多机协同智能发展战略研究

多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能,代表着未来智能系统的必然发展趋势,是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向,也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发展研究,对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。本文基于多机协同智能系统当前面临的难以适应复杂任务这一挑战,从基础理论和核心关键技术两个层面出发,系统地梳理了多机协同智能的研究现状,分析了制约基础理论与关键技术发展的主要瓶颈性问题,并以多机协同智能制造为典型应用,剖析理论与技术发展中存在的问题。研究认为,多机协同智能将朝着人机群组智能的方向发展,为抢占发展先机,需及早布局人机群组智能的基础理论探索,加速核心技术突破,并加快应用示范。

狭长空间内重载调姿装配机器人的设计与研究

针对舱体类狭长空间内部待安装设备种类多、批量大、载荷重、空间余量微小、装配路径复杂、装配风险高等问题,设计了一种重载调姿装配机器人。在机器人运动学研究的基础上,建立了误差模型,并以最小包围球半径为约束条件,通过遗传算法将误差参数的辨识结果补偿到机器人控制系统。以机柜装配为例,针对空间约束条件规划工作路径,基于动力学约束能耗函数模型,以时间、冲击和能耗为优化目标,得到多目标最优轨迹。样机实验验证了误差参数辨识的有效性,减小了机器人的绝对定位误差,且多目标最优轨迹的关节总冲击小、运动平稳,实现了机柜类设备高效、平稳、可靠的安装。

基于激光SLAM多地形机器人的设计

为解决传统轮式机器人在复杂地形中受限与腿式机器人控制策略复杂的问题,提出一种多地形机器人。结合激光即时定位与地图构建(SLAM)方法和自适应式轮腿机构,将树莓派作为运算单元,搭载(ROS)机器人操作系统,应用激光SLAM技术实现环境地图构建和机器人导航,同时结合深度模型和摄像头完成图像任务。自适应式轮腿机械结构使机器人能够根据环境需求自动切换为轮式或腿式行进模式。底层控制器采用STM32F407,机器人通过PID算法能实现精准的移动和机械臂作业。结果表明:该多地形机器人控制方法简单高效,在坡地、草地、坑地、台阶障碍物等复杂地形中展现了灵活移动的能力,最大翻越障碍高度可达250 mm,爬坡角度可达45°,在稳定性和适应性方面具有显著优势。

基于领航-跟随法的多机器人编队控制

编队控制是多机器人系统研究的核心问题之一,具有广泛的研究价值。针对编队问题,通过对轮式差分驱动机器人运动模型进行分析,并设计相应的控制器。在传统的领航-跟随模型上,引入“虚拟机器人”,将跟随者机器人对领航者机器人的轨迹跟踪转换为跟随者对“虚拟领航者”的轨迹跟踪。首先,预设定实际领航者机器人的行进路径,由实际领航者引导运动方向的运动轨迹被视为主轨迹,虚拟机器人通过数据产生参考点从而生成参考轨迹,跟随者机器人通过对参考轨迹的跟踪与“虚拟领航者”构成轨迹误差跟踪系统。然后通过Lyapunov的控制理论验证控制器的理论可行性,最后在MATLAB/Simulink仿真平台进行实验,通过改变控制参数来使机器人形成相应的期望队形,在较短的时间内,跟随机器人对参考轨迹的跟踪误差趋向于0且速度收敛,验证了编队系统的可行性。

基于动态密度引导的多机器人编队队形变换方法

针对地面移动机器人编队的队形控制问题,提出了一种基于动态密度引导的多机器人编队队形切换方法.为实现机器人编队不同队形的切换,使用质心维诺划分(CVT)编队控制算法,避免机器人队形切换过程中的碰撞.根据CVT算法的特性,通过给定队形的密度函数,构建初始队形密度函数与期望密度函数之间的过渡密度生成动态密度,并利用CVT算法引导编队中的机器人移动,完成编队队形的切换与重构.仿真结果表明,相比直接使用期望密度函数引导队形切换,该方法不仅成功解决了部分形态编队切换失败问题,而且降低了切换过程中编队整体的平均位置误差.

