视觉伺服分类及其动态过程

对视觉伺服进行了综述性的介绍,系统地介绍了机器人视觉伺服控制的发展历史以及现状·从控制模型给出了视觉伺服控制系统的分类·针对两种最基本的分类方式基于位置的视觉伺服和基于图像的视觉伺服进行了重点介绍·对于视觉系统和图像特征的选取问题进行了讨论,此外还对视觉伺服系统的动态过程进行了分析,指出视觉系统的延时是目前伺服控制的研究所面临的最大问题·对未来视觉伺服研究的方向进行了总结·

工业机器人虚拟样机系统的研究

该文提出将虚拟样机技术应用于工业机器人仿真研究过程 ,研究与开发工业机器人虚拟样机系统。首先说明虚拟样机技术并分析其关键技术 ,然后说明了工业机器人虚拟样机系统的构成与样机系统在机器人仿真研究中的研究内容。总结该项技术主要解决以下两方面的问题 ,即机器人仿真研究中的系统集成及为以机器人为主体的生产线虚拟设计、验证环境提供底层的数字化环境

蛇形机器人研究现况与进展

仿生技术与机器人技术的结合 ,使机器人从结构设计到运动模式的选择都有了新的进展 ,这大大扩大了机器人的应用领域 .本文阐述了仿蛇形机器人的应用背景和研究现状 ,并展望了其未来的发展

基于3自由度并联机器人的船载炮6维运动模拟系统

本文系统基于3自由度并联机器人和3维图形仿真实现了空间6维运动的模拟，构造了一种3自由度并联机构来模拟船的3维转动，并给出了并联平台的运动学逆解，采用图形仿真虚拟作战环境，模拟船的3维移动，并分析了图形驱动原因。

An Obstacle Cluster Based Data Fusion Method for Mobile Robot

首先给出了一种通过融合多个超声波传感器和一台激光全局定位系统的数据建立机器人环境地图的方法 ,并在此基础上 ,首次提出了机器人在非结构环境下识别障碍物的一种新方法 ,即基于障碍物群的方法 .该方法的最大特点在于它可以更加简洁、有效地提取和描述机器人的环境特征 ,这对于较好地实现机器人的导航、避障 ,提高系统的自主性和实时性是至关重要的 .大量的实验结果表明了该方法的有效性 .

机器人多传感器实验平台中的图像传感器在线标定研究

本文结合智能机器人多传感器实验平台的研制工作,系统地介绍了图像传感器在线标定的原理和方法,并对标定系统的构成做了概述,同时结合实验对相关问题进行进一步的探讨。

基于栅格地图的多化学羽流源定位

本文研究了移动机器人在湍流环境中定位多个化学羽流源的问题。利用粒子随机行走方法建立动态羽流模型。在此环境中机器人进行梳状搜索并采集羽流数据,使用一种基于后验概率独立假设的改进贝叶斯算法融合这些传感器数据建立一张羽流源位置的概率地图,地图中具有高概率值的栅格指出了羽流源可能的位置。仿真结果说明了该方法的有效性,通过与标准贝叶斯算法的比较说明了该方法优点。

水下机器人多功能作业工具包

本文首先阐述了水下机器人作业工具包的重要性 ,重点研究了水下机械手的原理、功能及两种主要结构 .并以沈阳自动化所研制的缆控水下机器人为背景 ,讨论了水下作业工具包的一些专用工具的原理及其结构

多移动机器人合作系统中的单机控制体系结构研究

随着机器人技术的不断发展，出现了合作多移动机器人系统这一新的研究和应用领域，随之而来的是对机器人控制体系的新的要求．本文分析了合作多移动机器人系统对单机控制体系结构的要求，并以此为背景，在比较两种典型的智能机器人体系结构的基础上，提出一种混合分层的体系结构

机器人力装配操作的顺应综合与实验验证

本文提出并实现了一种机器人装配顺应综合方法。装配操作过程可以表示为一列离散的几何接触状态的改变和转移。通过对不确定性下所有机器人形位进行仿真，得到每一接触形式对应的静态接触力特征。由对基本接触元的分析，求解实现接触状态转换的机器人运动方向，构成顺应的力－错误修复运动方向映射，为规划泊装配运动实现顺应。并在ＰＵＭＡ５６２机器人完成了一类简单装配实验对本文方法进行了验证。

Robust Learning Control for Manipulators with Uncertainty Disturbances Based on Internal Model

In this paper, a disturbance controller is designed for making robotic system behave as a decoupled linear system according to the concept of internal model. Based on the linear system, the paper presents an iterative learning control algorithm to robotic manipulators. A sufficient condition for convergence is provided. The selection of parameter values of the algorithm is simple and easy to meet the convergence condition. The simulation results demonstrate the effectiveness of the algorithm..

机器人机械手的鲁棒性稳定跟踪控制

为工业机器人机械手提出了一种稳定跟踪控制法．这种控制方法由前馈控制器、反馈控制器组成．前馈控制根据期望轨线用计算力矩法得到；反馈控制由线性ＰＩＤ控制项和非线性ＰＤ控制项组成，这种控制方法能使跟踪误差逐渐趋近于零．最后，给出了ＰＵＭＡ５６０机器人的计算机仿真实验验证此控制方法的有效性

机器人机械手的离散时间学习控制

本文为机器人机械手提出了一种基于离散时间的重复学习控制法，这种学习控制法利用机器人动力学模型的部分知识，从它的特性和实用观点看，这种控制法比现有的其它学习控制法更有吸引力．本文还给出了学习控制法的收敛性证明和计算机仿真结果。

基于加速度传感器的机器人极点配置控制

本文为工业机器人提出了一种极点配置控制法．这种控制方法的优点有：一是它的积分作用消除了机器人的微小扰动和稳态误差；二是能任意设置系统的极点，因此能保证闭环系统的稳定性和规定状态变量的暂态响应；三是加入了加速度反馈，抑制了由电枢电感所引起的机械手的振动．最后，给出了ＰＵＭＡ５６２机器人的计算机仿真和实验结果验证了此控制法的有效性。