基于多人零和博弈的模块化机器人系统近似最优控制

提出一种基于多人零和博弈的模块化机器人(Modular Robot Manipulators, MRMs)系统近似最优控制方法。建立了具有交联耦合(Interconnected Dynamic Couplings, IDC)的模块化机器人系统动力学模型。将机器人系统的控制律和IDC效应作为零和博弈的参与者,MRM系统的最优跟踪控制问题转化为多人零和博弈问题。根据自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)算法,通过建立评判神经网络求解哈密顿-雅克比-埃塞克斯(Hamilton-Jacobi-Issacs, HJI)方程,推导出最优控制律。基于李雅普诺夫定理,证明了闭环机器人系统是渐近稳定的,最后通过实验验证了所提控制方法的有效性。

模块化机器人结构设计及运动特性分析

针对传统机器人关节在运动过程中的偏转角度、俯仰承载能力受限问题,以提高机器人偏转、俯仰运动能力为目标,提出单电机驱动双轴式、具有大偏转角度特性的偏转关节模块,和基于平行四边形结构及弹簧部件、具有低功耗高承载能力特性的俯仰关节模块,进行了偏转模块、俯仰模块运动特性分析。建立基于新型模块的机器人运动学模型,对比分析相同尺寸及工作条件下新型机器人与基于传统关节机器人的工作空间,结果表明:同等条件下新型机器人工作空间明显大于传统机器人结构,所提出新型关节模块可有效提升机器人运动灵活性。

面向未知空间的模块化机器人最优位置-力控制研究

针对模块化机器人系统与外界未知环境交互的控制任务,提出一种基于自适应动态规划的位置-力控制。首先,考虑模块化机器人系统受未知环境约束,对未知环境约束空间进行分析,并设计自适应估计算法近似未知约束参数向量,从而得到未知外部约束力转化为模块化机器人所受的近似约束力矩,设计融合位置和末端接触力跟踪误差的多指标性能指标函数,结合自适应动态规划思想和策略迭代算法,求解哈密尔顿方程,从而实现面向未知空间的模块化机器人最优位置-力控制。

基于群智能体深度强化学习的模块化机器人自重构算法

模块化机器人是由一定数量、具有独立功能的标准模块组合而成的。自重构问题是目前模块化机器人研究领域的热点与难点。传统的图论算法或者搜索算法在模块数量较多、复杂度较大时,无法在多项式时间内寻找到通用最优解。文中从群智能体深度强化学习的角度出发,将每个同构模块视为具有学习与感知能力的单智能体,提出了基于QMIX的模块化机器人自重构算法。针对该算法,设计了一种新型的奖励函数,并在限制智能体的动作空间的基础上,实现了智能体并行化移动,在一定程度上解决了多智能体之间的协调合作问题,从而实现了从初始构型向目标构型的转变。实验以9个模块为例,对比了该算法与基于A*的传统搜索算法在成功率以及平均步数上的差异。实验结果表明,在时间步数限制合理的情况下,基于QMIX的模块化机器人自重构算法的成功率能够达到95%以上,两种算法的平均步数大约在12步左右,QMIX自重构算法能够逼近传统算法的效果。

基于自适应力矩估计的模块化机器人系统阻抗控制

在使用谐波传动装置估计关节力矩过程中会受到噪声干扰,针对系统噪声和测量噪声模型不准确使得卡尔曼滤波辨识误差增大的问题,设计了基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波算法。将谐波传动装置估计的力矩分别应用基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波器以及卡尔曼滤波器进行处理,分析了两种算法对传感器测量数据降噪的性能,实验证明,基于Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波器对测量数据曲线拟合度与平滑性优于卡尔曼滤波器,能够更有效地对随机突变噪声进行降噪处理。同时根据机器人在接触操作物体进行移动时会产生偏差,导致两者之间存在相互作用力,过大的作用力会对操作的物体产生破坏,使用阻抗控制技术使机器人的末端接触力保持在合理范围内,能更好地跟踪期望轨迹。为了减少系统中的抖振现象,提高机器人位置跟踪精度,提出了一种基于自适应滤波的阻抗控制方法,对机器人的运行轨迹进行较好跟踪。

