、俯仰和偏航角为广义坐标的动力学方程。采用线性化方法得到以三个姿态量为输出,以俯仰、翻滚通道输入量、旋翼升力和尾桨配平力为控制输入的悬停状态空间和控制方程。同时,使用极点配置法得到所需的控制输入,并设计了以TMS320F2812DSP为主控芯片的控制系统。Matlab仿真和实验证实了本方法的可行性和易实现性。     

基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台设计

机器人足球是人工智能与机器人领域的基础研究课题。实现了基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台,并对其中的关键技术进行了讨论。仿真平台建模简单、直观,使用射线追踪算法很好地实现了世界模型的碰撞检测,对机器人的运动以及控球性能也作了精确的模拟,并实现了多种人机交互功能。三维仿真平台的应用能更好地协助实物机器人足球系统的先期调试,也为实际比赛后的数据分析提供了有利的工具。     

基于稳态自适应技术的水下机器人系统在线辨识

针对水下机器人运动和作业过程中的有效载荷变化使得机器人动态特性也相应地发生变化的特点,以开架式无缆水下机器人为研究对象,在对其动力学模型进行简化的基础上,提出了一种基于稳态自适应技术的在线参数辨识方法,进行了与基于最小二乘法的离线参数辨识的对比实验以及水下机器人特性发生变化时的在线辨识实验,水池实验结果验证了基于稳态自适应技术的参数在线辨识方法对开架式水下机器人进行系统辨识的有效性和可行性.