非完整移动机器人目标环绕动态反馈线性化控制

本文针对多个非完整移动机器人对静止或运动目标的环绕追踪问题进行研究.每个机器人仅通过自身和其相邻的机器人的位置与方向信息以及所追踪的目标的位置信息来协调其运动.首先,提出了一种基于动态反馈线性化方法的分布式控制策略,并引入一个控制机器人之间相对角间距的非线性函数,控制机器人间的相对角间距.使多个机器人能够以期望的与目标之间的相对距离、环绕速度和机器人之间的相对角间距对目标进行追踪.然后,利用Lyapunov工具对控制算法进行了渐近稳定性和收敛性分析.最后构建了多移动机器人实验平台,进行了数值仿真和实验验证,仿真和实验的运行结果表明了所提出算法的有效性.

多移动机器人运动目标环绕与避障控制

针对多个移动机器人对运动目标的环绕和避障问题进行研究。首先,在基于零空间行为控制架构下设计了控制策略;将机器人的任务分为对运动目标环绕和避免与环境中的障碍物发生碰撞两个基本任务;环绕控制策略采用两个梯度场相互正交的能量函数进行设计,每个能量函数定义一个控制目标,使多个机器人能够以期望的与目标之间的相对距离和机器人之间的距离对目标进行环绕,使用Lyapunov工具对算法进行了渐近稳定性和收敛性分析;最后,仿真和实验结果验证了所提出的控制策略的有效性。

旋翼飞行机器人的行人视觉跟踪方法及系统

针对旋翼飞行机器人抖动造成运动图像模糊、行人跟踪时受部分遮挡等因素的影响,易出现行人目标丢失的问题,提出一种经过图像去模糊的图像帧序列的旋翼飞行机器人视觉跟踪方法。首先,为克服旋翼飞行机器人抖动造成运动图像模糊的问题,利用维纳滤波对运动图像帧序列进行去模糊处理;其次,为克服单一颜色描述子作为行人模型的缺陷,采取合适的权重融合行人的颜色和HOG描述子作为行人模型;考虑到Camshift算法能较好的跟踪无遮挡的行人目标,且实时性好,而粒子滤波(PF)算法对发生部分遮挡的行人目标的跟踪具有较强的鲁棒性,利用前后两帧图像的行人目标模型的相似度来实现Camshift算法和PF算法的切换,以保障算法实时准确的跟踪行人目标。利用维纳滤波对运动图像去模糊后,行人跟踪准确率从93%提升到100%;利用分段行人目标跟踪算法相比于Camshift算法更具鲁棒性,相比于PF算法,实时性提升26.45%,相比于跟踪学习检测(TLD)算法,实时性提升66%。行人发生部分遮挡时,旋翼飞行机器人跟踪行人的精度在50 cm以内,能够稳定跟踪行人目标。

旋翼飞行机器人多机视觉跟踪定位系统及方法

针对旋翼飞行机器人在多机跟踪定位时受遮挡、光照变化等因素的影响,易出现跟踪目标丢失的问题,提出一种改进的分段多目标跟踪定位方法,首先,为克服单一颜色特征不能准确描述目标的不足,设计了按一定的权值系数融合目标的颜色特征和边缘特征来建立似然函数作为目标模板;考虑到粒子滤波算法能解决目标发生遮挡的跟踪问题,然后,利用目标模板与候选目标模板的相似度来实现连续自适应Mean-Shift算法和粒子滤波算法的切换,保障了算法的鲁棒性及实时性。可应用于旋翼飞行机器人完成自主的直线飞行与绕圆飞行任务。