多链可重构模块化机器人的构型转换

可变形指尖陀螺是一种流行的玩具,其多链、可变形的优点为空间机器人提供了一种方案。以此玩具为启发,结合链型机器人灵活多变的特点,引入了多链可重构模块化机器人。以构型分析及构型转换策略为重点对多链可重构模块化机器人的拓扑构型展开研究,使其改变拓扑构型来适应不同任务。首先,结合整数拆分及排列组合,建立了适用于正六边形基座的模块化机器人基本非同构构型库,提出了一种非同构构型枚举算法,该算法表明非同构构型数随模块数的增加呈指数型增长;其次,以构型转换为核心,定义了基于结构特征的等价关系库,设计了一种构型匹配的重构策略来完成构型间的最优匹配与转换;最后,通过演示与仿真,验证了重构策略的有效性。

可重构模块化机器人示教系统设计

设计一种通用型的可重构模块化机器人示教平台.采用基于开放式、分布式的控制平台,融合示教器人工示教功能和基于传感信息的自主示教功能,对示教系统的逻辑架构、控制策略、软件结构、以及示教运动模式进行分析与设计.该模块化机器人的示教系统既满足人工示教功能要求,又满足自主智能化示教的要求.最后通过对模块化机械臂的HMI人工示教实验和对一种模块化攀爬机器人的自主示教实验,验证了示教系统的可行性及相关关键方法的正确性.

一个模块化机器人平台的设计

为了解决传统机器人针对具体任务设计、柔性不高、容错能力和自修复能力差的问题,并降低机器人在各应用领域的使用成本,设计了一个模块化的机器人平台.文中首先介绍了模块化机器人平台整体设计,接着给出了模块化机器人平台硬件系统和软件系统的设计方法及具体实现细节,最后使用该模块化平台搭建了工业操作臂、轮式移动机器人、双足步行机器人、爬壁机器人以及爬杆机器人,并对这些机器人系统进行了仿真和实验.实验结果证明了该模块化设计方法的可行性和优越性.

可重构模块化机器人现状和发展

由于市场全球化的竞争 ,机器人的应用范围要求越来越广 ,而每种机器人的构形仅能适应一定的有限范围 ,因此机器人的柔性不能满足市场变化的要求 ,解决这一问题的方法就是开发可重构机器人系统 .本文介绍了可重构机器人的发展状况 ,分析了可重构机器人的研究内容和发展方向 .

基于模糊优化辨识模块化机器人关节动力学参数

为了能更为合理、准确地辨识出机电结构系统结合面的等效动力学参数,提出了基于模糊优化的辨识方法。以9自由度模块化冗余机器人为研究对象,采用模糊优化方法辨识了机器人关节面等效动力学参数,并利用所识别的参数及机器人各部件有限元模型建立了机器人整机动力学模型,该模型的模态参数与试验结果具有较好的一致性,表明所提出的辨识方法具有较高的辨识精度,是合理和可行的。

自重构模块化机器人的结构

在国外自重构机器人研究的基础上,设计开发了一种新型的网格型的雌雄同体的自重构模块化机器人.机器人中每个模块由一个中心体和6个可独立旋转的面组成,每个面上有2个孔及2个可自由伸缩的轴,驱动电动机通过减速器、锥形齿轮、同步带轮、离合器驱动6个面转动及每个面上轴的伸缩.该模块化机器人结构紧凑,便于进一步扩展.

可重构模块化机器人模块及构形设计

对可重构模块化机器人模块的结构进行了研究,并归纳设计出7种功能模块,其中包括3种1自由度的关节模块,2种连杆模块和2种辅助模块·所有模块的功能都是独立的,并且每个模块的连接界面都设计成了圆筒形以便重组和提高其刚度·每一种模块都可设计成不同尺寸系列,这些不同类型和尺寸系列的模块便可构成一个模块库·作者对3个自由度串联机器人的构形进行了系统的研究,并应用制作的实验模块对研究结果的可行性进行了验证·

一种模块化机器人的标定方法研究

对一种可重构模块化机器人系统进行定位精度标定方法研究。采用装配映射矩阵描述任意给定的模块化机械臂组成模块间的装配关系,并根据装配信息自动生成指数积形式的运动学模型。根据指数积公式中关节旋量坐标的理论值和实际值之间的伴随变换关系将运动学模型改写成包含关节约束条件的等价形式。对运动学方程取微分得到机械臂末端定位误差与关节旋量误差及零位位置误差间的线性化模型。给出了一种基于最小二乘法的运动学参数标定模型及其生成方法。通过程序生成一种5自由度模块化机械臂的标定模型并采用激光跟踪仪作为测量设备进行运动学参数标定试验。试验结果表明标定过程能够快速收敛到稳定值。测试结果表明经参数标定机器人的平均定位精度提高了近4倍。

基于螺旋理论模块化机器人运动学分析与仿真

基于螺旋理论对模块化机器人的速度级和位移增量级运动学关系进行了分析,开发了模块化冗余度机器人的逆运动学控制算法.针对模块化机器人可能具有任意自由度和任意构型、可以经常快速安装和拆卸、易于可重构且由系列化、标准化部件组合的特性,开发了具有自动建模功能的模块化机器人仿真系统.该仿真系统由模块构造器、机器人建造器、图形示教和运动规划仿真器等分系统组成.通过一个7-DOF模块化串联机器人抓放工件的演示实例验证了所提算法和仿真系统的实用性.

