基于知识库的输电线路巡检机器人的越障控制

介绍了一种高压输电线路巡检机器人越障控制方法。高压输电线路巡检机器人在翻越同一障碍物时重复同一套操作动作,可通过在实验室进行越障过程示教,离线学习形成操作知识库,实际越障时自动调用操作知识库并与在线信号相结合完成自主越障动作。讨论了知识库的一般组成和功能,并分析了激光传感器定位的方法以实现巡检机器人滚动轮与导线“对中”。经过实验验证,该控制方法具有稳定可靠,硬件结构简便,能可靠地完成控制任务,实现自主越障。     

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法．根据巡检作业任务的要求，采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍．设计了巡检机器人有限状态机模型，实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合．采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制．实验结果表明，该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍，从而验证了控制系统设计的有效性与合理性．     

数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度算法

为了实现数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错性,提出一种基于自适应反馈均衡和码元调制技术的数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度模型。首先构建路由冲突下的数据中心巡检机器人信息平台传输信道模型,优化数据中心巡检机器人信息传输协议。然后采用模糊C均值聚类的方法进行巡检机器人信息融合,结合自适应反馈均衡方法进行巡检机器人信息传输的信道均衡设计,采用码元调制方法进行信息平台的实时任务容错调度。最后进行仿真实验。结果表明,采用该方法进行数据中心巡检机器人信息平台实时任务调度的容错性较好,信息平台的信道均衡性较强,提高了数据中心巡检机器人信息平台的任务实时调度能力。     

基于视觉伺服的输电线巡检机器人抓线控制

巡检机器人在自动越障时，需要完成机器人手臂的准确抓线控制。结合输电线的几何特征和摄像机成像原理，提出了一种基于单摄像机的立体视觉方法来确定输电线的位置和姿态。结合该定位方法及视觉伺服理论建立机械手抓线伺服控制模型。在自行研制的巡检机器人进行了视觉伺服抓线实验。实验结果验证了该方法的有效性。     

一种输电线路巡检机器人越障规划方法

针对输电线路巡检机器人的局部自主与远程控制方式,提出了一种基于有限状态机的越障规划方法.将巡检机器人的越障运动过程分解成若干离散化的关键状态,建立了运动规划的有限状态机模型.采用一种基于模糊方法的产生式系统用于推理越障模式,并产生运动序列.仿真与现场实验验证了越障规划方法的正确性和有效性,该方法可应用于输电线路巡检机器人运动控制.     

架空线移动机器人行走越障特点

面向电力巡检及维护作业任务需求,以电力输电线路为对象,分析了架空线移动机器人运动环境的特点,对典型架空线移动机器人行走越障过程的特点以及质心调节的影响情况进行了分析,探讨了机器人质心调节方法.提出了一种新型双臂四轮机器人结构以及被动适应的手臂方案,并提出了一种主被动结合的运动协调控制方法.提出的方法在巡检机器人系统中得到了实际应用,实验室模拟线路及实际线路的运行情况表明了机器人系统设计的合理性以及所提出方法的有效性.     

基于规则库的巡线机器人自主越障动作规划

在电力线巡检机器人的控制系统中,采用分层规划的方式,利用产生式推理从行为规划的层次上进行在线规划,生成行为序列,然后将生成的行为序列与离线规划出的知识库相结合,生成自主越障的动作序列,实现机器人越障的自动控制．本文探讨了整个越障规划的控制过程和规划方法,并通过实验验证了动作规划的可行性．     

超高压输电线路巡检机器人越障控制问题的研究

给出了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法．根据机器人的作业任务,提出了基于传感器信息、约束信息以及动作反馈信息作为输入,产生式系统作为动作输出的越障控制方式．仿真结果表明此方法对于机器人的越障过程是有效的．     

深海复合轮式采矿机器人越障性能研究

针对深海富钴结壳和热液硫化调查区复杂多变的底质环境特征,提出了一种兼有主被动混合越障模式的复合轮式采矿机器人.该机器人主体由4组复合轮组与铰接密封抗压型整体罐式车架组成.建立了典型越障工况下复合轮组结构的静力学模型,得到了影响其越障性能的主要结构参数,利用MATLAB工具箱对复合轮组结构参数进行优化设计,实现机器人越障性能的提高.结合深海复杂多变的底质环境特征,运用ADAMS软件对优化设计后的复合轮式机器人进行动力学建模和仿真分析.获得了机器人越障过程中的运动学特性曲线和力学特性曲线,并通过研制原理样机对其越障性能进行测试验证.结果表明,该机器人在复杂多变的深海底质环境下中具有较强的越障能力和通过稳定性.     

基于PSO的工业机器人时间-脉动最优轨迹规划

为提高工业机器人的工作效率,并且保持机器人关节平稳运动,提出一种基于粒子群优化算法的时间-脉动最优轨迹规划方案;通过权重法将多目标优化转化为单目标优化,再运用粒子群优化算法得到时间-脉动最优的运动轨迹;轨迹规划中,采用了关节空间五次非均匀B样条插值法,以确保脉动曲线的连续性;最后以GRB4016工业机器人为研究对象进行仿真实验,结果表明,该方案可以得到较理想的运动轨迹,并验证了方案的有效性。     

基于神经网络前馈补偿的欠驱动机器人越障控制

针对欠驱动巡检机器人相对于传统机器人控制量少于控制对象的特点,依靠Lagrange定理建立机器人系统动力学模型和电缆弯曲数学模型.根据障碍物外形特点给出障碍物特征量的提取方法;根据障碍物较大,常规的运动控制输出量不宜变化过大的特点,以及机器人越障过程中要保持机体平衡,依据动力学模型提出了基于神经网络补偿的前馈-反馈控制器,以实现对系统姿态控制和越障控制.控制器具有自学习、自动补偿的能力,对非线性对象有较好的控制作用.仿真结果表明,该方法相对于常规PID控制、普通模糊控制具有超前调节、超调量小、抗扰动能力强的特点.通过实验,验证了基于神经网络补偿的前馈-反馈控制器的合理性.     