铁路道岔参数机器视觉在位测量方法与装置

道岔几何位置异常是导致列车脱轨的主要原因,对其进行实时监测是有效预防列车脱轨的重要手段。针对此需求,本文设计一套基于双目视觉的道岔关键参数在线原位监测装置。首先,针对铁路行车振动易造成视觉测量系统外参改变的难点,提出一种基于简易标签的在线自标定算法。此外,为了准确定位道岔监测特征,采用激光标记方式增强纹理特征的方法,可解决尖轨摆动导致成像视角变化导致监测特征难以定位的难题。同时,针对露天光照的干扰,提出了高斯加权的灰度重心法提取光条中心,该方法成功克服铁轨金属表面易漫反射等缺陷,可有效定位出监测特征。最后,完成双目立体配合并计算出监测特征点三维坐标,完成道岔参数的监测。现场实测表明,本装置硬件成本低、鲁棒性强、速度快,误差约为0.3 mm。

基于视觉的移动机器人目标跟踪方法

为实现对行人目标进行快速稳定地跟踪并简化机器人系统,提出一种快速判别尺度空间相关滤波目标跟踪算法(fDSST)与卡尔曼滤波结合的跟踪方法,解决了跟踪过程中因遮挡造成的目标坐标信息丢失问题。根据相关滤波响应图的震荡剧烈程度设置遮挡判断标准,利用遮挡判断标准实现fDSST跟踪算法与卡尔曼滤波算法的切换,持续输出目标的位置坐标信息,提升了算法的鲁棒性。移动机器人根据视觉跟踪算法提供的图像坐标,利用基于图像的伺服控制策略完成对目标的跟随任务,简化了移动机器人系统结构。最后将该方法在OTB2013测试集上和移动机器人中进行实验,实验结果表明,该方法对于目标遮挡及尺度变化具有较强的鲁棒性和准确性,同时满足实时性要求。

非完整移动机器人领航-跟随编队分布式控制

针对非完整移动机器人运动学模型的特点,并且考虑机器人之间的交互关系是局部的,提出了一种基于领航-跟随的非完整多移动机器人分布式编队控制方法。首先提出了一种分布式估计策略,为每个跟随机器人估计(虚拟)领航机器人的位置、方向、线速度等状态;接着利用每个跟随机器人的跟踪误差设计了编队控制算法;使用Lyapunov工具对算法进行了渐近稳定性和收敛性分析;最后,构建了多移动机器人视觉定位与控制实验平台,通过仿真和实验验证了所提算法的有效性。

自由曲面打磨机器人非奇异终端滑模阻抗控制

针对传统控制方法难以实现对复杂曲面高精度打磨问题,在笛卡尔坐标系下设计了基于非奇异终端滑模的复杂曲面打磨机器人阻抗控制方法。该方法首先根据系统的阻抗模型参数,将设定的打磨轨迹转化为机器人末端可执行的阻抗轨迹,然后设计了基于非奇异终端滑模的控制方法对该阻抗轨迹进行跟踪。对于滑模控制的抖振问题,采用指数趋近律对其进行削弱。基于Lyapunov理论对系统的稳定性进行了证明,仿真和缸体打磨实验结果显示,该方法能够在有限的时间内达到收敛状态且避免了控制奇异的现象,提高了控制系统的鲁棒性和精度。

作业型飞行机器人动态滑翔抓取的鲁棒自适应控制

作业型飞行机器人是指将多自由度机械臂固连在飞行机器人上的一类新型机器人系统,它能够对周围环境施加主动影响,同时也存在较为复杂的动力学性能.本文针对作业型飞行机器人滑翔抓取物体时所受到的摩擦力和接触力问题以及在飞行过程中产生的转动惯量变化问题,设计了一种整体式鲁棒自适应控制策略.首先在作业型飞行机器人系统动力学建模中引入摩擦力和接触力模型,考虑飞行机器人转动惯量为有界变量,提高了建模和抓取的精度.然后,为减弱滑翔抓取产生的剧烈扰动对飞行控制性能的影响,设计了一种抗扰动的鲁棒自适应控制器,并使用区间矩阵法对转动变量变化进行补偿控制.接着,通过Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性.最后通过仿真对比实验,验证了所提出方法的有效性和优势.

