交叉耦合控制的平移并联机器人位置控制研究

为了改善平移并联机器人对期望位置跟踪的准确性,提出基于交叉耦合控制的集成电液伺服驱动平移并联机器人位置控制。通过对三自由度集成电液伺服驱动平移并联机器人结构和控制方法进行分析,以机器人的末端执行器为基础,定义位置及角度坐标系,在此坐标系上计算并联机器人的逆向和正向运动学解;通过液压轴的伸长长度,求取液压轴的速度和加速度,进而得出集成电液伺服驱动器的动力学模型。以集成电液伺服驱动器的位置误差为基础,求取三自由度下集成电液伺服驱动器的同步误差,利用该同步误差,构造交叉耦合误差模型,进而求取广义误差模型,建立交叉耦合控制器,以实现对机器人的位置进行控制。实验结果显示:与粒子群方法相比,所提方法对正弦及不规则期望位置的跟踪准确度较高,跟踪准确度分别提高了40%和42.15%。可见,所提方法能够对集成电液伺服驱动的平移并联机器人进行准确的位置控制。     

全闭环伺服机器人正运动学的研究

对于在各关节上采用编码器的伺服控制的机器人,虽然结构简单,但是由于各关节实际响应的结果与编码器反馈存在误差,所得的末端位姿的精确位置难以确定。为此,在很多场合下,都希望通过某种外部位姿直接给定手臂末端位姿的运动,实现机器人全闭环的伺服控制,但是由于牵扯到坐标系的变换,通常的基于关节伺服的齐次坐标变换矩阵无法直接使用,本文作者给出一种数学方法,利用该方法,可方便地推导各种坐标系间的变换矩阵,并且给出了全闭环伺服系统的正运动学及其研究方法。     

基于图像的机器人视觉伺服系统仿真

以四自由度GRB-400工业机器人为研究对象，采用CORECO图像采集系统，构建了基于图像的视觉伺服控制系统。建立了机器人视觉伺服系统的数学模型，推导了GRB-400机器人系统图像雅克比矩阵。应用Matlab和Simulink，对GRB-400机器人图像视觉伺服系统进行仿真实验。结果表明，本文构建的机器人视觉伺服系统对静态目标定位、对直线运动目标及曲线运动目标进行跟踪，可以达到较快的响应和较高的精度。     

模糊逆运动学控制方法在机器人视觉伺服中的应用

文章主要研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题,首先构建了基于TCP/IP分布式视觉伺服机器人Look and Move系统,然后推导了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,最后针对该动态Look and Move系统提出了一种带有模糊自调整能力的逆运动学控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原逆运动学控制闭环系统的动态性能作了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能.     

基于滑模变结构控制的机器人视觉伺服系统研究

文章以4自由度GRB-400工业机器人为研究对象,采用CORECO图像采集系统,构建了基于图象的视觉伺服控制系统.先推导了GRB-400机器人系统图像雅克比矩阵,然后针对该视觉伺服控制系统设计了一种模型跟踪变结构控制器,并给出了闭环系统的稳定性及结构参数鲁棒性分析.最后通过实验结果验证了该滑模变结构控制器具备良好的鲁棒自适应及抗干扰能力.     

RBF神经网络在机器人视觉伺服控制中的应用

传统的机器人视觉伺服控制是由系统雅可比矩阵的计算得到图像空间与机器人空间的非线性关系,这种方法不仅计算量大、系统结构复杂,而且对系统模型误差敏感。针对此问题,在分析视觉伺服数学模型的基础上,设计了RBF径向基函数神经网络来实现机器人视觉伺服系统手眼协调功能,从而简化控制算法。通过仿真实验证明所设计的径向基函数神经网络控制系统具有良好的目标定位效果和泛化能力,并且极大地缩短了视觉伺服所需时间,很好地保证了控制系统的实时性。     

弧焊机器人的视觉控制

提出了一种基于局域网的多层次结构的弧焊机器人视觉控制方案，它由人机交互层、运动规划层、运动控制层和伺服控制层构成，其中后面三层构成本地实时控制器。利用上位计算机作为人机交互层，完成视觉测量、运动命令生成、焊枪控制和人机交互。本地实时控制器实现在线运动规划和实时运动控制。根据在线视觉测量结果，形成机器人的运动目标，实现焊缝自动跟踪与焊接。对V形坡口焊缝的摆焊试验结果，验证了所给出的弧焊机器人视觉控制的有效性。     

