液压凿岩机器人机械臂轨迹规划研究

针对液压凿岩机器人机械臂的轨迹规划问题,提出一种液压系统与机械臂轨迹优化相结合的全局功率匹配方法。构建机械臂运动学位姿模型,在关节坐标系内基于三次多项式、五次多项式和带抛物线过渡的线性插值函数等寻优算法进行机械臂轨迹规划。搭建机械臂液压系统运动轨迹跟踪仿真模型,获取仿真环境下多液压缸协同控制的运动规律,根据不同轨迹曲线结合液压系统的各部分变量进行参数合理匹配与控制策略优化,从而进行了液压凿岩机器人机械臂轨迹规划验证。研究结果表明:五次多项式的规划方法能精确跟踪期望的关节运动轨迹,同时满足平稳运动和低耗能的要求。     

基于量子粒子群优化算法的空间机器人非完整笛卡尔路径规划

利用自由漂浮空间机器人系统的非完整冗余特性,提出一种可使基座姿态和机械臂末端位姿同时到达期望状态的路径规划方法.该方法首先通过正弦多项式函数对机械臂关节角轨迹进行参数化,并根据基座姿态和机械臂末端位姿控制精度指标设计目标函数,由此,将自由漂浮空间机器人系统的非完整笛卡尔路径规划问题转换为非线性系统的优化问题.采用量子粒子群优化算法对非线性优化问题进行求解,将求解出的参数代入机械臂关节轨迹函数,即实现了非完整路径规划的目标.建立由飞行基座和6-DOF机械臂组成的空间机器人系统动力学模型,对所提出的方法进行仿真验证.试验结果表明,所提出的方法能够收敛于全局最优值,收敛速度快,所需调整参数少,且规划的关节路径满足关节角、角速度及角加速度的范围,关节路径平滑,适合于机械臂的控制.     

面向操作可靠性提升的复合工业机器人运动规划

复合工业机器人的应用能够有效提升智能制造车间生产效率.而在其运动规划问题中,基于移动平台调整的机械臂初始站姿直接决定了目标任务是否能够可靠执行.为解决以上问题,提出一种考虑机械臂初始站姿的运动规划优化方法.基于前期基础,采用旋量描述和切片表征方法分别解决了复合工业机器人运动学建模和最小避障距离建模问题,为进行轨迹优化提...     

基于末端杆件螺旋运动的凿岩机械臂孔序规划

根据隧道炮孔设计,进行孔序规划,是对凿岩机械臂进行自动控制所需要解决的一个问题。针对这一问题,以机械臂末端杆件的螺旋运动来定义其运动轨迹,用螺旋运动轨迹的曲线长度来定义机械臂将末端执行器从一个孔位运送到另一个孔位所付出的代价,以此代价为基础建立目标函数,用蚁群算法进行问题求解,得到机械臂运动的孔序规划。利用对偶四元数法推导了机械臂末端杆件螺旋运动参数的计算公式。仿真验证了轨迹求解算法,得到的轨迹平滑、连续;针对某隧道断面64组炮孔设计,利用蚁群算法进行左右两个机械臂的孔序规划仿真,得到了合理的规划结果。     

冗余移动焊接机器人运动学分析与轨迹规划

设计了一款以四自由度机械臂为执行机构,以旋转电弧焊炬为末端执行器的冗余移动焊接机器人。对机器人移动平台进行建模分析并用改进D-H参数法对机械臂进行运动学分析,然后对其整体进行了集成运动学分析,得出执行器末端坐标系相对于笛卡尔坐标系的运动学关系;并提出一种基于移动机械臂的粒子群优化算法,以解决冗余移动机器人运动学逆解问题,为机器人的运动控制奠定了基础。针对格子型角焊缝提出了一种新的轨迹规划方法,用Matlab对目标轨迹所选取的离散点进行数值解析并进行高次多项式拟合,为后续设计控制提供高效准确的途径。     

基于黑板模型的排球机器人动作规划

基于黑板模型设计了排球机器人动作规划框架,并将动作规划中的各个子任务定义为智能体。由黑板激活相应的智能体进行子任务求解,从而完成排球机器人的击球动作规划问题。此外,考虑到排球任务的特点,以机械臂的可操作度作为评价函数,选取最优的机械臂构形。最后,采用MatlabSimulink对平面3连杆机械臂的击球问题进行了仿真研究,得到满足可操作度指标下的最优击球动作。该仿真的实现过程体现了基于黑板模型及多智能体技术的思想。     

