基于DWA算法的配网作业机器人避障路径规划

配网作业机器人运行环境中存在不同大小的障碍物,作业过程中会出现路径冗余问题,导致配网作业机器人避障能力差,为此提出基于DWA算法的配网作业机器人避障路径规划方法。根据机器人质量、车轮半径和轮间距信息构建机器人运动学模型,描述机器人在不同时刻的位姿;确定机器人作业空间,结合起点与目标点位置构建局部地图,约束机器人运动范围;设计DWA算法的速度向量空间,多采样机器人速度,获取限速区域,在该区间内生成多条待选择的路径;利用方向评价、障碍物距离评价和速度评价3个子函数组成DWA评价函数,分别对子函数做归一化处理,选取评价值最高的路径作为最优避障规划路径。实验结果表明,该方法在简单和复杂的作业环境下均能准确避障,且路径最短。

基于改进的RRT^(*)算法的带电作业机器人避障路径规划

目前,现场作业中带电作业机器人有效规避各种障碍物的能力仍有很大提升空间。为弥补当前不足,提出基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree star,RRT^(*))算法的带电作业机器人避障路径规划方法,利用自适应步长提高路径规划的效率,采用3次准均匀B样条曲线对规划路径进行平滑。实验结果表明,利用改进的方法得到最优路径成本更低,路径曲线更平滑。该方法的优越性能与高效路径规划策略为复杂环境下的带电作业机器人巡检提供了更可靠的解决方案。

基于视觉的工业机器人路径规划探析

近些年来,随着时代的进步、科技的发展,工业机器人在自动化生产线中的应用愈发广泛,其已经成为标准化生产线的标配。为了能够提升工业机器人智能化控制水平,以视觉技术为基础来对工业机器人的路径进行规划,对于工业机器人作业水平的提升非常有利。本文主要从视觉技术出发,强化对工业机器人路径的规划与优化,使其控制精度以及作业效率得到有效提升,同时也能够推动工业机器人环境适应能力以及智能化水平的提高,拓宽工业机器人应用的范围,增强机器人应用效果。

基于TSP理论的矿井作业机器人路径规划问题探究

随着国家对自动化作业的重视,越来越多的矿井开始引入矿井作业机器人进行煤矿的挖掘和开采,但是矿井下环境恶劣,而且大型矿井内部结构复杂,因此井下作业机器人对路径规划能力有很高的要求。本文引入旅行商问题的思想寻求最优运动路径;应用图论相关知识对矿井结构示意图进行分析转化,引入Dijkstra算法解决最短路径问题,并在代价矩阵中添加角度递增函数确定优先权,最后使用离散粒子群算法进行仿真求解,取得了较好的实验效果。

路径规划技术及其在大棚作业机器人中的应用

介绍了农业机器人路径规划技术的分类,主要综述了环境条件完全已知下的全局路径规划和环境条件部分已知或全部未知下的局部路径规划以及各种方法的原理及其优缺点,同时对农业机器人路径规划技术的发展趋势做出了分析。此外,对路径规划技术在大棚作业机器人中的应用做出了具体分析。

面向架空线路的作业机器人路径修正问题研究

针对架空线路检测中因线路摇摆造成作业机器人轨迹偏移的问题,结合带电作业机器人运动学模型,提出一种面向架空线路低幅摆动的作业机械臂路径修正算法。首先选择改进RRTstar算法对作业机械臂路径进行规划;其次在架空线路出现低幅摇摆时,通过正逆运动学方程进行偏差计算;最后根据偏差值进行路径的二次规划,从而实现导线低幅振动下的作业机械臂路径修正。试验表明,改进RRTstar算法在2 s内的规划成功率可达100%,且规划与执行作业的平均耗时更短,更贴近导线摇摆的实际路线。

