基于IMU-LiDAR紧耦合的煤矿防冲钻孔机器人定位导航方法

防冲钻孔机器人是冲击地压矿井卸压的关键设备,其在复杂卸压巷道的精确地图构建和的稳定导航是实现钻孔作业智能化的基础和前提。在分析激光雷达点云畸变成因和同步定位与地图构建(SLAM)算法缺陷的基础上,设计了基于惯性测量单元(IMU)连续时间轨迹的点云畸变矫正方法,建立了激光雷达和IMU的数据融合模型,提出了基于IMU-LiDAR紧耦合的防冲钻孔机器人定位建图方法。根据煤矿卸压巷道特点建立了密闭坡道模型,开展了建图效果仿真分析,结果表明,所提算法在定位精度、轨迹误差方面均优于现有常用算法。在此基础上,设计了基于改进人工势场法和快速扩展随机树的动态路径规划方法,建立了适用于防冲钻孔机器人的路径规划与导航融合方案,并设计了2种仿真运动场景,结果表明,所提路径规划方法在全局路径规划和动态路径规划的平均路径长度、平均运行时间、平均生成节点数等方面均具有较好的综合性能。为了进一步验证防冲钻孔机器人定位导航方法的实用性,在校内模拟巷道、地面实验基地和井下卸压巷道等场景下开展了多组对比实验,结果表明:将IMU数据与LiDAR数据紧耦合后,所提方法的定位建图精度明显提高,在特征退化场景中具有优越的定位建图性能,且规划路径的运算效率和路径代价方面均具有良好的表现,验证了所提定位导航方法在多种场景中的可行性和优越性。

闭链级混联式液压机械臂运动控制方法

针对含有多个闭链结构的液压机械臂非线性强、控制精度低等特点,采用了虚拟分解控制方法消除了系统非线性引入的误差,以提高其控制精度。首先,根据驱动方式不同将整个机械臂分解为四类结构,针对每一类结构再将其虚拟分割成每一子系统,对每个子系统分别建立了刚体动力学模型、液压执行器流体动力学模型;然后,基于刚体动力学模型和流体动力学模型分别设计了刚性连杆控制律和液压执行器控制律,其前馈控制量和误差反馈量是高精度控制的基础;最后,使用Simulink的Simscape模块建立了该机械臂的多物理域混合模型,进行了轨迹跟踪效果验证,同时引入了控制性能指标,在不同机械臂的液压执行器空间进行了计算。研究结果表明:相比于比例-积分-微分控制器,基于虚拟分解控制理论搭建的控制器控制精度提升较大,单关节平均绝对误差最大降低了88.9%,且控制效果与其他较先进液压控制器的性能指标相近。针对含复杂闭链结构的混联式液压机械臂,采用虚拟分解控制理论能有效提升控制精度。

基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究

针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。

基于Matlab的8R机械臂运动学分析与仿真

为了使凿岩机械臂快速精确到达预定姿态,文章以8R机械臂为研究对象,基于改进D-H方法建立其关节坐标系并推导出凿岩机械臂的运动学方程,在Matlab中利用工具箱函数通过编程建立其运动学模型,通过代入位姿角度验证求解的正逆运动学的准确性。利用蒙特卡洛算法模拟机械臂实际工作空间并对机械臂不同位形间的关节角度进行轨迹规划仿真,仿真出的工作空间图形和路径点位形处的关节位置、速度、加速度曲线结果都能满足机械臂进行凿岩的工作需求,为后面机械臂的孔序规划和动力学分析奠定了基础。

基于PNN神经网络的凿岩台车电液控制系统故障诊断研究

针对凿岩台车电液控制系统故障诊断效率低的问题,该文提出一种结合故障树分析法和概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)的故障诊断方法。首先,基于电液控制系统的结构和工作原理构建其故障树模型;然后通过对故障树模型进行定性分析,确定其最小割集和典型故障种类,以选取的典型故障种类的关键参数构建故障征兆矩阵,通过PNN神经网络对该矩阵进行训练和计算,实现对系统典型故障状态的自动识别。实验结果表明,该文方法的平均诊断时间为1.2 s,平均诊断准确率为80%,能够快速准确地定位系统故障,可满足凿岩台车电液控制系统故障诊断的工程实际需求。

