面向狭长空间的三自由度并联机器人设计与建模

并联机器人因具有刚度大、结构稳定、承载能力大和运动负荷小等优点,在农业和工业等领域得到了广泛的应用。现有大部分并联机器人因支链呈空间对称分布,难以进入狭长空间工作。因此,针对狭长的工作环境,提出了一种新型三自由度并联结构,该机构整体沿一条直线导轨方向布置,减少了垂直于导轨方向的宽度,使之易于放入狭窄的空间内,同时能拥有较大工作空间,并实现3个自由度上的平动运动。通过G-K公式计算机构自由度;验证了该并联机器人设计的合理性;对平台进行了运动学和动力学分析;并根据遗传算法分析其奇异性;通过解析法对机构工作空间进行了分析。研究成果为三自由度并联机器人进入狭长空间工作提供了新的思路与构型。

农业物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法

为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业的时间最优轨迹。该方法建立机器人协同作业的运动学模型和动力学模型,对物料移运机器人开展时间最优轨迹规划,并基于Lyapunov理论设计控制律减少跟踪误差,最后通过Matlab/Simulink和ADAMS联合仿真验证方法的有效性。结果表明,提出的轨迹规划方法可使机器人在抓放料协同作业和避障协同作业中取得平滑且时间最优的运动轨迹,机器人各关节的位移、速度、加速度、力/力矩曲线变化平缓,两履带牵引力满足机器人的要求且可快速稳定跟踪时间最优路径。

基于深度图像技术的手势识别方法

针对复杂环境下的手势识别问题,提出一种基于深度图像技术的手势识别方法。利用深度图像信息从复杂环境中提取手势区域,综合手势的表观特征,建立决策树实现手势的识别。对常见的9种手势在复杂背景条件下进行测试,实验结果表明,手势的平均识别率可达到98.4%,速度达到每秒25帧。

电刷臂精确数控压装机的设计和开发

开发了一种用于汽车电子油门踏板电刷臂压装的数控设备。论述了设备的组成及功能,针对设备中的软硬件的组成部分进行了深入的分析和研究。在Win2000平台下使用VB6.0设计用户界面,通过工控机的打印口实现对设备工作平台的过程和运动控制,使用改装了触头的高精度的光栅位移传感器控制压装间隙,实现了对电刷臂的精确压装,在为国内某些知名品牌汽车的零配件生产中达到了满意的效果。

刚性转子现场动平衡仪的设计与开发

开发一种用于刚性转子现场动平衡测试的便携式仪器。论述了仪器的组成及功能,针对仪器中软硬件的组成部分进行了深入的分析和研究。运用计算机技术及数字信号处理技术进行转子现场动平衡的测试,同时给出多种不平衡量的校正方法。采用USB2.0接口进行数据传输,将信号采集、数据处理、结果显示集成于一体。投入实际运行后,达到了实用高效、高精度的要求。

六足机器人轮腿结构设计与仿真分析

针对移动机器人在复杂地形环境适应能力弱的问题,设计一种新型六足轮腿复合式机器人。对机器人的基本结构及轮腿结构进行设计,阐明轮-腿模式转换机理,简述腿式三足步态及轮式步态规划,利用ADAMS软件对机器人进行动态仿真,并对轮腿结构进行有限元分析。仿真结果表明:六足机器人轮腿结构满足设计要求,能通过转换轮腿结构使机器人以腿式或轮式模式移动,兼具腿式、轮式2种机器人的优点。

无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法

为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.

基于集成概率模型的变阻抗机器人打磨力控制

工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.

基于PointNet++的机器人抓取姿态估计

为解决在无约束、部分遮挡的场景下对部分遮挡的物体生成可靠抓取姿态的问题,基于PointNet++网络改进了一种抓取姿态估计算法,该算法可直接从目标点云中生成二指夹具的抓取姿态。由于该算法降低了抓取姿态的维度,将抓取的7自由度问题转变成4自由度问题处理,从而简化学习的过程加快了学习速度。实验结果表明:该算法在无约束、部分遮挡的场景中,能够生成有效的抓取姿态,且较Contact-GraspNet算法成功抓取率提升了约12%,能够应用于家用机器人的抓取任务。

基于模糊PID控制的AGV控制

为提高自动导引小车(automatic guided vehicle,AGV)运动控制效率,建立了AGV的3维模型和运动模型,通过Matlab/Simulink对AGV的运动模型进行仿真分析。分别使用PID控制、模糊控制和模糊PID控制方法对AGV的运动进行仿真,得到3种控制方式的响应时间和控制效果,并从行走距离和响应时间进行分析。仿真结果表明:建立的Simulink模型真实可靠,模糊PID控制效果比模糊控制和常规PID控制效果更好,可为AGV的控制研究提供参考。

机器人打磨自适应变阻抗主动柔顺恒力控制

为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络变阻抗控制器分别作为内环控制和外环控制,在此基础上,提出了一种机器人自适应变阻抗主动柔顺恒力控制方法,用于在线自适应优化阻抗参数,动态调节打磨力修正量,实现机器人打磨作业自适应主动柔顺恒力控制。最后采用Lyapunov稳定性理论分析证明了所提出方法的闭环稳定性。通过机器人打磨系统虚拟样机联合仿真实验和机器人平台实物实验,验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够较好实现静态与动态期望打磨力跟踪,减小了打磨力波动、力超调量以及打磨初期打磨工具处的冲击力,提高了打磨力控制系统抗扰动稳定性、恒力跟踪性能和动态响应能力,对复杂多变工况机器人打磨作业具有较强的适应性与鲁棒性。