浮动基多机悬吊系统动力耦合响应分析

为了研究浮动基多机悬吊系统在不规则波作用下的动力耦合关系,首先利用动量定理和动量矩定理建立了浮动基机器人动力学模型,其次利用达朗贝尔原理建立了悬吊系统的动力学模型,并提出了系统动力学的耦合关系分析步骤;最后结合实例,仿真分析了浮动基多机器人协调悬吊系统在不同波高、不同波长比和不同起吊速度下动力耦合响应过程。结果表明,该系统的理论研究进行了补充和完善,同时也为浮动基多机悬吊系统在实际的吊运过程中,判断安全的吊运环境提供技术支撑。

基于标签伯努利滤波技术的多机器人随机组网协同导航

针对多机器人在间歇性观测或无绝对观测环境下的分布式协同导航问题,提出了一种基于标签伯努利滤波技术的多机器人随机组网协同导航算法(GS-EPF-LMB)。该算法通过时间更新、观测更新和显示通信3种状态更新策略,利用随机有限集对状态和观测进行建模,并生成标签化的多伯努利粒子。为了提高算法的一致性和定位精度,基于标签多伯努利粒子耦合相对观测和绝对观测,采用粒子滤波器优化带有标签的粒子状态,并利用历史信息对状态估计进行约束。此外,利用概率数据关联实现导航系统状态估计,并通过分层高斯模型和变分贝叶斯方法实现全局最优状态估计。实验结果表明,算法的定位精度达到0.11 m,相较于全局状态-协方差交(GS-CI)算法,定位状态协方差收敛性提高了48.6%,精度提高了11%。

面向多到一任务交接的多机器人协作路径规划算法

针对传统的多机器人路径规划算法处理任务形式单一、非必要损耗大等问题,本文提出一种多组多到一任务处理方式的协作动态优先级安全间隔路径规划算法(Co-DPSIPP)。首先,该算法以最小化路径总长度为目标,采用模拟退火、扩散搜索等方法确定各组机器人的任务交接点;然后,采用改进的安全间隔路径规划算法为所有机器人进行分段路径规划;进一步针对部分不合理任务交接点会造成区域性拥塞并导致求解失败的问题,设计群组优先级与中间点动态调整规划策略。最后,在4种基准地图上的测试结果显示,相较于协作基于冲突搜索算法(Co-CBS),本文提出的算法在求解成功率上平均可提升73%,在运行时间和路径总长度上平均分别可减少56%和5%。实验结果证明,本文算法为多组多到一任务场景下的多机器人协作路径规划问题提供了更为灵活且扩展性更强的解决方案。

汽车白车身点焊作业多机器人路径规划研究

针对白车身焊装生产线多机器人焊接工作量大、焊接工作复杂的问题,提出了一种自适应精英蚁群算法的多机器人焊接路径规划方法。在蚁群算法的基础上,对算法核心参数进行调整,再将自适应更新策略和精英蚂蚁系统加入到蚁群算法中,增强算法全局搜索能力,提高算法收敛速度,并通过TSP模型检验了算法的性能;最后,以白车身焊装生产线某车型主拼工位的焊接作业为例,对方法的有效性进行了验证。结果表明,改进后的蚁群算法具有较好的搜索效率和搜索能力,多机器人焊接路径间不相交,符合焊接的工艺要求,为多机器人焊接路径规划问题提供了一种新的方法。

多机器人协同路径的时域协作-势场A*规划

为了减小多机器人协同工作路径长度并提高路径平滑度,提出了基于时域协作-势场A*算法的多机器人协同规划方法。建立了机器人工作环境的栅格模型,分析了传统A*算法辅助信息不充分的问题。为了充分利用环境中的障碍物和目标点位置等先验信息,基于势场法将障碍物和目标点信息引入到A*算法辅助信息中,提出了基于势场A*算法的单机器人路径规划方法。使用三维时空图代替二维平面图,可以有效判断出多机器人碰撞问题,并根据碰撞类型制定了避撞策略。经验证,势场A*算法规划的路径长度和平滑度均优于传统A*算法、文献[11]蚁群算法;在多机器人协同路径规划中,在规划出各机器人最优路径基础上,可以有效解决机器人之间的碰撞问题。实验结果验证了时域协作-势场A*算法在多机器人协同路径规划中的有效性和优越性。

