颈部按摩机器人设计及优化研究

针对当前颈椎按摩的需求,基于中医按摩理论设计了一种颈部按摩机器人。首先基于仿生学进行机器人构型与尺度设计,使用Solidworks建立三维模型。为提高机器人的按摩性能,使用DH参数建立机器人的正、逆运动学模型,并通过数值算例验证理论模型的准确性。其次建立机器人在捏拿及滚揉两种模式下的工作空间多目标函数,使用改进蚁群算法对机器人的连杆长度和轨迹方程进行优化,以增大按摩机器人的颈部按摩范围,提高不同人群对机器人不同按摩力度的适应性。最后通过原理样机的制作和实验平台的搭建对理论模型进行验证,并通过志愿者在一定时间按摩后的主观感受评价证明了机器人设计的合理性。

基于最优控制策略的建筑机器人的危险避障路径规划

建筑施工中常在危险环境下进行。为保证施工安全,常采用建筑机器人代替施工人员完成某些危险的任务,例如危险环境下的搬运任务。路径规划是建筑机器人实现运动完成任务的基础,建筑机器人在运动过程中需避开危险障碍物。本文研究了建筑机器人的危险避障路径规划问题,提出了一种基于最优控制策略的路径规划算法,可保证建筑机器人在实现危险避障的条件下以耗能最小的路径完成运动任务。实验仿真结果说明了所提出的基于最优控制策略的建筑机器人的危险避障路径规划算法的有效性。

小型无人有缆遥控水下机器人智能控制方法

针对深度确定性策略梯度(DDPG)算法应用于无人有缆遥控水下机器人(ROV)运动控制时存在的坏样本影响学习稳定性、缺少环境探索能力以及学习时间长难收敛等问题,从神经网络结构、噪声引入和融合监督学习3个方面对DDPG算法进行改进,并提出了基于混合神经网络结构和参数噪声的监督式DDPG算法。仿真结果表明,监督式DDPG算法比常规DDPG算法和传统比例-积分-微分(PID)算法更加有效。

考虑风载因素的玻璃幕墙清洁机器人设计

围绕高楼玻璃幕墙机器人自动清洁中的风载问题,设计了一款考虑风载因素的真空吸盘吸附的框架式爬壁机器人。针对玻璃幕墙清洁机器人的框架式结构进行步态规划。基于空间力学理论建立了玻璃幕墙清洁机器人在风载下的力学平衡模型,得到了风载大小与机器人吸盘吸附力之间的力平衡方程。在Workbench中对风载作用下的清洗机器人本体进行了有限元分析,得到了机器人模型的应力云图与变形云图。实验测试结果表明:在极限风载作用下,机器人的最大应力点位于吸盘支架,最大变形点位于主架板中心。在真实风载下对机器人进行攀爬运动仿真分析,机器人可以在极限风载下稳定地工作,不会发生滑移和倾覆,验证了力学模型和设计模型的正确性。

基于ROS的铸件分拣机器人运动规划研究

为铸件分拣机器人在分拣铸件时能快速规划出一条稳定合理的路径、有效躲避障碍物、提高运动规划效率,文章通过ROS进行运动规划研究。利用ROS提供的C++接口完成笛卡尔指定轨迹规划验证。为进一步提高分拣效率和避障能力,文中改进算法在GB-RRT*算法基础上引入了局部迭代人工势场,加入了自适应目标偏置策略和直连策略。通过Matlab和ROS设计并完成了仿真实验和铸件分拣实验,实验结果表明采用改进算法后可有效减少无效点生成,缩短规划时间,减小路径长度,提高规划效率。同时,在规划运动时各关节运动平稳,轨迹平滑,极大地提高了铸件分拣效率,改善了分拣环境,保证了其安全性。

