自重构模块化机器人的自修复算法

设计了一种三维网格型、同构式新型自重构模块化机器人 M-cubes 系统,提出了一种基于故障模块位置的自重构模块化机器人的分布式自修复方法.此方法适用于网格型自重构机器人,能够实现对任意位置的故障模块的自修复,有效地解决故障模块处于机器人结构内部时自修复过程运算复杂的棘手问题,优化自修复过程中的运动路径.最后对模块的自修复任务进行了仿真,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于多智能体的自重构机器人突现控制系统平台的构建

构建了基于多智能体的模块化自重构机器人系统实验平台.在详细分析了自重构系统的主要特点的基础上,设计了一种新型的同构阵列式模块化自重构机器人M-Cubes,阐述了多智能体分布式体系的控制结构,给出了实验平台的设计策略,包括单智能体结构设计、控制系统的硬件设计、单元模块的基本运动和系统运动规划策略.利用Ja-va3D开发了一个仿真试验平台,对各种控制算法进行了仿真和测试评估.     

A dynamic shape-shifting method for a transformable tracked robot

针对可变形履带机器人在常规变形过程中履带与地面产生的摩擦力会阻碍甚至终止变形过程的问题,提出了一种新颖的动态变形方法.在动态变形过程中,该方法可使运动模块的履带单元辅助运动以配合变形模块的转动,从而将阻碍变形的部分摩擦力转化为推进变形的动力.针对动态变形的动力学仿真分析表明,采用该动态变形方法,可以有效地减小机器人在变形过程中的阻力矩和能量损耗.同时,针对变形过程的能量损耗、阻力矩以及变形空间这些性能指标,采用多目标优化方法使机器人在动态变形过程中得到最佳的综合性能.该方法动态变形的有效性通过可变形履带机器人平台的实验得到了验证.     

水下分散自重构系统虚拟原型

开发了水下分散自重构系统的虚拟原型,从模块、拓扑和构形三个层次对水下分散自重构系统进行了描述,实现了对其运动和自重构过程的动力学仿真,并通过3D方式实时显示仿真与分析结果。利用该虚拟原型分析了系统的多种步态和自重构过程,说明虚拟原型可以为系统自重构策略提供直观可信的设计和测试手段。相对于实物样机,虚拟原型也具有低成本和易扩展的特点。     

可自修复的模块化机器人对接系统设计

研究了新型网格型三维运动空间自重构模块机器人M-Cubes的对接系统的机构设计,在此基础上,针对该机器人的自修复性能和模块连接可靠性的不足,为其设计了一个新的对接系统.该对接系统主要由可伸缩轴和可变孔组成,通过可伸缩轴和可变孔的对中、配合、锁紧和松开可实现正常模块与正常模块、正常模块与故障模块的连接和分离,从而可实现自重构,保持机器人整体构型的完整性.对相邻模块对接时垂直锁紧机构进行了受力分析和仿真和实验的结果证实,该系统能够满足自修复的要求,连接的可靠性也更高.     

仿人机器人运动规划研究进展

在分析仿人机器人运动规划特性的基础上,对仿人机器人运动规划涉及的路径规划和步态规划两大问题及其典型方法进行了阐述和分析.对基于博弈论思想的离线足迹规划和基于传感信息融合的在线滚动路径规划两种路径规划策略进行了剖析,同时对几何约束法、模糊逻辑法、神经网络法、遗传算法法、自然步态法等5种常用的离线步态规划方法和3类在线姿态调整及控制方法即基于动力学模型的方法、基于倒立摆模型的方法、不基于模型的方法的算法思想和实验应用进行了分析与评价.最后对仿人机器人运动规划评价方法和运动规划研究的发展进行了讨论.     

板材数字化成形加工路径规划研究

在板材数字化成形过程中零件的直壁部分常因为金属变形量过大而极易发生破裂,故在加工前需要进行适当的路径规划以控制成形中直壁部分金属过度变形,使板材整体壁厚变化缓慢而均匀,优化其成形过程,最终完成薄板材的直壁部分成形.研究了具体的路径规划方法及其加工轨迹自动生成,主要从工艺角度对直壁部分成形作了有益的探索.     