基于PSD的工业机器人无标定伺服定位系统

鉴于无标定伺服自动定位在基于PSD与虚拟空间线约束的自标定技术中的重要性,针对自动定位进行研究,设计了单个PSD的无标定伺服自动定位系统,在PSD与机器人人位置未知的情况下,综合利用机器人运动学模型、机器人控制律、机器人动力学模型,推导出新系统下的机器人速度雅克比矩阵以及自适应算法。利用理论证明与软件仿真验证了无标定伺服自动定位系统和自适应算法的准确性。     

利用开关卡尔曼滤波器的目标跟踪技术研究

为了使机器人视觉伺服控制系统的目标跟踪精度得到进一步提高,构建一种基于开关卡尔曼滤波器的视觉伺服控制系统。研究视觉伺服的目标跟踪原理,推导相关的数学模型,并分析跟踪误差产生的原因;针对图像采集和处理引入的延时问题,通过卡尔曼滤波估计得到目标运动的速度信息,以此作为前馈量输入视觉伺服控制器,补偿由于目标运动和延时造成的跟踪误差;为了解决卡尔曼滤波器由于目标运动的突然变化而降低估计性能的问题,引入运动监视器以在目标运动突然变化时发出开关信号并重置卡尔曼滤波器;最后对该算法进行实验与仿真。结果表明:基于卡尔曼滤波器的视觉伺服控制器能把跟踪误差控制在1 mm以内,而开关卡尔曼滤波器能有效地减少因目标运动状态突然变化而产生的跟踪误差。     

喷浆机器人液压系统的设计与研究

阐述了喷浆机器人液压系统的工作原理,并对枪杆旋转关节所采用的液压位置伺服控制进行了设计分析。实验证明,该设计方案行之有效。     

一种用于控制工业机器人运动轨迹误差的观测控制策略研究

为了提高工业机器人运动轨迹的控制准确度,提出一种运动误差观测控制策略。分析机器人的组成结构,明确其工作原理。建立工业机器人的坐标系,并在该坐标系上求取机器人连杆间坐标系的变换矩阵;利用连杆间坐标系的变换矩阵,得到机器人末端执行器的运动学模型。以机器人的测量运动误差为依据,联合工业机器人的标称正向运动学模型,求取传感器架以及标称架与底座之间的变换模型;通过该变换模型,计算传感器架相对于标称架之间的位置向量及动态误差变换矩阵,得到测量运动误差值;通过测量运动误差值,构造运动误差观测器,用于获取机器人的估计运动误差,并将估计运动误差联合神经网络控制器,以实现对机器人运动轨迹的准确控制。利用此方法和滑模控制策略对平面和空间标定运动轨迹进行追踪,结果显示：此方法能准确地对平面和空间标定运动轨迹进行追踪,而且与滑模控制策略相比,此方法的追踪精度提高了34.25%。说明此方法能对工业机器人的运动轨迹进行精确的控制。     

四足仿生机器人关节运动控制器的设计与实现

针对四足仿生机器人分层、分布式控制系统，研制了由嵌入CAN控制器的单片机AT89C51CC01、电机运动控制芯片LM629和电机驱动芯片LMD18245组成的关节运动控制器，详细介绍了其总体方案设计、硬件设计和软件设计，实现了对四足仿生机器人实时、精确的控制。     

机器人视觉伺服综述

介绍了机器人视觉伺服系统的概念及历史背景,系统介绍了视觉伺服系统的分类方法,重点论述了基于位置和基于图像的视觉伺服系统.对摄像机校正进行了介绍,并详细阐述了智能算法在机器人视觉伺服系统中的应用.最后,对机器人视觉前沿问题做了概括,并指出机器人视觉伺服系统的发展方向.     

