RGB-D图像引导的机器人操作任务模仿学习

当前机械臂抓取的模仿学习方法存在示教智能层次较低、忽略中间逻辑关系等问题,面向典型机器人定序抓取任务,提出一种RGB-D图像引导下基于HMM的机器人模仿学习方法。通过Kinect相机采集的RGB-D图像获得示教数据,基于HMM建立方块堆叠任务的离散数学模型,学习每一个子任务的环境特征状态识别和机械臂动作预测,通过完成一系列子任务最终完成堆叠任务。在仿真环境验证了方法的可行性和泛化能力,方块定序抓取任务平均环境特征识别准确率达到了98.5%。

智能灵巧作业机器人系统设计与标定

面向企业和生产车间的机器人辅助生产需求,设计了一种智能灵巧作业机器人系统。首先,设计机器人的机械结构,以及ROS分布式控制系统;然后,对全向移动机器人进行离线的里程计误差标定,并通过视觉测量实现机械臂的标定;最后,进行了误差标定、机械臂轨迹规划以及工作场景模拟实验,检验了智能灵巧作业机器人的性能。

基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像分割和配准方法

前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺.传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁(Magnetic resonance,MR)和经直肠超声(Trans-rectal ultrasound,TRUS)图像上对应的生理特征点作为参考点,进行刚体或非刚体配准.针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题,提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法,与术前核磁图像进行非刚体配准.首先,针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型(Active appearance model,AAM),并基于随机森林建立边界驱动的数学模型,实现超声图像自动分割.接着,提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量,进行特征匹配与图像配准.实验结果表明,本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合,9组配准结果的戴斯相似性系数(Dice similarity coefficient,DSC)均大于0.98,同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm,相比传统方法具有更高的配准精度.

刚软结合可穿戴手部康复装置设计

手部康复装置是用于手部功能恢复治疗的装置,刚性装置柔性不足、贴合性差,容易造成二次伤害;软体装置驱动力小,且复杂软体装置不易制作。为克服刚性装置与软体装置的缺点,提出了一种结合软体关节与刚性指节的可穿戴手部康复装置。分析人手的生物结构,设计软体关节结构并分析其弯曲特性,基于刚软结合设计气动手指执行器,并进行有限元应力与变形分析;完成软体硅胶关节模具和手部康复装置的制作;搭建气动手指执行器测试实验平台,测试刚软结合手指执行器的弯曲特性和指尖力,并进行手部康复装置对不同形状物体的抓取实验。结果表明所设计的刚软结合可穿戴手部康复装置可实现手部抓握等运动功能的康复训练。

面向手功能康复训练的软体机器人设计

为解决现阶段软体机器人与人手贴合较差、自由度不够、驱动力小等问题,设计了一种带有双向弯曲模块和伸长模块、可实现多个自由度独立或耦合运动的软体机器人。利用有限元仿真分析方法建立了软体驱动器模型,融合多种柔性材料,保证驱动器可以提供足够大的驱动力。利用传感器实现了对弯曲特性的跟踪。实验验证表明:该软体机器人可以完成抓握训练、手势训练等,满足患者不同康复阶段的训练要求,指尖力可达到5.1 N,可对患者日常的手部康复训练运动起到辅助作用。

基于云平台的数字孪生多适应装配产线设计

针对非标定制化自动装配产线中的生产工艺和流程不可更改的问题,基于数字孪生技术对生产工艺和流程提出重新设计、优化和改进。根据唐山某公司现场调研装配产线的功能,设计多适应装配产线的工艺流程,实现数字孪生系统的质控过程同步监控、生产过程的仿真优化设计及协作生产等三个功能;并采用深度学习云决策平台+雾制造网络架构实现工业大数据的相互融通及智能决策。数字孪生多适应装配产线落地应用,实现非标定制自动化产线的研发、智能优化决策及组装工件的定制化更改,提高了生产效率、扩展了产线适应性。

智能机器人仓储物流系统设计

随着工业自动化技术的发展,密集型人工模式已经不能适应仓储物流的发展。为提高仓储的效率和质量,文章设计了一套智能机器人仓储物流系统及总控调度软件。该系统创新性集成了自动化立体仓库、AGV、机器人及传感器等硬件,总控调度软件与各机器人间通过以太网通讯,以管理和控制所有机器人,并协调各机器人工作。同时文中提出一种视觉精确定位方法提高AGV定位精度及系统稳定性。该系统具备存储、分拣、装配、配送等基本功能,而且能够适应高度动态的环境变化,最终通过齿轮箱的模拟装配拆解工作对该智能机器人仓储物流系统进行了应用验证。

