机器人双臂建模与击掌碰撞虚拟样机仿真

碰撞是仿人机器人研究的难点.今设计了5自由度仿人机器人上肢体,并且基于雅克比矩阵建立了速度运动学模型;基于拉格朗日能量函数法,建立了动力学模型;采用广义非线性等效弹簧阻尼模型,建立了碰撞动力学模型.参照人体特性,搭建了ADAMS虚拟样机仿真平台,进行了上肢体击掌动作仿真实验,开展了不同刚度系数值下的手部接触碰撞仿真.实验曲线表明动作仿人,角速度曲线满足正弦曲线形态;碰撞中,肘关节所受力矩最大;缓冲后,腕关节所受力矩大于肘关节.证明碰撞仿真平台有效,碰撞时应采用较小的仿真步长.     

机器人仿生膝关节的计算力矩加比例微分反馈控制

磁流变阻尼器控制的四连杆关节瞬时转动中心是变化的,仿生特性好,但机构模型复杂,模拟人腿关节运动时变轨迹跟踪较为困难.基于此,提出行走机器人四连杆仿生膝关节机构,建立虚拟样机、机构动力学简化模型和磁流变阻尼器Bingham模型.基于瞬时转动中心和简化的关节几何中心,引入大小腿长度变化以减少模型误差.设计计算力矩加比例微分反馈控制算法来控制关节摆动.采用Lyapunov方法,分析在模型存在误差情况下,控制算法的收敛性和跟踪误差大小.在虚拟样机上对阻尼力和关节摆动运动进行仿真,在样机上对控制算法进行验证.试验结果表明,引入瞬时中心和几何中心,可降低模型误差,控制算法轨迹跟踪精度能满足行走机器人行走要求.     

自主湖水环境监测船的运动控制系统设计

设计自主湖水环境监测船的运动控制系统,包括由GPS和电子罗盘构成的导航系统、超声传感器避障系统、太阳能和蓄电池配合的自主能源供给系统。采用超声、红外传感器和机械卡环设计自动泊位装置。基于坐标系变换,建立自主船的运动学模型。针对双电机的转速控制,设计实现三层递阶控制器及滑膜变结构转速控制算法。实验结果表明,滑膜控制能较好地排除水流速度的突变干扰,差动转向平稳,自主船可实现自动泊位和能源自给,运动控制系统稳定,速度响应小于4 s,大角度转向响应小于13 s。     

智能假肢感知和约束变增益迭代学习控制

针对膝关节输入力矩为受限的阻尼力矩,步态跟随控制缺乏在线调节问题,提出用离线和在线集成的变增益一阶D型闭环迭代学习方法进行步态跟随控制。建立系统动力学模型,给出基于有限状态机的步态感知和人腿摆动相步速间接感知方法,减小跟随滞后。设计在线变步长指数增益调节算子,并针对输入力矩受限,设计离线的带惩罚因子的指数增益调节算子。利用谱半径约束条件,分析算法的收敛性。在真人比例虚拟样机模型上进行控制仿真实验,给出了固定增益和变增益调节下轨迹跟踪曲线。结果证明,提出的增益调节算子可保证输入在有效范围内,并可提高跟踪速度。     

小波包能熵谱和证据融合推理的电梯急停诊断

采用加速度时域信号的峭度系数和小波包变换后的频域信号能熵谱定义特征向量,获得证据融合法推理证据;利用测试样本统计得到特征值区间数;基于待测样本特征值与区间数之间的距离设计相似度,并归一化得到证据的基本概率分配函数;而后对证据进行时空融合得到证据融合合成规则,并采用可信度分配函数进行证据融合推理诊断;最后开展电梯实测实验,利用3层sym8小波包变换和9个证据对急停进行诊断。实验表明,该方法电梯急停故障诊断的准确率大于98%。     

气动肌肉关节的神经元PID轨迹跟踪控制

气动肌肉关节具有柔顺性,使角度跟踪控制困难;通过建立气动肌肉关节静态平衡方程,分析了气压与摆角间非线性关系。为克服单神经元PID控制算法收敛速度慢、精度低的缺点,基于Hebb学习规则,从反馈周期、比例增益系数和衰减因子三方面改进算法;搭建了实物平台,通过实验和对比分析可得:(1)适当减小闭环反馈周期,可提高跟踪精度,但闭环反馈周期太小会引起震荡;(2)将比例增益系数定义为误差的连续有界Sigmoid函数,可增强算法的自适应能力,提高跟踪精度;(3)增加衰减因子,模拟人的遗忘学习机制,可提高权值的收敛速度。     

柔性仿人机械臂设计与动力学仿真

为优化仿人机器人手臂设计,基于Jourdain变分建立了刚柔耦合动力学模型;通过假设模态法对动力学方程进行解耦;编写了自适应变步长求解算法;在ADAMS虚拟样机和MATLAB上对水平面内的柔性手臂运动进行了仿真,人体手臂的运动仿真在虚拟样机进行．以人体手臂运动为参考,对比分析了变截面和等截面手臂的柔性变形,比较6种不同材质手臂运动中的末端横向变形量．仿真结果表明：等截面的仿人手臂运动可以近似等效为人体手臂的运动;柔性仿人手臂末端轴向变形量远小于横向变形量,对要求不高场合可以适当忽略柔性手臂的轴向变形;ABS材质的仿人机器人手臂柔性和人体手臂较为接近;改变ABS材质手臂的截面高度,可使得仿人手臂末端柔性和人体手臂一致,且振动主频和人体手臂固有频率不同．     

机器人视觉Kalman和FIR滤波稳像算法设计与比较

稳像是提高基于视觉的移动机器人作业精度的关键。论文建立了完整的稳像算法流程,包含图像运动学模型、KLT特征提取、SAD特征匹配和滤波算法;设计了运动参数的Kalman和FIR滤波算法;并利用MATLAB实现了运动参数的Kalman和FIR滤波器;仿真验证和对比分析了Kalman和FIR滤波器对运动参数的去抖效果。结果表明,机器人视觉稳像中,Kalman滤波效果优于FIR滤波。用VC++和OpenCV编程实现了基于Kalman滤波的机器人视觉稳像软件,在双机器人移动平台上开展了实验,稳像计算时间小于视频采样时间,系统满足机器人对接作业实时性和精度要求。     

智能写字机器人机构与递阶控制系统设计

设计了6自由度转动关节机器人机构.基于坐标变换,建立运动学模型.三级递阶控制的组织级采用PC机.利用视觉获取字符图像,通过网格化得到字符点阵.通过计算脊信息,得到笔画.利用笔画中心点的聚类分析确定书写顺序.协调级采用MSP430单片机实现通讯和多舵机协调运动.执行级基于舵机实现关节的位置闭环控制.在自主开发的样机上,开展了写字实验,验证了设计的有效性.     

双足机器人四连杆仿生膝关节的研究

机器人关节通常采用二连杆单轴关节，仿生特性不强。结合生物医学人体关节研究成果，研究了一种四连杆封闭链仿生关节；给出了一种由四连杆机构组成、智能MR阻尼器控制的多轴仿生膝关节机构；并与人腿膝关节对比分析了四连杆膝关节的仿生特点；通过多变量优化设计方法求解膝关节机构和阻尼器安装位置参数；并建立了仿生膝关节的虚拟样机，进行仿真，结果表明四连杆关节有好的仿生特性。