封面图片说明

封面图片来自本期论文“分形粗糙面的主轴承弹流脂润滑分析”,是西安建筑科技大学机电工程学院李玲教授课题组为探究弹性流体动压润滑(弹流润滑)状态下RV减速器主轴承接触表面之间的润滑特性,将复杂RV减速器主轴承结构模型进行简化的过程。本研究基于润滑脂的非牛顿特性以及粗糙表面分形理论,提出一种主轴承的点接触弹流脂润滑数值模型。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制

为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。

基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法研究

针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential, POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648 mm, 0.212°)降低为(0.457 mm, 0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237 mm, 0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。

肌电和足压信息融合的外骨骼步态识别

为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题,开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台;分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理;将表征下肢生理信息的肌电信号与运动信息的足压信号相融合,构建了支持向量机-模糊C均值(support vector machine-fuzzy C-mean algorithm,SVM-FCM)多模信息融合的外骨骼助行步态识别算法;开展了人机协同助行实验,实验结果表明:信息融合后的人机步态相位平均识别率达到82.49%,优于使用单一信号的识别效果,验证了多模信息融合算法识别人机协同步态的有效性。本研究可用于下肢外骨骼机器人运动控制,为人机运动相融奠定基础。

基于卷积神经网络的移动机器人声源定位方法综述

听觉系统是机器人感知周围环境信息的重要途径之一,精准有效地进行声源定位,可极大提高移动机器人的感知与决策能力。将声源定位应用于危险环境救援与巡检具有重要工程意义。随着深度学习的广泛应用,引入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的声源定位效果显著改善。将移动机器人声源定位研究从网络架构与改进、声音特征类型、数据仿真与增强,以及多模态信息融合四个角度进行综合对比及分析,并对技术的应用提出思考与展望。

芒果采收车机械臂运动特性分析及试验

为提高芒果采收车机械化采摘的适应性,该研究采用多体动力学理论方法对其机械臂的运动特性进行分析。首先,结合芒果生长和农艺特征及采摘机械臂几何构型与向量特性,运用D-H法建立了机械臂运动学模型以探索其运动特性,并进行末端执行器运动轨迹规划。轨迹规划结果表明末端执行器运动平稳,满足芒果采摘运动要求。进一步地,利用拉格朗日法构建了机械臂的动力学模型,对其进行了正逆动力学仿真验证,以深入了解机械臂的关节运动特性。动力学分析结果表明,在恒力矩工况下,伸缩装置和摆动装置的运动呈现一定的周期性,摆动装置、旋转装置角加速度和伸缩装置加速度均约在1.25、2.30、4.15 s达到阶段峰值;在仅做摆动周期运动的情况下,旋转装置、摆动装置所受驱动力矩均近似呈周期性变化,峰值分别为72.5与52 N·mm,且在一个运动周期内,均有两个极大值点。对机械臂结构进行仿真模态计算和模态试验,结果表明前六阶固有频率误差在5%以内,验证了芒果采收车机械臂多体动力学仿真建模的准确性。研究结果可为保证有效实现机械臂的采摘效果及提高其可靠性与稳定性提供依据。

移动机器人视觉里程计技术研究综述

随着移动机器人技术不断发展,里程计技术已经成为移动机器人实现环境感知的关键技术,其发展水平对提高机器人的自主化和智能化具有重要意义。首先,系统阐述了同步定位与地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)中激光SLAM和视觉SLAM的发展近况,阐述了经典SLAM框架及其数学描述,简要介绍了3类常见相机的相机模型及其视觉里程计的数学描述。其次,分别对传统视觉里程计和深度学习里程计的研究进展进行系统阐述。对比分析了近10年来各类里程计算法的优势与不足。另外,对比分析了7种常用数据集的性能。最后,从精度、鲁棒性、数据集、多模态等方面总结了里程计技术面临的问题,从提高算法实时性、鲁棒性等方面展望了视觉里程计的发展趋势为:更加智能化、小型化新型传感器的发展;与无监督学习融合;语义表达技术的提高;集群机器人协同技术的发展。

无传动间隙的3K行星齿轮减速器设计

3K行星齿轮减速器的啮合齿轮副存在齿侧间隙,使得传动链中引入了传动间隙,导致传动精度降低以及换向冲击。为消除3K行星齿轮减速器的传动间隙,利用3K行星齿轮传动中行星架不参与力矩传递的特性,提出了一种柔性行星架以消除传动间隙,并通过仿真分析验证了所提消隙机构的有效性。通过配齿及效率优化实现了高效的正向和反向传动。研制样机并进行了传动精度、滞回特性、正弦响应误差、正向传动效率、反向传动效率以及反向启动扭矩测试,结果验证了所提柔性行星架对消除3K行星齿轮减速器传动间隙、提高传动精度和传动效率以及提高反向传动性能的有效性。