基于煤岩可钻性的钻孔机器人自适应控制方法

由于含煤地层的地质力学环境复杂,导致钻孔机器人给进系统的给进阻力和回转系统的负载转矩复杂多样。现有技术仅通过既定程序控制执行机构进行流程化的动作,钻进过程的自适应智能控制水平低,当钻进工况变化时易造成卡钻、断钻等事故,降低钻孔机器人的钻进效率,影响工作周期。针对该问题,提出一种基于煤岩可钻性的钻孔机器人给进回转双回路PID自适应控制方法。首先以钻进效率和钻进安全为控制目标,选择钻压、转矩作为煤岩可钻性模型的输入参数,运用小波包分解对钻进过程数据进行特征提取,得到样本数据和测试集,利用BP神经网络进行训练和验证,建立煤岩可钻性模型,获取当前钻进工况下推荐钻速和转速。然后基于煤岩可钻性模型,设计了基于PID控制的恒转矩控制策略和恒钻速控制策略,钻孔机器人给进回转控制系统通过恒转矩控制回路对设定钻压进行调整以实现恒转矩控制,通过恒钻速控制回路对设定转矩进行调整以实现恒钻速控制,在确保其安全工作下提高钻进效率。最后建立反映给进回转负载的钻头−煤岩相互作用模型并对钻孔机器人给进回转双回路PID自适应控制方法进行仿真测试。结果表明:①在煤岩硬度不变时,该控制方法可以实现恒转矩和恒钻速控制,转矩保持在2000 N·m,钻速保持在6 mm/s。②在50 s时,增大煤岩硬度,采用自适应调整策略后,钻孔机器人给进回转控制系统的钻压、转速等可以很快达到稳定状态。③若推荐钻速6 mm/s对应的实际转矩2350 N·m超过钻孔机器人工作允许的负载转矩,且其实际转速85 r/min小于推荐转速的95%时,通过钻速微调模块降低推荐钻速设定值,进而通过调整钻压使钻孔机器人的转矩调整至最优转矩,确保钻孔机器人再次稳定在恒转矩和恒钻速控制状态。

凿岩机器人钻臂的运动学研究

为实现凿岩机器人钻臂在凿岩过程中的自动定位，建立了多关节钻臂的运动学方程；根据钻臂的实际工作特点和工作范围提出了一种求逆解的方法．运算结果表明，该方法可以成功地实现快速、精确求解，具有较高的实用价值．

基于CAN总线的凿岩机器人分布式控制系统设计

分析了凿岩机器人控制系统的构成,针对集中控制方式的缺点,提出了分布式控制系统的方案.分配了CAN总线智能节点及其功能,设计了适合于凿岩机器人实时性要求的CAN总线用户协议.提出了各智能节点的通信设计要求,以协调总线上的信息流,减小总线冲突仲裁所需时间.

凿岩机器人钻臂定位控制交叉精英反向粒子群算法

在利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行凿岩机器人钻臂定位过程中,存在收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题.为此,提出一种交叉精英反向粒子群优化算法(crossover elite opposition-based particle swarm optimization,CEOPSO)并给出算法的流程.建立凿岩机器人钻臂运动学模型并对其逆向运动学进行求解.将交叉算子引入EOPSO中,采用自适应惯性权重和交叉概率参数控制技术,在维护粒子个体与最优解之间信息交换的基础上,增加粒子个体之间的信息交换,提高算法的全局搜索能力和钻臂定位效率.仿真结果表明,CEOPSO的平均位置误差和平均姿态误差均小于PSO和EOPSO算法,且迭代过程平稳,可以有效提高凿岩机器人钻臂的定位控制性能.

两臂隧道凿岩机器人孔序动态规划

隧道凿岩机器人是一种典型的基于个体的多臂多关节机器人系统 ,对各关节运动方向进行取值 (同向为1,异向为 0 )并对其进行一定的处理 ,以建立遗传算法的适应度函数 .在应用遗传算法规划单臂凿岩机器人工作任务的基础上 ,对单臂任务序列运用一种循环移位的方法 ,对单臂工作序列采取截取、移位使两臂凿岩机器人不存在彼此互相干涉的工作任务 ,同时能动态地调整两臂均能共同工作到的区间内任务来平衡各臂的工作任务 ,以实现最大的工作效率 .

隧道凿岩机器人的研制

计算机控制的凿岩台车以其精确控制隧道断面轮廓、减少超挖和欠挖量、实现光面爆破效果及炮孔深度达到共底面而提高爆破效率等显著的经济优势和社会效益,在国内外得到越来越多的设计、施工单位认可,作者所在单位在国家“863”计划的资助下,集此领域的技术优势,以可靠、经济、高效为原则,研制成功了我国首台隧道凿岩机器人。

双三角钻臂及其液压系统的建模与参数估计

双三角钻臂具有结构紧凑、运行平稳、凿岩无盲区等优点 ,被凿岩机器人所采用 .为了控制钻臂 ,对轨迹进行跟踪和精确定位 ,要求建立钻臂及其液压系统的数学模型 .然而 ,该系统十分复杂 ,具有非线性和快时变的特点 ,要建立其精确的模型很困难 ,也没有必要 .作者从液压系统的流量方程、连续性方程和力平衡方程入手 ,对双三角钻臂及其液压驱动系统机理建模 .在建模过程中 ,忽略一些对模型精度影响不大的次要因素 ,获得了系统的简化模型 .通过对钻臂的结构和受力进行分析 ,导出了模型中的参数、液压缸负载力的估算公式和估算方法 。

