一种基于DTW-GMM的机器人多机械臂多任务协同策略

为了控制机器人完成复杂的多臂协作任务, 提出了一种基于动态时间规整?高斯混合模型(Dynamic time warping-Gaussian mixture model, DTW-GMM)的机器人多机械臂多任务协同策略. 首先, 针对机器人示教时轨迹时间长短往往存在较大差异的问题, 采用动态时间规整方法来统一时间的变化; 其次, 基于动态时间规整的多机械臂示教轨迹, 采用高斯混合模型对轨迹的特征进行提取, 并以某一机械臂的位置空间矢量作为查询向量, 基于高斯混合回归泛化输出其余机械臂的执行轨迹; 最后, 在Pepper仿人机器人平台上验证了所提出的多机械臂协同策略, 基于DTW-GMM算法控制机器人完成了双臂协作搬运任务和汉字轨迹的书写任务. 提出的基于DTW-GMM算法的多任务协同策略简单有效, 可以利用反馈信息实时协调各机械臂的任务, 在线生成平滑的协同轨迹, 控制机器人完成复杂的协作操作.     

基于Markov对策的机械臂二维路径规划

针对机械臂应用环境状况较复杂、不确定条件较多,文中使用基于Markov对策的算法对二维机械臂进行路径规划.二维机械臂路径规划是三维多关节机器人规划的基础.首先根据实际的工作环境设定机械臂的运动范围并选择经常出现的动作组合作为机械臂运动的基本行为集,给出各种情况可能获得的报酬,依据多智能体Q值学习算法更新每个关节的报酬值,反解出对应最大报酬值的动作组合.文中仿真绘制最佳动作组合时的运动轨迹,分别仿真绘制机械臂运动环境中无障碍与放置圆形障碍物时的二维运动轨迹,并确定轨迹的误差     

协作机械臂碰撞环境下的安全控制

针对人机协作过程中机械臂末端与操作者之间可能存在物理碰撞的问题,本文提出一种基于自适应导纳和滑模控制的机械臂安全控制方法.首先,采用基于广义动量的干扰观测器估计机械臂各关节和末端执行器上的干扰力.然后,设计一个双环控制结构,内环是基于干扰观测的双幂次趋近律滑模轨迹跟踪控制器,用以克服外界干扰的影响,达到期望的轨迹跟踪精度;外环是自适应导纳控制器,依据碰撞外力的大小和方向更新期望轨迹,以保证机械臂碰撞发生时的柔顺性和碰撞解除后迅速恢复工作状态的能力.最后,对所提算法进行仿真和实验验证.实验结果表明,协作机械臂碰撞环境下的安全控制算法能保证人机协作的安全性和机械臂工作的连续性,满足人机协作过程中的工作需求.     

基于深度强化学习与旋量法的机械臂路径规划EI北大核心CSCD

深度强化学习在机械臂路径规划的应用中仍面临样本需求量大和获取成本高的问题.针对这些问题,本文基于数据增强的思路,提出了深度强化学习与旋量法的融合算法.本算法通过旋量法将与环境交互所得的自然轨迹进行有效复制,使深度强化学习样本利用率和算法训练效率得到提高;复制轨迹的同时对被控物体、障碍物等环境元素进行同步复制,以此提高机械臂在非结构环境中的泛化性能.最后,在具备物理模拟引擎的Mujoco仿真平台中,通过Fetch机械臂和UR5机械臂在非结构化环境下进行实验对比分析,结果表明了本文算法对于提升深度强化学习样本利用率和机械臂模型泛化性能的可行性及有效性.     

基于速度修正项的机械臂避障路径规划

针对机械臂运行过程中存在的碰撞问题, 提出一种基于速度修正项的机械臂避障路径规划方法. 利用B 样条曲线进行机械臂关节空间规划, 使机械臂能够在特定时刻运行到指定构型. 在运行过程中, 利用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物的最小距离, 在碰撞即将发生时引入积分为零的避障速度修正项改变机械臂运行轨迹, 使得机械臂能够在实现障碍回避的同时, 保证其在特定时刻通过指定构型的要求. 仿真实验表明了所提出方法的正确性和有效性.     

基于遗传算法的机械臂实时避障路径规划研究

针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题, 提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模, 并进行运动学和动力学分析, 建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上, 利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中, 以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标, 实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性, 该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。     

采用示教杆的机器人喷涂轨迹生成方法研究

为了解决汽车局部漆面的机器人喷涂轨迹快速获取需求，提出了一种采用示教杆的工业机器人喷涂轨迹生成方法。该方法设计了1∶1复制工业机器人D -H模型参数的示教杆，并建立了基于B样条曲面算法的喷涂轨迹路径点及姿态生成模型。在方法测试中，介绍了喷涂轨迹生成的实验流程，以汽车翼子板和车门为例，采用示教杆进行表面轮廓点获取与路径位姿生成仿真，最后在协作机器人（负载5kg）进行在机运行测试。测试表明，所提出的方法能够快速获得喷涂目标区域轨迹，验证了方法的可行性。     

