两端吸附式焊缝修形爬壁机器人研制

针对大型钢结构件曲面补焊焊缝自动化修形需求,研制了一种特殊结构的爬壁机器人.该机器人的末端修形单元和移动平台均以永磁间隙吸附方式吸附于工件表面,通过含主被动关节的多自由度机械臂相连接.采用数学模型分析了新机构相对于传统单端吸附、串联悬臂式爬壁机器人的优点,计算了末端修形单元的吸附力条件.对试制的机器人样机进行的性能参数测试证明:两端吸附方式不仅大幅度降低对机械臂的刚度要求,同时,机械臂的被动关节使得爬壁机器人具有曲面自适应能力.     

油罐检测爬壁机器人结构与控制系统设计

研究智能爬壁机器人检测技术及其系统 ,提出了机器人在大型垂直罐壁移动作业的路径规划方法 ,并分析了抗倾覆机构的作用 ,设计给出了机器人总体结构和控制系统 .系统以磁吸附爬壁机器人为运动载体 ,采用非接触式无损检测技术 ,并配备多种传感器 ,具备较高的智能化水平 .现场实验表明 ,该系统自动化程度高、运动稳定可靠、定位精度高 ,大幅度提高了检测效率 .     

壁面清洗机器人本体刚度及振动研究

依靠风扇产生负压吸附于壁面的高大建筑清洗机器人系统,其密封裙边和支撑机构的刚度构成了机器人的本体刚度.由于它的存在,加之壁面的某种不平、窗框、密封胶条、机器人移动及清洗刷的旋转运动等因素的影响,导致机器人在壁面上工作时出现不同的振动状态.本文建立了清洗机器人系统的动力学模型,研究了壁面清洗机器人本体刚度与清洗刷位置布局、机器人在壁面上的振型以及临界牵引速度之间的关系,给出了清洗刷的布置准则以及机器人临界牵引速度的确定准则.     

基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统设计

壁面吸附是爬壁机器人的基本功能之一,其吸附程度直接影响爬壁机器人的稳定性和移动速度。为此,设计了基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统。选择爬壁机器人传感器装置,加设DSP数字信号处理器,设计爬壁机器人吸附控制器。在硬件结构的支持下,根据爬壁机器人的组成结构和工作原理,构建相应的数学模型。在该模型下,利用DSP技术计算爬壁机器人吸附力。通过爬壁机器人在壁面环境下的受力分析结果,确定爬壁机器人安全吸附条件。以吸附控制器作为执行机构,实现爬壁机器人的吸附控制。选择负压爬壁机器人作为测试样机,通过系统测试表明,在瓷砖、木板、玻璃三种壁面环境下,与两个对比系统相比,应用此次设计系统得出爬壁机器人吸附力的控制误差降低了2.04N,倾覆风险系数降低了0.29,具有较好的吸附控制效果。     

微小气动机器人移动FSM建模与控制

根据仿生尺蠖运动机理研制了一种用于人体腔道微创诊查的微小机器人系统,该机器人系统由前支撑单元、后支撑单元和具有3个气室的橡胶驱动器三部分组成.根据微型机器人的本体结构分析了机器人的移动控制原理,给出了在一个运动循环周期内机器人移动一个步距的运动状态和控制时序.阐述了有限状态机原理,并基于有限状态机原理建立了该机器人移动...     

基于Netvlad神经网络的变磁力吸附爬壁机器人控制系统设计

变磁力吸附爬壁机器人是一种具有快速、灵活移动方式的爬行机器人,但其吸附力难以控制,越障稳定性较差,难以保证机器人的平稳爬行。为实现爬壁机器人在大型建筑结构外表面的自主避障,提升机器人与运动平面之间的吸附紧密性,设计基于Netvlad神经网络的变磁力吸附爬壁机器人控制系统。按照PCB控制要求,连接外置SRAM设备与传感器模块,借助驱动I/O口电路提供的电力驱动作用,控制气动阀门的闭合情况,完成变磁力吸附爬壁机器人控制系统硬件结构设计。建立Netvlad神经网络体系,通过划分控制指令程序任务的方式,确定移植参数取值范围,实现对控制协议的移植处理,联合相关硬件应用结构,完成基于Netvlad神经网络的变磁力吸附爬壁机器人控制系统设计。实验结果表明,在所设计系统作用下,障碍物所在位置与爬壁机器人所在位置之间的实测距离未大于30cm,能够有效实现自主避障,保证机器人与运动平面之间的紧密吸附。     

基于A*改进算法的机器人移动路径优化仿真

针对传统机器人移动路径分析方法中存在撞击率高的问题,引入A*改进算法对机器人移动路径进行优化.首先利用栅格单位搭建机器人移动环境模型,并对栅格模型进行优化处理,分别在无障碍、静态障碍以及动态障碍三种移动环境下进行路径规划,通过A*改进算法获取机器人移动原始路径.在此基础上,计算路径优化约束条件,对原始路径进行平滑优化处理,输出机器人移动路径的优化结果,完成移动路径优化.经过仿真对比实验可知,使用A*改进算法进行机器人移动路径优化,路径长度和时间均能得到减少,且撞击率和路径转弯次数也明显得到改善.     

