基于ANFIS的挖掘机器人挖掘轨迹仿真

为提高液压挖掘机器人工作装置挖掘作业轨迹规划控制精度,将挖掘机器人工作装置简化为斗杆、铲斗两关节二维机械臂进行分析.在建立逆运动学模型时,要将铲斗末端位姿空间与工作装置关节空间和油缸空间联系起来进行轨迹规划,以便在各个空间实现对挖掘机器人的控制.为提高跟踪期望轨迹精度,采用两个自适应神经模糊推理系统(ANFIS)分别学习两个关节的(x,y)坐标与关节角间的逆映射关系,建立了ANFIS逆映射模型.选取逆映射间的输入、输出曲面数据训练ANFIS结构,得到模糊模型的输入、输出映射曲面,实现给定的期望挖掘轨迹,获得相应的关节角.最后将得到的模糊模型用于跟踪期望的运动轨迹,仿真表明跟踪精度能够满足实际要求.

挖掘机器人精细作业的综合轨迹控制策略研究

挖掘机在国民经济建设领域发挥着重要作用,挖掘机器人是一种对传统挖掘机经过机器人化改造后的智能装备。针对挖掘机控制系统非线性强、数学模型难以建立、精细作业轨迹精度要求高的问题,提出了一种基于变论域模糊PID控制与交叉耦合控制的综合轨迹控制策略。采用带死区补偿的变论域模糊PID控制进行单执行器跟踪控制,利用交叉耦合控制提高执行器末端轮廓精度。通过联合仿真模型对控制策略进行验证分析。仿真结果表明:对比PID、变论域模糊PID两种控制策略,所设计的控制策略在响应性和准确性方面均优于其他两种算法,验证了方法的有效性。

动态协同算法在挖掘机器人控制的优化研究

针对矿用挖掘机器人的控制耦合特性,提出了动态协同优化控制算法。首先,将机器人的设计优化系统解耦到水平/垂直运动空间中,以减弱各液压回路之间的强耦合关系,将空间姿态系数引入水平/垂直运动空间的主/辅反馈控制回路,在各控制回路之间弱耦合的前提下,获得各液压回路的精确动态控制信号,最终实现了机器人整体系统的最优控制。最后,通过实验和仿真验证了所提出的动态协同优化控制算法的有效性,机器人空间姿态控制中具有较优的瞬态调节性能和稳定性。

矿用大型挖掘机器人轨迹规划与控制

为提高矿用大型液压挖掘机的自动化水平,适应挖掘工况,设计了一种基于倾角传感器检测反馈的轨迹规划与控制系统。对目标挖掘机D-H建模,确定了其运动学正解及位姿表示;提出了一种适应性运动学逆解方法,提高了轨迹规划的柔性;建立了关节空间-驱动空间-检测空间的转换关系;对常见的挖掘卸料工况进行了轨迹规划,得到了液压执行器的位移目标曲线;通过上位机输出控制信号,控制比例多路阀开口,实现了执行器位置伺服。以95 t大型矿用挖掘机为试验对象,进行了挖掘轨迹规划与控制试验。试验结果表明,通过轨迹规划得到的各执行器目标曲线平滑连续,多执行器动作协调且铲斗位置精度较高,初步实现了自主挖掘作业。

仿生挖掘机器人结构及运动特性研究

为了更好地完成仿生鼹鼠挖掘机器人地下挖掘工作,文中对挖掘过程的运动轨迹进行了分析,提出了一种由曲柄滑块机构与曲柄摇杆机构组合构成的挖掘机构。为分析挖掘机构中不同长度的曲柄摇杆机构连杆对机构运动状态的影响,采用动力学软件ADAMS分析了一个运动周期内挖掘机构的运动特性随时间变化的运动规律,并采用双摇杆机构进行对照,确定了选用曲柄摇杆机构的优越性,选取了构成挖掘机构的最优长度组,并确定了曲柄滑块机构对曲柄摇杆机构的运动影响。结果表明:构成曲柄摇杆机构的连杆长度组合为80 mm与46 mm时,挖掘机构的工作范围更合理,运动过程中各个阶段的速度、加速度变化趋势更平稳,并且能够满足机构的设计要求,该机构能够为挖掘机器人研究提供理论支撑。

挖掘机器人渠道维护轨迹规划与控制研究

为提升液压挖掘机在渠道维护中执行机构位置的控制性能,减少执行机构工作过程中产生的冲击和振动,设计了一种模糊算法来优化执行机构位置PID控制器的参数,使用五次多项式轨迹规划减少作业过程中冲击和振动。首先建立挖掘机运动学模型,确定位姿关系;其次对渠道维护作业中挖掘工况进行轨迹设计,得出液压缸位移与铲斗,动臂,斗杆关节角数学关系;然后根据挖掘机器人系统模型,以动臂液压缸为被控对象,对PID控制和模糊PID控制进行仿真。通过仿真分析基于模糊PID控制与PID控制相比,模糊PID控制的稳态误差和响应时间减小,其中响应时间下降了36%,验证了模糊PID控制算法的先进性。