高精度激光测距下的机器人自主避障控制

在机器人自主避障过程中,由于传感器数据的误差会降低机器人感知和决策的准确性,从而影响机器人自主避障能力。为此,提出高精度激光测距下的机器人自主避障控制方法。通过设计机器人体系结构,建立机器人运动学模型,为机器人避障控制提供依据。采用高精度激光测距技术,构建机器人移动场地地形。通过自适应阈值方法,完成机器人的自主避障控制。实验结果表明,所提方法的机器人自主避障控制效果好,且障碍物位置测试值与实际位置值的误差保持在0.5m以内,具有较高的避障控制精确度。     

基于姿态角的轮腿机器人驱动控制系统研究

在城市楼道环境中,尤其在面对楼梯等障碍时,五星形轮腿式机器人具有越障能力强、控制简单的优势。为防止机器人在攀爬楼梯时出现较大偏航倾斜,通过仿真软件ADAMS和Simulink中建立了五星形轮腿式机器人的整车动力学模型和PID速度控制模型。结果表明,该联合仿真控制模型能有效、快速地控制机器人速度,减小偏航角度,降低了研究和开发成本。将该驱动控制系统移植到原机器人系统中,并分析了机器人在本控制系统控制下攀爬楼梯等特殊情况下的稳定性能。     

基于最小变量的B-样条移动机器人路径规划研究

为解决移动机器人在避障时的曲线优化问题,提出了基于最小变量的B-样条路径规划方法。对该方法从数学模型上进行了推导,指出了该方法相对于其它B-样条方法的优点,并对该方法进行了优化,给出了相应的优化算法。研究表明：具有最小变量的B-样条函数比只用B-样条函数定义的曲线具有更优化的线性约束,其曲线具有更好的光滑性。     

一种基于行星履带轮越障与混合双吸附补偿的爬壁机器人的设计与研究

针对爬壁机器人在复杂壁面工作时越障能力弱、移动迟缓和吸附力不足等问题,设计了一种基于行星履带轮越障与混合双吸附补偿的爬壁机器人,并对壁面移动和越障的性能进行研究。首先根据机器人在壁面上的运动原理,建立其力学模型,计算出沿壁面移动和越障所需的吸附力;进一步结合其受力情况,对越障过程中爬升阶段和跨越阶段的吸附力补偿模型和行...     

变磁力吸附爬壁机器人的结构设计与爬越焊缝特性

为提高储油罐壁检测作业的可靠性和安全性,研究设计了一种变磁力吸附机器人本体结构并研究其爬越焊缝特性.首先基于ANSYS平台对机器人变磁力吸附单元进行仿真分析,得到了机器人本体的磁感应强度分布及磁吸附力.然后建立了爬越焊缝过程的动力学模型,应用ADAMS对其进行动力学仿真分析,得到了该过程中的磁吸附力变化曲线.通过分析验证了机构的合理性和实用性.     

基于遗传算法和B 样条曲线的平滑避障路径规划

传统的避障路径规划中常常存在不连续点,提出一种新的平滑避障路径规划的方法—遗传算法和B样条曲线法。首先,先通过碰撞侦测,能够侦测出前进路径中的障碍物,然后通过遗传算法再结合B样条曲线规划出平滑的避障路径。该算法可以避免运动过程因打滑而造成与目标位置的误差,解决机器人在静态环境中全局、局部路径规划和规划路径中存在不连续点的问题。仿真和实验结果证明了算法的有效性。     

基于BP神经网络的移动机器人避障设计及仿真

为了解决移动机器人在复杂环境中如何高效精确地躲避障碍物的问题,提出了一种基于BP神经网络的避障方法。建立了机器人的避障运动模型并设计了神经网络避障控制系统;分析了机器人在运动过程中与障碍物的位置关系,使用超声波传感器采集距离信息,进行BP神经网络输入、输出训练并采用Matlab工具进行仿真试验。结果表明,该方法可以高效精确地实现移动机器人的自主避障,运行相对稳定、轨迹连续平滑,达到了较为理想的避障效果。验证了方法的可行性和有效性,为移动机器人自主避障提供了一种新的控制方法。     

仿生六足爬行机器人运动控制技术研究

在对生物神经系统结构与功能进行分析和借鉴的基础上，采用模块化分散递阶控制技术对仿生六足爬行机器人进行实时控制，解决了仿生六足机器人实时精确运动控制的问题，并在机器人关节控制模块中运用了模糊小波神经网络控制，实现了机器人肢体运动的快速精确跟踪；通过Matlab进行的轨迹跟踪仿真试验证实：机器人步行足的运动轨迹与期望曲线基本吻合，具有较好的跟踪特性，且误差曲线快速收敛，静态误差趋近于零；由此表明，该机器人控制系统可靠性高，实时性强，具有较好的动、静态特性，以及良好的抗干扰能力和自适应能力，克服了传统控制方法存在的控制模型难以建立、对环境适应能力差等缺点，为仿生六足爬行机器人的进一步研究奠定了坚实的基础。