批量微操作的自动化问题研究

研究了微操作中批量操作的自动化问题，提出了基于原语控制和操作域地图的解决方案．在批量微操作中，显微视野的狭小、目标的非结构化分布和操作时间的限制是自动化操作必须解决的问题．本文在分层递阶的软件结构基础上，给出了原语控制方法和操作域地图管理机制，实现了非结构化环境中的示教再现和多目标快速标记，解决了批量微操作的自动化问题．试验证明原语控制和基于操作域地图的目标半结构化定位都是可行的．     

微操作机器人的视觉伺服控制

视觉伺服控制是微操作机器人实现精确运动,完成自动操作的必要手段．本文介绍 了实现微操作机器人视觉伺服控制的方法．首先论述了微操作机器人的视觉伺服结构,并以 建立的面向生物工程的双手微操作机器人系统为例,介绍了基于二维显微视觉信息的三自由 度柔性铰链微操作机器人的运动学建模方法,针对压电驱动器控制器的特点提出了基本的PI D视觉伺服控制规律实现方法,并进行了点到点运动和圆轨迹跟踪实验．实验结果表明,视 觉伺服控制克服了由于标定以及环境等因素导致的运动模型不准确而引入的误差．     

微操作机器人显微视觉系统的研究

本文深入研究了基于生物工程领域显微视觉系统的设计方法．给出了微操作物体平面坐标及微机器人手端位姿的求取方法；提出了基于载物台平动测量微操作物体的高度及微机器人做三维空间已知运动标定出微机器人手端在摄像机坐标系的坐标，进而确定微机器人手端与微操作物体之间位置关系的单目视觉方案．采用两步法对显微视觉系统进行了标定．实验证明该系统运行可靠，达到显微操作的要求．     

基于显微图像散焦特征的微操作机器人深度信息提取

提出了一种单目显微视觉下微操作机器人深度信息的快速提取方法，通过计算微操作空间中 X-Y平面的散焦图像特征，表征图像清晰程度，从而获得机械手在Z方向的深度信息．实验 特征曲线证明方法简洁快速，有效的反映了微操作深度信息的变化和机械手在纵向的运动特 性．     

微操作机器人的研究现状与发展趋势

随着科学技术向微小、超精密领域的方向发展，机器人所要操作的对象也从宏观领域扩展到亚微米、纳米级的微观领域．因此，由微定位技术与机器人技术结合而产生的微操作机器人是机器人领域的新的研究方向，具有广阔的应用前景．本文总结了国内外微操作机器人领域的发展现状，介绍了微操作机器人的结构特点，列举了其部分的应用实例，在文章的最后展望了微操作机器人的发展趋势．     

基于小波包分解的图像清晰度判定

针对微操作机器人在视觉伺服过程中图像清晰度判定问题，提出了基于小波包分解的图像清晰度判定方法。介绍了微操作显微视觉系统的特点，构造了基于小波包重构信号能量的图像清晰度判定特征向量．并建立了线性图像清晰度分类器。采用Fisher准则确定分类器的权向量和分界点阈值。实验数据验证了该分类器的有效性。     

微操作机器人的发展现状

本文介绍了微操作机器人系统的组成、特点，国内外的发展现状，微操作机器人研究的主 要内容及研究热点问题．     

集成式微操作器的研制

微操作器是微操作机器人的关键部件，本文基于压电扫描器的工作原理，研制出 压电陶瓷管驱动的三自由度微操作器，通过对四分压电陶瓷管的变形进行静力学分析，建立 了微操作器微位移量与驱动电压的关系模型．研制出微位移检测电路，实现了微操作器机构 、驱动、检测的集成化，设计了微位移闭环控制实验系统，对微操作器进行了静态、动态测 试，得到了微操作器的主要性能指标.实验表明，所研制的微操作器能够满足微纳米定位精 度的微操作需要．     

柔性关节微操作机器人自适应模糊预测控制

对一种柔性关节微操作机器人系统提出了多输入多输出直接自适应模糊广义预测控制方法,此方法先基于机器人理论模型设计出广义预测控制器,再构造直接自适应模糊控制器逼近广义预测控制器,并用机器人视觉误差信息对控制器参数和广义误差向量估计值中的未知向量进行自适应调整,以增强对建模误差的鲁棒性,并证明了所设计的控制器可使微操作机器人跟踪时变参考轨迹时的广义误差估计值收敛到原点的小邻域内,以达到控制要求,仿真结果验证了此方法的有效性.     

新型3PUU&2PSS并联微操作机器人的运动学及其速度性能指标分析

提出了一种新型3PUU&2PSS并联微操作机器人,描述了其结构布局和特点,并建立了位置正反解、速度正反解运动学方程.给出了并联微操作机器人速度性能指标,并通过构造Lagrange条件极值方程分析了该微操作机器人的速度传递特性.为微操作领域提供了一种行之有效的五自由度微操作机器人.     

