蛇形机器人行波运动的研究

对蛇形机器人的行波运动机理进行了研究,基于Serpenoid曲线建立了蛇形机器人行波运动的形状控制模型、运动学模型、机构动力学模型及环境动力学模型,给出了求解过程。仿真结果表明:在行波运动中,各关节输入力矩大小呈周期变化,且随其与蛇体重心距离的增加而减小。蛇体中心关节的最大输入力矩为蛇形机器人所需最大输入力矩。对称关节输入力矩幅值变化规律相同,但相差不同;运动初始弯角保持不变,关节输入力矩随着环境摩擦因数的增加而增加。环境摩擦因数保持不变,关节输入力矩随着初始弯角的增加而减小。

蛇形机器人的翻滚运动及其越障研究

提出了一种新型蛇形机器人机构。该机构既可以实现平面运动又可以实现空间运动。建立了其空间运动学模型并实现了空间翻滚运动。实验结果表明 :翻滚运动不需依靠模块与地面之间动摩擦力方向差来实现驱动 ,而是通过模块与地面之间静摩擦力和互相垂直的两个运动平面内异相波的相互作用产生驱动力。翻滚的方向和姿态由两个波形曲线的相差和传播方向决定。利用翻滚运动 。

蛇形机器人侧向运动的研究

本文提出了一种新型蛇形机器人机构 ,建立了其空间运动学模型 ,实现了蛇形机器人的两种侧向运动 :侧向蜿蜒运动和侧向滚动 ,前者通过调节两个异相波的频率比 ,实现了任意方向的侧向运动 .后者通过控制运动波的幅值变化 ,实现了各种形式的纯侧向移动 ,当幅值足够大时 。

基于Kinect的机器人辅助超声扫描系统研究

提出一种采用Kinect传感器作为视觉伺服的机器人辅助超声扫描系统,来规划引导机器人的扫描路线,以实现机器人辅助的超声扫描操作。系统由Kinect传感器、机器人和超声探头组成。采用Kinect实时获取超声探头的RGB图像和深度图像,并计算探头当前位姿,结合坐标系配准结果,得到机器人的位姿信息,再根据术前的机器人轨迹规划,引导机器人的超声扫描路径。开展腿部模型实验验证本系统的可行性,通过对Kinect传感器的相机标定实验,计算得到了RGB相机和深度相机的内外参数,通过对探头上标识物的定位,进而计算出探头当前位姿,结合Kinect与机器人坐标系的配准结果,得到了两者的转换矩阵,并对机器人的位置给出指令,引导机械臂夹持探头到达指定扫描位置。在机器人夹持超声探头扫描过程中,实时计算探头与腿部之间的距离,以保证所采集超声图像的质量及扫描操作的安全性。实验结果表明,在Kinect视觉系统的导航引导下,机器人可以夹持超声探头实现自主超声扫描,以减少超声医师的扫描时间,降低医师的劳动强度。

新型轮式移动机器人的结构设计与参数优化研究

为了实现特种机器人对于复杂环境的探索需求,结合轮式机器人高速与高效的特点、摇臂结构对于环境的适应性强的特征、伸缩结构对于移动机器人轮子轴距的调整,提出一种新型可伸缩摇臂六轮移动机器人。以攀爬不同类型的楼梯为越障任务与设计目标,从准静力学分析得到六轮移动机器人在爬梯过程中的不同状态下越过台阶的力学条件;并以不同状态下需求摩擦系数小于实际给予摩擦系数为跨越楼梯的必要条件,结合现实情况下的爬梯约束条件,选择摇臂长度、前轮到摇臂轴的距离、轮子半径等为设计变量,通过DOE设计、替代模型筛选设计变量,建立基于档案的微遗传算法(AMGA)的多目标参数优化模型,得到Pareto最优解;通过田口稳健设计,引入噪声因子在静态系统下输出最佳解。仿真验证与爬梯实验表明,依据参数优化设计的移动机器人在不同类型的台阶状况下,通过调节伸缩管的长度,可以高效、稳定地爬越楼梯,验证了设计值的可行性。仿真实验与理论的一致性对比验证了研究结果的有效性。

基于神经网络观测器的机器人故障诊断方法研究

径向基函数神经网络对非线性映射具有强大的逼近能力和良好的泛化能力。该文针对机器人系统的故障诊断问题,提出了基于径向基函数神经网络的故障诊断方法,依靠径向基神经网络的结构优势,设计了一种机器人系统的人工神经网络观测器,通过比较运行过程中实际系统与观测器的输出差异,获得各关节运行参数的残差,实现对故障的识别。仿真采用二连杆机器人系统为研究对象来验证该文提出的方法,仿真结果表明了故障诊断方法的有效性。

一种冗余机器人逆运动学求解的有效方法

针对7自由度冗余机械臂的逆运动学提出了一种新的求封闭解的方法。保证系统实时性的前提下采用二次计算法,在梯度投影法得出优化不精确解的基础上,根据系统结构特点用固定关节法进行再次计算,最终得到一组精确的优化解。既充分利用了系统的冗余特性又大大提高了计算精度。以7自由度仿人机械手臂为例具体阐述了这种方法。从手臂末端轨迹精度方面对梯度投影法和二次计算法的仿真结果进行了比较分析,说明了二次计算法在提高末端精度方面的有效性,并通过试验证明算法可以满足一般机器人系统的实时性要求。

