基于光电传感器的两轮自平衡机器人控制研究

针对两轮自平衡机器人的平衡控制问题,基于LEGO机器人构建两轮自平衡机器人本体,采用光电传感器作为倾角检测元件,替代传统的倾角传感器和陀螺仪,以降低成本且避免倾角传感器和陀螺仪的温度漂移。给出了该机器人的本体构成,根据Euler-Lagrange方法建立系统的数学模型,采用最优控制实现机器人的平衡控制。最后进行物理实验,实现了机器人的自平衡,效果比较好,具备一定的抗干扰能力,证明基于光电传感器的两轮自平衡机器人的控制是合理有效的。     

基于多传感器信息融合移动机器人导航定位研究

移动机器人的导航及定位是机器人自主导航的关键技术之一。为提高移动机器人的导航及定位能力,提出以多种导航定位传感器组合为融合单元,设计扩展卡尔曼滤波算法,将陀螺仪、里程计和电子罗盘采集的数据进行融合。设计模糊神经网络对所融合的数据进行训练处理,提高数据处理的精度和效率,实现对移动机器人精确的控制。并进行了仿真分析,结果证明：所提出的多传感器信息融合算法既可使移动机器人在复杂环境中自主定位,又实现有效避障,有实际参考价值。     

基于语音识别的自平衡机器人设计

基于STC11L04E和Freescale Kinetis 60,设计了语音控制的两轮自平衡机器人。其中,语音识别模块主要由STC11L04E和LD3320组成,利用实时语音识别算法,实现非特定人对自平衡机器人动作的语音控制。为实现机器人的自平衡功能,利用三轴加速度传感器MMA7260和陀螺仪ENC-03M实时采集加速度值和角速度值,进一步由主控芯片Freescale Kinetis 60进行数据融合,以确定该机器人的姿态。主控芯片通过PID算法控制电机正、反转,以保持机器人处于稳定的直立状态,电机转速由红外对管实时反馈。经过实验测试,该机器人能快速稳定地实现自平衡功能,并能按照语音指令完成前进、后退、左转、右转、加速、减速等动作。     

双电机驱动的管道检测机器人空间定位

本文目的是研究双电机驱动的机器人在管道里的空间定位。针对此，构建了双电机驱动机器人运动模型，并采用了PID算法控制机器人实现差速转向和直线运动。进而结合编码器与陀螺仪采集的数据，进行位移计算和位置坐标推导。最后，进行机器人管道定位试验，取真实轨迹位置坐标与算法计算位置坐标各30组，通过Origin软件仿真其运动轨迹，并进行误差分析。结果显示两种轨迹基本重叠，平均误差小于3.5%，表明该定位算法可应用于双驱机器人开展管道检测时的空间定位计算。     

基于计算机仿真的电弧传感焊缝偏差识别系统

在LABVIEW的平台上进行焊接电流信号的采集,为减小外界因素的影响,对采集数据通过小波滤波、数据归一化、均值滤波处理后得到初始运算数据。将处理后的数据在MATLAB中通过构造核函数与决策函数实现支持向量回归机的运算,得到焊缝偏差值。通过对比分析得出,使用该方法能有效提高电弧传感焊缝偏差识别系统的精度,满足实际焊接作业中的需要。     

基于高斯过程的倾转旋翼机器人模型辨识

针对一种新型倾转旋翼水空跨域机器人,采用一种非参数系统辨识算法,目的是在数据量较少情况下,实现对跨域机器人的动力学建模。该算法基于多输出高斯过程,在无需机器人动力学模型的先验知识情况下,可通过采集试验数据,获得机器人的模型。为降低高斯过程回归的计算复杂性,采用局部高斯过程回归,对机器人的动力学模型进行辨识。为验证该辨识方法的有效性,在空气中以倾转四旋翼模型为试验平台,利用遥控获取的机器人数据进行验证。在机器人相同控制输入量下,对比模型预测值和实际测量值,证明该机器人动力学辨识方法的有效性和局部高斯过程回归的快速性。     