基于末端姿态约束的液压凿岩机械臂运动控制研究

为了使凿岩机械臂末端能够保持期望初始姿态且平稳、准确地移动至目标位置，提出一种基于末端姿态约束的液压凿岩机械臂运动控制方法。首先，基于雅可比矩阵建立机械臂末端广义速度与关节速度关系；然后，分析驱动油缸结构并采用全微分方法建立机械臂关节速度与油缸伸缩速度的函数关系，从而基于末端姿态不变的约束，建立机械臂末端广义速度与油缸伸缩速度的对应关系；最终通过控制器给定相应电信号直接控制各油缸伸缩速度完成对姿态约束下凿岩机械臂末端广义速度的控制。使用MATLAB和V-REP(Virtual Robot Experimentation Platform)软件分别对凿岩机械臂末端速度与关节速度关系以及三角油缸和梁摆动油缸伸缩量与关节角度对应关系进行验证，确保计算过程的正确性。通过现场实验得出数据表明：在末端姿态约束下控制凿岩机械臂保持某一期望初始姿态运动不同时间到达不同位置，凿岩机械臂末端最大姿态角偏差为0.42°,末端位置相对误差不超过0.41%,凿岩机械臂运动平稳，说明该运动控制方法可以在保证平稳运行前提下实现凿岩机械臂末端定位，从而满足工程实际需求。     

Dobot机械臂建模仿真与轨迹规划算法研究

MATLAB环境下研究Dobot机械臂的D-H建模、运动学分析、轨迹规划算法、仿真。在MATLAB机器人工具箱环境下,基于D-H参数模型建立Dobot机械臂模型,计算机械臂的齐次变换矩阵,通过仿真工具箱进行正逆运动学仿真与轨迹规划控制研究的运动仿真。通过仿真分析得到机械臂各关节在轨迹规划算法作用下的位移、速度、加速度以及末端轨迹。从仿真结果可知研究方法对于机械臂运动控制研究具有重要的现实意义,为Dobot机械臂控制、优化算法研究提供参考。     

巡逻机器人机械臂运动学与工作空间分析

针对巡逻机器人机械臂控制问题,首先建立了该六自由度机械臂的D-H坐标系,求解机械臂正逆运动学,并基于蒙特卡洛法对机械臂的工作空间进行分析,通过MATLAB实现,得到机械臂工作空间的三维点云图,分析得出机械臂的可达工作范围,为今后对巡逻机器人的运动控制与路径规划等研究方向奠定了基础。     

基于动态规划的冗余机械臂液压驱动系统能量优化

冗余机械臂液压驱动系统在执行任务时,消耗能源比较严重,从而造成了资源浪费.对此,创建冗余机械臂液压驱动机构平面运动简图,采用负载传感系统控制液压泵排量.建立机械臂动力学模型,构造目标函数并添加约束条件,对动态系统进行离散化.采用动态规划算法对目标函数进行优化,搜索出最优调节控制策略.结合具体实例,采用Matlab软件对机械臂液压驱动系统能量消耗进行仿真.结果表明:机械臂液压系统采用动态规划算法优化后,其消耗的功率较小.采用动态规划算法优化冗余机械臂液压驱动系统,能够节约资源,提高液压驱动系统运动的稳定性.     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。     

Hamilton体系下旋转刚柔耦合楔形梁有限元建模及辛算法

首先利用Hamilton原理对耦合结构进行建模,然后利用有限元方法将空间连续模型离散化,得到有限元模型,然后将模型导入到Hamilton系统中,获得Hamilton正则方程。在建模的基础上,采用半隐式辛Runge-Kutta(SRK)算法对Hamilton系统下的模型进行计算,并与传统Runge-Kutta方法进行了比较。数值仿真结果表明,采用二阶的半隐式SRK算法能够长时间保持系统的能量守恒,是一种保结构算法,而传统的Runge-Kutta方法是一种耗散算法,在求解初期具有高的精度,但是不能保持系统解的长期稳定性。从仿真过程中还可以得到一个非常有意义的结果,二阶的半隐式SRK算法对步长的要求低于传统的四阶Runge-Kutta方法。     

异型立体仓库物资拣选车任务规划

针对异型立体化仓库（即建造在洞库内的立体化仓库）物资拣选车任务规划问题进行研究。这一类立体仓库物资拣选存在跨区域、跨巷道作业的可能，因此增加了拣选车拣选任务规划的难度。本文采用自适应遗传算法对建立的数学模型进行优化求解，避免了传统遗传算法常见的早熟收敛，解决了相对复杂情况下的异型立体化仓库物资拣选车任务规划问题。仿真结果表明，该算法所得到的规划方案逼近最优解。     

并行设计中任务调度问题的研究

为了对产品并行开发过程进行合理规划,针对并行设计中任务调度的特点,综合考虑并行设计所涉及的企业运作的具体因素和约束,以模糊集理论为基础,给出了一种建立并行设计过程模糊设计结构矩阵的方法,提出了基于“任务影响度”的耦合任务集内任务执行调度算法。综合考虑并行设计中子任务和团队内成员的各种动态、模糊和非量化因素,建立了子任务和团队内成员之间的平衡矩阵,并利用匈牙利算法和遗传算法,按不同情况给出了子任务到团队内成员的分配方法。     

