机器组卷问题的遗传-蚂蚁算法研究

计算机智能组卷的关键技术在于组卷算法,蚂蚁算法在初期信息素缺乏导致搜索时间较长;遗传算法需要在一组解中寻找最优解而产生大量的重复数据,导致算法效率较低。为了开发出一个具有高效性和鲁棒性的组卷算法,提出了一种融合遗传算法与蚂蚁算法的机器组卷算法,算法利用遗传算子操作的全局收敛快的特点,将最优结果作为蚂蚁算法的初始信息素分布,按照蚂蚁算法的并行反馈信息、求解效率高的特点进行信息更新求得最优解,优势互补。实验表明,算法在收敛性和寻优性都有很好的效果。

含有并行机器组的串行短生产线的性能分析

文中主要研究含有并行机器组的串行短生产线的生产性能,此生产线含有一个并行机器组及其上下游缓冲区。由概率守恒原理推导出短生产线的概率平衡方程,求得到短生产线的稳态概率,由此计算串行短生产线的性能指标:平均生产率和平均在制品数量。在Matlab平台下分析系统平均生产率与部分系统参数之间的关系。同时,建立短生产线的Petri网模型,采用事件调度法对短生产线进行仿真,将数值结果与仿真结果进行对比分析,说明文中以机器为中心的分析方法的有效性。

一种改进的群组机器人网络路由算法

针对群组机器人系统在应急场景下移动频繁、能量有限的特点,提出了一种基于能量与速度的分簇自组织按需距离矢量协议(Clustered Ad hoc On-Demand Distance Vector Protocol Based on Energy and Speed,ESC-AODV),以延长群组机器人网络运行时间,提高通信可靠性。用路由性能代替跳数作为路由判据,目的节点在重复接收到路由请求(Route Request,RREQ)数据包时,若路由性能更小,则回复路由应答(Routing Reply,RREP)数据包,以此选择更好的路由,引入分簇结构,通过簇头和网关组成的骨干网络减少广播洪泛次数。实验结果证明,节点数量多时,改进的ESC-AODV协议在延长网络生存时间的同时,平均端到端时延、数据包投递率、吞吐量和路由开销均优于AODV以及基于能量、负载和速度的AODV路由协议(AODV Routing Protocol Based on Energy,Load and Speed,ELS-AODV)。ESC-AODV协议能够节约网络能量,提高可靠性,获得更优的网络性能。

机器人一体化电机模组减速器传动效率优化方法

针对一体化电机模组中的减速器进行传动效率计算和优化分析,推导了3K行星齿轮系统精确的效率计算公式,提供了一种通过调整齿轮组中心距和齿轮变位系数、获得该减速器最高啮合效率的方法。采用优化后的减速器参数进行样机设计,通过实验对一体化电机模组的减速器进行了效率测试,并将测试结果与理论计算数据进行了对比,结果验证了该效率计算优化方法的准确性。

高能量密度低功耗一体化机器人动力轮模组技术研究

针对传统自动引导车(AGV)和自主移动机器人(AMR)传动链存在的低能量密度、高能耗、大尺寸等问题,提出了一种集成电机、减速机、抱闸和编码器的一体化机器人动力轮模组设计。该设计采用大中空电机内嵌减速机的一体化设计技术,显著减少了传动链占用的空间,从而提升了AGV/AMR的底盘空间利用率和整车性能。与传统设计方案相比,该动力轮模组实现了12%的能量密度提升和23%的效率增加,有效降低了功耗损失,为AGV/AMR的传动链设计提供了一种高效、紧凑的解决方案。

一种面向群组机器人搜索任务的改进粒子群算法

针对群组机器人搜索时难以得到全部全局信息的问题,提出邻域粒子对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行改进。对于机器人组群中的粒子,设定了机器人的速度限制,根据任务的解决程度,可以弹性改变机器人粒子的前进速度。为实现在实际环境中使用PSO算法,将粒子的拓扑空间替换为搜索空间,使得群组机器人可以应用改进后的PSO算法完成既定的搜索任务。设计了一套含有8个指标的算法评价体系,通过100次的3种不同类型搜索任务求解,对比不同的算法和指标,实验结果证明了提出的PSO算法在群组机器人搜索任务中的适用性和有效性。

机器人一体化关节模组驱控系统设计

机器人关节模组作为机器人的核心零/部件,需要满足高精度、高可靠性的要求,但由于体积、成本的制约,加大了其设计难度。设计了一种高度集成的一体化关节模组及其驱控系统,在满足“轻、薄”的机械结构设计要求基础上,重点进行了驱控系统软硬件设计开发。采用TMS320F28379D芯片为主控芯片,设计了驱控系统硬件电路,在此基础上完成了软件算法的设计。实验结果表明,所设计的一体化关节模组结构紧凑、集成化程度高且运转平稳,可以快速应用于机器人设计开发。

面向群组机器人自组装的Voronoi图边界求交细分路径规划方法

自组装是群组机器人实现各种目标配置的有效途径,群组路径规划是群组机器人自组装实现的关键问题所在.本文在CVT算法基础上提出了一种基于Voronoi图边界求交细分的VBIT算法.首先根据群组机器人成员位置绘制相应Voronoi图,然后利用匈牙利算法为机器人与目标地分配对应关系,通过将机器人与目标地连线和机器人所在单元的交点作为下一次机器人移动起始点,多次迭代后达到目标配置.实验结果证明在自组装的精度、耗时、适用性方面比现有算法更优.

