基于规则库的巡线机器人自主越障动作规划

在电力线巡检机器人的控制系统中,采用分层规划的方式,利用产生式推理从行为规划的层次上进行在线规划,生成行为序列,然后将生成的行为序列与离线规划出的知识库相结合,生成自主越障的动作序列,实现机器人越障的自动控制．本文探讨了整个越障规划的控制过程和规划方法,并通过实验验证了动作规划的可行性．     

基于知识库的输电线路巡检机器人的越障控制

介绍了一种高压输电线路巡检机器人越障控制方法。高压输电线路巡检机器人在翻越同一障碍物时重复同一套操作动作,可通过在实验室进行越障过程示教,离线学习形成操作知识库,实际越障时自动调用操作知识库并与在线信号相结合完成自主越障动作。讨论了知识库的一般组成和功能,并分析了激光传感器定位的方法以实现巡检机器人滚动轮与导线“对中”。经过实验验证,该控制方法具有稳定可靠,硬件结构简便,能可靠地完成控制任务,实现自主越障。     

多节履带式机器人系统组成和越障性能研究

针对核工业管道内壁检测中环境信息的实时获取需求,研制了结构紧凑的三节履带式越障机器人系统.该系统由控制端和机器人本体组成,以dsPIC芯片群为核心,实现了稳定的无线操控、电机间的协调动作和视频信息的实时采集,并设计了友好的用户操作界面.根据系统的机构特征,探讨了越障过程中姿态调整的稳定性和越障规划等问题.台阶攀爬、沟壑跨越和野外工作等实验结果表明,该机器人系统具备良好的越障性能.     

可重构机器人越障运动的规划

提出一种新型的可重构机器人，该机器人在受一个驱动力矩的作用时，在不同约束下表现的输出形式不同. 利用机构这一特点，实现了机器人移动中的自主越障运动．主要针对机器人越障运动中越障高度受导轮和手臂影响的问题，提出一种借助环境同时改变手臂姿态的越障规划方法，有效地提高了越障的高度．通过试验样机验证了规划方法的有效性．     

基于B样条曲线的电力巡检机器人越障控制

为了提高电力巡检机器人越障控制能力,该文提出基于B样条曲线的电力巡检机器人越障控制技术,首先构建电力巡检机器人的被控对象模型,结合电力巡检机器人驱动动力学分布,进行电力巡检机器人的定位控制,同时采用避障算法进行电力巡检机器人巡检过程中的越障控制,结合位姿参数的自适应调节方法进行电力巡检机器人越障运动学模型构造。在此基础上,建立电力巡检机器人越障控制目标函数,采用B样条曲线跟踪寻优方法进行机器人的越障路径规划,采用自适应的模糊信息加权方法,进行电力巡检机器人越障控制优化。仿真结果表明,采用该方法进行电力巡检机器人运动轨迹测定分布结果稳定,接近运动轨迹的标准值。其越障控制的灵敏度较高,自适应控制能力较强,电力巡检机器人运动轨迹测定分布结果稳定,提高了电力巡检机器人越障性能。     

四履带双摆臂机器人越障机理及越障能力

为发挥四履带双摆臂机器人的最佳越障性能,本文从运动学的角度,在固定双履带机器人越障机理的 基础上,分析了四履带双摆臂机器人克服台阶、斜坡、沟道等典型障碍的运动机理及其最大越障能力,重点研究了 四履带双摆臂机器人正向和反向两种攀越台阶方式的运动机理及其最大越障能力．以CUMT-II 型煤矿探测机器人 样机为例,绘制了机器人仰角、摆臂摆角与跨越台阶高度的3 维关系图,以及斜坡坡度与摆臂摆角关系曲线,并求 出了相应的最大越障能力的理论值,与实验室实测数据进行了对比分析．本文推导出机器人的最佳越障性能及对应 的质心和摆臂的位置,可为机器人越障时质心位置的控制提供理论依据．     

轮腿式机器人越障动力学建模与影响因素分析

研究了一种具有多种驱动模式的轮腿式机器人的越障动力学问题．首先描述了机器人爬越垂直障碍的 过程,进而构建了越障过程的动力学模型．该模型可以体现各电机输出转矩之间的关系以及运动状态、重心分布等 影响因素．通过对整个过程的分析,确定了驱动系统中两种电机输出力矩的极限状态,并分析各因素对其最大输出 力矩的影响,最后给出了机器人最大越障高度的计算方法．上述结果可为提高机器人的复杂环境适应能力提供理论 依据．     

机器视觉的灾后救援机器人越障系统设计

为了辅助救援人员更好地完成灾后救援工作,设计了一种基于机器视觉、多传感器耦合的灾后救援机器人越障系统.通过机器视觉系统获取障碍物图像信息,多传感器耦合获取灾后现场环境信息,采用VC++编程,借助OpenCV库对障碍物图像进行一系列数学形态学的处理,利用图像处理得到障碍物数字图像信息,并实时地传输到控制端,控制机器人进行越障救援.该系统成功地控制机器人快速的越障试验,表明了它具有较强的地面适应性和越障能力,满足灾后救援机器人系统的要求,具有一定的应用价值.     