基于臂型角的Baxter机械臂运动映射方法

在采用机器人进行远程操作过程中,针对任务空间映射算法的参数确定缺少系统化理论的问题,提出了一种系统化的定缩放因子映射算法和姿态映射算法,使映射后的人臂工作空间尽可能充满机械臂工作空间;针对任务空间映射会丢失臂型角信息的问题,提出基于黄金分割法的臂型角逆运动学求解方法,将臂型角的概念推广到有连杆长度的SRS型机械臂中;针对Kinect相机的随机抖动,提出基于卡尔曼滤波的消抖算法。实验结果表明:逆运动学算法能以平均时间28 ms正确跟踪期望轨迹;轨迹跟踪x方向平均误差为904 mm,y方向误差为1049 mm,z方向误差为649 mm,臂型角平均跟踪误差为074°。Baxter机械臂能够执行期望的目标轨迹,并能够根据人臂的臂型角调整构形。

变构型微创手术机器人系统设计与实现

高性能微创手术机器人有利于实施复杂危难手术,推动微创外科实现高质量发展.在深入分析现有手术机器人特点和临床需求的基础上,提出了一种变构型微创手术机器人系统.基于刚柔混合结构设计了构型可变的手术操作臂,通过构型变换可实现工作空间的变换,从而提高操作臂的灵活性.手术操作臂采用丝传动结构,针对变曲率丝鞘传动下的张力和弹性伸长量等问题进行了分析,确定了开合关节的丝鞘传动特性.基于刚体和柔性关节运动学,分析了手术操作臂在不同构型下的工作空间,通过调整伸缩关节移动量,实现操作臂工作空间可变功能.此外,设计了与操作臂适配的主手操作臂,该主手配置有两个主从调节关节,以保证主手与从手腕点姿态的一致性.随后,解析了主手与从手关节量之间的映射关系,并建立了基于位姿分离的主从运动映射算法,从而确保了操作舒适性与精准性.最后,研制了物理样机,进行了大工作空间下的刚性测试实验、运动性能、主从运动性能与缝合操作性能评价实验,全面验证了所提出的手术机器人系统的可行性.

面向桁架攀爬的三分支机器人步态规划方法

为解决载荷大范围在轨平稳搬运问题,设计三分支机器人面向桁架攀爬的步态规划方法,使其能够平稳搬运载荷运动到部署位置完成大型航天器组装任务。以21自由度三分支机器人为研究对象,结合桁架结构划分多种攀爬步态单元;针对每种步态单元规划了单元周期内2条攀爬分支的交替夹持顺序以及末端的夹持位姿;针对大范围桁架搬运任务,基于可夹持区域构建表征桁架表面任意两杆间可过渡性的邻接矩阵,并利用Floyd算法生成距离矩阵与路径矩阵,规划出任意两杆间的最短攀爬路径,并将路径中的桁架杆件节点序列映射为机器人可执行的步态单元序列;基于三次B样条曲线对每种步态单元周期内2条攀爬分支的末端轨迹进行规划,实现攀爬分支末端在两夹持点间的攀爬过渡。仿真实验表明:所设计的步态规划方法能够使机器人实现在不同位置关系的桁架杆件之间的过渡,从而具备到达桁架表面任意位置的能力。

基于视觉和SLAM技术的家用多功能捡拾机器人设计

随着人工智能和物联网技术的发展,家庭智能清洁机器人逐渐成为家庭助手的重要组成部分。首先阐述了捡拾机器人的应用背景和研究意义,详细介绍了机器人的系统架构和关键技术。在系统架构方面,采用树莓派作为主控制器,利用计算机视觉技术进行物体识别,并结合SLAM技术实现自主导航。在关键技术方面,采用计算机视觉识别和分类家庭物品,SLAM技术则支持机器人在未知环境中的实时定位和路径规划。对捡拾机器人的机械结构进行了优化设计,使其能够适应不同形状和大小的物体,并通过“扫入”方式提升捡拾效率。此外,还采用了视觉传感器和导航技术,实现了实时地图构建和更新。本研究为基于机器人实践竞赛的项目式教学,展示了一种创新的机器人设计思路,为家庭机器人领域提供了新的设计方向,并拓展了机器人的应用范围。通过实验验证,捡拾机器人能够在多种家庭环境中稳定工作,展现出较高的准确性和可靠性,相较于传统清洁工具,具有显著的创新性和实用性。

