多算法融合的并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制方法

目的：解决并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制方法存在的控制精度低和运动稳定性差等问题。方法：在四自由度并联机器人结构基础上,提出将滑模控制算法、模糊控制算法和改进蝙蝠算法相结合用于并联食品分拣机器人轨迹跟踪控制。通过改进蝙蝠算法对模糊算法带宽进行寻优,通过优化的模糊控制算法自适应调整滑膜控制算法的模糊增益和滑膜面斜率,降低控制器的跟踪误差,提高抗干扰能力,并验证所提轨迹跟踪控制方法的优越性。结果：所提轨迹跟踪控制方法实际分拣准确率为99.90%,平均分拣时间为0.509 s。结论：与常规方法相比,所提轨迹跟踪控制方法的关节轨迹跟踪精度更高,抗干扰能力更强,输出力矩更加平滑。     

基于组合趋近律的模糊滑模控制

针对组合趋近律下滑模控制器的输出高频振荡问题,提出了一种基于组合趋近律的模糊滑模控制方案.该方案采用模糊控制器实现指数趋近率参数ξ的自适应调整,利用组合趋近律建立滑模控制器的控制律.仿真结果表明,此方案对于提高系统的稳态性能、削弱控制器的输出抖振有良好的效果.     

基于改进模糊PID的全向搬运机器人路径跟踪控制研究

为了提高复杂的食品原料仓库中全向搬运机器人的跟踪能力,提出一种改进路径跟踪控制方法。首先依据机器人状态空间模型,以跟踪误差信息和电机电压为输入、输出设计控制器,并且设计论域放缩因子优化模糊控制器,通过试验测定初步确定了参数kp、ki、kd的取值范围。然后通过加入反向学习策略初始化麻雀种群,设计权重因子控制靠近发现者的跟随者比例防止早熟。结果显示：改进麻雀算法比原算法在测试函数下寻优精度和收敛速度有所提升,提出的控制方法跟踪误差快速降零、跟踪过程较为平顺,到达期望路径速度较快。该方法提高了全向搬运机器人的工作状况。     

一种纱线张力滑模模糊控制方法

针对纱线张力控制系统的非线性、实时性以及传统滑模控制存在的收敛速度慢、抖振等问题,提出了一种纱线张力滑模模糊控制方法。以无刷直流电动机为张力控制执行机构,提出了改进的多幂次趋近律,设计了基于该趋近律的滑模模糊张力控制器,并对建立的纱线张力控制系统数学模型进行实验分析。结果表明,该滑模模糊张力控制器降低了系统的收敛时间与...     

神经网络PID控制下机器人视觉跟踪研究

针对现阶段我国视觉空间下非全智能的机器人跟踪控制系统中的问题,提出对神经网络PID控制下机器人视觉跟踪系统的研究。在不校准机器人摄像头的前提下,建立PID网络模型,为避免复杂的模型运算过程,设计视觉跟踪控制器,解决机器人跟踪轨迹的参数校准问题。通过实验论证的方式确定神经网络PID控制下的视觉跟踪系统的有效性,可以实现对机器人行走路径的准确跟踪。     

基于ROS平台的机械臂精确控制研究

针对传统机器人虚拟控制与仿真平台在进行机器人运动控制时控制系统设计工作量大、可移植性差和开发难度高等问题,提出了一种基于开源软件平台(robot operating system,ROS)机械臂运动控制的方法。以六自由度机械臂为研究对象,首先基于ROS平台搭建机械臂控制架构,其次利用RRTconnect(连接性快速拓展随机树)算法对机械臂运动轨迹进行规划,随后分别采用PID控制器和计算力矩控制器控制机械臂沿着规划轨迹运动,最后利用MATLAB软件对机械臂运动过程中各关节的位置、速度等信息进行分析,比较2种控制器控制效果。仿真结果表明利用非线性的计算力矩控制器能够得到比较小的轨迹跟踪误差且控制速度更快。研究表明在ROS平台下,非线性控制器性能更优越。     

基于ROS的移动机器人控制系统

针对当前机器人控制系统复用性和可移植性差的现状,课题组提出了基于机器人操作系统ROS的移动机器人控制系统。该系统上位机采用装载Ubuntu以及ROS操作系统的树莓派作为控制器,利用激光雷达和深度相机接收外界环境信息,通过路径规划算法分解并控制电机的运动,来实现自主避障等功能。课题组设计并制作了样机。实验结果表明:该系统不仅可用多种方式实现对机器人的控制,具备自主定位、建图和避障导航等功能,具有控制精度高、成本低、模块化设计和易拓展等优点。     