基于概率论的机器人高斯运动避障轨迹规划方法

当机器人的运动存在过程噪声,或其携带的闭环反馈传感器存在观测误差时,机器人的运动就会呈现出显著的非确定性。以自然界最为普遍的高斯分布描述系统运动状态的非确定性。用概率论的方法结合机器人本身的线性控制及卡尔曼滤波对机器人可行轨迹进行规划和先验概率的评估,从而得到机器人先验估计概率。采用线性控制方法和卡尔曼滤波相结合,进行高斯运动系统误差建模;然后用高斯运动模型对可行轨迹进行评估,能够计算出轨迹避开障碍和到达目标点的概率。为了进行最优轨迹规划,通过样条化方法计算出一组可行轨迹。理论上,这些轨迹本身都能够达到目标点,并避开障碍,但由于机器人行为的非确定性,机器人仍然存在碰撞和难以达到目标点的可能。通过高斯运动先验概率估计,评估成功概率值最大的轨迹就是机器人非确定性高斯运动状态下的最优轨迹。

基于Solidworks与Matlab的码垛机器人动力学仿真

动力学是高速码垛机器人设计过程中必须考虑的问题,但要建立机器人精确的动力学模型比较困难。通过Solidworks建立机器人实体模型,并将其导入Matlab中,在仿真环境中调整相应参数,得到机器人的动力学仿真模型,再利用Simulink添加控制模块、驱动模块(Joint Actuator)和检测模块(Joint Sensor)建立完整的仿真模型,通过两者的结合进行机器人动力学仿真分析。结果表明,运用Solidworks与Matlab联合仿真,可以缩短设计周期、形象直观的模拟机器人的三维运动情况,有效的获取其动力学特性参数。

轮式仿人机器人的ZMP建模及动态稳定判据

介绍了ZMP的概念,比较常见的几种ZMP建模方法,提出将高效牛顿-欧拉算法(RENA)与ZMP的概念相结合的迭代ZMP建模方法,并利用该方法完成轮式仿人机器人的ZMP建模.通过模型分析,得出该轮式仿人机器人的ZMP简化计算公式.最后得出此类轮式仿人机器人的稳定性判据及稳定度的定义.

一种新型四臂巡检机器人机构设计与运动分析

为满足大跨度输电线路对巡检机器人结构尺寸、爬坡性能以及越障性能等方面的要求,从人爬树运动研究中得到启示,设计了一种新型四臂式巡检机器人。首先,通过探索人爬树过程中运动姿态特点,介绍了机器人的机构构型和2种典型障碍物的越障方法。其次,给出了机器人机构的主要尺寸,推导了机器人的运动学方程,对机器人爬坡和越障运动性能进行了分析,以验证机构设计的可行性。最后,在虚拟样机平台上进行了运动仿真实验。结果表明该机器人同时具备较强爬坡能力和跨越单挂点等复杂障碍物的能力。

基于运动学方程的故障诊断方法研究

该文提出了一种基于机械臂运动学方程的故障诊断方法。以三连杆机械臂为例,利用运动学方程和余弦定理,计算替代连杆残差与机械臂工作空间的半径残差间的关系,进行故障诊断;将残差值与机械臂末端位置的变化和机械臂连杆的长度相联系,最后通过Matlab仿真图像的对比分析,识别出传感器故障。现有的机械臂故障诊断方法多是根据动力学方程进行故障诊断,而未运用末端位置与关节故障之间的关系,该方法弥补了现有方法的不足。

基于神经网络的六维力传感器静态标定方法研究

利用BP神经网络研究了六维力传感器的静态标定方法.良好的泛化能力是基于神经网络标定方法的关键,而现有基于神经网络的传感器标定方法对网络的泛化能力鲜有考虑.针对上述问题,以提高神经网络泛化能力为目的,对神经网络的训练样本、训练期望误差值和网络隐层单元数等的选取进行了研究.实验及计算机仿真表明,当选取样本数据具有遍历性时,利用神经网络标定后进行补偿计算可提高六维力传感器的测量精度.