基于虚拟仿真的机器人专业综合设计实验方案探索

针对机器人技术发展快、专业知识综合性强、实验设备成本高等特点,提出机器人视觉引导控制虚拟仿真实验平台的设计方法和机器人专业综合设计实验方案,以此虚拟仿真实验平台为例,介绍基于科教融合的虚拟仿真实验平台设计、基于仿真平台的机器人综合设计实验课程建设、机器人综合设计实验教学,最后说明教学成效,以期对机器人工程专业的综合设计实验课程以及创新型新工科人才培养模式提供有价值的参考。

3RPS/UPS并联机器人神经网络观测器反演控制

为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后利用MATLAB对其进行建模以及系统仿真实验,并与传统PID控制以及一般的RBF神经网络自适应控制进行对比。由仿真结果可以看出,根据RBF神经网络观测器估计系统状态值,并应用反演控制理论设计控制器,能实现很好的状态观测,从而实现无需速度信号的位置跟踪。该方法也能够在一定程度上提高精度,且其整体控制效果优于传统PID控制器,相比于一般的RBF神经网络自适应控制也有了一定的改进。

作业型飞行机器人抓取后重心偏移的轨迹跟踪控制

作业型飞行机器人是指能够对环境施加主动影响的飞行机器人,它通常由旋翼飞行器与机械臂组合而成.本文针对作业型飞行机器人在动态飞行抓取后,重心位置变化产生的系统控制难题,设计了有效的跟踪控制策略.首先,在系统建模时引入重心偏移系统参数和重心偏移控制参数,并考虑惯性张量不为常数,提高了系统建模的精度.然后,在姿态解算时,考虑重心偏移对系统性能的影响,构建包含重心偏移系统参数的解算方法,得到更高精度的期望翻滚角和期望俯仰角.接着,设计了基于滑模控制的重心偏移补偿位置控制器,实现了有效的位置跟踪控制.同时,在姿态反演控制器的基础上,加入自适应律估计重心偏移控制参数和变化的惯性张量,再通过小脑神经网络逼近惯性张量的真实值,提高姿态控制器的精度.最后,给出了所设计控制器的稳定性证明,并在仿真环境下验证了所提出的方法的有效性和优越性.

异型曲面加工机器人自适应NDO控制

针对异型曲面打磨机器人中摩擦导致的加工精度降低的问题,提出了一种改进的非线性干扰观测器对其进行观测和补偿。建立了高精度工业机械臂的动力学模型,基于该模型设计非线性干扰观测器并应用李雅普诺夫函数稳定性理论给出了系统的稳定性分析。引入典型摩擦模型,利用观测器估计不可测的内部摩擦状态,并将估计值用于PD控制器中摩擦补偿部分。经过仿真以及实验验证,对比实验结果表明该观测器可以使系统的控制精度大幅提高,降低了仿真实验的跟踪误差,实验平台的控制精度提高了30%以上,能很好地补偿双关节机械手的摩擦力,更好地跟踪关节位置。

基于机器视觉的瓶口缺陷检测方法研究

在基于机器视觉的啤酒瓶口质量检测过程中,由于部分瓶口图像中缺陷灰度值变化范围大、边缘区域的干扰多,传统方法难以实现瓶口缺陷快速、准确检测。为此,分析总结各类瓶口缺陷特征,提出基于随机圆评估的三圆周定位法,以提高抗干扰能力和定位精度,并提出残差分析动态阈值分割与全局阈值分割结合的瓶口缺陷检测方法,克服灰度变化和瓶口缺失对检测结果的影响。对90幅图像测试,与5种瓶口缺陷检测法对比,结果显示:执行时间为117.33 ms,与效果最好的SVM算法相比,检测正确率提高了2.22%,可实现强干扰、大缺陷的瓶口图像中缺陷快速、准确定位和检测。

