精密装配机器人型号样机的研制

研制了我国第一台高性能精密装配机器人，该机器人是一台带有多传感器（二维视觉、六维力传感器）和多任务操作系统且可离线编程的高速、高精度、四轴ＳＣＡＲＡ平面关节型智能精密装配机器人原型样机。简要介绍了机器人各部分的工作原理以及整台样机在性能上与美国８０年代产品ＡＤＥＰＴｏｎｅ的对比。

智能装配机器人机构的研究和发展

本文概述国外装配机器人向着高性能。智能化方向发展的趋势,并着重评述与此相应在智能装配机器人机构方面的研究和发展趋势.如高速、高精度的机械结构,轻型手臂,高性能驱动器,柔顺装配技术、柔顺手腕,灵巧手爪,可编程的周边装置等.

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 。

基于Visual C++6.0的机器人控制系统软件实现

三自由度插拔机器人控制系统软件根据开放式设计方法 ,采用VisualC ++语言编制控制程序。负责底层伺服驱动的函数库以标准C给出 ,可以直接被调用 ;同时 ,控制软件内嵌入了机器人研究所自行开发的机器人结构化编程语言———HRL语言 ,用以实现目标规划 ,它也是基于VisualC ++语言开发的。整个控制软件用以完成数据及状态显示、伺服驱动、机器人运动规划 ,插拔目标的搜索、定位、运动过程模拟显示等任务。

基于B样条路径的机器人时间最优轨迹规划

现代制造业要求机器人不仅能够实现常规的ＰＴＰ运动和简单的ＣＰ运动，而且还能够沿着任意特定路径进行高速运动．为此，对沿着特定路径运动的机器人的时间最优轨迹规划问题作深入研究，成功地运用了三次Ｂ样条对由一系列离散路径点组成的机器人特定路径进行了逼近，并利用动态规划方法，沿着逼近所得的机器人路径，对机器人进行了时间最优轨迹规划，从而保证机器人在不偏离原有路径的基础上，实现时间最优运动．通过计算机仿真实验，证明算法可行，效率较高．

机器人模块化的结构设计研究

对模块机器人的结构进行分析设计，以长方体作为连杆模块，归纳出９种模块联结方式，３种关节模块形式，根据Ｐｌｕｃｋｅｒ坐标法，建立各种模块的坐标系及相应的数学表达式组．

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.

具有力觉临场感主从机器人在遥装配作业中的应用

通过建立一套具有力觉临场感的主从机器人系统，研究在非确定性环境下借助临场感技术实现遥操作的控制理论和设计方法．遥装配作业实验结果表明了控制方案的可行性．

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 。

机器人多指抓取的力封闭判别

在机器人多指操作过程中，需要判断抓取姿态是否满足力封闭条件．基于非线性摩擦锥约束转换为对称矩阵的正定线性约束，进一步将抓取力摩擦锥约束转换为线性矩阵不等式约束，使抓取力封闭判别问题转化为带线性矩阵不等式约束的可行解问题。

双臂机器人时间最优轨迹规划研究

本论文对双臂机器人时间最优轨迹规划问题作了深入研究，成功地运用了动态规划法，对沿着特定路径运动的双臂机器人左、右臂进行了时间最优轨迹规划，从而保证机器人左、右臂在无碰撞的前提下，实现时间最优运动．算法通过了计算机仿真实验，证明算法可行。

机器人装配操作的规划与控制

机器人装配操作是机器人研究与应用的一个重要领域 .与机器人焊接、喷涂等作业不同 ,机器人的装配操作是一种约束运动类操作 ,因此在规划和控制时必须考虑接触约束和各种不确定性因素的影响 .本文对机器人装配操作的规划和控制策略进行了详细的综述 ,并对一些典型的装配操作任务进行了分析 .

双臂机器人无碰撞运动规划

双臂 SCARA型机器人的操作臂的运动可以看成是平面内的四边形的运动 ,得出表示主臂四边形位置的不等式 ,将表示从臂的四边形的边界取点离散 ,然后将从臂的关节空间进行等分 ,在关节空间等分点上求从臂在此位置时其边界离散点的笛卡儿坐标 ,并将其代入表示主臂位置的不等式以判断主从臂是否碰撞 ,然后用

机器人的阻抗控制

阻抗控制在机器人的力的控制中具有重要地位,文章对阻抗控制方法中的参数的意义进行了说明,总结并分析对比了阻抗控制和其它力控方法的特点,对基于动力学模型和基于位置的两种主要的阻抗控制方法进行了分析,列出了阻抗控制参数的选取方法。

机器人多指操作的抓取力分析和实时优化

在非线性摩擦锥约束转换为对称矩阵正定线性约束的基础上，首先将抓取力摩擦锥约束进一步转换为线性矩阵不等式约束，使抓取力封闭判别问题转化为带线性矩阵不等式约束的可行解问题，完成抓取的力封闭条件判别，然后根据摩擦锥的正定线性约束矩阵和抓取力平衡约束矩阵的分块特性和稀疏特性，实现多指滚动操作实时抓取力优化计算。最后在多指手实验平台上实现并验证了算法。

六自由度并联机器人的支链选取

提出了六自由度并联机器人的支链选取的系统方法.并联机器人中有多种类型的支链可以用来实现末端执行器的6自由度运动,每个支链的驱动关节应当在基座上或靠近基座的地方,由支链所构成的整个并联机构的自由度应当为6.利用这些条件对并联机器人的支链形式进行筛选可以获得可行的支链形式.通过这种方法可以去除很多不可行的支链形式,得到可行的支链形式供后续设计使用.

可重组机器人运动学正逆解的自动生成

可重组模块机器人构形确定后 ,找出依序的连杆、关节模块 ,采用指数积 ( PME)法 ,自动生成运动学正方程 .把运动学正方程转换成相对于固定坐标系的方程 ,找出规律 ,分成 4个子问题 ,成功地运用 PME法得到自动求模块机器人逆解的算法——逆运动学指数积 ( PMEI)法 .Windows环境下正逆解的自动生成说明了该方法的可行性 .

基于串级变结构神经网络的机器人补偿控制

针对机器人动力学的非线性、强耦合、时变特点，为了高速、高精度地控制机器人，提出了基于神经网络的机器人智能控制策略．讨论了机器人动力学模型的特殊性，指出模型中结构和非结构不确定性因素；研究了一种新型串级变结构神经网络（ＣＶＳＮＮ）；提出了一种基于新型ＣＶＳＮＮ的机器人控制策略．以精密Ｉ号机器人为仿真对象，证明该算法能够较好地补偿结构与非结构不确定因素，收敛速度快，能够自适应地调节自身的结构．

双臂机器人无碰撞运动规划

针对双臂机器人任务操作中的非结构化环境特点 ,本文对双臂机器人无碰撞运动规划问题作了深入的研究 ,将 C空间法成功地应用于双臂机器人的无碰撞运动规划 ,通过建立时变 C空间 ,提出了从臂无碰撞状态数据库(CSDB)概念。在本算法中 ,双臂机器人无碰撞运动路径可以通过对从臂无碰撞状态数据库的搜索获得 ,运用该算法可以在时变 C空间中得到一条最优的无碰撞运动路径 ,本算法已经在双臂 SCARATES型机器人上通过试验论证 ,证明算法可行 。