换热器管口的单目视觉识别定位及清洗路径规划

为实现换热器管口的自动清洗,使用单目摄像头结合深度学习目标检测算法对换热器管口进行导航,主要包括管口识别、管口定位和路径规划。首先,管口识别采用基于深度学习的YOLOv3算法,并且从主干网络、边界框维度聚类、网络结构等方面进行改进以适用于实际应用需求;然后将识别得到的管口像素坐标根据单目视觉的成像原理转换为实际坐标;最后,规划一条‘己’字形的清洗路径。实验结果表明,该视觉导航系统的识别准确率为99.85%,召回率为100%,定位误差为1.35mm,整个流程耗时0.18s,达到准确性和实时性的要求。

基于磁轨导航和多影响层判据识别的送餐机器人避障算法开发

针对在路径寻优过程中采用常规避障算法的机器人产生剧烈摇晃以及与行人相互避让时产生的“囚徒困境”问题,提出了以工控机为控制核心,以STM32单片机为辅助控制的激光雷达下基于磁轨导航和PID全自动送餐机器人新型巡线避障算法。在运动和导航模块基于磁轨导航与PID算法,优化机器人运动轨迹以实现机器人的巡线运动;通过RFID标签辅助控制机器人加速、减速、驻停等动作;通过建立的多影响层避障判据识别模型来实现机器人的高效避障。最后实验验证了算法的适用性和高效性,能够在校园、工厂等人员复杂环境下有效避障。

智能园艺剪枝机器人的设计

本文针对我国目前园艺果树枝条修剪以人工为主、劳动强度大、效率低、人力成本较高、严重制约我国水果产业高质量发展的问题,在分析国内外剪枝机器人发展现状的基础上,提出设计一种智能剪枝机器人。首先利用UG软件进行剪枝机器人的结构设计、三维建模;其次对剪枝机器人的控制系统硬件平台进行开发,设计多通道遥控远程控制和微型机自动控制两种控制方式,利用前后双无线图传系统进行图像采集、识别和传输;最后设计剪枝机器人控制系统方案。通过研制剪枝机器人样机并进行剪枝测试,试验证明,该剪枝机器人性能稳定,提高了剪枝效率,降低了劳动强度,具有推广和应用价值,并为同类的园艺智能化设备的研究提供了参考。

小型岩孔喷浆机器人设计及其性能分析

为实现喷浆作业质量均匀稳定,本文针对岩孔喷浆过程中参数的影响及其控制进行研究,采用涂层建模、理论参数计算与实验验证方法,得到了喷枪参数、进给推进速度是关键影响因素结论。建立了涂层质量与喷枪参数模型和喷涂进给速度匹配方程,应用于实际喷浆机器人的设计和控制系统中。研制了小型喷浆机器人,完成了喷浆机器人的喷涂实验。实验表明:小型岩孔喷浆机器人可实现对模拟实验隧洞道的喷浆支护作业,本文设计的小型岩孔喷浆机器人能够满足使用要求。

一种冗余式导航分发设备设计

针对多个不同体制、工作方式的电子系统协同工作、信息融合的应用需求,设计了一种冗余式导航分发设备,通过对外部多个信息源提供的时间、导航及参数信息进行信息综合处理,为电子系统内的设备提供实时、统一的导航、时间和参数信息,应用情况表明,该设备实现了整个电子系统内部各设备间μs级的信息同步。通过分析信息同步需求,采用冗余架构,使用FC时间同步服务实现精确对时功能,通过双冗余FC接口实现时间、导航及参数信息的分发,并提供秒脉冲等时间基准信号,由各电子系统内部的时间处理单元实现电子系统与本设备之间的时间同步功能。

基于X86平台和RSI的工业机器人步态自动控制系统设计

工业环境中的任务和工作场景是动态变化的,机器人需要能够根据环境的变化调整步态,以满足新的任务需求;为此,设计基于X86平台和机器人传感器接口(RSI,robot sensor interface)的工业机器人步态自动控制系统;以复杂指令集计算机为基础的X86架构设计机器人控制器主板,使系统具有高集成度和扩展性;利用超声波传感器和红外线传感器获取步态自动控制传感信号;使用基于AS5040型高精密非接触磁性转动编码器的步态关节控制器,通过总线扩展,定位关节运动方向;分析机械臂前后摆动步态规划轨迹,控制髋关节;使用RSI应用程序包控制点位运动,实现步态自动控制;实验结果表明,设计系统的膝关节x方向与实际轨迹只存在最大为20 mm的误差,y方向与实际轨迹一致;髋关节x方向与实际轨迹只存在最大为20 mm的误差,y方向与实际轨迹只存在最大为15 mm的误差,能够提高控制精度,控制效果较好。