微操作机器人控制系统下位机的设计

微操作机器人是智能机器人研究的一个重要领域．本文比较详细地介绍了微操作 机器人控制系统下位机的硬件设计与软件实现．并用该控制系统做了生物细胞的搬运实验, 结果表明我们设计的下位机运行稳定、可靠,满足生物实验的精度要求．     

机器人足球智能控制系统分析与设计

该文结合智能控制理论和多智能体系统理论分析了基于多智能体系统(MABS)的分级递阶智能控制系统结构,并将该控制结构用于机器人足球系统,提出了机器人足球系统的分级递阶智能控制结构,并运用基于人工神经网络的模糊控制系统为足球机器人真正实现智能化控制提供了一种可行的控制方案。     

智能空间下基于分层任务网络的服务机器人任务规划

针对在复杂、动态的家庭环境下,如何让机器人获取足够多的环境信息并根据环境信息进行自主的任务规划,提出了智能空间技术支持下基于分层任务网络的服务机器人任务规划方案.利用智能空间技术为机器人提供充足的环境上下文信息,用基于分层任务网络设计的JSHOP2规划器执行机器人任务规划.为了提高机器人任务规划的自主性和智能性,在规划领域文件中加入不同的模板信息,使机器人具有根据环境的不同自动对任务进行调整的能力.仿真实验结果表明利用该方法能够有效地提高机器人任务规划的性能.     

A model for output evaluation of an intelligent robotic assembly station

The evolution of intelligent robots has brought widespread changes in the concept of automatic assembly. An intelligent robot can successfully accomplish assembly in a multiple end product processing and unstructured component part(s) handling environment. This advanced capability of the robot dictates a major change in their basic output characteristics. For example, task service time of an intelligent assembly robot is no longer completely deterministic like that of an ordinary pick-and-place type robot. In this paper, a typical component insertion type assembly task is analyzed to show that the task service time is a random variable consisting of two (2) parts, a deterministic component and a stochastic component. Thus, with the assumption of exponential part input an assembly station served by a single intelligent robot is modeled as an M/G/1 queueing model. A robot availability factor is also introduced into the service time random variable. Closed form expressions for important system performance parameters are obtained under the assumption of three (3) different probability distributions for the stochastic part of the service time random variable.     

Logical sensor/actuator : knowledge-based robotic plan execution

Complex tasks are usually described as high-level goals, leaving out the details on how to achieve them. However, to control a robot, the task must be described in terms of primitive commands for the robot. Having the robot move itself to and through an unknown, and possibly narrow, doorway is an example of such a task. It is shown how the transformation from high-level goals to primitive commands can be performed at execution time and an architecture is proposed based on reconfigurable objects that contain domain knowledge and knowledge about the sensors and actuators available. The approach is illustrated using actual data from a real robot.     

智能移动机器人跟踪系统应用研究与设计

针对移动机器人检测与跟踪系统的世界模型,从智能控制与模式识别方法和传统控制理论相结合的思想出发,提出一种多层次、多阶段的智能控制模型结构。此结构仿人思维模式把复杂任务系统分解为感知、执行、决策三个层次,解决了复杂任务中不易建模的问题;跟踪过程采用Kalman预报器对运动目标状态进行一步预测估计和两步增量式跟踪算法,可快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制。给出了该结构模型的移动机器人视觉检测识别和跟踪控制系统在汽车桩考中的实际应用。     

神经网络在机器人视觉图像命令识别中的应用

在智能机器人技术中,视觉识别是关键.在智能机器人视觉系统获得的图像中,由于图像倾斜而造成的识别错误是视觉识别难以解决的问题.针对机器人所要完成的具体任务,对机器人的视觉识别问题进行探讨,为实现机器人对图像命令的识别,首先对机器人视觉系统获得的倾斜图像,采用Hough变换进行倾斜度检测并进行校正,然后采用人工神经网络法进行识别,根据识别结果对机器人的下一步运动进行决策与控制,达到了预期的目的.实验结果表明,该方法具有较高的识别率.     

A system for self-diagnosis of an autonomous mobile robot using an internal state sensory system: fault detection and coping with the internal condition

Considering that intelligent robotic systems work in a real environment, it is important that they themselves have the ability to determine their own internal conditions. Therefore, we consider it necessary to pay some attention to the diagnosis of such intelligent systems and to construct a system for the self-diagnosis of an autonomous mobile robot. Autonomous mobile systems must have a self-contained diagnostic system and therefore there are restrictions to building such a system on a mobile robot. In this paper, we describe an internal state sensory system and a method for diagnosing conditions in an autonomous mobile robot. The prototype of our internal sensory system consists of voltage sensors, current sensors and encoders. We show experimental results of the diagnosis using an omnidirectional mobile robot and the developed system. Also, we propose a method that is able to cope with the internal condition using internal sensory information. We focus on the functional units in a single robot system and also examine a method in which the faulty condition is categorized into three levels. The measures taken to cope with the faulty condition are set for each level to enable the robot to continue to execute the task. We show experimental results using an omnidirectional mobile robot with a self-diagnosis system and our proposed method.     

A parallel distributed control architecture for multiple robot systems using a network of microcomputers

This paper presents the design and implementation of a parallel distributed control architecture for industrial multiple robot systems. The design methodology is based on a concept of discrete states and actions, and a robotic task is represented as a sequence of primitive actions. For cooperative or exclusive tasks at the synchronous level of multiple robot systems, Petri net representation is applied, and discrete event-driven control is implemented as a data flow network of concurrent processes communicating with each other. Implementation of multiprocessing control on a microcomputer and a network of microcomputers is discussed.