自由漂浮空间机器人捕获翻滚目标的力-位-型融合控制方法

翻滚目标捕获过程中,空间机器人的运动会对基座产生扰动、接触过程的冲击碰撞容易产生安全风险。因此,为了在捕获翻滚目标的同时抑制空间机械臂对基座的扰动和对目标的碰撞冲击,提出一种自由漂浮空间机器人力-位-型融合控制方法。首先将自由漂浮空间机器人的非完整冗余性、运动冗余性表征为型空间,构建由末端位姿、型状态组合的广义状态空间并建立系统的运动学和动力学模型;通过优化基座与机械臂的位-型及零空间运动,减小机械臂抓捕运动在基座产生的扰动;通过优化基座、机械臂与翻滚目标的相对位-型,减小碰撞冲击力在基座产生的姿态扰动。给定最优位-型及末端操作力,基于阻抗控制原理及零空间投影策略,实现多优先级力-位-型融合控制。最后,开展了空间机器人捕获翻滚目标的典型任务仿真,结果表明通过力-位-型融合优化与控制方法可以有效减小空间机器人捕获过程产生的基座扰动。

基于视觉和SLAM技术的家用多功能捡拾机器人设计

随着人工智能和物联网技术的发展,家庭智能清洁机器人逐渐成为家庭助手的重要组成部分。首先阐述了捡拾机器人的应用背景和研究意义,详细介绍了机器人的系统架构和关键技术。在系统架构方面,采用树莓派作为主控制器,利用计算机视觉技术进行物体识别,并结合SLAM技术实现自主导航。在关键技术方面,采用计算机视觉识别和分类家庭物品,SLAM技术则支持机器人在未知环境中的实时定位和路径规划。对捡拾机器人的机械结构进行了优化设计,使其能够适应不同形状和大小的物体,并通过“扫入”方式提升捡拾效率。此外,还采用了视觉传感器和导航技术,实现了实时地图构建和更新。本研究为基于机器人实践竞赛的项目式教学,展示了一种创新的机器人设计思路,为家庭机器人领域提供了新的设计方向,并拓展了机器人的应用范围。通过实验验证,捡拾机器人能够在多种家庭环境中稳定工作,展现出较高的准确性和可靠性,相较于传统清洁工具,具有显著的创新性和实用性。

基于视觉跟踪实时引导的传送带跟随方法

针对滚筒输送线场景下的机器人随线质检问题,提出一种基于视觉跟踪实时引导的传送带跟随方法,即通过定位相机跟踪待测目标的运动,实时引导机器人调整动作跟随运动目标并检测。首先,通过顶部固定相机获取包含待测目标的实时视频,构建多目标跟踪(MOT)算法跟踪待测目标的位置与旋转角;然后,通过图像信息解算目标的6D位姿,进一步解算对应的机器人工作点坐标;最后,根据实时工作点坐标在线调整机器人动作,保持机器人末端与工作点重合,实现跟随检测。实验结果表明,所提方法可实现滚筒输送线场景下的机器人随线检测;相较于现有的基于目标检测的跟随方法,不存在跟随偏差累积问题。

受海龟爬行与山羊行走启发的四足仿生移动机器人多步态规划及动力学分析

为解决救援机器人运动速度慢、环境适应性差和步态单一等问题,参照海龟与山羊的生理结构,设计了一种四足仿生移动机器人。首先,根据海龟能在松软地面上爬行以及山羊运动能力强的特点,为机器人规划了仿海龟爬行和仿山羊行走两种步态以适应不同环境,提高了机器人的运动性能。然后,对机器人支腿进行了动力学分析,通过建立动力学模型来获取机器人关节扭矩与运动性能参数之间的定量关系。最后,通过仿真和样机实验来验证机器人步态的可行性以及机器人的环境适应能力。结果表明,所设计的机器人结构稳定,步态规划合理,可适应不同的复杂地形。研究结果可为仿生机器人的设计与开发提供重要参考。

连栋温室分段变距喷雾机器人设计与试验

针对国内连栋温室缺乏植保喷雾机、机械走直定位与换轨转向精度低等问题,设计了一种连栋温室分段变距喷雾机器人,在实现无人化喷药的同时提高作业精度。为满足连栋温室机械作业路轨结合、精准切换的要求,提出一种通用型移动底盘,并确定其关键设计参数;为减少底盘上下轨时的偏移量,设计轨上矫正装置,通过分析计算及试验验证,确定其安装余量为4 mm;针对底盘对轨误差大的问题,提出一种二维码融合陀螺仪及光电传感器双向垂直寻迹的路面关键点定位与转向控制方法。设计分段变距喷雾装置,提出一种丝杆滑台驱动的喷杆变距方案,分析校验其驱动参数以满足工作要求;基于滚针轴承设计喷杆辅助防抖装置,减小因喷杆剧烈抖动带来的滑台与喷杆损伤。开发底盘运动及分段变距喷雾控制系统,实现喷雾机器人在连栋温室内的全程自动化作业。最后,对样机进行底盘性能与喷雾效果试验。底盘作业时直线行走与对轨误差平均值分别为4.8、5.8 mm,满足控制精度要求;避障距离为34 cm,满足安全性要求;防抖装置的安装使喷杆行进方向的抖动量从-1°~1.3°降低到±0.4°内,喷头方向的抖动量从±0.5°降低到±0.3°内,防抖效果显著;分段变距喷雾作业后,盛果期番茄叶片正面雾滴沉积量为1.76μL/cm^(2),反面沉积量为0.2μL/cm^(2),雾滴体积中径在100~180μm之间,满足作业要求。

