基于6DOF机器人的能耗最优轨迹规划

为研究MOTOMAN-UP6机器人的运动学和轨迹规划,该文采用标准D-H建模方法对该机器人进行运动学建模。基于该机器人的特性,采用了一种可易编程的位姿分离法进行逆运动学分析;因逆解的不唯一性,为使得轨迹的能耗最优,提出关节加权系数对轨迹点之间的关节变量进行处理后,得到最优轨迹;同时为减少机器人在运行中的冲击和振动,采用七次多项式对最优轨迹进行轨迹规划,得到了机器人各关节下的位移、速度、加速度、冲击的仿真曲线,曲线光滑且连续,同时也表明了在关节冲击方面优于五次多项式的规划。     

基于神经网络的机器人学习与控制：回顾与展望

机器人因其高效的感知、决策和执行能力,在人工智能、信息技术和智能制造等领域中具有巨大的应用价值。目前,机器人学习与控制已成为机器人研究领域的重要前沿技术之一。各种基于神经网络的智能算法被设计,从而为机器人系统提供同步学习与控制的规划框架。首先从神经动力学(ND)算法、前馈神经网络(FNNs)、递归神经网络(RNNs)和强化学习(RL)四个方面介绍了基于神经网络的机器人学习与控制的研究现状,回顾了近30年来面向机器人学习与控制的智能算法和相关应用技术。最后展望了该领域存在的问题和发展趋势,以期促进机器人学习与控制理论的推广及应用场景的拓展。     

绳驱柔性机械臂建模与控制方法研究现状

绳驱柔性机械臂具有高形变、质量小、能耗低等优点,伴随机器人应用的发展,针对绳驱软柔性机械臂的精准建模与有效控制成为国内外学者的重点研究方向。本文综述了绳驱柔性机械臂建模与控制方法,从建模方法上分析其运动学、动力学及静力学建模,并分别从基于模型与无模型两方面对控制方法进行归纳总结。其中,基于模型的控制方法分为运动学与动力学建模两类,而无模型控制方法包括模糊控制、神经网络控制、自适应控制与滑模控制等。最后,对绳驱柔性机械臂建模与运动控制未来的研究方向进行展望。     

基于超声测距的工业机器人避障控制系统设计

工业机器人对于自身与障碍物之间的距离测量不准确,无法根据二者距离判断行驶路径,导致避障效果较差。为此基于超声测距技术设计了一种新的工业机器人避障控制系统,从硬件和软件两方面对避障效果进行优化设计。将具有脉冲信号的超声换能器安装在单片机的操作模块中,增加MOS功率器件作为超声换能器的驱动元件,应用EA1、EA2和EA3三种型号的误差放大器,将回波信号稳定放大到电路中,利用运算放大器和RC网络电路实现滤波放大,利用信号检测电路实现检测。利用超声波传感器精准测量出自己与障碍物之间的距离,通过建立模糊数据库、定位漫反射信息、提取不同方向的测距信息实现工业机器人避障控制。实验结果表明,设计的基于超声测距的工业机器人避障控制系统能够准确测量出与障碍物之间的距离,避障控制准确率平均值达97.4%,能够实现工业机器人避障防碰撞操作。     

高压带电作业双臂机器人系统设计

摘要：传统带电作业采用人工方式,但高空、高压危险作业环境与高劳动强度对作业人员人身安全构成一定威胁。针对10KV配电网带电作业的实际需求,采用12米高液压升降平台和两台协作型六轴机械臂,设计开发了双臂六轴机器人系统。采用ARM嵌入式处理器,设计开发了双臂机器人控制器硬件和软件,根据实际作业应用需求,给出了机械臂运动路径规划方法,通过WiFi无线通讯方式和SOCKET编程实现了对双臂机器人的现场操作控制,采用LoRa无线通讯网络,设计开发了LoRa主站模块和LoRa专用工具模块,采用LoRa定点扫描通讯方式,实现了各工具模块和机器人控制器的相互通讯。在某培训实验基地10KV配电线路上,对带电作业机器人系统进行了现场实验,验证了剥皮、接引流线等各项设计功能,机器人从接收到剥皮指令开始到剥皮作业完成,整个过程用时3分20秒;完成接引流线作业全程用时2分50秒。     