基于外力矩观测器的机器人碰撞检测

碰撞检测技术可以降低设备损坏和人身伤害的几率,在现代化的人机协作生产中起着重要的作用。实现免外力矩传感器的碰撞检测需要准确地估计工业机器人受到碰撞时的关节外力矩。然而,动力学模型的参数辨识误差以及电机电流的测量误差等因素会影响外力矩估计的准确性。为了解决这些问题,本文设计了一种扰动卡尔曼滤波外力矩观测器。该观测器基于扰动原理将外部碰撞等效的外力矩作为扰动项,并定义关节扰动模型。同时,引入机器人的广义动量构建状态空间方程。考虑到动力学模型的参数辨识以及电机电流的测量存在误差,基于卡尔曼滤波算法进行迭代估计,从而得到最优的外力矩观测值。为了提高碰撞检测的灵敏度,本文提出了一种随关节速度变化的时变对称阈值函数,用于实现碰撞检测。该方法可以根据关节速度的变化调整阈值,以适应不同工作速度下的外力矩观测值。实验结果表明,与广义动量观测器相比,所提出的观测器在外力矩估计的整体精度上提高了52.03%。为了验证所提方法的有效性,本文利用6自由度串联关节型工业机器人进行了碰撞检测实验。实验结果显示,相比于静态阈值,采用时变阈值的方法缩短了58.06%的检测延时,从而可以提高碰撞检测的灵敏度,更有利于工业机器人的安全操作和碰撞防护。

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。

工业机器人手眼标定综合实验设计

为了提高工业机器人技术课程的多学科交叉应用与集成创新能力培养的教学效果,设计了一种针对眼在手外模式的机械臂手眼标定综合实验。采用机械臂、相机、标定板和Visual Studio软件完成手眼标定工程化实验平台的搭建,利用软件编程将采集到的机械臂末端位姿信息转化为位姿矩阵,获得了标定板图片中圆心位置并求解了手眼矩阵,最后进行标定结果误差分析。通过熟悉设备、编写代码、调试程序、测试验证等步骤,帮助学生理解手眼标定理论知识,增强应用实践和创新能力。

基于改进A^(*)蚁群融合算法的路径规划研究

随着智能化技术的发展,无人车路径规划技术在未来无人战场上将发挥重要的作用。针对A^(*)算法易发生碰撞障碍物的问题,提出通过改进转弯机制进行避碰。针对路径较长和不够平滑的问题,提出一种改进A^(*)蚁群融合算法。仿真结果表明,使用改进A^(*)蚁群融合算法得到的路径长度和平滑度更优,简单地图中路径长度减少2.34%,总转弯角度减小5.62%;复杂地图中路径长度减少2.62%,总转弯角度减小26.3%。因此,该算法在保证无人车避障的基础上,有利于其快速完成相应任务。

基于golang微服务的库房智能管理系统设计

针对传统库房管理主要依赖人工、效率低、数据难以及时更新、人力成本高等问题,文中基于golang微服务,结合ZigBee、RFID、人工智能和区块链等技术设计一种新型仓库智能管理系统。该系统主要由综合信息处理控制系统、以ZigBee为主的信息交互系统、以STM32与人脸识别为核心的门禁控制系统、RFID读写设备、后台管理五个部分构成,采用分布式架构将仓库设备管理、数据采集与处理和任务决策整合为一体,既能便捷联动ZigBee、RFID及人脸识别,又具有极强的内存管理和跨平台性。应用系统基于golang语言开发,使用vue、uniapp、electron、php、tdsql-c等技术,采用B/S和C/S两种架构;后端服务采用go-micro微服务形式来提高系统可插拔性和高并发能力;为提高租借数据的可靠性,系统采用区块链对其进行加密,实现每条数据自动上链功能。数据库采用tdsql-c云原生数据库,以方便横向扩展。实验表明,该系统能高效实现盘点和更新、全程无纸化记录及影像和出库数据留存,确保资料溯源,信息化水平高,极大地降低了企业运营成本。

