一个任务导向的装配机器人多传感器系统方法

本文介绍了一个用于装配机器人的多传感器系统的设计思想和实现方案.提出了在装配任务导向下的监测任务规划模型,讨论了多物理传感器信息融合方法,多目标三层次感知信息决策模型,以及相应的实现系统层次结构.目的是在目标级上实现装配机器人系统的动态闭环.     

机器人装配作业控制技术

机器人装配作业是机器人应用的一个重要领域，装配机器人作为自动化技术，机构学，传感器技术，材料科学，信息处理等多学科综合而成为机器人研究的热点。对于扩大机器人的应用领域，其适应性极其重要。本文简要地介绍了装配机器人结构及其工作原理以及装配机器人被动适从和主动适从的实现问题，详细地介绍了机器人装配作业控制中的动力学问题以及不确定性问题，最后指出了装配机器人控制的努力方向。     

机器人力控制器的鲁棒性设计及其在装配作业中的应用

当机器人与外界环境发生接触时,接触刚度等不确定性因素对机器人力控制系统的稳定性有很大影响。为了解决这个问题,本文根据变结构控制理论设计了一个机器人力控制器,并提出了一种旋转滑动平面的自适应算法,以加快系统状态的收敛速度和保证收敛过程的鲁棒性。装配实验结果表明,利用本文的方法所设计的机器人力控制器对接触刚度的变化具有很好的鲁棒性。     

机器人装配作业静力特性研究

本文主要分析在保持机器人稳态平衡状态下,在作业过程中.作用于机器人各主动关节上的力和力矩.以此作为确定机器人各主动关节动力元件与控制元件的依据.为使机器人智能化.还可依此在各主动关节上配置所需的传感器.它是保证准确可靠装配作业的重要因素.     

精密1号装配机器人控制系统的设计与实现

精密１号机器人是国家８６３计划智能机器人主题立项研制的一台ＳＣＡＲＡ结构的４轴装配机器人．它采用直接驱动技术，具有较高的运动速度和定位精度，配有高性能的视觉和力觉传感器．本文介绍了精密１号装配机器人控制系统的体系结构、设计思想和功能特点．精密１号机器人控制系统以Ｉｎｔｅｌ公司的ｉＳＢＣ３８６／１２系列计算机和ｉＲＭＸⅢ实时多任务操作系统为基础，采用上、下两级分布式计算机结构．控制系统除具有一般的机器人控制器的功能外，还具有用户多任务编程、可基于视觉和力觉传感器信息控制、离线编程和图形动画仿真等特性．应用这个系统控制精密１号机器人进行了装配作业的实验     

机器人主动装配作业的人工神经网络系统

本文在对机器人销孔装配过程销的装配力与位姿关系实验分析的基础上,设计了 机器人主动装配作业的人工神经网络系统．     

基于PETRI网的机器人装配作业建模及装配路径优化方法的研究

本文基于装配过程离散控制的思想，以扩展库所／变迁网对装配过程进行作业建模，提出了装配状态优化变迁序列的生成方法和算法．该方法有利于在不确定性存在时在任务级上实现装配过程的控制．     

An Assembly Process Modeling and Analysis for Robotic Multiple Peg-in-hole

In this paper, the geometric analyses and force/moment analyses of three-dimensional multiple-peg insertions are presented. First, the geometric features of three-dimensional assembly objects are represented by two elements. The geometric conditions for each contact state are derived with the transformation matrix. Second, the contact forces are described by the screw theory in three dimensions. The small motions of the peg around the contact points (the small motion rules) are improved, so the redundant problem can be overcome and the magnitude of the contact force can be obtained. Third, the maximum angle's steepest descent algorithm is proposed to infer the motion direction. Based on the analyses, a simulation program and an experiment of a triple peg-in-hole insertion are presented. The results show that the methods above are effective in finishing the triple peg-in-hole assembly task.     

机器人红外接近觉、光纤触觉和握力觉传感器

设计和研制了红外接近党传感器以探测物体的存在；设计和研制了机器人触须探测物体的触觉和模拟机械爪抓取物体的握力觉传感器。单片机系统控制传感器数据采集和初步判断，为机器人控制和驱动提供感觉信息。     

人字齿轮的参数化精确建模方法与虚拟装配

在常规齿轮建模中存在着渐开线和齿根过渡圆弧曲线精度不足以及装配误差容易造成干涉的问题,从加工齿轮的角度,以三维建模软件Pro/E为平台,采用参数化建模方法,对人字齿轮零件进行建模,并结合虚拟装配技术和Pro/E中的装配模块来完成零件的虚拟装配,建立相应两个人字齿轮的装配模型.通过在有限元计算和动力学分析中应用,其结果表明建模方法建立的模型精度相对较高,装配方法能有效的消除轮齿干涉,对提高有限元分析、机构运动分析、动力学分析的准确度奠定了基础.     