遥控武器站交流位置伺服系统控制及联合仿真

本文设计了一种新型车载遥控武器站,将复合前馈控制与模糊PI控制策略分别应用到遥控武器站位置伺服系统的位置环和速度环控制器,组成永磁同步电动机位置伺服系统串级复合控制器,解决了PID控制位置和速度变量带来的系统干扰问题,提高了其动态跟踪精度。基于ADAMS和Matlab/Simulink平台,建立了遥控武器站的机械动力学模型和联合仿真模型,经过仿真计算,验证了机电系统的可行性,为遥控武器站的应用实践和进一步深入研究打下了一定的基础。

一种指纹图像置信阈值极值化处理算法

针对传统方法存在适应性差、计算量大等特点,提出一种指纹图像置信极值化的处理方法。采用图像均衡化与置信阈值极值化结合对图像进行强化,对每个小区域的像素点进行灰度值求均值和方差,并采用VisualC++平台对算法进行实验验证。实验结果表明,该算法具有处理效果好、适应性强的特点。

六足机器人爬楼步态与仿真

为提高六足机器人对楼梯障碍物的适应能力,设计一种半圆型腿式的六足机器人。根据机器人的结构特点,规划了六足机器人爬楼梯中的四足步态。基于步态规划,分析和建立了四足步态的运动学模型。通过对各条腿的支撑相角度和摆动相角度的调整,用ADAMS软件对机器人进行了动态仿真。仿真结果表明:六足机器人结构设计合理,在四足步态下能实现连续爬楼梯,且机器人的机体质心位移曲线在时间上连续光滑,验证了运动学模型的有效性。

基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸检测算法

针对泵体口环人工检测安装精度差的问题,提出了基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸的视觉检测算法。首先对泵体口环图像进行图像预处理,然后进行图像轮廓检测,分割出泵体口环目标轮廓,最后建立了求取泵体口环位姿及尺寸的数学模型,并根据目标轮廓中包含的像素点数学信息,设计了泵体口环位姿及尺寸检测算法。实验结果表明,基于该算法能够较精准的识别检测泵体口环位姿及尺寸,在较高精度工业机器视觉化应用中具有现实意义。

改进Q-learning算法的柔性上料系统研究

现有振动式给料柔性上料系统的工作效果多数依靠出厂前人工手动调试,手动振动参数调试存在耗时长、费人力问题,且调试结果有较强针对性,导致系统柔性能力不足。提出一种基于改进Q-learning算法的柔性上料系统,结合柔性上料系统自身特性对传统Q-learning算法的奖励函数和ε-贪婪策略进行改进,令柔性上料系统自学习寻找一组有较优料件振动效果的振动参数。由实验可得,所提算法能减少人工在柔性上料系统调试上的参与度,证明了该算法在柔性上料系统中的可行性和有效性,且与传统Q-learning算法相比较,改进Q-learning算法更符合柔性上料系统的实际应用。

六足机器人爬楼步态的力学仿真分析

为提高六足机器人对楼梯障碍物的适应能力,设计一种半圆形腿式的六足机器人。根据机器人的结构特点,规划了六足机器人爬楼梯中的四足步态。基于机器人柔性体半圆形腿的结构特点,采用ANSYS软件和ADAMS软件对其进行了联合仿真,建立半圆形腿的柔性体模型,对其进行运动仿真并进行了应力应变和模态分析。仿真结果表明:六足机器人结构设计合理,验证了柔性体半圆形腿选材和电机选型的正确性,为进一步进行机器人系统结构与误差的分析奠定了基础。

视觉SLAM在室内动态场景中的应用研究

视觉SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,同时定位与建图)是移动机器人领域的核心技术,传统视觉SLAM还难以适用于高动态场景并且地图中缺少语义信息。提出一种动态环境语义SLAM方法,用深度学习网络对图像进行目标检测,检测动态目标所在区域,对图像进行特征提取并剔除动态物体所在区域的特征点,利用静态的特征点进行位姿计算,对关键帧进行语义分割,在构建语义地图时滤除动态物体的地图点构建出无动态物体干扰的语义地图。在TUM数据集上进行实验,结果显示该方法在动态环境下可以提升88.3%位姿估计精度,并且可同时构建出无动态物体干扰的语义地图。

基于液压驱动的清污机器人控制方法研究

针对水利设施中传统清污机清污效果较差的现状,设计一款液压驱动的清污机器人,用于拦污栅上污物的清理和拦污栅前污物的抓取。分析了清污机器人三自由度串联结构,采用几何法求解其运动学,得到各关节液压缸与末端位姿的非线性关系。根据清污机器人在清污过程中路径重复的特点,设计液压伺服驱动控制器。采用速度前馈控制方法,系统能够快速跟踪规划的轨迹;为减小位置误差,加入位置反馈控制方法。结果表明:所设计的清污机器人各个液压缸响应速度较快,位置精度较高。

泵体口环装配工艺的机器视觉化研究及应用

为了解决传统泵体口环人工检测、装配精度差的问题,构建了基于机器视觉的泵体口环装配系统平台。研究了基于机器视觉的泵体口环装配过程中的光源照明、工业相机和镜头选型及图像采集等关键问题。设计了泵体口环的位姿及尺寸参数的视觉检测算法,并探讨了泵体口环装配系统平台的硬、软件及装配流程。试验结果表明,提出的针对泵体口环装配工艺的视觉检测算法能够对图像中的泵体口环进行较精确的识别检测,对提高泵体口环装配工艺精度及柔性度具有现实意义。