欠驱动机器人的最优轨道生成与实现

提出了一种基于学习的动力学前馈方法 ,解决了欠驱动系统由于系统不完全可控造成的反馈控制失效、运动轨道难以实现的问题 .在此基础上提出了学习 -优化交替式最优运动轨道生成方法 ,该方法将轨道优化与学习控制相结合 ,所生成轨道可以在欠驱动机器人上实际操作 .对一台实际的欠驱动机器人实现了最优轨道生成 ,并进行了动作实验 。

含有非驱动关节机器人的学习控制

含有非驱动关节的机器人的运动控制比一般的机器人要困难得多 .因为非驱动关节不能直接控制 ,系统属于非完全可控系统 ,一般的光滑反馈控制方法对这样的系统是无效的 .本文提出了一种学习控制的方法 ,通过学习获得高精度的前馈控制 ,实现欠驱动机器人的高精度运动控制 ,并在一台实际的欠驱动机器人上进行了实验 。

基于同时发射声纳环移动机器人导航系统

开发了一种能在未知环境下实现快速障碍检测与障碍回避的基于同时发射声纳环移动机器人导航系统。为了消除由于同时发射造成的串话干扰,提出了一种基于神经网络模式识别的过滤方法;并制作了由24个声纳传感器组成的声纳环安装到实际的移动机器人上,实现了扫描频率最大可达到66Hz的全景检测。系统中应用了动态窗口法来完成快速障碍回避的运动规划。实际的导航实验表明,系统可用于室内未知环境中的移动机器人快速导航。