人类行为模式启发的人机物体传递

针对目前人到机器人的物体传递过程中,机器人难以像人类一样理解给予者的意图并配合完成传递任务的问题,提出了一种人类行为模式启发的人机物体传递方法。通过观察人类物体传递过程总结了人类的物体传递行为模式,使用骨骼信息与RGB-D信息融合构建传递意图判别模型;控制机器人在识别到传递意图后迅速配合完成传递任务;通过相关实验验证了该方法在人机传递效率上的改善,并基于机器人社会属性量表(RoSAS)面向使用者开展了问卷调查。实验表明,文章提出的传递意图识别准确率为96.2%,且有效的区分了相同姿态表达的不同意图,人机传递系统成功率为91.1%,平均传递时间3.3 s,能够满足人机物体传递中准确性与流畅性的需求。

自动化立体仓库的系统设计及应用验证

为适应物流业的快速发展,自动化立体仓库得到了广泛应用。为提高其自动化水平及稳定性,首先进行了整体机构方案设计,包括货叉伸缩机构、升降机构、水平从动行走箱体、传送机构、电气设备及安全装置等,建立立体仓库与激光叉车AGV (Automatic Guided Vehicle)之间的货物传送和调度关系。进行了自动化立体仓库的控制系统设计,采用基于局域网技术的无线通讯方式,传输控制协议为TCP/IP。为实现立体仓库控制的灵活性,采用模块化的设计思想,进行了基于C#的自动化立体仓库监控管理系统开发。最后,搭建了自动化立体仓库示范应用平台,并进行了应用验证。

基于点云聚类与PCA的机器人猪腹剖切方法

针对国内屠宰生产线猪腹剖切环节劳动强度大、卫生环境差、作业效率低、人工成本高等问题,提出了一种机器人猪腹剖切方法.通过工业激光传感器采集猪胴体表面三维点云,采用深度截断和统计滤波对胴体点云进行预处理,基于欧式距离对预处理后的猪胴体点云进行聚类分割,得到单个猪胴体的点云数据;基于主成分分析(PCA)算法计算猪胴体点云的特征向量及对称平面,并将合适的距离范围内的点集投影到对称平面,再从投影点集中框选剖切范围,并对剖切范围内的点集进行离散化,得到猪腹剖切轨迹点,指导机器人完成剖切.实验结果表明:该猪腹剖切方法在切割质量和切割效率上优于人工切割,基本满足猪肉生产线要求.

基于形状记忆合金的变刚度外骨骼设计与建模

为减轻变刚度驱动单元质量,缩小其体积,提出一种基于形状记忆合金(SMA)的变刚度主动元,单个变刚度主动元质量约为68.5 g.为精确控制外骨骼刚度,结合SMA本构模型、相变动力学模型、热平衡方程、输出方程,对SMA进行动态建模.为最大化满足人体运动需求,通过并行布置变刚度主动元的方式,结合导轨机构,构建轻质变刚度外骨骼的原理样机.测试结果显示外骨骼变刚度范围为7~20 N/mm,验证了外骨骼功能的有效性.

定位细胞认知机理启发的机器人导航研究综述

快速准确完成目标导航是哺乳动物赖以生存的一个重要能力,海马体和内嗅皮层是实现其空间认知及导航能力的主要脑区,网格细胞和位置细胞等多细胞的协同作用可以为大脑提供一套综合定位系统,实现了哺乳动物更高水平的认知功能。综述了哺乳动物海马相关定位细胞在机器人自主导航领域的最新研究进展,重点介绍了定位细胞认知机理启发的机器人环境建模、地图构建及行为规划与控制等领域的研究成果。最后对定位细胞启发机器人应用存在的问题进行分析和讨论,并对未来发展方向做了展望。

双臂机器人传接位置选取与路径规划方法

为提高物体在机器人双臂之间的传接效率,从优化传接操作过程角度出发,提出了一种传接位置选取和双臂移动路径规划方法.通过对传接过程进行分析建立双臂机器人传接位置优化模型,将传接位置选取问题转变为一个非线性约束优化问题.使用改进的遗传算法进行求解,为机器人双臂传接过程选择基于时间最佳的传接位置.在Moveit!规划框架下,采用双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法完成传接过程中的双臂路径规划,使得双臂免于碰撞.利用保存的历史规划信息对随机采样算法存在的不可重复性问题进行优化,找到耗时最短的双臂移动路径.仿真和实验结果表明:提出的方法可以为机器人双臂之间的传接操作找到基于时间最佳的传接位置,并且为双臂规划到达目标传接位置的近似耗时最短路径,提高双臂传接的效率.

仿鼠脑海马的机器人地图构建与路径规划方法

针对移动机器人在非结构化环境下的导航任务,根据哺乳动物海马体空间细胞的认知机理,提出了一种仿鼠脑海马的机器人情景认知地图构建及路径规划方法.在机器人情景记忆建模过程中集成位置细胞与网格细胞神经元活动机制,建立机器人空间环境情景认知地图,采取状态神经元集合序列全局路径规划策略,在记忆空间以自我为参考,通过事件再配置预测并规划最优情景轨迹.实验结果表明:该方法能够生成精确的情景认知地图,并且基于目标导航能够规划一条最佳路径.