自重构机器人的自变形研究

首先根据自重构机器人系统结构的基本特征提出一种有效的描述模型,可以对自重构机器人的拓扑结构进行统一的描述。然后与这种描述模型相结合,提出了一种建立在全离散的局部智能基础上的自重构机器人的自组织变形策略,通过建立统一的模块运动规则和规则进化使机器人由局部自主运动产生全局系统自组织的结果。     

基于改进A*算法的仓储物流移动机器人 任务调度和路径优化研究

为解决仓储物流中移动机器人执行订单任务过程中,调度系统难以快速准确地进行任务分配,且搬运路线并非最短最优路线的问题,根据移动机器人的运动方式和订单任务要求,构建具有可重构性的仓库空间模型和栅格地图模型,通过建立数学模型求解订单任务最短完工时间分配问题,改进传统A^*算法中3种常用距离算法的不足,并提出复杂对角线距离算法进行路径规划仿真。仿真结果表明,上述方法实现总任务完工时间最短的任务分配,使路径规划搜索节点数减少30%,路径长度缩短20%。     

基于动态运动基元的微小型四旋翼无人机路径规划

针对微小型四旋翼无人机的路径规划问题,引入运动学习框架,提出了一种基于动态运动基元的路径规划方法。该方法通过对给定运动样本的学习提取出运动基元,并将学习结果推广到新的飞行目标,从而泛化出相应的运动轨迹。有障碍物的情况下,在已有学习基础上通过设计耦合因子规划出避障路径,然后将规划的轨迹点集提供给微小型四旋翼无人机完成路径跟踪飞行任务。该路径规划方法的可行性通过微小型四旋翼无人机不同目标点的飞行任务仿真得到了验证。仿真实验还验证了该方法在三维空间进行有效避障的性能。     

竹林皆伐机路径规划系统设计及计算机仿真

目的设计一种中幼竹林皆伐机路径智能规划系统,实现伐竹机伐竹的路径规划功能,使伐竹机可以遍历需要伐竹的全部节点并避开障碍。方法针对中幼竹林皆伐的特点,探讨一种迪杰斯特拉及A*混合算法,用于解决伐竹机路径规划中的路径优化问题。通过C语言编程,来建立一种基于改进的迪杰斯特拉及A*混合算法的中幼竹林皆伐机路径智能规划系统仿模型,并使用C++编程,实现系统模型的仿真,并调用Windows GDI实现仿真结果的显示。结果仿真结果显示,采用文中建立的中幼竹林皆伐机路径规划系统进行伐竹机的路径规划,实现了伐竹路径规划的目标,且相较直接采伐的路径,伐竹机伐竹总里程降低了47.6%,节省了伐竹机伐竹总里程,大大提升了伐竹效率。结论文中所讨论的改进的迪杰斯特拉及A*混合算法可以实现伐竹路径规划的功能,路径规划系统可以求得最优伐竹路径的一个近似解。     

基于电弧熔丝增材制造的复合路径规划方法

电弧熔丝增材制造(WAAM)适用于具有复杂几何特征的大尺寸金属构件的快速成形,而合理的路径规划方法可以极大的提升构件的几何还原度和表面质量.本文分析了常用路径规划方法的优缺点,提出轮廓偏置路径和Z字形路径相结合的复合路径规划方法,并对轮廓偏置路径的偏置距离进行了优化.优化结果表明轮廓偏置路径可以提高构件轮廓的几何还原度...     

基于线性时序逻辑的移动端快递派送路径规划

研究了快递派送的路径规划。针对目前快递派送任务点较多,快递员不熟悉派送区域的问题,提出了一种基于线性时序逻辑(LTL)的移动端多点快递派送路径规划方法。该方法利用移动端的百度地图应用包实现快递员的定位与导航任务,提出两层(顶层、底层)规划策略。顶层规划避开百度地图实际道路环境繁琐又庞大的建模,将快递派送问题转化为旅行推销员问题(TSP),仅将快递员派送任务地点建模为一个有限状态的加权切换系统,状态之间的切换权重基于百度地图的自驾导航距离,而非简单的直线距离,以达到底层规划结果符合实际环境,确保最后搜索的路径最优性,同时利用线性时序逻辑语言描述多点快递派送任务,从而将切换系统信息与派送任务信息相融合,构建一个任务可行网络拓扑,并在该网络拓扑上基于Dijkstra算法搜索出快递员离散的最优路径。底层规划完成离散路径的连续化,离散路径的任意相邻任务点间的路径规划基于百度地图实现,从而实现顶层规划的离散路径连续化,获得快递员可派单的实际派送路线。实验结果表明该方法能够解决多点派送任务与派送区域受约束的问题,并保证快递员派单路径的最优性。     

