可变形机器人协同转向运动研究

可变形机器人AMOEBA-I具有多种构形和多种转向方式.为实现机器人转向性能的优化,提出了可变形机器人的协同转向方法,并建立了相应的数学模型,对不同构形下的协同转向方式进行了理论分析.设定了机器人三个模块在协同转向过程中的运动关系,在此基础上给出了可变形机器人协同转向性能的评价指标.通过理论和实验比较了不同构形下的协同转向方式,实验验证了协同转向方法的有效性.

地面移动机器人越障动力学建模与分析

对采用轮—腿—履带复合型移动机构的地面移动机器人进行了研究,首先分别描述了机器人采用腿—履带、轮—腿—履带两种方式的越障过程,进而对腿—履带复合越障过程进行了动力学建模,分析了电机驱动力矩与机器人速度及障碍物高度等之间的关系,为确定机器人的复杂环境适应能力提供理论依据.

基于主动视觉和超声的机器人目标跟踪系统

运动目标跟踪技术是未知环境下移动机器人研究领域的一个重要研究方向。该文提出了一种基于主动视觉和超声信息的移动机器人运动目标跟踪设计方法,利用一台SONY EV-D31彩色摄像机、自主研制的摄像机控制模块、图像采集与处理单元等构建了主动视觉系统。移动机器人采用了基于行为的分布式控制体系结构,利用主动视觉锁定运动目标,通过超声系统感知外部环境信息,能在未知的、动态的、非结构化复杂环境中可靠地跟踪运动目标。实验表明机器人具有较高的鲁棒性,运动目标跟踪系统运行可靠。

轮-腿-履带复合移动机器人的研究

中国科学院沈阳自动化研究所自行研制的灵豹复合移动机器人,采用轮-腿-履带复合移动机构,构建了嵌入式控制系统,设计了模糊控制器控制机器人行走,实现了机械臂的自主联动控制。机器人运动控制更加简便,系统具备良好的适应性和运动稳定性。

可变形机器人协同越障方法及控制策略研究

在复杂环境中工作的机器人对越障能力的要求越来越高。为了充分发挥可变形机器人AMOEBA-Ⅰ的越障能力,增强机器人在非结构环境中的适应性,提出了可变形机器人的协同越障方法。建立了数学模型,对机器人越障高度与其重心位置的关系进行了理论分析。从理论上比较了常规越障方法与协同越障方法所能翻越障碍的最大高度。同时提出了自主越障过程的控制策略,采用了根据情感状态的变化对机器人控制策略进行微调,并建立了相应地情感模型。实验验证了协同越障方法及自主越障控制策略的有效性。

基于障碍预估与概率方向权值的移动机器人动态路径规划

主要研究了移动机器人在未知动态环境中的路径规划问题.提出一种将障碍预估与概率方向权值相结合的动态路径规划新方法.该方法将卡尔曼滤波引入到规划算法中,使得对障碍物运动状态的实时有效预估成为可能.同时,为实现移动机器人的实时路径规划,提出一种新的概率方向权值方法,基于周期规划将障碍物与目标信息进行融合,能够有效处理室内环境下对于障碍物的速度和运动轨迹均未知的动态路径规划问题.仿真结果以及基于SmartROB2移动机器人平台所进行的实验结果验证了该方法的有效性和实用性.

移动机器人遥操作中力反馈技术的研究

在已有的遥操作系统中增加力反馈,通过计算移动机器人与周围障碍物之间的虚拟交互力,并将其映射到操纵杆上变成操作者可以感知的力,这样操作者能感觉到机器人与环境之间的作用力,从而有效地完成操作任务.实验结果表明该方法能够有效控制机器人行走,显示了在非结构性环境下临场感在增强人机交互能力方面的优越性.