挖掘机器人虚拟样机建模策略与仿真技术研究

为了全面分析挖掘机器人的综合性能,提出基于数字化虚拟样机的虚拟测试评估方法.以一台3.5t试验型挖掘机器人为对象,系统研究挖掘机器人虚拟样机的子系统建模及模型集成技术.利用Pro/E和ADAMS软件建立机械子系统、液压子系统、伺服控制子系统、节能控制子系统以及土壤挖掘阻力模型,并在ADAMS环境中利用参数关联和模型集成技术,将各个子系统模型集成,构成机电液一体化的挖掘机器人虚拟样机模型.最后通过实验证明了样机模型的精确性.该集成样机模型能够代替实际物理样机对各个子系统的性能进行仿真分析,并从系统的角度对挖掘机器人的性能进行综合评估,提高了产品开发速度和精度,降低了开发成本.

基于NURBS的挖掘机器人时间最优轨迹规划

为提高挖掘机器人的工作效率,保证其运行轨迹平滑,提出了一种基于NURBS曲线的轨迹规划方法。利用5次NURBS曲线插值挖掘机器人关节位置,引入矢值函数,通过莱布尼茨公式求解NURBS曲线的高阶导矢,设定启停速度和加速度,得到经过指定关节位置加加速度连续的轨迹曲线。分析了NURBS曲线权因子在挖掘轨迹局部规划中的作用。采用序列二次规划方法求解约束条件下的非线性最小化问题,规划出时间最优轨迹曲线。仿真和试验表明:提出的轨迹规划方法能够得到满足物理约束的时间最优关节轨迹,且可进行轨迹局部优化。

挖掘机器人铲斗连杆机构优化研究

在计算理论挖掘力与分析铲斗挖掘时的整机挖掘性能时,铲斗机构的总传动力臂成为制约其性能发挥的关键因素,文中利用遗传算法并结合实际作业时铲斗的工作频谱,对铲斗机构的结构尺寸和铰点位置进行优化,建立了优化数学模型;在保证空间有效作业范围的同时,可以较大程度地增大传动力臂,提高有效挖掘力。并结合某型挖掘机进行改造,验证了优化的有效性,提高了实际挖掘力。

挖掘机器人虚拟样机技术的实现策略

分析了虚拟样机技术的特点和优势 ,研究了挖掘机器人虚拟样机技术的实现策略。将挖掘机器人划分为有机关联的单学科系统模型 ,分别由不同学科专家在支撑软件上并行建模 。

基于虚拟样机的挖掘机器人轨迹规划控制仿真和优化技术研究

阐述了用虚拟样机技术进行挖掘机器人轨迹规划控制的仿真和优化的必要性;提出了轨迹规划控制的实现方案,分析了关键技术及其解决方法,重点研究了用挖掘机器人虚拟样机进行控制系统参数优化和轨迹规划仿真实验的方法,并以动态响应特性的仿真为例,用物理样机的相应实验结果验证了虚拟样机轨迹规划控制仿真实验模型的正确性;借助在虚拟样机上的仿真实验,分析了液压系统流量分配对轨迹规划效果的影响,提出了轨迹规划的改进措施,用以提高轨迹规划的速度和轨迹跟踪的精度。

机器人液压挖掘机运动系统的建模与控制

首先利用机器人运动学将铲斗的理想运动轨迹和各工作装置的目标转角序列联系起来,然后利用拉格朗日方程建立各工作装置的运动学模型,最后推导出LUDV液压驱动系统的电液模型,从而得到了挖掘机器人运动系统的完整模型.针对系统动力学的高非线性、参数的不确定性、外界干扰及比例方向阀的死区及非线性增益等特点,提出一种建立在自适应鲁棒控制基础上的非连续映射方法来处理运动系统并利用鲁棒反馈来消除近似误差.最后利用动臂控制试验来验证控制方法的正确性.