轮腿式机器人倾覆稳定性分析与控制

对于运动在不平坦地形中的移动机器人而言,其倾覆稳定性非常关键．设计了一种结构对称的轮腿式机器人,它有4个独立的轮腿运动单元,能够变化多种构形．采用动态能量稳定锥方法和倾覆稳定性指数对机器人的稳定性进行综合评价,建立了一个模糊神经网络自适应控制系统．根据稳定性指数值,该系统可以实时改变机器人的构形和速度,保证其倾覆稳定性．正弦路面上的仿真结果表明,该系统所产生的动作实时性好、可靠性高,能够降低机器人自主越障过程中的危险．     

基于结构约束的架空输电线路巡线机器人障碍识别

巡线机器人沿相线行走时必须探测识别各种障碍，并根据障碍类型规划越障行为．针对220 kV架空输电线路的结构特点，利用视觉传感器，设计了基于结构约束的障碍识别算法．算法利用图像的边缘信息，采用改进的基于存在概率图的圆/椭圆检测方法和分层决策机制，以减少自然环境中光线变化和机器人运动对识别质量的影响，满足了巡线机器人的实时越障要求．实验室模拟线路和实际线路实验结果表明，算法能可靠地识别出复杂背景中的防震锤、悬垂线夹和耐张线夹等障碍物．     

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法．根据巡检作业任务的要求，采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍．设计了巡检机器人有限状态机模型，实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合．采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制．实验结果表明，该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍，从而验证了控制系统设计的有效性与合理性．     

Fuzzy controller for wall-climbing microrobots

This paper presents a fuzzy control system that incorporates sensing, control and planning to improve the performance of the wall-climbing microrobots in unstructured environments. After introduction of the robot system, a task reference method is proposed which is based on a fuzzy multisensor data fusion scheme. The method provides a novel mechanism to efficiently integrate task scheduling, action planning and motion control in a unified framework. A robot gait generation method is described which switches the robot locomotion between different motion modes with the help of a finite state machine driven by sensory information. A fuzzy motion controller is designed to improve control performance and reduce power consumption by the suitable selection of fuzzy sets and inference methods, as well as the definition of corresponding membership functions and control rule bases. A fuzzy logic compensator is developed to compensate the gravitational effects according to different robot configurations and task situations. Experimental results prove the validity of the proposed methods.     

空间机器人抓捕目标后基于任务相容性的消旋策略

针对双臂空间机器人抓捕自旋目标后的镇定操作,在考虑机器人系统输入约束的条件下,提出了一种基于任务相容性的消旋规划与控制方法。首先,给出空间机器人抓捕目标后的组合系统的动力学模型,作为规划与控制的基础。然后,根据动力学可操作度和任务相容性设计了目标的快速消旋策略,其期望加速度的方向和大小分别取作速度的反方向和机器人系统输入约束允许的最大值。最后,基于所推导的运动学和动力学模型,通过对目标和机械臂末端分别建立柔顺度等式,提出了一种跟踪期望运动轨迹同时对末端接触力进行调节的柔顺控制方法。通过双臂7自由度空间机器人消除目标自旋运动的仿真结果,验证了所提方法的有效性。     

Model reference adaptive impedance control for physical human-robot interaction

This paper presents a novel enhanced human-robot interaction system based on model reference adaptive control. The presented method delivers guaranteed stability and task performance and has two control loops. A robot-specific inner loop, which is a neuroadaptive controller, learns the robot dynamics online and makes the robot respond like a prescribed impedance model. This loop uses no task information, including no prescribed trajectory. A task-specific outer loop takes into account the human operator dynamics and adapts the prescribed robot impedance model so that the combined human-robot system has desirable characteristics for task performance. This design is based on model reference adaptive control, but of a nonstandard form. The net result is a controller with both adaptive impedance characteristics and assistive inputs that augment the human operator to provide improved task performance of the human-robot team. Simulations verify the performance of the proposed controller in a repetitive point-to-point motion task. Actual experimental implementations on a PR2 robot further corroborate the effectiveness of the approach.     

