基于神经网络的机器人视觉伺服控制

视觉伺服可以应用于机器人初始定位自动导引、自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等控制系统中。传统的视觉伺服系统在运行时包括工作空间定位和动力学逆运算两个过程,需要实时计算视觉雅可比矩阵和机器人逆雅可比矩阵,计算量大,系统结构复杂。本文分析了基于图像的机器人视觉伺服的基本原理,使用BP神经网络来确定达到指定位姿所需要的关节角度,将视觉信息直接融入伺服过程,在保证伺服精度的情况下大大简化了控制算法。文中针对Puma560工业机器人的模型进行了仿真实验,结果验证了该方法的有效性。

具有自适应能力管道机器人的设计与运动分析

提出并研制一种基于自适应移动机构的管内探查机器人。通过对机器人传动机构的设计,实现了在不增加驱动电动机数量的前提下,机器人具有适应不同管道直径的能力。机器人的传动机构能够在管道直径改变时,自动地改变行走部件的输出形式以克服障碍,完成越障任务。在没有应用链式多节构型的情况下,机器人配备一个驱动电动机就能够完成越障任务,改善了传统螺旋驱动式机器人越障能力不高的问题,同时也提高了对驱动电动机的使用效率。为了分析试验中发现的机器人保持架自转现象,对机器人进行运动分析,并由分析结果对相关部分进行改进。试验结果表明,该机器人能够在内径为190 mm和180 mm的管道中行进,并能够顺利通过两节管道间形成的同心台阶障碍,验证了自适应移动机构的行走能力。

输电线巡检机器人越障机理与试验

分析超高压输电线路架空地线上的障碍物类型以及跨越这些障碍的过程。可以发现,巡检机器人采用双臂交替跨越障碍,越障过程简单。但是由于受巡检机器人自身重力偏矩的影响和手臂长度尺寸的限制,当单臂悬架在架空地线上时,导致巡检机器人本体倾斜,另一手臂完成脱线和上线任务变得十分困难,有时甚至造成越障失败。为了解决上述问题,提出质量调节的控制方法。该方法通过调节巡检机器人的质心,使巡检机器人的本体保持水平状态。为了验证质量调节控制方法的正确性,采用Lagrange方法建立巡检机器人动力学模型,通过仿真试验、实验室模拟实际架空地线试验以及超高压实际现场试验说明了提出方法的可行性。

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的。

轮-腿复合移动机器人构型控制及越障策略

本文构型和越障控制研究的是如何控制机器人的姿态和如何控制机器人以一系列的构型翻越障碍物,构型及越障控制是轮-腿复合移动机器人技术领域的研究重点,针对轮-腿复合移动机器人的结构特点以及早期方法存在的不足,本文提出了在不平整地面上的构型控制方法和针对沟、坎典型地形环境的越障控制策略,并利用六轮-腿复合移动机器人试验平台开展了验证实验。

轮腿复合移动机器人自主越障姿态设定及轮腿运动协调算法实现

轮腿复合移动机器人具有很好的地面适应能力和越障能力。本文通过对机器人系统结构的分析和其越障高度的静态分析,计算出机器人能够越障的最大高度,并提出了针对典型地形环境(沟、坎、台)越障问题的机器人构型优化以及轮腿运动协调控制算法,而且通过实验验证了算法的有效性。

野外地面移动机器人系统设计与实现

本文针对机器人在野外地形环境下的高机动性要求,设计开发了减震机构,针对机器人轮-腿复合结构和驱动冗余特点,提出并开发了面向高速行进的牵引力控制算法和面向越障的构型控制算法,通过与环境建模技术结合,实现了机器人的遥控、自主导航、自主越障等功能,构成了机器人的分层式控制系统。

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.

多目标追逐问题的一种混合整数线性规划解

研究多车辆多目标追逐的路径规划问题。提出两个基于混合整数线性规划(Mixed integer linear programming,MILP)的多目标追逐(Multi-target pursuit,MTP)模型:就近追逐和"一对一"使能追逐。在两个MIP追逐模型中,小车运动的状态方程考虑为具有线性阻尼的质点动力学方程。采用整数变量描述小车与障碍物的相对位置信息,提出"目标膨胀尺寸"的概念来描述对目标的追逐,定义小车的"追逐方向"。采用选取整变量的等高面法求解MILP追逐问题,并给出初始内点整变量的确定方法。最后给出仿真试验1对两个多目标追逐模型进行对比研究,仿真试验2证实了算法的效率。

室外自主移动机器人AMOR的导航技术

在非结构化环境,移动机器人行驶运动规划和自主导航是非常挑战性的问题。基于实时的动态栅格地图,提出了一个快速的而又实效的轨迹规划算法,实现机器人在室外环境的无碰撞运动导航。AMOR是自主研发的室外运动移动机器人,它在2007年欧洲C-ELROB大赛中赢得了野外自主侦察比赛的冠军。它装备了SICK的激光雷达,用来获取机器人运动前方的障碍物体信息,建立实时动态的环境地图。以A*框架为基础的改造算法,能够在众多的路径中快速地找到最佳的安全行驶路径,实现可靠的自主导航。所有的测试和比赛结果表明所提方案是可行的、有效的。

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。

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法.根据巡检作业任务的要求,采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍.设计了巡检机器人有限状态机模型,实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合.采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制.实验结果表明,该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍,从而验证了控制系统设计的有效性与合理性.

基于视觉伺服的输电线巡检机器人抓线控制

巡检机器人在越障时,需要完成机器人手臂的准确抓线控制.结合输电线的几何特征和摄像机成像原理,提出了一种基于单摄像机的立体视觉方法来确定输电线的位置和姿态.基于该定位方法及视觉伺服理论,建立机械手抓线伺服控制模型.利用自行研制的巡检机器人进行了视觉伺服抓线实验;实验结果验证了该方法的有效性.

基于多传感器的可变形机器人自主控制方法研究

将GPS、电子罗盘、倾角仪、码盘传感器等应用到可变形机器人自主运动控制中.针对可变形机器人自身结构特点,提出了一种基于多传感器信息融合的可变形机器人在野外环境中自主控制的方法.该方法主要实现了在非结构环境中机器人的自主变形、自主避障和自主导航定位等功能.实验验证了该方法的有效性.

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.