“走迷宫的机器人”设计与制作

走迷宫的机器人是移动机器人路径规划算法的典型应用,在国际上迷宫机器人一直是控制领域和计算机领域的研究热点问题,文章结合迷宫机器人走迷宫的实际特点,对机器人走迷宫的一些算法进行了研究和改进,从而实现了机器人在无人为干预下自主走迷宫的目标。     

二连杆机械臂的重复性滑模控制

比例积分微分(PID)控制是现实中最广泛应用的控制算法之一。然而,PID控制在非线性系统面前常不能取得很好的表现。文章的目的在于,使一个二连杆机器人在周期性期望路径下达到较高的跟踪精度。文章基于滑模控制,提议了一种重复控制律。实验结果显示,几个稳定周期内误差绝对值平均低于0.01rad。因为提议的控制律不要求具体的系统参数,所以此类研究在现实中是重要且实用的。     

基于ROS的履带式机器人自主建图与路径规划研究

针对农业履带式移动采摘机器人在自主采摘作业中的自主建图与路径规划性能,该文致力于研究基于ROS开发的履带式移动采摘机器人的自主建图与路径规划系统。通过在履带式移动采摘机器人的底盘上方装配激光雷达及姿态传感器用来获取周边环境的信息和机器人的运动信息,再通过Gmapping算法搭建机器人周边环境的全局栅格地图。对于机器人的路径规划功能,最终通过A*算法实现全局路径规划,通过DWA算法实现局部避障功能。最后选取实验室外部走廊作为履带式移动采摘机器人自主建图和路径规划的实验场地,实验结果表明该履带式移动采摘机器人能够进行自主建图并进行路径规划,躲避周边出现的障碍物,并最终到达指定目标地点,满足自主导航需求。     

基于RBF神经网络的码垛机器人轨迹优化

为了提高码垛机器人笛卡尔空间轨迹规划算法的收敛性和稳定性,提升机器人运行轨迹圆滑度。首先从运动学角度出发,建立了码垛机器人运动学模型。针对码垛机器人笛卡尔空间轨迹规划提出了一种基于RBF神经网络的码垛机器人轨迹优化算法。仿真结果表明,经过RBF神经网络轨迹优化使得在拟合的曲线更加接近实际的曲线,减小了逼近误差,提高了规划的准确性。该方法能够有效提升码垛机器人运动轨迹圆滑度,保证码垛机器人能够按照预定轨迹路径进行运动,有效实现了机器人笛卡尔空间轨迹规划。     

机器人匀速仿形运动控制方法研究

为了提高工业机器人在仿形运动中的匀速性能,对匀速仿形跟踪运动方法进行了研究:采用自适应NURBS曲线插补方法生成仿形路径点,根据点云数据进行仿形末端姿态的规划,通过连续路径匀速运动方法生成最终轨迹。最后在matlab仿真平台进行了仿真分析,通过插补次数为35次NURBS插补后,通过连续路径匀速运动轨迹规划生成的轨迹的速度波动由5%降至0.2%以内,验证了该方法的有效性。     

多移动机器人3阶段解耦路径规划

针对多移动机器人集群在路径决策时任务执行时间过长、容易陷入死锁等问题,课题组提出了一种3阶段解耦路径规划方法。利用栅格法建立二维环境模型,首先以传统蚁群算法为基础,引入参数自适应机制和路径指引函数,提高算法的收敛速度;其次将多机器人集群路径规划分为3个阶段,提前预判出冲突路段,减少机器人的等待时间和绕行距离;最后利用MATLAB软件进行仿真实验。仿真结果表明:使用改进后的蚁群算法进行路径规划最优路径长度减少了5.5%,算法的收敛速度提升了近50%;在不同的栅格环境下,可以有效地预测和消解多机器人间的冲突。该研究为多机器人的路径规划提供了一种新的方法。     

基于改进鸡群优化算法的食品拣取机器人路径规划

目的:优化多工位食品拣取机器人路径.方法:提出了 一种基于改进鸡群优化算法(Improved Chicken Swarm Optimization,ICSO)的食品拣取机器人路径规划方案,充分考虑单个工位点机器人最优拣取位置和多工位点之间机器人移动最短距离,构建多工位食品拣取机器人路径规划双层模型.利用密度峰值聚类算法...     