A Real-Time, Hierarchical, Sensor-Based Robotic System Architecture

A robotic system architecture is presented and its real-time performance, when used to control a robotic gripper system for deformation-free handling of limp material, is evaluated. A major problem to be overcome has been the integrability and compatibility issues between various components of the developed system. The software and hardware protocols and interfaces developed to control and coordinate the subsystem operations and interactions are presented. The performance of the developed real-time, hierarchical, sensor-based robotic system architecture is found to meet and satisfy a set of system operational constraints and demands as dictated by the industry.     

基于多信息算法融合的电子元件精准装配研究

机器人是现代化工业制造与生产的重要装备之一。随着市场需求向小批量、多品种和柔性化方向快速发展,基于多信息融合的机器人协作系统将为高端精密制造产业赋能。该研究着眼于精密电子元件装配领域,聚焦手眼系统的精准对位和精密插装技术,通过建立待插元件与非均质薄板的接触状态模型,分析其双重位移融合的力位运动特性,并结合视觉检测与跟踪技术,提出一种融合视觉、力觉和编码器信息的复合型控制算法。基于电子元件装配平台,该研究进行了元件插装对比实验和信息融合算法的装配实验,结果表明,对齐阶段的定位精度在 0.185 pixels 以内,装配阶段的接触状态判定和调节算法保障了元件与插槽的安全有效装配。     

虚拟装配技术的研究综述

对虚拟装配技术的研究状况进行了全面的综述和分析。根据实现功能和目的不同,将虚拟装配分为四类。从虚拟装配环境、虚拟装配关键技术及虚拟装配应用系统三个方面,对虚拟装配技术的研究内容进行了分析和综述。探讨了传统虚拟装配环境的优势与不足,研究了二种新型的虚拟装配环境。总结了虚拟装配中各关键技术的研究和应用概况,重点分析了其中的装配建模、约束定位、工艺规划三种技术。介绍了四种典型的虚拟装配应用系统。最后,最后指出了目前系统开发和应用方面存在的主要问题和不足。     

人工耳蜗精准植入机器人术像一体化手术路径规划

针对人工耳蜗植入手术入路的传统方法存在的手术潜在风险高、手术视野受限、手术一致性差等难以解决的临床问题,提出一种以从切口至圆窗的DCA(耳蜗直达路径)最短、植入过程损伤最小为目标的多约束多目标术前规划优化算法.首先对人工耳蜗精准植入机器人术像一体化手术路径规划进行了研究,将基于多模态信息融合技术重建的3维手术视图作为作业空间,利用U-Net分割识别算法进行耳蜗和面神经部分的识别以提供矢量化功能分区与边界信息,通过对笛卡儿坐标系内的CT影像进行3维重建实现多目标多约束规划,遵循机器人人工耳蜗植入手术入路设计规则,推导路径规划算法的公式,对机械臂规划出相应的DCA路径.通过在虚拟仿真平台进行模拟实验,证明了本文方法的有效性和精准性.     

机器人课程建设探索和思考

阐述机器人课程建设的意义。通过对课程进行定位、调研和分析,结合首都师范大学智能科学与技术专业的发展特色,从教学内容、教学手段、考核方法等方面分析和总结机器人课程的建设情况。实践表明,机器人课程充分体现了智能科学与技术专业的核心特色,受到学生的广泛欢迎。     

Robust Motion Control for Robotic Assembly Tasks using Variable Structure Control Scheme

The success of robot assembly tasks depends heavily on its ability to handle the interactions which take place between the parts being assembled. In this paper, a robust motion-control method is presented for robot manipulators performing assembly tasks in the presence of dynamic constraints from the environment. Using variable structure model reaching control concept, the control objectives is first formulated as a performance model in the task space. A dynamic compensator is then introduced to form the switching function such that the sliding-mode matches the desired model. A simple variable structure control law is suggested to force the system to reach and stay on the sliding mode so that the specified model is achieved.The proposed method is applied to control the prismatic joint of a selective compliance assembly robot-arm type robot for the insertion of printed circuit board into an edge connector socket. Various amounts of interaction forces are generated during the operation. Experimental and simulation results demonstrated the performance of the variable structure model reaching control approach. In comparison, it is shown that the popular position controllers such as proportional plus derivative control and proportional plus derivative with model-based feedforward control are not suitable for achieving good trajectory tracking accuracy in assembly tasks which experience potential interaction force.     

Robotic clicker training

In this paper, we want to propose the idea that some techniques used for animal training might be helpful for solving human–robot interaction problems in the context of entertainment robotics. We present a model for teaching complex actions to an animal-like autonomous robot based on “clicker training”, a method used efficiently by professional trainers for animals of different species. After describing our implementation of clicker training on an enhanced version of AIBO, Sony’s four-legged robot, we argue that this new method can be a promising technique for teaching unusual behavior and sequences of actions to a pet robot.