基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划

针对在复杂地形中标准的粒子群算法用于矿井搜救机器人路径规划存在迭代速度慢和求解精度低的问题,提出了一种基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划方法。首先将障碍物膨胀化处理为规则化多边形,以此建立环境模型,再以改进双粒子群算法作为路径寻优算法,当传感器检测到搜救机器人正前方一定距离内有障碍物时,开始运行双改进粒子群算法:改进学习因子的粒子群算法(CPSO)粒子步长大,适用于相对开阔地带寻找路径,而添加动态速度权重的粒子群算法(PPSO)粒子步长小,擅长在障碍物形状复杂多变地带寻找路径;然后评估2种粒子群算法得到的路径是否符合避障条件,若均符合避障条件,则选取最短路径作为最终路径;最后得到矿井搜救机器人在整个路况模型中的最优行驶路径。仿真结果表明,通过改进学习因子和添加动态速度权重提高了粒子群算法的收敛速度,降低了最优解波动幅度,改进的双粒子群算法能够与路径规划模型有效结合,在复杂路段能够寻找到最优路径,提高了路径规划成功率,缩短了路径长度。

基于新型栅格启发式算法的矿井机器人路径规划

在传统正方形栅格地图中,存在机器人遇到障碍物时沿对角线方向移动易与障碍物碰撞,其绕障和平稳性等方面的能力较差且实时探测过程中每步消耗的时间无法唯一确定等问题。针对上述问题,提出了以正六边形栅格化的工作环境为基础,采用改进的启发式路径搜索算法对多个并行移动的矿井机器人进行路径优化的方法。从绕障转角、绕障能力及最优路径3个方面,对单个机器人在正方形和正六边形栅格建模环境中的运动性能进行比较分析,结果表明:就单个机器人来说,正六边形栅格地图下的路径长度代价小于正方形栅格地图的路径长度代价;从单个机器人的路径规划来看,正六边形栅格地图更有利于获得最短路径,从而得出正六边形栅格比传统正方形栅格更适合于机器人工作环境的建模。针对多个协同操作的机器人并行移动的路径规划问题,在正六边形栅格化的工作空间建模基础上,采用改进的启发式路径搜索算法对多个机器人的路径进行优化:采用改进的启发式估计函数规划多个协同操作的机器人路径,该函数决定了当前机器人所在位置周围所有相邻栅格中哪一个即将被机器人遍历。依据机器人已经遍历的栅格数和候选栅格与该机器人目标栅格之间的变形曼哈顿距离,该启发式估计函数可评估出相邻栅格的适应度值。仿真结果表明:正六边形栅格地图在路径总长及算法运行时间上均比正方形栅格地图减少了10%以上,且有效避免了机器人与静态障碍物之间及机器人之间发生碰撞,提高了机器人的安全性;随着机器人数量的增多,改进的启发式路径搜索算法对正六边形栅格地图的机器人路径和算法运行时间的优化作用更加明显。

双向清洗机器人玻璃幕墙完全遍历路径规划

报道了玻璃幕墙清洗机器人设计与路径规划多采用自上而下单向作业造成作业效率较低的现状,对具有双向作业功能的玻璃幕墙清洗机器人路径规划方法进行了研究。充分利用环境物理信息,提出一种考虑机器人往复主运动方向、集成栅格法与启发式搜索算法并可应用于双向作业玻璃幕墙清洗机器人的完全遍历路径规划方法。最后以一个模拟环境为求解实例,证明了算法的有效性。仿真研究表明,该算法不仅简单有效,而且可明显改善路径规划性能,降低路径重叠率。

食品封装机器人生产线协同作业技术的优化策略

随着食品行业的不断发展,食品封装机器人生产线在食品加工中起着重要的作用。为了提高生产线的效率和灵活性,协同作业技术被广泛应用于食品封装机器人生产线。本文对食品封装机器人生产线的协同作业技术进行了分析研究,包括任务分配、路径规划、协同控制等方面。同时,对协同作业技术的优化策略进行了总结和评估,并展望了未来的发展趋势。