基于机器视觉的堆叠货箱抓取系统设计

针对冷链运输领域自动化水平低的问题,设计一套基于机器视觉的堆叠货箱抓取系统。基于Matlab标定工具完成相机标定,得到坐标系转换数学模型,使用改进Canny边缘检测算法提取图像中堆叠货箱的位置信息,通过PLC控制卸货机器人按照既定程序实现对冷链集装箱中堆叠货箱的抓取作业。实验结果表明:图像处理时间小于2 ms,抓取效率可达5 s/件,抓取位置误差小于5 mm,完全满足工业生产要求。

基于强化学习的小型ROV运动控制算法的研究

本文首先介绍了强化学习在无人遥控水下机器人(ROV)运动控制方面的研究现状,指出目前阻碍其进一步应用的共性难题,并对深度强化学习算法中的深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法的基本原理进行了阐述;然后针对DDPG算法应用于ROV运动控制时所存在的坏样本影响学习稳定性和缺少环境探索能力的问题,从神经网络结构和噪声引入两个方面对该算法进行了改进,提出了基于均值策略的混合式神经网络结构和引入参数空间噪声的方法;最后进行仿真实验,实验结果证明:本文改进型DDPG算法比常规的DDPG算法和传统的PID控制算法更加有效。

基于改进鲸鱼算法的搬运机器人运动规划

针对搬运机器人搬运效率不足、稳定性效果不好等问题,使用改进鲸鱼优化算法的时间最优运动规划方法进行解决。首先将机器人模型导入MATLAB中,根据相关算法计算出机器人的空间范围,从空间范围中选取实际目标点并转换到关节空间,在关节空间中使用“四次-三次-四次”插值多项式构造机器人的轨迹,然后将各关节的角速度、角加速度作为约束条件,采用改进的鲸鱼优化算法对轨迹进行优化,缩短机器人运行时间。通过仿真实验,改进的鲸鱼算法较PSO算法规划时间缩短约30%,较标准的鲸鱼算法规划时间缩短约17%,有效提升了搬运机器人在搬运方面的效率和稳定性。

桌面式上肢康复机器人自适应柔顺性控制方法

以一种六自由度桌面式上肢康复机器人(desktop upper limb rehabilitation robot,DULRR)为研究对象,观察到传统的位置控制无法满足患者康复训练的需求,可能导致其在康复过程中二次受伤。针对这一问题,提出一种基于位置闭环的自适应柔顺性控制方法。首先,根据DULRR的运动学模型,构建基于模糊比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)的位置控制器。然后,利用阻抗模型将力信号转换为速度和位置信号的特点,提出了基于压力传感器的自适应柔顺性控制器,与所提出的模糊PID控制器相结合,形成了完整的DULRR被动康复训练控制方法。最后,通过仿真分析和样机实验的方式,验证了基于位置闭环的自适应柔顺性控制方法的优越性。实验结果表明:相较于传统的PID控制器,在DULRR系统下模糊PID响应时间更短、稳态误差更小,体现出了较好的轨迹跟踪能力。同时,该控制器表现出良好的柔顺性效果,满足了患者早期被动康复训练的需求,并避免了康复过程中的二次伤害。

基于深度学习的清洁机器人机械手操作运动规划研究

针对清洁机器人因机械手除尘动作规划不可预测而导致的机械臂运动规划困难的问题,采用高层次规划的方法对家庭环境中的表面灰尘进行清洁,提出了一种协作机械手操作清洁运动规划方法。借助机械手有效操作动作序列来进行时间规划,通过更新的信息重新规划,充分考虑不同擦布器或清洁工具在规划时间内的计划与质量。试验结果表明,深度学习有效改变了清洁机器人机械手的抓取方式与拖拽行为,使得清洁机器人机械手的操作运动规划性能更佳,尤其是在规划完成复杂清洁任务时更具优势。