应用于视觉环境探索的移动机器人反应式控制器设计

在移动机器人的视觉环境探索研发中,在视觉定位不精确的条件下,如何保证移动机器人可靠地运动,是目前移动机器人视觉环境探索与视觉导航中有待解决的问题。提出一种基于单帧图像语义分割的运动控制算法,利用深度卷积神经网络高鲁棒性的语义分割结果,在图像像素空间进行运动目标点规划。仅以当前观测图像为基础,以最大化探索可能运动方向为规划代价函数,在脱离全局视觉定位结果的情况下,实现移动机器人在视觉环境探索中的可靠运动控制以及避障。实验和仿真结果表明:所提出方法可满足环境探索问题中对环境覆盖以及避障的运动控制需要。     

移动机器人运动规划算法研究进展

移动机器人运动规划旨在考虑机器人运动学、动力学和时间约束的同时,在复杂环境中找到最佳且无碰撞的路径。近年来运动规划算法逐渐向高效、实时生成高质量的可执行路径发展。综述了基于运动学约束的一系列运动规划算法,分析并比较了其理论上的优势和不足;对算法的实时性能、优化性能以及对环境模型的依赖性进行分析;将运动规划拆分成前端路径搜索和后端轨迹优化;总结了运动规划算法的研究状况。     

四足机器人运动分析及控制算法研究

为实现一种液压驱动的四足机器人稳定行走,针对JQRI00四足机器人进行了步态规划,并推导出其运动控制算法。根据前期对四足机器人的结构设计,建立其运动学模型,得到各关节运动的逆运动学分析。根据JQRI00的驱动特点,对其运动控制算法进行研究。并利用ADAMS对机器人进行仿真。仿真及控制系统实验的结果准确合理,表明所研究的步态规划正确可行,控制算法实时有效,为机器人后期的复杂动作控制提供参考。     

一种基于喷涂机器人的自适应运动控制系统研究与应用

为了能够精确控制喷涂机器人的运动轨迹,运用D-H方法进行逆运动学分析,得到了机器人的导航定位解;通过机器人控制中的量程转换、脉冲数转换、运行位置的校验,进行实时监测与反馈控制,提出了机器人自适应运动控制策略。利用stl语言实现了机器人腰部、肩部、肘部的自适应运动控制,从而实现了机器人的精确运行。将该运动控制系统与微机及触摸屏结合,搭建了喷涂机器人数字化、智能化操作平台。将运动控制系统应用于实际生产,验证了机器人运动控制系统的高效性和稳定性,能够很好地适用于喷涂工作。     

基于单目视觉的工业机器人拆垛系统设计与实验

基于单目视觉提出了工业机器人拆垛系统构想。为实现工业机器人视觉拆垛系统中机器人精确运动控制与工件位姿识别,运用D-H位移矩阵法建立了机器人运动学模型,得到机器人末端相对机器人坐标系的位姿信息。基于形状模板匹配法提出目标图像识别算法,得到各个目标图像在相机坐标系下的位姿信息;将三维视觉模型与机器人运动学模型进行信息融合,建立机器人视觉拆垛控制系统数学模型。基于CCD工业相机、4-DOF工业机器人搭建视觉定位抓取实验系统。通过对空间目标进行抓取的实验,验证基于单目视觉的工业机器人拆垛系统的正确性、精确性、鲁棒性。     

Dual arm robot for flexible and cooperative assembly

Dual-arm robots provide efficient approach for automated execution of complex assembly operations. With bimanual-manipulation, a dual-arm robot can simultaneously control relative motion and interaction of assembly counterparts in a dexterous human-like manner. This requires, however, sophisticated programming and control algorithms for arms cooperation. This paper addresses the development of an advanced industrial dual-arm robot system with novel capabilities, such as easy and rapid commissioning, compliance control of bimanual interaction in all assembly process phases, as well as intuitive planning and programming. The robot can be leased and easily integrated in assembly environment sharing the same workspace with human workers.     

仿生机器鳐鱼多模态运动控制与优化方法研究

鳐鱼使用胸鳍摆动推进，具有稳定性高、隐蔽性强等特点。针对仿生机器鳐鱼复杂水下环境运动控制问题，提出一种基于模糊控制和中枢模式发生器（CPG）的混合控制方法，即Fuzzy-CPG算法。在CPG控制模型基础上引入高层感觉反馈控制机制，并通过模糊控制器来调节CPG参数，实现仿生机器鳐鱼的多模态运动控制。通过直线前游、原地转弯和动态沉浮试验，在不同的Fuzzy-CPG控制器初始参数下，分析仿生机器鳐鱼多模态运动的性能，通过姿态传感器的反馈验证各模态运动下仿生机器鳐鱼游动的稳定性。试验结果表明： Fuzzy-CPG运动控制方法不仅能实现仿生机器鳐鱼多模态运动，且具有良好的鲁棒性。