仓储物流机器人批量拣选路径规划仿真

针对仓储物流机器人在拣选作业过程中难以进行高效实时的路径规划问题,提出一种有效的解决方法。首先,根据拣选作业的需要建立一个灵活的仓储空间模型并对拣选作业任务流程进行描述。其次,根据批量拣选作业任务的特点,建立以路径总长度最小为优化目标的旅行商问题的数学模型。再次,提出改进的自适应遗传算法解决旅行商问题。最后,在考虑路径转折角代价的前提条件下,提出改进的A*算法,并与改进的自适应遗传算法相结合实现批量拣选的路径规划。仿真结果表明,该方法具有较快的收敛速度、较小的平均路径长度以及较少的算法运行时间,能很好地适应机器人批量拣选路径规划的要求。

航空装备深腔作业超冗余机器人路径实时跟随方法与试验

高灵活性、大长径比结构的超冗余机器人是实现航空装备制造、装配、维修过程中深腔作业任务智能化操作的可行途径。针对超冗余机器人在复杂深腔空间的高效安全操作问题,提出了适用于实时遥控操作的超冗余机器人路径跟随运动方法。仿真结果表明,路径跟随方法平均解算时间为0.413 ms,圆锥螺旋形曲线路径运动最大偏差为0.011 mm,满足了实时运动和安全精确操作需求。开发了基于ROS-Gazebo的遥控操作虚拟仿真平台,提供了低成本的虚拟训练、模拟操作手段。试验结果表明,路径跟随方法保障了超冗余机器人复杂深腔中的高效安全运动。

煤矿巷道修复重载作业机器人现状与发展趋势

煤矿重载作业机器人是替代高危岗位工人作业的智能装备,面临作业空间狭小局促、作业环境复杂多变等挑战。总结了重载工业机器人现状及煤矿巷道修复装备的发展历史,指出目前煤矿巷道修复装备仅实现了遥控和自动卷缆功能,智能化水平不高,需研发煤矿巷道修复重载作业机器人;提出了煤矿巷道修复重载作业机器人的概念及功能定位,指出煤矿巷道修复重载作业机器人研制面临狭长封闭巷道空间内位姿精确感知、行走路径规划与行走控制、作业轨迹规划与运动控制等关键技术问题;阐明了煤矿巷道修复重载作业机器人发展方向为提高煤矿巷道修复重载作业机器人的可靠性、稳定性和智能化水平,加强与其他机器人施工工艺的匹配。

弧焊机器人工作站协同作业研究

采用耦合规划方法,对弧焊机器人/变位机工作站和多机器人焊接工作站的协同作业路径进行规划。利用自主开发的协调路径规划器,构建弧焊机器人工作站仿真模型的驱动函数,完成了马鞍型焊缝和螺旋线焊缝的协同作业仿真实验,验证了协同作业路径规划方法的正确性和可行性。

基于农田环境的农业机器人群协同作业策略

为合理分配农业机器人群协同作业中各机器人的工作量与工作区域,提高机器人群协同作业的整体效能与工作效率,该研究提出一种复杂环境下异质农业机器人群的任务分配及全区域覆盖策略。在考虑农业机器人异质性的基础上,以机器人团队整体效能最优为目标进行任务分配并确定各机器人的工作量。根据农场实际工作环境建立一级分区的概念,在栅格化环境建模与障碍物膨胀处理的基础上,在一级分区内部建立二级分区的栅格分区和分区合并规则,简化农田中的复杂工作环境;将遗传算法与混合粒子群算法相结合改进遗传算法交叉操作,建立遗传算法染色体种群多样性的概念,并综合考虑遗传算法染色体适应度值的差异以及种群多样性阶段设置自适应交叉变异概率,继而利用改进的遗传算法解决深度优先搜索算法在一级分区与二级分区间的遍历顺序问题;设置深度优先搜索算法在二级分区内的路径搜索规则,并在栅格图内遍历的同时根据各机器人的工作量分配其工作区域,设置机器人在其工作区域中的遍历规则,实现机器人群对农田的全区域覆盖。仿真试验结果表明,改进的遗传算法所得到的遍历各分区的路径长度与收敛迭代次数较传统遗传算法分别减少了2.8%与69.5%,较模拟退火算法分别减少了9.3%与19.0%;包含3、5、7、9和11个障碍物的5幅环境地图中,机器人群遍历工作区域的总面积重复率分别为6.3%、8.9%、16.7%、21.7%和23.4%。在4种面积相等的异形农田中设置相同数量的障碍物进行验证试验,结果表明,机器人群总遍历面积重复率分别为16.7%、13.1%、11.9%和6.7%。机器人群协同作业场地试验结果表明,4个试验机器人均可在规定的时间要求(25 min)内完成各自工作量,遍历面积重复率分别为5.77%、4.14%、6.75%和4.85%。研究结果可为复杂环境下农业机器人群协同作业策略提供理论支撑。