群组机器人系统资源分配策略研究

为解决应急场景下群组机器人系统稳定分配微服务资源,提升群组机器人的业务能力,采用Stackelberg博弈的模型。模型将资源提供机器人与资源消费机器人的供需关系抽象为多主多从的博弈问题,寻求在微服务资源分配时系统稳定的同时各方可获得的最大收益。在此基础构建了资源提供机器人和资源消费机器人的收益函数,并证明了在所提模型中给定一组资源提供机器人的微服务资源的定价时,资源消费机器人之间存在唯一的Nash均衡点。最后,利用了分布式迭代搜索算法,求解博弈的最终需求策略。结果表明:在应急场景下,本模型所构造的收益函数在满足系统稳定性的同时可使博弈双方获得最大收益,同时可得出资源提供机器人的均衡定价,实现微服务资源的有效分配。博弈模型构建过程符合现实逻辑、稳定性好,对未知场景中群组机器人资源分配具有一定参考价值。

基于FastSLAM的RoboCup家庭组机器人自定位方法研究

FastSLAM算法为机器人定位与地图构建开辟了新的研究方向,研究该理论在RoboCup家庭组机器人自定位系统上的应用。从贝叶斯滤波理论,Rao-Blackwellised解耦,粒子滤波器原理等方面论述了FastSLAM的关键技术及基本理论。针对家庭组机器人非结构化场景的特殊情况,提出基于FastSLAM的定位策略。仿真结果表明算法的有效性和鲁棒性,能够为家庭机器人在非结构化场景中的定位问题提供有效地解决方案。

中型组足球机器人挑球系统的设计

中型组机器人足球比赛系统是进行多智能体研究的理想实验平台。中型组足球机器人有自己的"头脑"和"手脚",后者就是它的挑球系统。设计了基于电磁原理的中型组足球机器人挑球系统,简化了系统设计,提高了系统性能,满足中型组足球机器人的控制要求。

MAS在群组机器人围捕系统中的分析及设计

为了提高群组机器人协作完成任务的能力,采用多Agent的组织特性控制群组机器人系统。个体Agent系统分为通讯管理、信息融合、控制规划和动作执行模块四个控制模块,组群机器人系统分为环境整合层、逻辑分析层、物理基础层和任务执行层四个层面。以完成任务为目的,建立了基于动态角色的多Agent体系结构,灵活实现了机器人个体的自主性和多机器人之间的协作性的需要,为实际开发群组机器人系统提供了理论框架基础。最后通过多机器人围捕仿真实验验证了文章设计系统的可行性和有效性。

RoboCup中型组足球机器人主动控球机构设计

针对RoboCup中型组足球机器人主动控球技术研究中缺乏原理分析的问题,分析了主动控球技术的原理,包括:主动控球机构的构型分析、机构控球过程的受力分析和运动学分析。设计了一套主动控球机构和相应的控制方法,并成功地应用于NuBot中型组足球机器人。分析结果表明:根据足球的期望运动对作用在足球上的转矩进行实时控制是机构成功控制足球运动的关键,同时机构主动轮和足球的转速还需满足一定的关系。

中型组足球机器人传球动作辨识与再现

为了使中型组足球机器人具有识别并模仿人的传球动作的能力,在研究人的传球行为的基础上,提出了一种使中型组足球机器人能够识别和再现人的传球动作的可行方法。该方法利用Kinect感应器获取人体的三维骨骼信息,从生成的人体骨骼模型中选取有效表征人体传球动作的特征变量,然后通过阈值法和帧差法判定特征变量的变化,实现对人的传球行为的识别,并以此获取传球动作的传球角度,使机器人再现人的传球动作。针对人机交互中的传球动作辨识与再现提出了一种实际可行的解决方案。试验表明,该方法能够辨别多个角度传球的动作,并能保持较高的识别率,从而验证了该方法的实用性和有效性。

面向群组机器人路径规划的Voronoi-APF算法研究

自组装是群组机器人协作中的重要研究领域,路径规划和障碍躲避是该领域的核心问题.人工势场算法(APF)及其改进在机器人路径规划中应用广泛但其在动态目标指派、迭代速度、机器人抖动等方面表现不尽如人意,因此本文提出了一种基于Voronoi约束的改进人工势场算法(VAPF),来实现群组机器人在动态目标指派策略的避障路径规划.通过匈牙利算法的目标点指派和替换策略为群组机器人提供相对最优目标指派,以群组机器人实时位置构建Voronoi图并限制机器人运动区域来保证碰撞避免,机器人个体通过人工势场算法进行自身的短程路径规划以保证障碍躲避.实验证明相较于其他现有的算法,其在通用性、时间消耗、路程消耗方面都有着一定程度的优化.

