基于双层模糊控制器的动态路径规划

为解决没有通信情况下的多机器人系统在未知动态环境下的路径规划问题,设计了采用双层模糊控制器方法的危险度模糊控制器和速度模糊控制器.危险度模糊控制器充分考虑了运动障碍物的速度信息,把机器人同障碍物之间的碰撞可能性用基于碰撞时间因子和碰撞距离因子的碰撞危险度来表示,使之更适合于动态的环境.速度模糊控制器的输入充分考虑了目标方位角、障碍物方位角和碰撞危险度,采用行为思想设计模糊规则,规则中体现了奔向目标行为、躲避障碍物行为和沿着障碍物行走行为,使之更适合复杂的环境.仿真结果表明:该算法具有可行性、有效性和快速反应的能力.

联合力、声音信号的机器人钻骨操作

在近些年临床机器人辅助骨科手术中,机器人主要用来实现钉道定位,而后续钻削操作依然需要医生完成,因此本文主要针对机器人自主钻削展开研究。首先基于双层自适应模糊控制器实现皮质骨层钻削力控制操作,解决了钻削过程中的非线性时变问题,平衡了钻削进给速度和骨组织热损伤等问题。然后在机器人钻削过程中,分别基于时域和时频分析得到力特征和声音特征,并联合声音信号和力信号来实时感知钻削骨层状态,从而实现力控制到速度控制的切换,且保证了钻削安全,即钻削不会穿过内层皮质骨而损伤神经。最后以猪骨为实验对象,分别开展了力控制和钻骨状态感知实验。力控制实验结果表明双层自适应模糊控制器可以将钻削力误差控制在[−2N,2N],而钻削力通常大于20 N,表明误差对机器人钻削操作的影响很小;钻骨状态感知实验结果表明声音特征可以比力特征更早地感知内层皮质骨状态,而力特征可以提高感知鲁棒性。上述结果证明了本文的钻削控制和状态感知策略的有效性。