基于改进人工势场法的机械臂避障路径规划

在对机械臂进行避障路径规划时,传统人工势场法依赖周围环境信息进行避障,针对障碍物精确信息较难获取,且形状不一,提出了采用椭球包围盒对障碍物进行建模,兼顾了包围盒的简单性和紧密性。同时,针对路径规划中容易陷入局部最优的问题,则提出了使用RRT（rapidly-exploring random tree）方法来解决这种问题,当路径规划陷入局部最优时,使用RRT算法自动生成并添加虚拟目标点,通过改变机械臂周围的环境从而达到跳出局部最优的目的。多次仿真实验表明,采用椭球包围盒建模并采用上述改进算法时,可以快速并且有效地规划出一条无障碍的路径。     

一种基于遗传算法的空间机械臂避障轨迹规划方法

针对空间机械臂系统的一系列特殊需求,提出了一种空间机械臂轨迹规划方法.假设机械臂在关节空间下存在一条可以用两段高次样条曲线分段描述、满足所有空间机械臂运动特性要求的理想轨迹.这两段样条轨迹之间的连接点参数能够影响两段样条函数在空间中的扭曲形状,从而使机械臂在遵从样条轨迹运动的同时避开所有障碍.首先建立理想轨迹的分段描述方程,将方程中的未知量用与中间点有关的参数进行描述,将不能够确定的中间点相关参数提取出来作为待定参数,从而将空间机械臂轨迹规划问题转变为一个多目标优化求解问题;其次应用遗传算法进行求解,在分析空间机械臂控制需求和障碍的笛卡儿空间描述的基础上,通过加权系数法建立关于笛卡儿空间机械臂末端轨迹长度、关节空间机械臂运动角度、运动过程中关节最大扭矩、机械臂总运动时间和碰撞情况的遗传算法适应度评定函数.最后应用遗传算法在关节空间下规划出一条无碰撞、动力学特性满足裕度要求、轨迹长度和运动时间较短的理想轨迹.另外,上述方法具有拓展性,通过多次分解轨迹求取中间点,能够使机械臂避开非常复杂的障碍.利用该方法在通过C语言建立的空间机械臂仿真平台上进行验证,结果表明该方法稳定、有效,生成的轨迹满足空间机械臂的性能要求.     

基于改进动态运动基元的6D轨迹规划

动态运动基元(DMPs)轨迹规划方法可以简化机械臂控制中参数调整的复杂过程,快速生成运动轨迹,但是面对姿态的流形特性以及跨零点情况,现有的DMPs很难达到预期的效果.本文提出了一种基于改进DMPs的笛卡尔空间6D轨迹规划方法.该方法采用四元数描述姿态,实现了位置轨迹与姿态轨迹的无奇异表示.通过解耦强迫函数与起–终点状态差值项之间的关联,消除了跨零点引起的轨迹抖动、无法生成与翻转等问题.此外,基于机械臂和障碍物间的距离与偏角建立了虚拟阻抗关系,并将其耦合到动力学模型中,实现了机械臂末端的避障控制,避免了避障行为过早问题,有利于减少消耗.机械臂6D轨迹规划仿真和实验表明,本文提出的改进DMPs方法有效.     

基于低差异序列与快速扩展随机树融合算法的机械臂路径规划EI北大核心CSCD

针对机械臂在高维关节空间下路径规划效率低的问题,本文提出了一种基于低差异序列与快速扩展随机树融合的路径规划算法.该方法首次使用Sobol序列代替快速扩展随机树中的伪随机序列,从而生成均匀差异采样点,且在采样过程中通过建立采样池对采样点进行优选,提高了采样点质量和采样效率.在此基础上,为使规划的路径变得光滑,本文采用基于最小二乘法的多项式拟合方法对各关节角的离散点进行后处理.实验部分首先在二维空间中进行算法性能分析,证明了本文改进的算法能够快速稳定的避开障碍物到达目标点;最后以AUBO–i5机械臂为原型开展了实验研究,验证了所提算法在机械臂上应用的优势.     

基于Kinect的类人机械臂关节运动直接示教

针对人机自然交互技术研究中人臂与机械臂的关节映射问题,提出了一种7自由度类人机械臂关节运动直接示教方法.该方法利用Kinect获取笛卡儿空间内人臂特征点的空间位置坐标,研究了一种基于肘部约束的冗余7自由度人臂逆运动学解法,求解得到关节角度数据.为解决由于Kinect对人臂追踪性能限制所造成的机械臂抖动问题,提出了一种滤波方法来平滑处理机械臂的关节运动轨迹.最终,通过搭建基于Motoman类人机器人的实验平台并开展相应实验研究,验证了所提方案的可行性与有效性.     