中型组足球机器人的非正面视角步态辨识方法设计

研究了运动学中人体步态的特点,以实现中型组足球机器人在非正面视角时辨识人的步态。选取有效表征步态的特征量,用阈值法和帧差法判定特征量的状态,形成了解决该问题的基本方法。由Kinect获取人体骨骼点的三维信息,通过其生成的人体骨骼模型测得了机器人的视野范围。通过对人体步态处于非正面视角下的状况的分析,提出了一种基于Kinect的在非正面视角时的识别方法,且能够给出人体所处的方位角。实验验证了该方法的实用性和有效性,结果表明,该方法在多个非正面视角下都具有较高的识别率。该研究可为将来的人机足球对抗赛提供技术储备。

基于物联网运作平台的采摘机器人组布局优化

以采摘机器人组为研究对象,针对采摘机器人组在执行采摘任务时出现的单体机器人数量、总任务数量以及单体机器人之间的相互协同作业,基于物联网对系统模型参数和任务模型参数进行优化设计。仿真试验随着采摘机器人组当中执行采摘任务单体机器人数量的增加,执行任务所需的平均时间增加;对总任务按照分配策略进行恰当的分配组合,当单体机器人数量满足任务需求时,即可在全局范围内执行采摘任务,且耗时较短;当单体机器人数量达到一定数量后,采摘机器人组系统负荷增加,采摘过程中断率明显增加。

煤矿掘进机的机器人化研究现状与发展

基于煤矿巷道掘进智能化、无人化的发展要求,综述了悬臂式掘进机综掘技术、连续采煤机掘进技术和掘锚一体化掘进技术3条掘进作业线的国内外发展现状,依据国家煤炭安全监察局发布的《煤矿机器人重点研发目录》中对煤矿掘进机器人的规划,从感知、决策、执行3个层面分析了煤矿掘进机的机器人化应具备的特征,感知层通过多类传感器对煤矿井下巷道环境信息进行采集感知,决策层分析和求解作业任务,并融合感知层传输的环境信息,制定规划出最适合的控制策略,执行层接收决策层的指令,对机器人化掘进群组的位姿和运动进行控制。系统阐述了机器人化掘进群组关键技术:掘进机器人的自主定位、煤岩识别与自动截割、远程监控与故障检测等技术;临时支护机器人的自动支护技术;钻锚机器人的平行钻锚技术;辅助装载输送机器人的同步运输技术等。对比分析国际先进机器人化掘进装备和群组,结合我国煤矿巷道掘进技术与装备的现状,提出了煤矿掘进机的机器人化技术与装备发展思路和研究方向:冲击致裂-快速掘进新技术;远程前探-精准惯导新技术;协同掘支-自适护顶新装备;钻锚一体-智能锚固新装备,实现钻探-掘进-支护-锚固-运输协同作业的机器人化掘进群组快速掘进技术,最终达到煤矿巷道掘进作业少人化、无人化的目标。

用于机器人足球赛的全景视觉设计仿真

该文介绍用于机器人足球中型组比赛的全景视觉系统设计与仿真。该系统由一个普通摄像机和一个全向镜组成,能够拍摄到周围360度的全景图像。该文首先分析了比赛对视觉系统的各项要求,然后对几种常用的全向镜的成像效果进行仿真,得到了它们的全景图像。通过仿真结果比较,发现双曲线镜面具有单视点、变形小、分辨率高、体积小的特点,能够很好地满足比赛的要求。最后给出了摄像机和双曲线镜面的设计参数以及双曲线镜面的仿真图,完成了整个视觉系统的设计。

足球机器人交互规则控制系统设计

在足球机器人人机交互运动辨识中,由于人类在足球运动中复杂的姿势、行为动作、生理心理状态、语言、情感和触觉等自然能力,造成了机器人在对足球运动动作辨识过程中存在大量的伪动作指令。传统的人机交互动作辨识方法去除伪动作所应用的计算过程过于复杂,致使识别速度缓慢,效率低。提出一种新的足球机器人人机交互运动辨识方法,选择中型组足球机器人UP-VoyagerⅢ作为研究对象,应用Kinect体感技术实现人体骨骼的检测和跟踪,设计人体前进、后退、左行、右行和停止等上肢动作规则。以中型组足球机器人持球器方向为正前方,针对对应规则设计圆周等距排列的3轮组成万向运动底层速度分解策略,以实现快速的人机交互功能。实验表明该中型组足球机器人可以根据系统架构实现人体动作辨识,进而执行相应动作。研究方法为中型组机器人辨识人动作信息提供了实用和可靠的方法。