移动机器人运动目标跟踪系统设计

利用SONYEV-D31摄像机和自主研发的摄像机控制模块,构建了一套主动视觉子系统,并将该子系统应用于RIRA-II型移动机器人上,实现了移动机器人运动目标自动跟踪功能。RIRA-II移动机器人采用了由一组分布式行为模块和集中命令仲裁器组成的基于行为的分布式控制体系结构。各行为模块基于领域知识通过反应方式产生投票,由仲裁器产生动作指令,机器人完成相应的动作。在设置了障碍、窄通道以及模拟墙体的复杂环境下进行运动目标跟踪实验,实验表明运动目标跟踪系统运行可靠,具有较高的鲁棒性。

便携式移动机器人姿态解算方法

本文根据便携式移动机器人的特点,采用四元数法解算机器人导航系统的姿态,避免了在机器人运动角度较大时出现奇异点的问题。文中应用改进的四阶龙格-库塔算法解算四元数微分方程,经仿真实验,精度完全能够达到要求。给出了合理的变换公式,在机器人运动范围内,满足了四元数与欧拉角之间转换的一一对应。

输电线路巡检机器人越障控制研究

介绍了超高压输电线路巡检机器人越障控制方法。根据巡检作业任务的要求,采用遥控与局部自主控制相结合的方法,实现了巡检机器人沿线行走及跨越障碍的功能。采用基于单目摄像头定位和视觉伺服的方法,实现了巡检机器人的自主越障控制。实验结果表明,该机器人可沿线行走并自主跨越障碍,从而验证了控制系统设计的有效性与合理性。

加速度空间中基于线性规划的移动机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下移动机器人的路径规划问题,提出了加速度空间中一种基于线性规划(Linear programming,LP)的方法.在机器人的加速度空间中利用相对信息,把机器人路径规划这一非线性问题,描述成满足一组线性约束同时使目标函数极小的线性规划问题,嵌入基于线性规划方法的规划器,得到一条满足性能要求的最优路径.仿真试验验证了算法的实用性及有效性,与势场引导进化计算的方法(Artificial potential guided evolution algorithm,APEA)相比更优化,更实时.

基于主动建模的自主移动机器人自适应容错控制

针对非线性自主移动机器人可能发生的驱动器故障,提出了一种新的自适应容错控制方法,即基于主动建模的逆动力学控制(IDC)方法.无色卡尔曼滤波(UKF)非线性估计方法用于对系统进行主动建模--状态和故障参数的在线联合估计,含有可调参数的逆动力学控制器用于根据UKF的估计结果进行控制策略的重构.仿真实验证明,具有主动建模的控制器能够有效地补偿系统的驱动器故障,使故障后的系统仍具有令人满意的性能。

移动机器人分布式超声探测系统设计

设计制作了一种基于多处理器的移动机器人分布式超声环境探测系统.该系统由上位工作模式控制模块和下位智能超声传感器阵列组成.下位智能超声传感器选用收发一体式超声传感器,每个传感器均由独立的微处理器控制,完成实时数据处理、抗干扰处理、故障报警以及并行数据通信等功能.上位工作模式控制模块可以根据不同的控制策略,使下位传感器阵列采用“阈值比较法”和“改进型递推均值滤波”算法及EERUF方法并行循环工作模式,实现不同方向传感器分组并行工作,提高了探测的实时性和准确性,以及对移动机器人控制的鲁棒性.仿真和实验的结果都验证了该系统的可靠性和有效性.

基于运动描述语言的轮式移动机器人控制

介绍了一种基于运动描述语言的轮式移动机器人控制方法.运动描述语言不仅可以有效地描述机器人系统中离散和连续动力学过程的相互作用,而且可以定量地描述操纵机器人的复杂性.利用该方法对具有非完整约束的轮式移动机器人的位姿镇定问题进行了研究,仿真结果验证了该方法的有效性.

一种新的移动机器人全局路径规划算法

提出了一种新的移动机器人全局路径规划算法.该算法不需要对环境中的障碍物特征做任何假设,也不需要建立障碍物的连通图模型,有效地克服了传统路径规划算法因为搜索而带来的计算复杂性问题,提高了算法的适应性和实时性.仿真结果证明了算法的有效性.