多机器人系统协同作业技术发展近况与前景

多机器人协同作业是机器人技术研究的重点和热点之一。文中综述分析了多机器人的任务分配及路径规划技术,重点介绍了任务分配的策略及多机器人路径规划的技术方法,并阐述其在不同领域的多机器人系统的应用情况,对多机器人协同作业未来发展趋势进行了展望。

智能化矿用喷浆机器人研究及应用

针对现有井下传统人工喷浆存在的作业效率低、劳动强度大等问题,研究出一种智能化矿用喷浆机器人,结合巷道喷浆工艺,提出了一体化自主喷浆作业工艺完成上料、搅拌、远距离泵送及喷浆的全自动流程化作业;介绍了智能化矿用喷浆机器人的系统组成,采用模块化设计方法,基于拖缆式供电、全液压驱动、多传感器布局等实现机器人样机研制;重点阐述了喷浆机械臂壁面感知与路径规划技术,实现对喷浆机械臂更加高效、稳定的喷浆作业;现场应用表明,采用智能化矿用喷浆机器人一次喷浆作业需1~2人参与,作业效率为18 min/m,对比人工作业,喷浆效率提升2倍,且喷浆作业质量得到显著改善,实现了井下巷道高效、高质量的智能化喷浆作业。

坊予区大力发展农业机器人

智能农机与装备在农业耕作、播种、管理、收获、储运等关键环节,起着至关重要的作用。这些技术先进的设备能够优化作业路径规划,有效避免重复作业和遗漏区域,从而显著提高工作效率,降低成本,并且不受光线条件及昼夜变化的影响,保证了全天候的高效运作。同时,它们对于提升农业资源利用率以及保护生态环境也起到了积极作用。

基于可操作度的移动作业机器人多目标路径规划方法

移动作业机器人的作业任务往往有多个目标,针对每个作业目标,机器人的可停靠位置有无数个.如何在复杂环境和多作业目标约束下,对移动作业机器人进行合理的路径规划是一项难题.鉴于此,提出一种基于可操作度的移动作业机器人路径规划方法,在进行长度最优路径规划的同时,优化机械臂对目标作业的灵活性.首先,在节点采样阶段,研究机器人的可操作度在笛卡尔空间的分布,获取机器人在可停靠区域内对目标的可操作度;然后,采用高斯采样和梯度采样的方法在自由空间和移动机器人可停靠区域进行路径点采样,构建可操作度路线图;接着,在路径搜索阶段,对传统蚁群算法进行改进,提出适用于可操作度约束的启发式函数和局部最优预警策略;最后,在不同的仿真地图下对路径规划方法进行测试,验证了所提出方法在不同的环境下均有较高的适应能力,搜索出的路径代价较低,对目标的作业可操作度较高.

拱泥机器人控制策略的研究

攻打千斤洞是沉船打捞作业中的一个难题 ,本文介绍的拱泥机器人正是为攻打千斤洞而设计的 ,它可以在水下泥土环境中按预定轨迹从沉船底部一侧向另一侧蠕动爬行 ,并随时根据检测到的位置和力等信息调整运动位置和姿态。本文介绍了拱泥机器人的结构。