苹果采摘机器人监测系统和表面缺陷检测方法研究

针对目前苹果采摘作业多以人工采摘为主,且机械化采摘质量和效率不高等问题,提出一种苹果采摘机器人监测系统。监测系统通过种植园环境、机器人运行状态、机器人作业质量以及后台监控系统四个模块,完成从采收前环境监测到采收后质量监测的全程监控。同时,为监测采摘后苹果的质量问题,提出了一种基于Mo-M2Det的苹果表面缺陷检测方法。以减少参数量和计算量为目的,改进M2Det目标检测网络,实现轻量化和高精度检测。实验结果表明,改进的M2Det目标检测网络检测准确率达到了98.45%,且模型参数量减少了56.3%。在实际应用中,改进的轻量化网络模型部署在检测平台上具有较好的检测效果。     

基于参数联合优化VMD-SVM的工业机器人旋转部件故障诊断方法

针对因工业机器人旋转部件故障诊断模型最优参数难以自适应确定导致故障识别率低的问题,提出了一种参数联合优化的VMD-SVM的工业机器人旋转部件故障诊断方法;提出了一种基于遗传变异的改进灰狼算法,该算法采用Logistic混沌映射进行种群初始化,将非线性因子引入位置更新公式,并利用遗传变异策略解决算法陷入局部最优时的停滞现象;基于该算法对VMD和SVM进行参数联合优化;利用参数优化的VMD对故障信号进行分解,对所得的本征模态函数计算改进样本熵以构成特征向量,再输入至参数优化的SVM完成工业机器人旋转部件的故障诊断;仿真和实验结果表明,本文方法能够准确地进行故障诊断,在信号无噪和含噪的条件下准确率最高均达100%,较EMD、LMD、DTCWT、VMD等四种方法具有更优的指标。     

一种水下足式机器人的设计方案研究

海洋蕴含着丰富的自然资源,对海洋资源的合理开发与运用可以极大的缓解能源短缺问题,但由于海洋的复杂环境所带来的资源开发难度也不容忽略;针对这系列问题,对一种新型水下航行器进行研究,开展了水下足式机器人的总体设计分析,并通过三维建模对机器人进行结构设计;利用ANSYS对机器人关键运动部件进行应力分析,对机器人的设计进行完善;利用FLUENT软件进行流体模拟仿真,计算得到机器人腿部在水下运动时的受力特性;使用Adams软件对机器人的运动进行动力学仿真,计算机器人腿部扭矩输出特性;结合仿真结果对机器人的硬件系统进行选型,完成水下足式机器人的总体设计。     

基于光电成像技术的运动员垂直弹跳高度测试

针对运动员弹跳过程持续时间短,弹跳位置相对不固定,弹跳高度测试操作复杂的问题,提出一种基于线阵光电成像技术的运动员垂直弹跳高度测试方法;首先构建大视场垂直弹跳高度测试系统,线阵CCD相机进行实时获取,得到目标弹跳轨迹图像;然后对目标弹跳轨迹图像进行图像分析和处理,高精度提取弹跳特征点,从而获得运动员垂直弹跳的运动时间;最后依据运动学公式,实现运动员垂直弹跳高度的准确测试;进行多组实验并分析实验数据,结果表明在1500mm的弹跳测试范围内,实验相对误差范围在3%以内,证明了该方法的可行性。     

模块化可重构机器人动力学研究进展

模块化可重构机器人由于其构型多变,运动形式丰富等特点,可以在非结构化环境或未知环境中执行任务,在最近几年迅速成为机器人研究领域的前沿和热点. 模块化可重构机器人在军事、医疗、教育等众多工程领域具有广泛的应用前景,其典型代表包括仿生多足模块化机器人、模块化可重构机械臂、晶格式模块化机器人等. 模块化可重构机器人丰富的构型设计、多样的连接特征、不断拓展的应用范围,给动力学建模与控制带来了很多挑战和机遇. 本文首先阐述了模块化可重构机器人的研究背景和意义,并概述了其构型分类与设计、构型描述与运动学建模方法.随后,本文系统回顾了模块化可重构机器人动力学研究中相关问题的最新进展,包括：(1)系统整体动力学建模;(2)结合面以及对接机构动力学建模;(3)基于动力学模型的控制方法. 本文最后提出了模块化可重构机器人动力学研究中若干值得关注的问题.