基于OpenCV的挖掘机器人摄像机参数标定

为了建立挖掘机器人视觉系统摄像机测量模型,提高视觉测量精度,分析了挖掘机器人摄像机视觉系统内、外参数成像模型及摄像机非线性畸变参数,确定了适合挖掘机器人视觉系统的标定参数。通过采集自制的棋盘标定模板不同方向的七幅图像,基于OpenCV技术实现了对模板角点的提取。通过七幅图像进行标定实验,实验结果获得了摄像机模型的线性内部参数矩阵,标定出了摄像机非线性模型的径向畸变系数,摄像机外部旋转矩阵及平移向量,并给出了标定参数误差。研究结论表明采用角点提取方法,标定误差可达亚像素级,能够满足挖掘机器人视觉系统的标定及视觉测量精度要求。

基于小生境粒子群优化的挖掘机器人自抗扰视觉伺服控制

为提高挖掘机器人的自主挖掘能力,设计一种基于图像的自抗扰视觉伺服控制器,对挖掘机器人的动臂、斗杆、铲斗组成的3节机械臂末端位置和姿态在x-z平面进行控制,实现自主挖掘目标任务。针对自抗扰控制器需要整定的参数较多,参数间相互影响,整定困难的特点,引入粒子群算法对控制器参数进行优化。由于原始粒子群算法存在后期易陷入局部最优的缺欠,采用小生境粒子群算法对自抗扰控制器参数进行整定优化。对粒子群及小生境粒子群算法的优化性能进行比较研究的基础上,设计了适合挖掘机器人的自抗扰视觉伺服控制器,采用小生境粒子群算法得到自抗扰控制器整定参数。搭建xPCTarget主机—目标机环境进行试验及仿真,表明小生境粒子群优化的自抗扰视觉伺服控制器控制精度高、鲁棒性强。

挖掘机器人视觉目标定位

为实现挖掘机器人的自动挖掘,为挖掘控制算法及视觉图像采集与处理提供仿真操作平台,在挖掘机实验模型基础上进行了电路改造,构建了以单片机为核心的控制电路,通过无线蓝牙与上位机进行通讯,实现对挖掘机操作装置的控制;通过视觉传感器采集挖掘机铲斗、目标物的实时图像,经图像处理后,对目标物中心及铲斗标记中心进行提取、定位,计算出二者之间的实时距离,进而控制挖掘机铲斗对目标物进行挖掘;通过对平台进行实际控制及基于视觉目标的图像分割及定位,验证了文章构建的方法的有效性。

挖掘机器人阀控缸系统RBF神经网络参数辨识

为提高液压挖掘机器人工作装置轨迹规划控制精度,减小按照理想模型进行控制的阀控缸系统存在的控制误差,获得更接近实际状况的阀控缸系统控制模型,采用RBF神经网络方法,建立含阀控缸系统待辨识参数及Jacobian信息的线性方程组.以挖掘机斗杆油缸为研究对象,经实验获得油缸进回油压力、斗杆倾角参数,辨识出阀控缸模型中阀的增益系数kq、体积模量Eoil和内泄漏系数Cli.最后通过对阀控缸系统进行力控制实验对比研究,验证了采用辨识参数的系统模型控制精度较好,有很强的鲁棒性.

基于多传感信息的挖掘机器人导航及避障技术

为实现挖掘机器人在挖掘作业前,无碰撞安全行走到作业场所,采用视觉、红外及超声波传感器,采集挖掘机器人外界环境信息,通过红外及超声波传感器实现墙壁跟踪导航;依靠视觉传感器,实现巡线、道路识别、导引车辆跟踪导航;依靠光流法提取障碍物特征信息,实现路面障碍物的识别、避障。研究结果表明:综合使用多传感器信息,可以实现挖掘机器人的导航及避障目标。

挖掘机器人液压传动的伺服控制策略

分析了液压挖掘机器人伺服控制的特点 ,提出了一种按时间基准对其轨迹进行规划的策略 ,不必检测机器人关节角速度就能实现平稳、高精度的轨迹跟踪控制。在自行研制的挖掘机器人上进行的实际试验结果表明 ,这一伺服控制策略取得了预期的效果 。

基于激光雷达的挖掘机器人回转避障研究

针对挖掘机器人在回转过程中易发生事故的现象,提出了工作装置回转避障方法。通过分析挖掘机器人工作装置的运动特性,结合运动学建立了挖掘机器人的运动学模型。利用安装在挖掘机器人两侧的激光雷达对作业环境进行识别,根据识别的障碍物求解可行域,并通过避障算法控制挖掘机器人避开障碍物。实验结果表明:挖掘机器人能安全避开障碍物,证明了方法的可行性。

基于虚拟样机的挖掘机器人液压缸内摩擦力确定方法研究

在对挖掘机器人液压缸摩擦力进行分析的基础上,提出利用挖掘机器人虚拟样机计算液压缸摩擦力的方法。根据实验数据和虚拟样机的静力学和逆动力学计算,得到挖掘机器人3组油缸在不同运动状态下的摩擦力曲线,确定摩擦因数,近似得到一个经典的摩擦力模型,为进一步精确控制补偿研究提供了参考依据。