无人机群对多目标执行多任务的协同规划方法

为了减少无人机群对多目标执行多项任务的航程,提高任务规划的稳定性,提出了基于保留潜力蜜源人工蜂群算法的协同任务规划方法( RPSABC 算法).建立了无人机群协同任务规划的约束条件和目标函数;分析了基本人工蜂群算法原理;提出了动态选择策略,观察蜂选择蜜源时兼顾优质蜜源和潜力蜜源,利于算法寻优;使用 Metropolis 准则改进蜜源选择策略,有利于算法跳出局部最优、保留潜在最优;基于以上改进,提出了保留潜力蜜源人工蜂群算法的无人机群协同任务规划方法.仿真验证结果表明:RPSABC算法收敛迭代次数比 ROABC 算法、 ABC 算法分别减少３１.９％ 、４０.４％ ;目标函数收敛均值分别下降了５.２％ 和１９.０％ ; RPSABC 算法的收敛值标准差最小,说明此算法稳定性最好.     

基于多维度空间耦合的六足机器人步态规划

针对现有机身工作空间求解算法不适用于非平坦地形下六足机器人步态规划的问题,提出一种基于多维度空间耦合算法的机身工作空间求解方法,并将其应用于机器人在非平坦地面运动的步态规划中。将机身工作空间分为三个子空间,解析三个子空间边界方程,耦合得出机身工作空间,在此基础上,解析机身位姿与站立腿关节转角之间的映射关系,完成机身运动规划。仿真和样机实验结果对比表明：与采用传统机身运动规划算法的步态相比,所提方法能够减小摆动腿足端偏移量和机身姿态角变化幅度,并且能够保证机器人具有更高的步态稳定裕度,使机器人获得更好的步态稳定性。     

Motion Planning Algorithms of Redundant Manipulators Based on Self-motion Manifolds

The current motion planning approaches for redundant manipulators mainly includes two categories: improved gradient-projection method and some other efficiency numerical methods. The former is excessively sensitive to parameters, which makes adjustment difficult; and the latter treats the motion planning as general task by ignoring the particularity, which has good universal property but reduces the solving speed for on-line real-time planning. In this paper, a novel stepwise solution based on self-motion manifold is proposed for motion planning of redundant manipulators, namely, the chief tasks and secondary tasks are implemented step by step. Firstly, the posture tracking of end-effector is achieved accurately by employing the non-redundant joint. Secondly, the end-effector is set to keep stationary. Finally, self-motion of manipulator is realized via additional work on the gradient of redundant joint displacement. To verify this solution, experiments of round obstacle avoiding are carried out via the planar 3 degree-of-freedom manipulator. And the experimental results indicate that this motion planning algorithm can effectively achieve obstacle avoiding and posture tracking of the end-effector. Compared with traditional gradient projection method, this approach can accelerate the problem-solving process, and is more applicable to obstacle avoiding and other additional work in displacement level.     

供应商参与下的产品方案多目标优化与多属性决策规划方法

针对现有供应商参与下的产品方案规划方法在零部件优化和供应商评价等两方面所存在的局限性,提出零部件多目标优化和供应商模糊动态多属性决策评价相集成的二阶段规划方法。建立以产品零部件组合方案的质量、成本和交货期等为目标的数学优化模型,以Epsilon策略和主导性约束处理机制对强度Pareto多目标进化算法进行适应性改进后用于对该优化模型进行求解并获得有限数量的Pareto最优解。引入傅里叶级数对伯努利预测模型的误差进行修正来提高预测精度,将修正的伯努利预测模型和模糊动态多属性决策模型相结合用于对Pareto最优解中包含的各零部件供应商进行评价,进而确定出各零部件的最佳供应商和最终的产品规划方案。以供应商参与下的空分设备研发过程作为实例,进行数值仿真计算,结果表明所提出方法具有可行性与有效性。     

面向自顶向下协同装配设计的任务规划研究

分析了产品自顶向下协同装配设计的特点,以及其设计任务规划对产品设计周期和设计效率的影响,研究了任务规划方案,主要包括任务分组和任务组分配.任务分组根据设计组工作量尽可能均衡和任务组内任务应具有较高关联耦合度两个原则,给出了分组遗传算法.根据任务组的关键度和设计组的综合能力,提出了任务组分配算法.以牛头刨床自顶向下协同装配设计为例,验证了任务分组和任务组分配算法的可行性与有效性.     

近似稀疏正则化的红外图像超分辨率重建

针对红外图像分辨率低、受噪声影响严重等问题,引入近似稀疏正则化和K-奇异值分解（K-SVD）法,提出了基于近似稀疏表示模型的红外图像超分辨率重建方法。考虑到红外图像受到噪声污染,首先建立了稳健近似稀疏表示模型。针对已有字典训练方法时间消耗巨大问题,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合近似稀疏表示模型和K-SVD方法,提出近似稀疏约束的基于K-SVD的高低分辨率字典对学习算法。最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像。为了验证算法的性能,对提出的算法与稀疏性正则化的图像超分辨模型（SRSR）和Zeyde算法进行了实验比较。结果表明,本文方法能够较好地减少红外图像中的噪声,同时获得更好的超分辨率重建效果。