拱泥机器人定位系统研究

拱泥机器人是一种在水下泥土中按规划轨迹运动的水下特种机器人，用于替代目前沉船打捞中潜水员攻打千斤洞的手工作业。精确且可靠的定位系统是拱泥机器人研究中的一项关键技术。本文通过对机器人的结构与运动过程分析，设计了拱泥机器人的定位系统。利用卡尔曼滤波对机器人冗余的位置信息进行数据融合，数据融合算法的仿真结果表明该方法能有效地提高定位精度，同时提高了定位系统的可靠性。     

机器人传感检测模块:陀螺仪与检测器“结合体”

正松下AIS社开发出面向机器人及机器人产业用自主机械系统、重型机械等的传感检测模块。该模块可用在姿势检测及位置推算方面。预计模块样品将于2016年年末正式出厂。新品搭载了3轴陀螺仪和加速度检测器,检出的所有数据将传至内置处理器进行处理,实现X、Y、Z方向的旋转、直线运动的6轴检测和姿势信息的输出功能。     

机器人时代 盘点各地助推“机器人”产业的举措

正机器人革命轰轰烈烈,"机器换人"已经是大势所趋。近年来,以大数据、云计算、移动互联网为代表的新一代信息技术与机器人技术的融合创新加速。面对新形势,我国各地纷纷做出战略部署,抢占机器人产业发展制高点。青岛:引进海外人才提速机器人产业。深圳:将机器人、可穿戴设备精密检验检测仪器等为重点的智能装备产业作为未来产业重点培育发展。北京:建首个北京市机器人伺服与控制系统工程技术研究中心。目前,这一中心已成功研制出码垛、排爆等多款     

基于EKF和Lyapunov函数的移动机器人轨迹跟踪控制(英文)

针对轮式移动机器人在实际运行中受环境因数影响的情况,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法融合里程计与超声波的观测数据,对机器人的参考轨迹信息进行校正。在机器人动力学模型的基础上,运用Lyapunov直接法,构造具有全局渐近稳定的跟踪控制器,对机器人进行轨迹跟踪。根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局稳定性。仿真结果表明,数据滤波与Lyapunov方法结合的跟踪控制器效果良好。     

水下仿生机器人设计与实现

为解决大型舰船水下部分检修的难题,设计一台水下仿生机器人。利用SolidWorks软件建立仿生机器人的3D机械模型,设计其控制系统,并分析它在水下工作的力学特性。仿生机器人工作时,利用超声波、陀螺仪等传感器将检测到的水下环境参数转换为电信号,并实时将电信号发送到STM32控制器中;通过STM32控制器根据预设的算法对各种信号进行处理;通过STM32控制器发送命令,控制推进器、摄像头等执行元件,从而实现仿生机器人的自动运行。该仿生机器人运行稳定、反应灵敏,没有发生漏水和无法控制的情况,达到预期目标。     

基于FANUC机器人内置视觉识别软件应用研究

针对现场工程人员使用基于PC平台或嵌入式模块等机器视觉系统开发机器人视觉程序比较困难的状况,对机器人与内置视觉识别软件之间联系进行研究。以FANUC机器人集成内置视觉识别功能软件为研究对象,介绍工业相机与机器人物理连接;分析相机标定原理和标定过程;以2D形状和条形码工件为例,详细介绍了视觉识别程序处理过程和机器人视觉程序关键指令以及搬运程序流程。把多个模型混合放置,内置视觉系统都能准确识别,机器人都能精准分拣和搬运。机器人集成内置机器视觉系统硬件连接简单,识别工具丰富,使用方便,机器人程序与视觉数据交互便捷,拓展了机器人工艺应用范围。机器人集成内置视觉识别功能是自动化领域和机器视觉系统发展趋势。     

