基于AFM的机器人化纳米操作系统综述

对基于扫描隧道显微镜(Scanning tunnel microscope,STM)及原子力显微镜(Atomicforcemicroscope,AFM)的纳米操作技术发展进行阐述,针对其中存在的主要问题,引述出机器人化纳米操作的必要性。接着,对国内外机器人化纳米操作系统的研究进展、现状及存在的主要问题进行详细分析,提出基于AFM的机器人化纳米操作系统的结构原型,并指出实现机器人化纳米操作所需解决的关键技术问题及相应的解决方案之一,为进行深入的机器人化纳米操作研究提供了可以借鉴的研究方向。

机器人化月表采样器的研制

首先介绍了月表采样的新特点与存在的困难;根据月表环境、月表样品的特点以及嫦娥三期工程中对月表采样的要求,合理地选择了采样方式,研制出了一台六自由度机器人化月表采样器,并且对采样器的采样原理,机械系统和运动原理做了详细的分析;最后在石灰粉上做了采样实验,验证了多功能的机器人化月表采样器的基本功能与可行性。

除草机器人机械臂的逆向求解与控制

设计了一种基于机器视觉导航和杂草识别的除草机器人模型,该机器人能沿作物行间自主行走并能准确地识别和"清除"杂草。设计了除草机器人的机械臂除草执行系统,求取了机械臂运动学逆解,用VC++开发了控制程序。试验显示,图像处理算法所需时间少,能够适应户外自然光线在一定范围的变化,机械臂能够平稳动作并精确定位杂草目标。

机器人化月表采样器控制系统研究

在未来的深空探测任务中迫切需要采样任务的机器人化。为突破这一关键的技术,我们研制了一台六自由度的机器人化月表采样器原理样机,为其选择合理的控制方式并搭建了一套基于CAN总线的分布式控制系统。本文将详细介绍该机器人化月表采样器的工作原理及其控制系统的基本结构,并将阐述在操作采样器执行采样任务时采用的控制方式。最后搭建试验平台进行采样试验,验证采样器和控制系统的基本功能及其有效性。

基于最小疼痛感的机器人操作臂轨迹规划方法

针对机器人操作臂跟踪运动目标的问题,从仿生学的角度提出一种新的轨迹规划方法。将关节加速度的增量进行编码,同时将疼痛感作为优化指标,利用遗传算法在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中的具有较小疼痛感的轨迹。仿真试验结果表明,所提出的方法是可行的,可以规划出正确的跟踪轨迹,同时有效的减小了操作臂运动过程中的疼痛感。

基于AFM的机器人化纳米操作中纳观力的初步研究

针对基于原子力显微镜(AFM)的机器人化纳米操作,对探针作用下探针—基片—微粒之间纳观力的作用规律进行了初步分析.指出起主要作用的纳观力为范德华力、接触斥力、纳米摩擦力、毛细作用力以及纳米静电力等五种,并初步推导了各种纳观力的表达形式.通过力—距离曲线仿真与实验验证了所进行分析的合理性;该分析有助于进行纳米操作的精确控制.

机器人操作臂跟踪动态目标的轨迹规划方法

针对机器人操作臂跟踪运动目标问题,提出一种基于遗传算法的轨迹规划方法。通过对关节加速度的增量进行编码,实现在操作臂的关节空间进行轨迹优化,得到操作臂在跟踪运动目标过程中所需要的轨迹。仿真计算的结果表明,所提出的方法是有效的。

机器人化纳米操作系统驱动器驱动与探针定位研究

对基于AFM的机器人化纳米操作系统而言,一个关键问题是如何实现纳米操作时探针的高精度驱动与定位。对此,本文基于对压电陶瓷驱动器的迟滞/非线性特性及现有驱动方法的详细分析,提出"基于复现扫描轨迹的驱动方法"来对操作时的驱动器进行驱动;另外,还对管式驱动器弯曲运动所产生的运动学耦合误差、探针悬臂变形所引起的针尖偏移误差进行了定量分析与补偿。采用上述驱动方法及进行误差补偿后,可以大大提高探针的定位精度,从而使纳米操作与装配得以高精度进行。纳米刻画实验验证了该新型驱动方法及误差补偿的有效性。

灾难救援机器人研究现状、关键性能及展望

对日本、美国和中国等国家灾难救援机器人的研究现状和研究计划进行综述。根据世界各国救援机器人技术的研究现状,结合救援机器人在实际应用中取得的经验和教训,归纳和总结出救援机器人的关键性能为：存活能力、运动能力、感知能力、通信能力和作业能力。研究结果表明,灾难救援机器人研究逐步从试验研究转入到实际应用,多种技术融合化、多智能体网络化是今后灾难救援机器人研究的发展方向。防灾、减灾和救灾事关人民生命和财产安全,是国家公共安全的重要组成部分。救援机器人技术是国家发展迫切需要的战略必争的核心技术之一,将在国民经济和安全中起着重要作用并具有重大的战略意义。

基于光学聚焦方法的热驱动微执行器位移测量

随着微机电系统(MEMS)设计日趋成熟,度量问题越来越成为微系统技术中的热点。使用改进的拉普拉斯求和方法(SML)和深度估计法来测量热度驱动微夹持器末端的弯曲程度。实验中,使用了10幅在42℃时微夹持器的水下工作图像来验证这种光学聚焦方法,结果证明使用光学聚焦方法可以测量出作为驱动器反馈输入的末端弯曲大小,实现对驱动器运动的精确控制。

智能机器人多传感器实验平台的图像伺服系统

结合智能机器人多传感器实验平台的研制工作 ,系统介绍了其图像伺服子系统的工作原理、系统构成以及实现方案 ,涉及图像处理、机器视觉和机器人跟踪控制等相关内容 ,并讨论了物体自动识别和抓取过程中需要注意的一些问题 .

基于网络直角坐标机器人视觉伺服系统研究

为了实现定位抓取任务,提出基于网络的直角坐标机器人视觉控制系统。针对机器人运动控制的非线性与强耦合特性,采用神经网络控制器,构建了图像偏差与运动控制量之间的对应关系。通过对图像增强、边缘提取、特征提取等图像处理方法的综合分析,提出了一套优化组合图像处理法。在计算机网络环境下,采用自定义协议实现图像处理器与运动控制器协调控制,并将远程监控应用到机器人控制中。实验结果表明,该系统能够在视野范围内自动实现定位抓取动作。

遥操作机器人系统时延控制方法综述

遥操作机器人系统的应用和研究是目前机器人学一个重要的研究领域.尤其是网络遥操作系统的产生,更进一步扩大了应用领域,并对控制系统的设计带来了新的挑战.该文主要从控制的角度,面向各种性质的时延(如确定的或未知的,时变的或固定的等)对遥操作系统所带来的稳定性和透明度等问题,针对近年来为解决这些问题所提出的新的控制方法和理论进行系统的综述和分析,指出现有各种方法的优缺点,并提出了今后控制方法的研究方向和应具有的特点.

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