隧道凿岩机器人的车体定位方法

讨论了国内自行研制的隧道凿岩机器人利用安装在隧道壁上的激光 ,使钻臂上的两个激光靶与激光对准 ,采集各关节传感器的值并做数据处理 ,能得到精确的车体到隧道断面的坐标变换矩阵 ,实现车体的精确定位 .同时根据推导公式的特例 。

液压凿岩机器人机械臂轨迹规划研究

针对液压凿岩机器人机械臂的轨迹规划问题,提出一种液压系统与机械臂轨迹优化相结合的全局功率匹配方法。构建机械臂运动学位姿模型,在关节坐标系内基于三次多项式、五次多项式和带抛物线过渡的线性插值函数等寻优算法进行机械臂轨迹规划。搭建机械臂液压系统运动轨迹跟踪仿真模型,获取仿真环境下多液压缸协同控制的运动规律,根据不同轨迹曲线结合液压系统的各部分变量进行参数合理匹配与控制策略优化,从而进行了液压凿岩机器人机械臂轨迹规划验证。研究结果表明:五次多项式的规划方法能精确跟踪期望的关节运动轨迹,同时满足平稳运动和低耗能的要求。

凿岩台车自动化控制系统的发展、现状及展望

综述了凿岩台车自动控制系统的发展历程,以Atlas最新推出的全电脑控制凿岩台车为例,介绍了台车自动控制系统的现状。提出模块化的软硬件设计,分布式控制,网络服务和三维图形显示技术是凿岩台车计算机控制系统的进一步发展方向。介绍了我国第一台隧道凿岩机器人控制系统,提出了进一步研究的几个关键问题。

凿岩机器人钻臂定位误差补偿控制交叉精英反向粒子群优化算法

为提高凿岩机器人钻臂末端(钎头)的定位精度,在利用粒子群优化(PSO)算法对关节变量误差进行补偿时,存在收敛速度慢、容易过早陷入局部最优解等问题,为此,提出一种交叉精英反向粒子群优化算法(CEOPSO)并给出算法流程。针对影响误差的两个主要因素,采用五参数D-H方法建立钻臂的参数误差模型,在形变关节后引入一个虚拟关节,推导出钻臂的形变误差模型。将交叉算子引入到EOPSO算法中,同时进行自适应惯性权重和交叉概率参数控制,不仅维持了粒子个体与最优解之间的信息交换,而且增加了粒子个体之间的信息交换。对比仿真结果表明,在误差补偿控制过程中,CEOPSO算法具有更优越的最优关节补偿值搜索收敛速度和求解稳定性,提高了凿岩机器人钻臂的定位控制性能。

凿岩机器人壁碰问题

在考虑隧道形状与尺寸的情况下 ,提出了一种将壁碰分析由三维空间转化为二维平面的判别准则及其判别方法 ,并运用该准则与方法对双臂隧道凿岩机器人钻臂的壁碰问题进行了分析 .应用结果表明 ,该准则与方法判别简单 ,计算速度快 ,具有一定的理论意义和实际意义 .

凿岩机器人的车体定位

凿岩机器人作业前必须首先确定车体的空间位置．作者在机器人运动学研究的基础上，提出了车体定位的方案，以隧道激光束为基准，通过齐次坐标变换，建立了凿岩机器人车体坐标系与隧道断面绝对坐标系关系的数学模型，并编写了快速求解程序，使在理想断面上设计的爆破孔的位姿方便、快速地变换成机械手各个关节的变量，实现机械手在运动空间的定位。

凿岩机器人钻臂平行联动机构的机理建模

从液压系统的基本方程入手 ,对凿岩机器人钻臂平行联动机构进行了机理建模。在建模过程中 ,忽略对模型精度影响不大的一些次要因素 ,获得了系统的简化模型 ,为实现钻臂的轨迹跟踪和精确定位控制创造了条件。

凿岩机器人轨迹跟踪自适应预测控制

将一种输入输出增量式线性时变模型作为对象的实时预测模型 ,采用加权限定记忆回归法来估计模型参数 ,进而提出一种自适应预测控制策略 ,并给出了单步预测最优控制律。简要介绍了凿岩机器人双三角钻臂的结构和运动特性 ,随后将本文提出的自适应预测控制策略用于双三角钻臂轨迹跟踪控制 ,仿真结果表明了该控制策略的可行性。