模块化机器人的双输出CPG网络调相运动控制

为了增强模块化机器人的灵活性,以及对其多模式运动进行更简单有效地控制,结合阵列式和串联式自重构机器人的特点,设计基于万向式关节的双自由度UBot模块,并根据两个关节之间的相互抑制关系,结合生物学的中枢模式发生器(CPG)运动控制原理,设计具有双输出的CPG网络调相运动控制器.通过调整CPG间的连接权重以及每个CPG中两组输出的关系,调解运动控制信号间的相位差值,有效地控制UBot模块化机器人的整体协调运动.应用这种控制方法控制了模块化机器人的3种运动模式:四足运动、蠕动和多节虫运动,在ADAMS仿真环境下进行了运动仿真实验,并在UBot模块化自重构平台上分别进行了3种构型的实体运动试验.实验结果验证了双输出CPG调相网络对模块化机器人运动控制的有效性和实用性.

网格型自重构模块化机器人的对接过程

研究一种网格型自重构模块化机器人,基本模块由1个中心体和6个旋转面(连接面)组成。针对该网格型自重构机器人的性能和模块连接可靠性的不足,设计一个新的模块对接系统。该对接系统主要由可伸缩轴和可变孔组成,通过可伸缩轴和可变孔的对中、配合、锁紧和松开可仿真实现正常模块与正常模块、正常模块与故障模块的连接和分离,实现网格型自重构机器人的自变形及自修复动作,从而保持机器人整体构型的完整性。基于模块的几何特征,描述相邻模块的对接关系;基于'棋盘约束规则',分析了模块间的对接过程:模块旋转到位阶段和模块微调对中阶段;6模块自重构机器人的对接仿真和3模块试验证实该自重构机器人系统能够完成模块间的对接任务。

一种模块化机器人的拓扑构型优化

采用遗传算法对一种关节型模块化机器人系统面向任务的拓扑构型优化设计问题进行了研究。对任意机械臂拓扑构型组成模块的类型、参数、数量及模块间连接顺序和装配方位等信息进行了二进制编码。按照性质不同将设计要求划分为刚性要求、柔性要求及刚性+柔性要求,对不满足刚性要求的拓扑结构通过过滤器处理以提高效率,对其他拓扑结构进行构型评价并以评价结果的加权和的形式建立构型评价函数。以自由度最小为主要优化目标,结合遍历法和遗传算法给出一种拓扑构型优化设计方法。构型优化实验验证了该方法的有效性。

基于蒙特卡洛法的模块化机器人工作空间分析

采用D-H参数法建立六自由度模块化机器人的运动学模型;基于蒙特卡洛法,并利用MATLAB软件编程,进行模块化机器人工作空间的分析与仿真。分析结果验证了所搭建工作台的合理性,证明了在工作空间内进行轨迹规划,能够完成其夹持装配的工作任务,为进一步研究其轨迹规划和运动控制奠定了基础。

6自由度模块化机器人工作空间分析与仿真

结合6自由度模块化机器人的结构特点及工况,采用数值法和Matlab平台对机器人的工作空间进行了分析。首先利用D-H(Denavait-Hatrenberg)法对机器人进行正运动学求解,再采用数值法对所求的方程进行分析,并用Matlab软件对分析结果进行仿真,绘制工作空间点云图,并对其外形轮廓图进行拟合,最后通过计算验证了此法的正确性。分析结果为机器人进一步优化及控制系统的设计提供了参考,也为机器人的应用、机器人工作任务的设计及工件的运动和定位提供了理论依据。

可重构模块化机器人分布式控制算法研究

可重构机器人是基于一套事先设计好的模块,并根据特定任务的要求选择的一组模块装配成的机器人。为了实现快速重构,可重构模块化机器人不仅要实现机械结构构形的快速重构而且要实现控制系统的快速重构。根据多Agent理论中协商合作机制和机器人结构的分布性,可重构模块化机器人采用基于多Agent的分布式体系结构。利用微分运动理论提出了一种分布式控制算法,它能够适应三维空间的控制要求,从理论上证明了这种算法的收敛性。