多移动机器人保持队形路径规划

将多移动机器人的运动控制和路径规划有机结合,提出了多移动机器人的队形模型和保持队形的定义.在此基础上,以基于行为的导航算法为基础,将机器人队列的运动过程划分为正常运动、避障和恢复队形3个阶段.在避障阶段,引入虚拟机器人使队形保持部分完整;当队形被严重打乱时,规划机器人的局部目标位姿使队列快速恢复队形.仿真实验表明,该控制方法不仅使多移动机器人安全避障,而且队形保持较完好.     

一种新型锚泊机器人研究

近年来,为了提高船舶的安全性和稳定性,锚泊机器人成为了海洋领域的研究热点。鉴于大西洋蛏的诸多优良性能,将以其为仿生对象来构建集掘进、锚定和自主脱附功能于一体的锚泊机器人本体。首先,阐述了锚泊机器人的国内外相关研究现状;其次,对仿大西洋蛏的锚泊机器人的机械设计进行原理性说明;最后,将重点介绍锚泊机器人的控制系统。实验结果表明,该控制系统能够使锚泊机器人完成掘进、锚定及自主脱附,并形成较大的锚定比。     

1R2T绳索牵引骨盆康复机器人动力学

运用影响系数方法对1R2T绳索牵引骨盆康复机器人的运动学进行了分析,得出骨盆运动与绳索运动的映射关系,通过Matlab对骨盆步态中期望轨迹进行仿真,得到各根绳索加速度变化曲线;基于机器人力螺旋平衡方程,并利用牛顿欧拉法和达朗伯原理建立了机器人动力学模型.运用仿真方法对机器人逆动力学特性进行分析,得出绳索最小拉力阈值的设置对各根绳索拉力变化规律具有影响的结论.运用Matlab和Adams建立了机器人动力学模型,分别对是否考虑绳索刚度两种不同情况进行了联合仿真,结果证明所建模型的正确性,同时得出绳索最小拉力阈值和绳索刚度对系统运动性能的影响规律.     

发展服务机器人,助力智能社会发展

 随着移动互联网、大数据、云计算、人工智能、智能感知、微纳制造、生物材料等新兴技术的快速发展,信息时代带来的革命正在改变人们的衣食住行,智能社会给人们工作生活带来的深远变革逐渐显现。智能服务机器人将成为人一生中成长、工作、生活、养老的重要助手,有望在未来智能生活中发挥不可替代的作用。本文从服务机器人的国际前沿与发展趋势出发,介绍服务机器人在智能社会中的重点方向以及对未来生活模式的影响,阐述家用服务机器人和医疗康复机器人在智能社会的应用形态及若干关键技术,对服务机器人助力智能社会发展提出建议。     

基于有限时间干扰观测器的改进模型水下机器人自适应鲁棒容错控制

针对无人水下机器人（unmanned underwater vehicle ,UUV）工作中存在的执行器故障,在系统不确定性与外界干扰下,提出一种基于有限时间扰动观测器（finite time disturbance observer ,FTDO）,并结合改进模型的自适应鲁棒容错控制方法。一方面,FTDO能在有限时间内对外界环境干扰进行估计;另一方面利用滑模控制加上径向基神经网络（Radial Basis Function Neyral Network,RBF） 的万能逼近特性,建立带有执行器故障的输入补偿;其中改进模型的引入解决了系统不确定性导致的输入饱和,提高了稳定性与鲁棒性;其次采用一种新型的双幂趋近律使滑模量在更短时间收敛到稳态误差界内;仿真与水池实验结果表明了所提方法相对于滑模控制有着更好的容错效果。     

基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划

针对标准灰狼算法(GWO)在解决移动机器人路径规划问题时存在初始参数依赖性强、缺乏多样性及易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于多策略融合灰狼算法(LTGWO)。首先运用精英化思想将Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习结合,优化灰狼种群分布序列;然后引入sigmoid函数修改收敛因子a,平衡算法全局探索与局部开发能力,并改进控制参数C 以更好地拟合灰狼实际捕猎过程;最后加入随适应度值变化的比例权重,提高灰狼个体搜索能力,同时采用种群淘汰策略,淘汰适应度值差的个体,促进种群进化。选用3组不同的栅格地图进行实验,实验结果表明:由LTGWO 算法生成的平均路径长度、路径长度标准差都优于对比算法。     

移动机器人同时定位和地图创建的一种新方法

为了实现室内环境中移动机器人的同时定位和地图创建,提出了一种新方法,该方法应用顺序蒙特卡罗方法,把定位和地图生成分成状态估计和参数估计,应用多粒子滤波器实现同时估计机器人位置和障碍物位置。环境感知采用机器人自身配置的声纳传感器,应用哈夫变换提取环境障碍物边界特征,用直线近似表示,并提出了一种可靠的特征匹配方法。Pioneer 2移动机器人在实际室内环境中完成的实验证明了该方法的可行性。     

具有环境适应能力的蛇形机器人仿生控制方法

基于生物学原理,本文构建了一种能够产生蛇形机器人多种仿生步态的多模态中枢模式发生器模型.该模型通过外部激励的引入,可以实现蛇形机器人运动形式的自由调整和转换,有助于提高蛇形机器人的环境适应能力.文中主要针对任意节数的多模态中枢模式发生器模型的稳定性进行了证明;分析了多模态中枢模式发生器模型参数对系统输出的影响;研究了蜿蜒运动中环境参数与蛇形机器人关节最优幅值的对应关系,从而确定了多模态中枢模式发生器幅值优化调整策略;并通过建立外部激励与模型参数之间的约束,使得蛇形机器人在多模态中枢模式发生器控制下具有三维运动能力以及相应的环境适应能力.最后,利用蛇形机器人平台验证了仿生控制方法的有效性以及与生物蛇步态的相似性.     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。     

基于UR机器人的直接示教系统研究

随着机器人技术的发展,越来越多的工业机器人被应用于工业生产的各个领域。人机互动是工业机器人发展的一个重要领域,而直接示教是人机互动的一个重要发展方向。直接示教机器人目前还是比较稀少,只有少数的机器人公司研发了直接示教系统,但是只能适用于他们自己的机器人系统,对于目前大部分机器人并不适用。为了拓宽直接示教的应用范围,对普通的机器人也能应用直接示教。大部分的机器人系统都是密闭的,不直接对用户开放,现提出了一种直接示教系统,在不涉及机器人原有系统的基础上实现直接示教,以Universal Robot为研究对象,通过一个力/力矩传感器感知操作者的示教力,数据采集卡收集到力/力矩的电压模拟信号,在上位机进行转换为力/力矩,然后进行力与位置的转换,发送到下位机实现运动,从而完成直接示教。