开关柜合格性检验的力矩奇异性特征分析方法

面向开关柜的合格性检验,提出一种基于力矩信号奇异性分析的检验算法。根据开关柜的合格性与力矩信号的奇异性特征的相关性,提出将力矩信号的12个统计学特征通过Fisher判别法压缩至5个,并将由该特征组成的样本集输入至SVM分类器中训练出能判别开关柜合格性的SVM模型。最后对所提算法进行了实验验证,结果表明所提算法对开关柜的合格性检验的识别率达100%,延迟在30ms以内,所识别点均落在设定区域内。阻尼干扰下,与小波变换理论算法相比,在兼顾快速响应的同时鲁棒性更好,且不需要大量的训练样本和训练时间。

FPN算法在视觉感知机器人抓取控制的应用研究

针对视觉感知机器人对物体抓取的准确性控制,在抓取姿势估计基础上使用密集连接的特征金字塔网络(FPN)作为特征提取器,将语义更强的高级特征图与分辨率更高的低级特征图融合,将机器人物体抓取过程分为两个阶段,第一个阶段生成待抓取区域,第二阶段对抓取区域进行细化以预测抓取姿势。模型在Cornell抓取数据集和Jacquard数据集上训练,验证了所提算法在抓取姿势估计的有效性。设计了两种不同真实场景的物体抓取控制实验,结果表明所提模型能有效提高机器人抓取各种不同尺寸物体的能力。

电力巡检机器人路径规划方法综述

随着电力系统规模和复杂性的不断增加,传统的人工巡检方式已很难满足当下电力巡检要求。巡检机器人因具有安全性、可靠性和智能性已被逐步应用到电力巡检中。机器人在运行过程中通过提前预测、自主决策或智能导航的方式完成全局遍历与避障。电力巡检的核心任务是规划出一条安全且最优的运行轨迹。系统地分析和梳理了巡检机器人巡检过程中的各类方法;阐述了在变电站和输电线路等不同场景中算法的应用;综述了各类路径规划算法的研究现状和改进方法。在此基础上,对未来电力巡检机器人路径规划的研究和发展方向做出了展望。

基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划

针对传统蚁群算法存在初始信息素缺乏、收敛速度慢以及无法有效躲避障碍物等问题,文中提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划。引入正态分布函数改进传统启发函数,提高了算法效率,缩短了算法收敛所需时间。自适应调整信息素挥发系数,限定信息素范围,避免过早收敛。对算法路径平滑处理,缩短路径长度,从而实现机器人的全局路径规划。仿真结果表明,在20×20环境下,文中算法平均迭代次数比传统蚁群算法减少了28代,收敛速度更快。平均拐点减少了33.3%,使路径更为平滑,克服了初始信息素缺乏,加快了收敛速度,减少了拐点数量,能够有效躲避环境中的障碍物,证明了该算法的可行性。

架空裸导线涂覆机器人作业关键因素分析及其参数优化

为了提高电网带电作业的安全可靠性,针对架空裸导线不停电绝缘化处理问题,结合一种自动涂覆绝缘胶的机器人装置,通过分析该装置注胶系统的注胶桶收敛角、胶管内径、注胶工作参数对涂覆质量的影响,开展仿真研究,得到注胶系统压力场、速度场的分布规律。利用多目标遗传算法求解涂覆作业关键技术参数的优化问题,以较大的胶管出口压力、出胶速度与较优的胶体流动稳定性作为提高注胶系统涂覆质量的优化目标,得到涂覆机器人注胶系统的最优结构及工作参数组合。试验结果表明:以LGJ-120/20规格导线为例,注胶系统的注胶桶收敛角约为23°、注胶压力约为1.925×10~5 Pa和管径为12 mm时,可以达到较好的涂覆质量,满足电网带电作业安全可靠的要求。

基于人机工程学的下肢外骨骼运动控制

为避免外骨骼机器人髋关节和膝关节尺寸影响患者正常行走功能的恢复,踝尺寸对脚落地姿态的影响,提出一种基于人机工程学的外骨骼机器人运动控制方法.首先利用人机工程学对人体的参数进行收集,并以此构建适合人体尺寸、具有舒适穿戴的外骨骼模型架构,使外骨骼机器人满足穿戴人群差异化的需求;然后所构建的下肢外骨骼架构,建立外骨骼下肢末端的位姿并构建单肢三自由度机械腿的正向运动学方程,通过对机器人的步行计划,外骨骼机器人的实际步行过程由ADAMS进行模拟,验证人体行走时两腿各关节扭矩的变化规律;最后为了验证该方法在关节速度控制中的优越性和有效性,选择模糊PID进行控制.