考虑温度影响的锂电池等效电路建模及研究

针对传统锂电池等效电路模型忽略温度和滞后电压对自身的影响,会导致模型参数不匹配和精确度下降的问题,文中论述了温度和滞后电压对锂电池等效电路模型的影响。设计了基于温度的综合锂电池等效电路模型,分别在不同温度下对Li FePO4电池进行城市道路工况(Urban Dynamometer Driving Schedule UDDS)测试,采用子空间辨识法,通过对模型内部参数进行有效辨识,求解模型参数。在此基础上分析了传统等效电路模型与改进模型在不同温度下的仿真输出及输出误差,结果表明锂电池等效电路模型参数受温度影响较大,在温度广泛变化的情况下,与传统模型相比,文中模型可靠度更高,输出与实际试验数据匹配良好,进而验证了文中模型的有效性,为实际应用提供了有效的模型参考。

基于多传感器信息融合的绝缘子串自动识别方法

绝缘子串的自主识别是变电站带电水冲洗机器人执行绝缘子串冲洗任务的重要前提。针对变电站内电力设备复杂的架设结构和室外光照条件的复杂多变问题,提出一种基于SVM与证据相容度改进D-S证据理论方法,融合相机光学图像特征和激光点云图像特征的变电站支柱绝缘子串自主识别方法。通过构建光学图像中特征曲线的灰度周期性特征矩阵和灰度阈值特征矩阵,激光点云图像中特征曲线的深度重复性特征矩阵和宽度特征矩阵,将四种特征矩阵作为特征证据,通过SVM与证据相容度方法改进的D-S证据理论进行融合,得到结果,实现对三种不同形状支柱绝缘子串的自主识别。实验结果表明,该方法可以克服图像逆光和复杂背景等干扰,准确识别出绝缘子串的类型。

基于面元模型的非刚性动态场景重建方法研究

场景目标几何变形和运动的同时表述是非刚性动态场景重建的一个关键问题,出现遮挡、开—合拓扑变化、快速运动等情况都可能导致场景重建失败。针对这一问题,研究提出了一种基于面元模型的非刚性动态场景重建方法,利用基于权值算法的深度相机点到平面迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法改进了已有系统非刚性变形场估计中ICP能量函数的求解过程。与基于SDF模型的重建方法相比较,基于面元模型的方法支持在线高效更新,占用计算资源更少,更加轻量化。在VolumeDeform数据集上的对比实验表明,改进后的方法提高了系统的鲁棒性,重建的模型更加完整。

康复移位装置多体动力学建模和力学响应研究

为解决目前国内外对移位机结构设计、力学特性研究不足的问题,利用多体传递矩阵法建立液压驱动移位机模型。模型中采用弹簧阻尼对液压缸进行等效,把支撑臂和摆臂当作Euler-Bernoulli柔性梁处理。利用90和120 kg的质量进行不同人员乘坐模拟。计算结果表明:油缸部位最大受力达到1 200和1 400 N,满足部件的安全使用标准;以上两种质量人员移位机模型的末端振动位移最大达到45和50 mm,符合设备的抗变形能力。通过对移位机样机上的60名样本人员试验乘坐,显示设计的产品符合乘坐需求和产品设计目的。多体传递矩阵法可为肢体康复移位机产品设计提供有效的参数化建模和计算条件,能满足不同人员、不同型号产品的设计需求,得出运动过程中不同工况的动力学响应,所得结果为移位机及临床医疗设备的智能控制和患者乘坐的安全性、舒适性提供帮助。

粘弹性材料钻削温度预测模型的建立与应用

粘弹性材料兼有弹性固体和粘性流体的特性,传统的热分析方法无法准确描述同时发生的粘性和弹性变形。针对该复杂材料特性的材料去除过程中的温度场研究是十分稀少的,提出将机器学习算法应用到药柱钻削加工的温度预测当中。首先利用线性回归进行拟合,侧面证明该模型的非线性。其次利用随机森林和BP神经网络算法进行建模,随机森林模型的随机特性使其具有一定的抗噪能力,BP神经网络模型精度最高,决定系数达到0.989。利用BP神经网络模型的预测功能实现加工过程的提前防控,优化加工参数组合,实现高效安全生产。

基于Stewart平台六维力传感器的分区静态标定方法

基于Stewart平台的六维力传感器具有结构紧凑、刚度大、量程宽等特点,它在工业机器人、空间站对接等领域具有广泛的应用前景。好的标定方法是正确使用传感器的基础。由于基于Stewart平台的六维力传感器是一个复杂的非线性系统,所以采用常规的线性标定方法必将带来较大的标定误差从而影响其使用性能。标定的实质是,由测量值空间到理论值空间的映射函数的确定过程。由函数逼近理论可知,当只在已知点集上给出函数值时,可用多项式或分段多项式等较简单函数逼近待定函数。基于上述思想,本文将整个测量空间划分为若干连续的子测量空间,再对每个子空间进行线性标定,从而提高了整个测量系统的标定精度。实验分析结果表明了该标定方法有效。

动态多障碍物环境下目标追踪的路径规划方法

采用人工势场（AP）引导进化算法（EA）的搜索方法解决了动态多障碍物环境下的目标追踪问题。把人工势场与EA搜索相结合进行动态路径规划，使搜索沿着势场方向进行，得到一条相对于搜索区域最优的轨迹。以单车、单运动目标，有多个运动障碍物存在的情况为例，通过仿真试验对AP引导EA和单纯EA两种搜索方法的性能进行了比较。说明了AP引导EA搜索方法在处理动态多运动障碍物问题时相对传统EA方法具有实时、高效、收敛的特点，同时在很大程度上解决了单纯AP方法在解决多障碍物问题时的局部极小问题。