基于改进势场法的机械臂动态避障规划

本文针对刚性机械臂提出了一种基于改进势场法的动态避障规划算法.势场产生只作用于机械臂末端的引力和作用于机械臂与障碍物最近点的排斥力,并依据动力学定律分别产生吸引速度和排斥速度.本文直接在笛卡尔空间中构造基于目标速度的吸引速度,使机械臂能够追踪动态目标;构造方向依据障碍物速度变化的排斥速度,使机械臂连杆也具备避开动态障碍的能力.最终两种速度在机械臂关节空间合成,为机械臂规划一条无碰路径并控制机械臂追踪动态目标.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种用于机械臂拟人化控制的学习框架

赋予机器人拟人化的动作可以使机器人的行为更具可解释性和可预测性，可以显著提升人机协作任务的质量和安全性。本文提出一个“人在回路”学习框架，从人类遥操作示教中学习拟人化姿态特征，并将学习到的特征模型应用于冗余机械臂的控制中产生拟人化动作。在模型训练过程中采用“人在回路”的在线再标注方法，克服了协变量偏移问题，将总示教时间缩减至10 min以内。人机姿态对比和动态轨迹跟踪任务实验验证了该框架训练得到的拟人化控制方法的有效性。用户评价测试表明，使用拟人化姿态约束的机械臂在主观体验方面对用户更加友好，作为共同作业的工具更容易被非专业用户所接受。     

空间机械臂在线实时避障路径规划研究

针对目前空间机械臂避障路径规划算法计算量大难以达到在线实时规划的缺点,对空间机械臂的在线实时避障路径规划问题进行了研究和探讨。采用规则体的包络对障碍物进行建模,并借助C空间法的思想,把障碍物和机械臂映射到两个相互垂直的平面内,将机械臂工作空间的三维问题转化为二维问题,并结合二岔树逆向寻优的方法进行路径搜索,从而大大减少了计算量,达到了在线实时规划的要求。最后在空间机器人仿真系统上对其进行了仿真研究,验证了该方法的可行性。     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

基于虚拟障碍物的移动机器人路径规划方法

针对城市道路环境,将全局路径规划方法和局部路径规划方法相结合,提出了基于虚拟障碍物的路径规划方法.该方法首先采用A*算法得到一条全局最优的车道路径,然后根据全局最优的路径生成虚拟障碍物,最后将虚拟障碍物与传感器探知的实际障碍物融合,采用改进的向量直方图方法进行局部路径规划.该方法不仅能够充分利用已知环境信息生成全局最优...     

机械臂在未知环境下基于力/位/阻抗的多交互控制

针对人-机械臂交互的不确定性以及环境的未知性,提出了一种基于速度控制的方法来研究人、机械臂和环境三者之间的交互问题.首先通过在机械臂末端安装2个6维力传感器来实现交互力的检测,并在末端工具连接处增加单自由度柔性环节来实现机械臂的柔顺性.其次,基于i Ta SC(instantaneous task specification using constraints)方法对机械臂与工具系统的柔顺度建模,在输出空间中建立起速度/位置与力的关系,实现机械臂与环境之间接触力的控制,通过刚度矩阵实现人对机械臂的拖动控制.另外结合力/位/阻抗混合控制方法实现了在安全区域约束下人拖动机械臂来完成一系列基于位置/力的任务,并与未知环境之间达到一个良好的交互.最后将提出的算法在UR5机械臂上进行轮廓跟踪任务的验证,实验结果表明该方法能达到一个较好的交互控制效果.     

基于Matlab机械臂力控系统仿真研究

以位置控制为主的机械臂控制方法已不能满足某些复杂环境（装配、抛光、去毛刺）的应用要求,控制机械臂与环境间的接触力已成为机器人学研究的一个热点。提出一种在Matlab/SimMechanics环境下平面二自由度机械臂力控制的仿真研究方法。在平面中模拟机械臂与环境的接触面,设计振荡抑制控制器,实现机械臂与环境间接触力的控制,以及机械臂与刚性环境碰撞接触过程中冲击振荡阶段的振荡抑制,生成机械臂期望的运动轨迹。仿真结果表明,该方法可实现特定作业下机械臂与环境间接触力的控制。     

基于改进PRM的采摘机器人机械臂避障路径规划

针对采摘机器人机械臂在不确定的环境中进行采摘作业的要求,提出了一种基于改进概率地图(PRM)算法的机械臂避障路径规划方法。将机械臂工作空间分割成离散单元集合,通过遍历的方法,获得机械臂工作空间中任意离散单元与机械臂有撞位姿之间的映射关系。将空间障碍物分割成离散单元,并通过索引映射关系获得与障碍物有撞的所有机械臂位姿信息,并以此建立关节构形空间。通过PRM算法在关节构形空间中快速搜索机械臂避障路径。仿真结果表明:相比传统PRM算法,改进算法速度提高22. 2%,能够有效地实现机械臂无碰撞路径规划。