双足机器人五质心模型的预测控制实现方法

为提高双足机器人的步行性能，提出了基于五质心模型的预测控制实现方法。该方法按照机器人的结构，将机器人质量分配在躯干、双臂、双腿中的五个质心，并推导出基于机器人腰部的零力矩点变换公式。应用模型预测控制方法，控制机器人在线跟踪优化的行走轨迹。为验证算法正确性，进行了3D动态仿真实验和现实环境中步行实验。实验结果与基于单质心模型和三质心模型的模型预测控制算法对比，证明这里算法具有更高的步行轨迹跟踪精度。     

智能化推动餐饮业发展

近年,广东省广州市不少餐饮企业开始尝试将人工智能等新兴技术应用于传统餐饮业场景,科技智慧餐饮进入风口期。餐饮服务机器人甚至成为头部餐饮企业发展的“标配”。在特殊时期,机器人提供了“无接触服务”,更有利于疫情防控。业内人士认为,机器人和餐饮业有机结合,餐饮行业实现智慧化,或将成为未来行业发展的趋势。     

基于ROS的爬壁机器人控制系统设计

大型压力容器探伤作业中,存在效率低、危险性高、成本高等问题,为提高自动化和智能检测水平,研制出一款爬壁机器人进行探伤检测.该爬壁机器人基于机器人操作系统(ROS)进行系统软件开发,以开源硬件Beagle Bone Black为核心搭建硬件平台,采用永磁吸附式移动平台搭载探伤检测仪器方式,对工件进行无损探伤检测作业.现场试验结果表明,爬壁探伤机器人可以替代人工进行探伤作业,控制系统性能良好、稳定,能够实现对机器人的精准控制,有效探伤速度可达40 mm/s,兼具有人机界面友好、智能化水平高、易于扩展等特点,极大地提高了作业效率,并降低了作业风险.     

21世纪初中山市工业空间布局发展变动探析

以中山市各镇区为研究对象,选取2002,2007,2012,2017年各县市共14项指标进行处理与分析,通过SPSS软件对数据进行主成分分析和层次聚类分析.分析结果表明,全市工业空间重心由带状分布逐渐演变为多中心式分布格局,整个工业空间被分割成不同组团;各镇区工业空间发展态势分级化严重,石岐区、小榄镇、东区始终位列前三,后几位镇区工业发展较薄弱.     

基于工业机器人的涡旋压缩机智能生产线的设计

为提高涡旋压缩机的生产效率和生产精度,设计了一种融合2台工业机器人、3台数控机床的智能生产线.首先,构建了包含数控机床、工业机器人、PLC、工业视觉等设备的智能生产线硬件系统;然后,提出了PLC控制工业机器人实现高效作业的优化方法;最后,设计了两套工业机器人多功能末端工具,并对工业机器人进行示教与编程,实现动涡旋和静涡旋生产作业.实验表明,该系统平均每170 s可生产2个动涡旋和2个静涡旋,质量检测正确率高,生产效率高,符合实际生产应用.     

基于机器人协同的复杂轴类零件多参数精密智能检测系统

针对机械行业实现"无人化生产线"的迫切需求,研发一种在生产现场使用的基于机器人协同的复杂轴类零件多参数精密智能检测系统.综合机器视觉、精密传感检测、伺服控制、网络测控等先进科技,研发了复杂精密阶梯轴类零件的直径及其跳动、阶梯长度、中心孔直径等参数的智能检测技术和成套装备;研发了检测系统与数控设备及机械手协同检测技术,实现轴类零件无人化生产;研发了嵌入式在线SPC(统计过程控制)技术,实现轴类零件生产质量监控和预警.应用结果表明,复杂轴类零件多参数精密智能检测系统以及该检测系统与多台数控设备及机械手构建的协同联动检测网络,实现了加工工件在线闭环的"无人生产线",通过在生产链中引入轴类智能检测系统与数控车床的方式,使数控车床生产工件实现形位参数自动检测、工件参数和加工路径的自修正、自动装卸等功能,测量准确、速度快、效率高.该技术可以拓展运用在多种不同类型工件的生产上,通用性好.     

管桁架焊缝质量检测机器人结构与越障稳定性研究

管桁架焊缝质量检测机器人是一种在高空管桁架上采集焊缝信息,并对焊缝质量进行适时检测的机器人,它的越障稳定性是其安全可靠工作的关键.设计了一款能在管桁架上行走、越障,且适应管径变化的机器人系统;分别对沿竖直钢管爬升、周向旋转和越障状态下的驱动轮进行受力分析,初选了关键动作驱动电机参数;利用ADAMS平台进行翻转机构的运动学仿真,发现翻转角速度可影响机器人的工作效率和稳定性,以工作损失效能最小为目标优化翻转角速度,通过数据拟合和多次迭代求得最优翻转角速度;开展了样机稳定性试验,以测量不同翻转角速度下机器人的滑移量.分析和试验结果表明:翻转角速度为0.445 rad/s时,工作损失效能最小,且越障稳定性好;翻转角速度达0.785 rad/s时,出现滑落现象;样机稳定性试验与运动学仿真结果一致.     

基于双LSTM融合的类人机器人实时表情再现方法

为提高机器人表情再现的时空相似度和运动平滑度,结合序列到序列的深度学习模型,提出一种基于双LSTM(长短期记忆)融合的类人机器人实时表情再现方法.在离线机械建模阶段,首先构建逆向机械模型以实现面部特征序列到电机控制序列的逆向映射,并进一步提出运动趋势模型以规整电机连续运动的平滑度;然后,引入加权目标函数以实现两模型的融合和参数优化.在在线表情迁移阶段,以表演者面部特征序列作为融合模型的输入,并在最优参数下完成表演者面部特征序列到机器人控制序列的端-端翻译,从而达到机器人表情的帧-帧再现.实验结果表明:融合模型的电机控制偏差不超过8%,且表情再现的时空相似度和运动平滑度大于85%.与相关方法相比,提出的方法在控制偏差、时空相似度和运动平滑度方面均有较大提升.