基于机器视觉的啤酒瓶口缺陷检测分类方法研究

针对目前国内玻璃空瓶机器视觉检测系统存在瓶口缺陷分类检测精度不高的问题,提出一种基于机器视觉的可靠的检测方法。首先选取封盖面缺口、外环口崩口、口缘毛刺、口面磨损、内环口崩口、封盖面破裂等6种常见缺陷类型作为分类目标,研究6种常见瓶口缺陷类型图像的表面特征,提出以灰度方差等6种瓶口的缺陷特征构成支持向量机(SVM)分类算法的输入向量,并择优选择径向基(RBF)函数作为SVM分类器的核函数,然后根据瓶口缺陷的分类性质选择多类分类方式中的一类对余类法(OVR)设计相应的SVM。最后,每种缺陷都选取80个样本对所设计SVM分类器进行训练学习与测试。测试结果表明:设计的SVM分类器能较精准地检测出6种常见的瓶口缺陷类型,识别率为91.6%,满足生产企业对机器视觉检测系统缺陷分类识别的要求。

局部环境增量采样的服务机器人路径规划

针对室内服务机器人在未知动态环境中工作时的功能需求,提出了一种局部环境增量采样的路径规划算法。该方法首先依据当前环境构建基于障碍物碰撞风险的评估概率;然后在搜索树扩展的过程中,设计了结合碰撞风险评估概率和欧氏距离的代价函数,避免了每次扩展时新节点和潜在扩展边的碰撞检测,提高了算法效率;同时,搜索树扩展借鉴了快速随机扩展图算法的扩展方式,实现在当前搜索树结构下的最优扩展;另外,提供了算法的性能分析。最后,仿真及实验结果表明该方法具有良好的规划性能,需要较少的计算时间和平均迭代次数,能够满足室内服务机器人实时路径规划的工作需求。

基于SURF特征的多机器人栅格地图拼接方法

实现地图拼接是多机器人协作创建地图的一项关键技术。研究了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的多机器人栅格地图拼接方法,该方法通过对机器人运动坐标系进行刚体变换,将栅格地图拼接问题用图像配准的最小化问题来表示并建立数学模型。首先利用一种改进的SURF算法从待拼接地图中提取特征,然后利用随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除误匹配得到初始拼接参数,并将拼接参数作为ICP算法的初值来求解目标函数。最后分别利用公开数据集和Turletbot2移动机器人进行了实验,结果表明该方法能对多机器人建立的栅格地图实现可靠拼接,鲁棒性好且精度高,拼接速度快适用于较大规模环境栅格地图拼接。

发动机瓦盖上料机器人研究

为了提高装配质量,研究了一种基于机器视觉的发动机瓦盖上料机器人。通过分析系统的关键技术,设计了上料机器人的机械结构、电气结构、多点打光方式的图像采集系统。针对可能存在的单个工件摆放错误和整体倒置,提出了一种快速鲁棒的工件定位检测算法。测试结果表明机械和电气方案稳定可靠、图像识别算法精度高、整机性能满足客户要求。

基于机器视觉的柱面标签缺陷检测方法

在饮料食品行业中饮品的包装标签包含了饮品的各种信息,其好坏关系着饮品是否合格。针对近似圆柱的饮品包装标签设计了一种基于机器视觉的标签缺陷检测方法,能够多方位的采集到柱面饮品标签的图像信息。针对柱面饮品标签存在的形状畸变,提出了一种柱面反投影校正算法;将经柱面反投影后相邻标签图像进行配准,采用非线性权重融合成完整的柱面标签展开图;最后对标签展开图的颜色空间进行信息提取,采用双阈值和形态学处理来判断该饮品标签是否合格。实验结果表明该方法能较好的实现柱面饮品包装标签的缺陷检测,有望应用于饮品灌装生产线。

旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制

旋翼飞行机械臂是一种具有强耦合特性的机器人系统,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等.本文针对传统的基于图像与基于位置的视觉伺服的缺陷以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型和提出了基于力平衡原理的动力学联合建模,并通过欧几里得单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,在图像空间控制平移、笛卡尔空间控制旋转,减弱了平移与旋转之间的相互影响实现解耦效果,改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性.通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性.