满足复杂要求的机器人最优巡回控制系统设计与实现

本文结合线性时序逻辑理论与模糊控制方法,设计并实现了一种满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制系统,它既能够针对复杂时序任务进行路径规划,又能够对机器人进行模糊控制实现路径跟踪.首先,基于线性时序逻辑理论,确定能够满足复杂巡回任务需求的全局最优路径.接着,根据所获得的最优路径,采用模糊控制方法设计轨迹跟踪控制器,使其通过实时位姿反馈对机器人进行路径跟踪控制.仿真结果验证了移动机器人巡回控制系统的有效性.最后,基于E-Puck移动机器人构建了能够满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制实验系统.基于所提出的最优巡回路径规划算法和模糊控制器设计方法,通过图像处理、数据通信、算法加载等软件模块的实现完成了满足复杂任务需求的移动机器人巡回控制.     

通讯受限条件下的机器人编队算法

针对通讯受限条件下大规模移动机器人编队任务, 本文提出了基于行为的分布式多机器人线形编队控制 和避障算法. 机器人个体无需获得群体中所有机器人的信息, 而是根据传感器获取的环境信息和局部范围内的机器 人信息对其自身的调整方向进行预测, 并最终很好地完成了设定的编队及避障任务. 由于本文方法需求的通讯量不 大, 并且采用分布式控制, 因此该方法适用于大规模的机器人集群编队任务. 文中还给出了本系统的稳定性分析, 证 明了系统的稳定性. 实验结果表明该算法使得机器人能够仅通过局部信息形成线形编队, 在遇到障碍物后能够灵活 避开障碍物, 并且在避开障碍物进入安全区域后重新恢复线形编队.     

基于三步法的机械臂轨迹跟踪控制

考虑机械臂末端轨迹跟踪控制问题,以跟踪逆运动学求解出的末端期望轨迹对应的各关节期望角度为控制目标.设计了一种基于三步法的控制器,该控制器由类稳态控制、可变参考前馈控制和误差反馈控制3部分组成.证明了该控制器可以通过控制机械臂的各关节力矩实现各关节实际角度对期望角度的状态跟踪,进而使得末端轨迹渐近跟踪期望轨迹,并且跟踪误差是输入到状态稳定的.仿真表明基于三步法控制器的空间机械臂末端可以渐近跟踪期望轨迹,并且该算法可以克服系统的末端负载质量变化等不确定性的影响.     

Singularity robust path planning for real time base attitude adjustment of free-floating space robot

This paper presents a singularity robust path planning for space manipulator to achieve base (satellite) attitude adjustment and end-effector task. The base attitude adjustment by the movement of manipulator will save propellant compared with conventional attitude control system. A task-priority reaction null-space control method is applied to achieve the primary task of adjusting attitude and secondary task of accomplishing end-effector task. Furthermore, the algorithm singularity is eliminated in the proposed algorithm compared with conventional reaction null-space algorithm. And the singular value filtering decomposition is introduced to dispose the dynamic singularity, the unit quaternion is also introduced to overcome representation singularity. Hence, a singularity robust path planning algorithm of space robot for base attitude adjustment is derived. A real time simulation system of the space robot under Linux/RTAI (realtime application interface) is developed to verify and test the feasibility and reliability of the method. The experimental results demonstrate the feasibility of online base attitude adjustment of space robot by the proposed algorithm.     

微操作机器人中基于原语的智能控制方法

本文提出了一种基于原语的微操作机器人智能控制方法．首先，给出了面向对象的软件体系 结构；然后，在智能机器人分层递阶的层次结构基础上，提出了原语控制的概念，通过原语 函数对系统模块的二次封装，把机器人任务简单抽象为任务原语序列，实现了基于原语的机 器学习和示教再现．实验证明，基于原语的控制方法可以有效地提高微操作机器人的智能和 自动化程度．     

基于强化学习规则的两轮机器人自平衡控制

两轮机器人是一个典型的不稳定,非线性,强耦合的自平衡系统,在两轮机器人系统模型未知和没有先验经验的条件下,将强化学习算法和模糊神经网络有效结合,保证了函数逼近的快速性和收敛性,成功地实现两轮机器人的自学习平衡控制,并解决了两轮机器人连续状态空间和动作空间的强化学习问题;仿真和实验表明:该方法不仅在很短的时间内成功地完成对两轮机器人的平衡控制,而且在两轮机器人参数变化较大时,仍能维持两轮机器人的平衡。