基于机器视觉的审计机器人控制设计

机器视觉技术在机器人移动控制中的研究已成为当前的热点。设计一种应用单目视觉摄像机的机器人移动控制方案，在分析四个参考坐标系的前提下，着重分析摄影机标定和目标位的定位，通过目标物的搜索算法来实现审计机器人的移动控制。HSV颜色模型将图像的亮度信息均给予了一个分量，而将颜色信息给予了另外两个分量。目标控制跟踪算法成功跟踪的次数为194次，相比较于改进RRT、TEB、AGV其他三种目标搜索方法，目标控制成功率的提升率数值分别为13%、65%、9%。所给出的目标搜索算法具有较高的路径质量，同时也能获得数量更多的理想路径，这为机器人的移动控制提供了新的技术支持。     

基于微分几何的蛇形机器人移动与操作统一动力学模型研究

蛇形机器人本体是一种多关节串联机构,可以在各种环境中运动,并且当一端固定时可以实现操作.本文提出一种蛇形机器人移动与操作的统一动力学建模方法,统一蛇形机器人移动状态及操作状态的动力学方程.机器人从移动状态到操作状态的转换意味着机构上的重构,即移动状态无固定基座,而操作状态有固定基座.应用虚设机构法在机构学上统一这两种状态(即构形空间中的嵌入关系),利用指数积公式描述这两种状态的运动学方程.在Riemann流形上建立起蛇形机器人移动和操作的动力学模型,并在对动力学模型中各项计算分析的基础上发现机器人操作动力学方程可直接由移动动力学方程退化得到,同时应用子流形的Gauss公式给出证明.由此在微分几何框架下建立蛇形机器人移动与操作的统一动力学模型.按照几何的观点将蛇形机器人移动与操作动力学模型的统一看作是子流形问题,并赋予几何意义.较单独针对蛇形机器人的一种状态(移动或操作)的动力学模型而言,这种统一的动力学模型能够更深刻地揭示蛇形机器人动力学的特征.     

排风吸附式壁面机器人

石川岛播磨重工业公司开发出排风吸附式壁面作业机器人。它装有金属制的圆筒状吸附帽入上部利用排风机排气而使帽内产生负压，故能吸附于壁面，并依靠三个车轮移动。吸附帽与壁之间有有制密封圈，与壁之间有少量的空气流动，因此主体易于移动。与孩吸附式机器人相比较，新机器人不会损伤壁的涂装，移动快速记对非磁性作也适用。该公司经水箱涂装、焊缝检查、大楼壁画等的实验，证实了它的功能。该机器人主体长83×宽83×高22厘米，重28公斤，能搭载80公斤的工具等重物，速度为10米／分。排风吸附式壁面机器人@张华     

上肢外骨骼机器人控制系统建模与设计

外骨骼机器人与军事和人们的日常生活联系日益紧密.首先在简要介绍外骨骼机器人的基础上,讨论了上肢外骨骼机器人控制系统的结构设计,以及基于力与位置的双闭环控制原理;进而,详细讨论了控制系统各环节的选型设计,给出了系统的各组成部分的工作原理.最后,讨论了外骨骼机器人控制系统数学模型的建立,并运用Matlab软件中的Simulink对上肢外骨骼机器人控制系统的数学模型进行仿真,分析了无刷直流电机的响应特性.研究结果表明,采用的力与位置控制能使系统快速、稳定地产生响应信号.     

兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制研究

针对助行机器人的柔顺性和安全性问题,基于多传感器系统融合技术,本文提出了一种能够兼具柔顺与安全的助行机器人运动控制方法.首先介绍了助行机器人的机械结构、控制原理以及多传感器系统,然后根据机器人多传感器系统,设计出各传感器相对应的用户意图估计方法,提出了一种基于多传感器融合的助行机器人柔顺运动控制算法.分析用户可能发生的跌倒模式,使用基于卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）的序贯概率比检验（Sequential probability ratio test,SPRT）方法和决策函数来判断用户是否会跌倒,并判断处于哪种跌倒模式.最后,通过助行机器人柔顺运动控制实验和用户跌倒检测实验验证了算法的有效性.     

Image map correspondence for mobile robot self-location usingcomputer graphics

The use of computer graphics in estimating the position of an autonomous mobile robot navigating in an outdoor mountainous environment is discussed. A digital elevation map (DEM) of the area in which the robot is to navigate is given, and the robot is equipped with a camera that can be panned and tilted, a compass, and an altimeter. The position of the robot is estimated by establishing a correspondence between the images acquired by the camera on the robot (actual images) and the images generated from the DEM (predicted images) using computer graphics techniques. Features are extracted from the predicted images and the actual images that are used in establishing the correspondence. The features used are the horizon line contours (HLCs) in the images. To reduce the search space a constrained search paradigm is used. Geometric constraints help prune the search space significantly     