自适应序贯滤波的机器人融合定位方法研究

针对激光雷达在长直环境下鲁棒性低以及视觉相机受光照条件影响大的问题,提出一种利用序贯卡尔曼滤波将两种传感器采集到的信息进行融合的定位方法,将传感器作为独立的节点逐级传递以实现多层次滤波,解决了异步传感器更新延迟导致算法中断的问题,同时为算法添加自适应成分,避免了移动机器人长距离行驶过程中因缺少动态调节而产生发散的现象。仿真实验结果表明,以自适应序贯滤波的形式,融合定位结果显著降低了单一传感器测量带来的误差,有效提升了移动机器人在未知环境下的定位精度。

重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述

飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基.大型复杂部件具有尺寸超大、型面复杂等特点,传统的人工、单机制造面临着效率低、一致性差、空间有限等问题,多机器人具有高鲁棒性、高效性等优点,为大型复杂部件制造提供了良好的制造基础.任务分配与运动规划是多机器人制造系统的决策中枢,其性能影响整个系统的运行效率.考虑到重大装备部件制造任务分配与运动规划过程中任务工序多、冲突干涉多、精度需求高等挑战,本文首先对复杂环境下多机器人任务分配与运动规划的重要性进行了说明;然后阐述了目前主要的任务分配与运动规划方法,包括其在智能制造领域下的应用;在此基础上,对现阶段复杂场景下任务分配和运动规划存在的问题进行了分析,并使用强化学习与混合优化算法等方法提出了解决思路;最后对重大装备大型复杂部件制造过程多机器人任务分配和动态规划技术及应用的发展进行了总结与展望.

农业采摘机器人产业化进程分析与多臂高速化技术走向

在经历了长期的摸索和积累后,全球采摘机器人的产品化进程正在不断加速。随着我国农业生产对采摘机器人需求的快速刚性化,众多企业纷纷加入,生产销售逐步展开,但作业效率不足已成为其全面产业化和生产应用的核心障碍。本文在分析我国采摘机器人效率现状的基础上,归纳了机器人采摘的提效技术模式和多臂化途径,指出了国内外采摘机器人多臂高速并行的发展态势。在总结多臂采摘机器人臂型设计、视觉技术、任务与运动规划技术发展现状的基础上,提出了采摘机器人产业化的发展趋势与目标,认为从手眼高精准向综合强容差、从专用定制化向通用模块化、从专业性装备向用户型产品发展是采摘机器人产业化的技术走向。

多传感器融合SLAM研究综述

如今,移动机器人技术的发展使得同步定位与建图(SLAM)技术越来越受到学者的关注。在未知环境下,使移动机器人能够自主完成建图或者探索,是SLAM最基本的要求。在过去的十年,单传感器为机器人的建图和探索提供了良好的效果,而多传感器融合SLAM则以其强鲁棒、高精度的技术特性,为提升移动机器人建图的精度和速度提供了更高的可能性,成为了SLAM发展的主要研究方向。文中总结了现今多传感器融合SLAM的方案,首先对单传感器方案进行了比较;然后对多传感器融合技术的方案进行了对比;最后,分析了多传感器融合SLAM的难点与解决方案,并对多传感器融合SLAM的未来与发展进行了探讨。

双足人形机器人定位及运动规划系统的设计与实现

基于ZigBee技术和多传感器数据融合设计并实现了双足人形机器人的室内定位与运动规划控制系统,并分别对机器人运动过程建立空间模型和姿态模型,以获得机器人实时位置及姿态信息,实现自主运动规划。系统将树莓派4B和32路串口总线舵机控制板结合起来作为核心控制平台,更好地实现了对机器人的方向控制、目标导航等功能。