手工地毯植绒轨迹生成算法研究

为了改变枪刺地毯周期长、效率低的生产方式,地毯生产企业开始研究枪刺植绒机器人,为了获取机器人植绒的加工轨迹,提出了一种手工地毯植绒轨迹生成算法,主要包括颜色量化,颜色聚类,边缘检测与轮廓跟踪以及路径填充4个部分。以RGB类型的彩色图像作为研究对象,对其进行量化和聚类,对聚类后的图像分层解析计算,对每一色块图像进行边缘检测和轮廓跟踪,并采用行扫描和螺旋填充算法进行色块植绒路径生成,最后根据植绒针距生成了由加工特征点系列组成的轨迹文件。根据植绒轨迹生成算法,开发了一套手工地毯植绒轨迹仿真系统,仿真结果表明该算法实现了较好的轨迹规划,验证了算法的有效性。     

基于GSO-BFA自适应模糊反推滑模的储粮灭虫变压控制

为研究变压膨胀灭虫控制系统受外界压力扰动时的压力控制效果,以额定功率为4.3KW的2HB720–HH37型高压旋涡气泵的工作原理为基础,建立了该型号高压气泵的数学模型;基于自适应模糊反推滑模鲁棒性强的优点,提出了采用萤火虫–细菌觅食(GSO–BFA)融合算法优化滑模控制器参数的储粮灭虫变压控制方案。仿真结果表明,相比采用模糊PID优化的变压控制系统,采用GSO–BFA算法优化的自适应模糊反推变压控制系统可以在外界压力存在较大扰动的工况下实现灭虫变压控制,且对跳变压力的跟踪响应较为灵敏,鲁棒性佳。     

基于改进遗传算法的工业机器人喷涂路径优化

以往的工业机器人喷涂路径优化方法由于没有计算适应度函数,导致规划的路径长度过长。基于此,文章提出了基于遗传改进算法的工业机器人喷涂路径优化方法,通过二进制的编码方式,对工业机器人的个体进行编码。在工业机器人工作的二维空间中,进行初始种群的优化,利用改进遗传算法,计算适应度函数,生成喷涂路径,从而完成对工业机器人喷涂路径优化方法的设计。在仿真实验中,通过和以往的工业机器人喷涂路径规划方法进行对比,基于改进遗传算法的工业机器人喷涂路径优化方法具有更好的优化效果,缩短了工业机器人喷涂路径的长度。     

一种基于改进人工势场法的路径规划技术

针对传统人工势场法在路径规划中出现的局部最小值问题和振荡问题,提出了引入虚拟局部目标,修改斥力场函数的解决方案。为增强算法的实用性,提出了一种考虑障碍物体积的方案。最后文章还使用了另一种方法来优化改进的APF算法规划出的路径。在该方法中,最优路径由尽可能少的直线组成,节省了机器人运动的时间。仿真实验结果表明文章所提算法能够较好的实现移动机器人的路径规划任务。     

服装吊挂提升臂系统的模糊滑模控制方法研究

针对服装吊挂流水线提升臂系统中工件负载变化和外界干扰引起速度输出不稳定最终导致吊架进出站故障的问题,在提升臂控制系统中引入模糊滑模控制方法。首先,对提升臂系统进行数学建模。其次,设计模糊滑模控制器,利用隶属函数将切换增益模糊化,依据稳定性理论确定的模糊规则对切换增益进行调节,并运用处理后的滑模控制律控制具有随机干扰的提升臂系统。最后,在Matlab环境下,通过系统实际参数进行仿真,实验结果表明,该控制方法相对于传统滑模控制响应时间更短,抗干扰能力更好,同时解决了传统滑模控制存在的抖振问题,验证了设计的控制器能够高精度的对提升臂系统进行速度跟踪,具有实际应用价值。     

基于MPC模型的风电场巡检机器人轨迹规划

针对双轮风电场巡检机器人设计一种基于预测模型的轨迹跟踪控制算法。建立双轮巡检机器人的运动学模型和状态空间方程。设计目标函数与相关控制约束,利用预测模型控制算法对其进行求解,并通过滚动优化和反馈校正装置来实现巡检机器人对轨迹的精确跟踪。为了验证该算法,利用MATLAB进行仿真搭建,分别得到圆形轨迹跟踪和复杂函数图像的轨迹跟踪,结果表明设计的算法适用该约束条件下的巡检机器人的轨迹跟踪。