基于遗传算法的家用保安机器人路径规划方法

将领域知识与遗传算法相结合,提出了一种针对家用保安机器人的路径规划方法.该算法采用改进的栅格化方法来描述家庭环境,重新定义了路径适应度函数的评价方法,并设计有效的路径遗传算子.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.利用该算法实现了在实际家庭环境下保安机器人的路径规划与动态避障.     

基于GPS/MATLAB的AUV路径优化分析

介绍一种基于全球定位系统(GPS)的水下航行器(AUV)路径定位的控制系统设计方法。鉴于水下航行器在自主路径规划上出现偏差,水下航行器利用STM32型ARM微控制器与GPS数据交换,并通过GPS反馈数据与MATLAB规划路径结合和STM32均值处理,调整出合适的运动轨迹并进行了精度分析。实验结果表明:控制器设计的行驶轨迹符合期望且精度较好;基于GPS路径优化精度得到明显提高,为纠正路径规划偏差提供了一种参考方法。     

A Novel Improved Bat Algorithm in UAV Path Planning

Path planning algorithm is the key point to UAV path planning scenario. Many traditional path planning methods still suffer from low convergence rate and insufficient robustness. In this paper, three main methods are contributed to solving these problems. First, the improved artificial potential field (APF) method is adopted to accelerate the convergence process of the bat’s position update. Second, the optimal success rate strategy is proposed to improve the adaptive inertia weight of bat algorithm. Third chaos strategy is proposed to avoid falling into a local optimum. Compared with standard APF and chaos strategy in UAV path planning scenarios, the improved algorithm CPFIBA (The improved artificial potential field method combined with chaotic bat algorithm, CPFIBA) significantly increases the success rate of finding suitable planning path and decrease the convergence time. Simulation results show that the proposed algorithm also has great robustness for processing with path planning problems. Meanwhile, it overcomes the shortcomings of the traditional meta-heuristic algorithms, as their convergence process is the potential to fall into a local optimum. From the simulation, we can see also obverse that the proposed CPFIBA provides better performance than BA and DEBA in problems of UAV path planning.     

Double global optimum genetic algorithm–particle swarm optimization-based welding robot path planning

Spot-welding robots have a wide range of applications in manufacturing industries. There are usually many weld joints in a welding task, and a reasonable welding path to traverse these weld joints has a significant impact on welding efficiency. Traditional manual path planning techniques can handle a few weld joints effectively, but when the number of weld joints is large, it is difficult to obtain the optimal path. The traditional manual path planning method is also time consuming and inefficient, and cannot guarantee optimality. Double global optimum genetic algorithm–particle swarm optimization (GA-PSO) based on the GA and PSO algorithms is proposed to solve the welding robot path planning problem, where the shortest collision-free paths are used as the criteria to optimize the welding path. Besides algorithm effectiveness analysis and verification, the simulation results indicate that the algorithm has strong searching ability and practicality, and is suitable for welding robot path planning.     

机器人滚动路径规划的算法与仿真研究

借鉴预测控制滚动优化原理，研究了未知环境中移动机器人路径规划问题。文中提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息，以滚动方式进行在线规划。大量仿真结果表明，滚动规划使机器人对动态环境具有很好的适应性，但由于缺乏全局环境信息，在有些复杂情况下不能保证规划的顾利实施，需要进一步增加环境约束和对已探知信息的记忆。     

智能水下机器人的路径规划方法

阐述了智能水下机器人的路径规划方法。首先介绍了自行研制的智能水下机器人的系统组成，然后讨论了其规划方法，并着重介绍了体现水下智能机器人自主能力的全局规划器和局部规划器。