对未知环境的机器人力控自律跟踪及建模

在考虑摩擦力的情况下，利用传感器所感知的机器人和未知轮廓间的相互作用力确接触处轮廓的切矢和法矢，据此建立端点约束坐标系，在该坐标系中沿切矢进行位置控制并沿法矢进行力控制。实现机器人对未知轮廓的自律跟踪运动。由跟踪运动所确定每一点处切矢信息及该点位置信息构造未知轮廓几何模型。在机器人学开放研究实验室的ＰＵＭＡ５６２机器人上实现了上述自律运动并建立了环境模型。     

基于证据理论的虚拟力机器人网络控制*

将网络与机器人相连,延伸网络的应用领域,可以实现价格低廉的远程监视与操作,而远程控制成功实现的关键在于信息的正确获得。利用Dempster-Shafer对六个超声波传感器所获取的距离信息进行融合,而后连同速度信息提供给弹簧-阻尼器系统以构建虚拟力;力的信息通过编程映射到游戏杆上,变成操纵方向的约束力。通过采用微软公司的带有力反馈的操纵杆作为力觉提示装置控制移动机器人在结构化环境下顺利运行,验证了虚拟力信息获取方法的有效性。     

Teleoperation Control of a Position‐Based Impedance Force Controlled Mobile Robot by Neural Network Learning: Experimental Studies

Effective haptic performance in teleoperation control systems can be achieved by solving two major problems: the time‐delay in communication channels and the transparency of force control. The time‐delay in communication channels causes poor performance and even instability in a system. The transparency of force feedback is important for an operator to improve the performance of a given task. This article suggests a possible solution for these two problems through the implementation of a teleoperation control system between the master haptic device and the slave mobile robot. Regulation of the contact force in the slave mobile robot is achieved by introducing a position‐based impedance force control scheme in the slave robot. The time‐delay problem is addressed by forming a Smith predictor configuration in the teleoperation control environment. The configuration of the Smith predictor structure takes the time‐delay term out of the characteristic equation in order to make the system stable when the system model is given a priori. Since the Smith predictor is formulated from exact linear modeling, a neural network is employed to identify and model the slave robot system as a nonlinear model estimator. Simulation studies of several control schemes are performed. Experimental studies are conducted to verify the performance of the proposed control scheme by regulating the contact force of a mobile robot through the master haptic device.     

Tracking in nonlinear differential-algebraic control systems with applications to constrained robot systems

We consider the design of a feedback control law for control systems described by a class of nonlinear differential-algebraic equations so that certain desired outputs track given reference inputs. The nonlinear differential-algebraic control system being considered is not in state variable form. Assumptions are introduced and a procedure is developed such that an equivalent state realization of the control system described by nonlinear differential-algebraic equations is expressed in a familiar normal form. A nonlinear feedback control law is then proposed which ensures, under appropriate assumptions, that the tracking error in the closed loop differential-algebraic system approaches zero exponentially. Applications to simultaneous contact force and position tracking in constrained robot systems with rigid joints, constrained robot systems with joint flexibility, and constrained robot systems with significant actuator dynamics are discussed.     

一种下肢外骨骼机器人随动控制算法的研究

随动控制算法对下肢外骨骼机器人的助力效果起着决定性的作用。根据零力控制算法及下肢外骨骼机器人的运动特点,提出了一种末端随动控制算法,并给出了算法推导过程。最后通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。     

基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法

设计了一种基于无模型自适应的外骨骼式上肢康复机器人主动交互训练控制方法.在机器人与人体上肢接触面安装力传感器采集人机交互力矩信息作为量化的主动运动意图,设计了一种无模型自适应滤波算法使交互力矩变得平滑而连贯;以人机交互力矩为输入,综合考虑机器人末端点与参考轨迹的相对位置和补偿力的信息,设计了人机交互阻抗控制器,用于调节各关节的给定目标速度;设计了将无模型自适应与离散滑模趋近律相结合的速度控制器完成机器人各关节对目标速度的跟踪.仿真结果表明,该控制方法可以实现外骨骼式上肢康复机器人辅助患者完成主动交互训练的功能.通过调节人机交互阻抗控制器的相应参数,机器人可以按照患者的运动意图完成不同的主动交互训练任务,并在运动出现偏差时予以矫正.控制器在设计实现过程中不要求复杂准确的动力学建模和参数识别,并有一定的抗干扰性和通用性.     

Three-dimensional iterative closest point-based outdoor SLAM using terrain classification

To navigate in an unknown environment, a robot should build a model for the environment. For outdoor environments, an elevation map is used as the main world model. We considered the outdoor simultaneous localization and mapping (SLAM) method to build a global elevation map by matching local elevation maps. In this research, the iterative closest point (ICP) algorithm was used to match local elevation maps and estimate a robot pose. However, an alignment error is generated by the ICP algorithm due to false selection of corresponding points. Therefore, we propose a new method to classify environmental data into several groups, and to find the corresponding points correctly and improve the performance of the ICP algorithm. Different weights are assigned according to the classified groups because certain groups are very sensitive to the viewpoint of the robot. Three-dimensional (3-D) environmental data acquired by tilting a 2-D laser scanner are used to build local elevation maps and to classify each grid of the map. Experimental results in real environments show the increased accuracy of the proposed ICP-based matching and a reduction in matching time.