两轮同轴自平衡机器人多传感集成控制

针对自平衡机器人姿态检测的复杂性,提出了基于陀螺仪和加速度计联合检测的方法,采用双重滤波算法-卡尔曼滤波和DMP(Digital Motion Processing)滤波,准确获取机器人的姿态信息。针对控制过程姿态的多变性,提出了基于PID算法的三闭环反馈控制策略,且创造性地把超声波和红外传感器相结合,实现了机器人的自平衡、前进后退、转向和自主跟随等控制。通过爬坡和自主跟随实验测试,结果表明该机器人时间响应快、灵活性大、稳定性好。     

基于六维鼠标的机器人位姿控制研究

机器人的直接示教能够降低机器人在制造企业中的应用难度,缩短其示教时间。提出一种基于六维鼠标的机器人示教操作方式。鼠标通过USB与机器人控制器连接;控制器收到鼠标数据后对鼠标坐标系下的数据进行坐标系转换;转换后的数据进入控制器内部的轨迹控制器,以实时地根据鼠标数据生成机器人移动轨迹;生成的轨迹再经过逆解后作为指令传入各轴伺服实现对机器人的控制。该示教控制方式基于Sinomach IT机器人实现,并在某Sinomach IT SR07L机器人上进行实验。结果表明：该控制方案可以有效根据六维鼠标控制机器人位姿。     

基于Kinect V2.0的6自由度机械臂控制系统的实现

机器人控制技术的不断发展,人与机器人之间的交互方式正朝着方便、快捷的方向发展。为了实现机器人控制的便捷性,采用自然用户界面(NUI)交互方式,设计了一种基于Kinect V2.0体感传感器的6自由度机械手臂控制系统;该控制系统以VS2015+Kinect SDK2.0为编程环境,编制控制程序;以Kinect V2.0骨骼数据控制6自由度机械手臂;使用人体肩、肘的旋转角度和抓手动作,分别来控制机械手臂的6个关节;通过串口通信方式,以Arduino为下位机硬件核心,验证了该方法的有效性。实验表明,此基于NUI交互方式的控制系统能有效且快捷地控制机械臂进行物体的抓取。     

智能移动机器人远程监控系统的研究与开发

将智能移动机器人和无线远程控制技术相结合,构建了移动机器人和计算机之间的无线网络通信平台。在该平台上实现数据无线传输,从而远程监控移动机器人的工作状态,实现人机协调工作,完成复杂环境下的繁重任务。     

基于双目视觉的机器人虚拟拖动示教技术的研究

针对工业机器人拖动示教技术可拓展性差及市场应用推广难等问题，基于双目视觉研究机器人虚拟拖动示教技术，降低机器人拖动示教成本。根据机器人末端姿态获取要求，设计基于双目视觉的末端姿态获取实验平台，并研究末端姿态获取方法。通过坐标变换技术研究机器人虚拟样机和末端执行器虚拟样机融合方法，实现ADAMS环境中机器人虚拟拖动示教模型的构建。以末端姿态数据设计虚拟模型驱动函数，研究机器人关节角度序列获取方法，实现机器人虚拟拖动示教轨迹再现。以毛笔为机器人末端执行器的实例验证了基于双目视觉的机器人虚拟拖动示教技术的可行性。虚拟拖动示教技术避免了复杂的机器人逆运动学求解问题，为机器人轨迹规划提供了便捷的方法。     

基于SimMechanics的六自由度机械臂仿真研究

运动学和动力学分析对机械臂的研究具有很重要的作用。以往对机械臂的研究方法均需要建立复杂的数学模型和程序,而Sim Mechanics具有简单、快捷获取动态系统的模型的功能,并且系统建模方便直观,仿真功能强大,可以在模型中通过改变结构,优化系统参数,在仿真环境中分析结果。利用Sim Mechanics的上述优点,以工业六自由度机械臂ER10为研究对象,将SolidWorks建立好的机械臂ER10模型导入到MATLAB/SimMechanics仿真平台中,生成对应的仿真模型,并且在运动仿真平台中,通过在机械臂模型添加末端位姿信号和各个关节信号(角度函数,力矩值),全面地对机械臂进行运动学和动力学分析。