ROV模糊控制导航方法

本文提出一种水下 ROV(Remotely Operated Vehicles)的模糊导航方法和基于该方法的控制器结构 .通常由于水下环境光照不足或是水质混浊 ,很难依赖摄像机准确地为 ROV导航 ,引导 ROV到达预定目标 ,尤其是工作空间存在障碍物时 ,ROV很可能发生碰撞 .文中提出的模糊控制方法 ,将 ROV在 3D空间运动的状态、局部环境信息以及导航规划数据表示为多重模糊条件 ,然后结合 ROV的导航特点 ,建立了一个三级模糊控制器 ,该控制器使用同一种控制模式完成 ROV有障碍和无障碍的导航任务 .仿真实验结果验证了所提出方法的有效性

面向任务的虚拟环境和人机交互方法研究

基于虚拟现实技术的人机交互方法为面向任务的机器人远程作业研究提供了新的思想和思路 ,增强了机器人系统的遥控作业能力 .本文对机器人系统中虚拟环境和人机交互方法研究进行了综述 ,对虚拟环境中的示教和遥操作进行了评析 ,并探讨了未来遥操作机器人系统作业的发展趋势

一类非完整约束动力学系统的人工场导向控制

对于一类具有轮式移动机构的非完整动力学系统，本文通过建立人工场的方法来实现其位姿镇定、轨迹跟踪和路径跟踪等控制问题。人工场用于导向和控制方向角，而通过辅助的线速度控制以获取最佳收敛路径。控制器设计中同时兼顾动力学扰动及实际系统速度和输出力矩的饱和限制，所得控制器对于跟踪问题仅需知道期望位姿，而且结构简单、鲁棒性强、便于实现。

一种新型四自由度并联机器人

提出一种用铅垂导轨上 4个滑块作为原动件的新型四自由度并联机器人 .该并联机器人的动平台能够实现两个方向的移动以及绕两个方向轴线的转动 .研究了该并联机器人的运动学建模方法 ,给出了运动学正、逆解 ,用 Grassmann几何法分析了该并联机器人在其工作空间内不会出现奇异形位 .基于该四自由度并联机器人可以非常方便地开发具有大工作空间的五轴联动数控机床

基于网络化虚拟仪器的机器人传感器实验平台

设计了基于网络化虚拟仪器的多节点机器人传感器实验平台系统,利用COM、软件插件等技术开发了虚拟控件和信号处理软件模块,用户可通过PPL创建自定义的信号处理模块,为进行面向智能机器人控制的传感器测试、标定、组网等奠定了基础。

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 .

基于Windows平台的开放式并联机床数控系统

以5坐标并联机床为依托,面向不同构型并联机床,采用“PMAC+IPC”双CPU为硬件平台、VisualC++6.0为软件平台,开发了基于Windows操作平台的开放式并联机床数控系统。本文介绍了本数控系统的硬件结构、软件构成,并对数控软件开发的关键技术进行了阐述。

机器人化柔性装配单元建模与仿真研究

机器人化柔性装配单元是柔性制造系统的重要组成部分.本文在介绍机器人化柔性装配单元组成及特点的基础上,建立了机器人化柔性装配单元的广义随机Petri网,并进行了SiMPLE++仿真,提出了将广义随机Petri网与面向对象的仿真技术相结合用于装配过程建模与仿真的方法。

四滑块平台机构及其运动学建模

提出一种用水平导轨上 4个滑块作为原动件的混合型 4自由度并联平台机构 ,该机构的动平台能够实现 2个方向的移动以及绕 2个方向轴线的转动。研究了该机构的运动学建模方法 ,给出了运动学正逆解 ,并阐述了其应用前景

虚拟数控车削物理仿真系统的研究与开发

面向数控车削 ,开发了一套动态车削物理仿真系统 ,提出了仿真系统的总体框架 ,建立了动态物理仿真模型及相关子模型 ,分析了动态车削过程的影响因素 ,阐述了系统开发过程中有关模型构成及工件数据描述等技术性问题。

基于多Agent可重构机器人控制方法的研究

根据多 Agent理论中的协商、合作机制和可重构机器人结构的分布性 ,将集中式的机器人控制分配到一组关节 Agent中 ,每个 Agent控制机器人的一个关节 ,使用这种分布式方法 ,得到了一种新的通用机器人控制方法 ,即将关节机器人的复杂控制转换为多个简单子系统的控制 ,该方法可应用于具有不同构型的机器人系统 ,特别适用于可重构模块化机器人的控制。利用微分运动理论提出了一种新的决策方法 ,便于 Agent之间的合作与协商。仿真实验结果表明该方法是一种可行的机器人控制方法

目标位姿测量中的三维视觉方法

要测量出一组特征点分别在两个空间坐标系下的坐标 ,就可以求解两个空间目标间的位姿关系 .实现上述目标位姿测量方法的前提条件是要保证该组特征点在不同坐标系下 ,其位置关系相同 ,但计算误差的存在却破坏了这种固定的位置关系 .为此 ,提出了两种基于模型的三维视觉方法——基于模型的单目视觉和基于模型的双目视觉 ,前者从视觉计算的物理意义入手 ,通过简单的约束迭代求解实现模型约束 ;后者则将简单的约束最小二乘法和基于模型的单目视觉方法融合在一起来实现模型约束 .引入模型约束后 ,单目视觉方法可以达到很高的测量精度 .而基于模型的双目视觉较传统的无模型立体视觉方法位移精度提高有限 ,但姿态精度提高很多

最优Fuzzy—GA PID控制器及其应用

提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法，该控制器由离线和在线2部分组成，在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间及调速时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*，Ti^*及Td^*，为在线部分调节的初始值，在在线部分，采用一个专用的PID参数优化程序，以离线部分获得的Kp^*,Ti^*及Td^*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率·↑e，通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能，计算机仿真结果表明，与传统的PID控制器相比，这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能，可用于控制不同的对象和过程。

理性遗传算法及其在多机器人运动协调中的应用

面对传统遗传算法在解决一些复杂问题时所存在的收敛慢或早熟等困难 ,基于仿人理性决策原则 ,提出一种具有更丰富进化含义的进化算法——理性遗传算法 .其通过遗传信息的反馈或理性规则的建立来指导遗传操作的进行 ,从而将种群内部知识与经验的继承和学习更有效地结合在遗传算法之中 .相对于传统遗传算法 ,较好地解决了多机器人确知环境下协调运动规划问题 .理论分析和仿真实验结果都是令人鼓舞的 .

非完整约束轮式移动机器人人工场导向控制研究

导向控制在非完整约束轮式移动机器人的运动控制中具有重要作用，该文通过建立人工场的方法来引导和控制方向角，通过辅助的线速度控制前进或后退，以获得最佳收敛路径；同时考虑到实际系统速度饱和限制，从而设计出一种新的非连续位姿镇定律，并将该结果扩展，使得平面内任意点-点镇定、轨迹跟踪和路径跟踪问题均可得以实现，且对于跟踪问题仅需知道期望位姿，所得控制器不权设计简单，鲁棒性强，收敛速度快，还具有一定的普遍性。