基于机器学习的采摘机器人控制系统研究

对采摘机器人进行了运动学分析,介绍了机器学习算法与应用,并基于Q-learning算法设计了采摘机器人路径规划系统,实现了对采摘机器人的运动控制。MatLab仿真实验表明:采摘机器人搭载Q-learning算法机器学习算法后,能够自主完成路径规划,并能成功避开环境中的障碍物,规划路径最优,平滑度较好,证明了该算法的有效性和可行性。

基于多策略改进海鸥算法求解机器人路径规划

针对海鸥优化(SOA)算法在进行机器人路径规划时,存在求解效率慢,局部停滞和寻优精度低等问题,提出了一种多策略改进的海鸥优化(MSOA)算法。首先,该算法引入Circle混沌映射对种群进行初始化,保证了寻优效率;其次,提出了多方向翻筋斗和翻筋斗式跳跃螺旋搜索策略,分别嵌入到算法的迁徙行为和捕食行为中,提高了算法的寻优能力;最后,引入了混合波动非线性碰撞控制因子,能够动态地权衡了算法的局部搜索和全局开发能力。实验结果表明,MSOA算法在测试函数和路径规划上的性能均优于其他算法,对机器人路径规划问题,所提出的算法能够快速准确地避开障碍物,规划的路径长度最小,具有较好的优越性、可行性和稳定性,适用于求解移动机器人路径规划问题。

基于模糊变结构补偿的机械臂运动路径避障规划算法

机械臂的活动范围可以自由调整,其准确的运动规律较难获取,导致机械臂运动路径避障规划存在规划效果差、规划路径长以及规划耗时长的问题,为此提出基于模糊变结构补偿的机械臂运动路径避障规划算法。该算法首先对机械臂进行相关动力学分析,将分析结果与模糊变结构相结合对机械臂力矩进行补偿控制;然后使用Q-learning算法计算补偿控制结果,获取路径最佳规划策略;最后通过该策略完成机械臂避障路径的规划。实验结果表明,使用该算法进行路径规划时的规划结果较为准确,规划路径短且规划耗时短。

自动化型钢码垛机研究

自动化型钢码垛机作为一种先进的物料处理设备,在钢铁行业得到了广泛应用。它通过精准的视觉识别和高速的机械操作,实现快速、准确的垛码。相较于传统的人工垛码方式,自动化型钢码垛机在提高生产效率、降低人力成本和改善工作环境等方面具有明显优势。文章主要分析了自动化型钢码垛机的优势及其应用情况,阐述了在设备应用方面面临的挑战,如经济投入和管理调整等,提出了设备的改进方向。

四轮全方位移动机器人的建模和最优控制

本文研究实时动态环境中四轮全方位移动机器人的运动控制和轨迹规划.通过对机器人运动学和动力学特性的分析,给出了四轮全方位移动机器人的控制模型,并根据方程特性对其进行了合理的简化,使得计算量有效减少.同时采用Bang-Bang控制规划出时间最优的机器人运动轨迹.通过轨迹规划和控制模型的结合达到了实时控制的效果.实验证明了模型的正确性和算法的有效性.

机器人的差分方向控制与实现

运用差分方向控制算法导出了运动于平面区域的机器人的方位信息,并将其用于机器人的路径规划问题,取得了满意效果。最后给出了二轮驱动机器人的定位与行走控制的应用实例,该机器人的定位和行走算法简洁,受外界环境因素的影响小,具有灵活、抗干扰能力强等特点。仿真研究与实际运行表明了该方法的实用性。

基于蚁群算法的移动机器人运动规划研究

针对当前机器人运动规划研究中存在的问题,提出了一种以蚁群算法为基础的机器人运动规划,该算法能够在比较复杂的环境中规划出更优化的路径,并且提高了规划的效率。通过仿真实验验证了算法的有效性。

面阵列凸点按需喷射打印平台控制

为实现面阵列电子封装互联钎料凸点的按需式喷射打印,建立一套钎料金属微熔滴按需喷射打印沉积三轴运动平台,并在PC+运动控制卡的基础上,利用Lab VIEW开发了一套微滴喷射打印平台多轴运动控制系统.控制系统可根据互联凸点的坐标数据信息,利用蚁群算法对钎料凸点喷射打印过程中平台的运动路径进行优化,能有效地提高喷射打印效率,实现了凸点打印平台的运动控制.用激光干涉仪对平台运动过程中的定位精度及重复定位精度的测量结果表明,平台的运动满足球栅阵列(BGA)封装凸点打印的精度要求.

一种目标导向运动控制算法

结合微小型轮式机器人灵活简便的控制特点,提出了一种新的目标导向运动控制算法,它采用首尾相切的直线段和圆弧构成基本运动路径,可以轻易地实现机器人的入口控制问题。与普通目标导向算法相比,该算法运算十分简单,控制代价非常小,极易在微小型机器人上实现和推广。仿真结果验证了控制算法的有效性。

基于A算法的虚拟船员路径规划仿真

为合理规划船舶操纵模拟器中虚拟船员的行走路径,使得虚拟船员能够沿一条无障碍路径行走,使用OpenSceneGraph(OSG)三维渲染引擎实现船舶操纵模拟器中虚拟船员的路径规划仿真。采用分层几何建模的方式建立满足真实感的虚拟船员几何模型,通过关键帧动画实现对虚拟船员的行走动作控制;对A*算法进行研究,将其应用到虚拟船员路径规划当中。在船舶操纵模拟器中的测试结果表明,所做工作能够实现虚拟船员的路径规划,仿真效果较好。

全向机器人蚁群算法路径规划与运动控制研究

针对飞机蒙皮对缝间隙与阶差测量中执行机构的路径规划和运动控制难题,传统的轮式机器人灵活性、机动性较差,提出将四轮全向机器人作为飞机蒙皮测量的执行机构,具有平面内零半径转向、可向任意方向运动的特点。采用基于蚁群算法的路径规划方法,把规划好的路径信息转变为全向机器人可识别、可执行的运动指令,将测量传感器运送到多个被测位置完成蒙皮测量任务。通过iGPS实时获得全向机器人在飞机测量现场的位姿,实现其自主标定与导航。

空间椭圆弧轨迹规划的实现方法

用切线拟合和压缩圆两种算法实现了空间的椭圆弧轨迹规划。首先针对平面情况建立了数学模型 ,进而利用矢量旋转推广到一般的三维空间。仿真和实验均表明 ,压缩圆法的CPU耗时与圆弧规划在同一个数量级 。

基于地图建立的无人地面车路径规划

提出一种同时完成地图建立与路径规划的算法。该算法为两层控制结构,其上层实现子目标点的生成,下层完成局部路径规划及运动控制。根据系统实时性的要求,以N个系统周期为触发条件执行子目标点生成程序。其中无人地面车通过传感器不断获取环境信息并进行处理,完成网格占据方式的地图建立与实时更新;将地图建立的结果作为数据输入,利用A*路径规划算法生成子目标点。根据子目标点生成结果,在每个系统周期内,通过基于模糊控制的底层快速算法完成无人地面车到子目标点的运动控制。以Pioneer 3-AT型无人地面车为试验平台在未知的复杂环境中对该算法进行验证,取得了良好的地图建立和路径规划效果,证明了该算法具有良好的实时性和准确性。