基于软体机器人冗余自由度的实时避障位置控制

研究了如何利用软体机器人空间运动的冗余性,解决控制末端位置时环境中存在障碍物的问题.首先建立了软体机器人的运动学分段常曲率模型,设计了实现实时避障和末端位置控制双重任务的控制算法.算法中在障碍区周围划分警戒区,基于机械臂上标记点的位置反馈,分别给出末端无碰撞风险时的运动策略,以及当末端和中间点进入警戒区时的运动策略,并利用雅可比矩阵的广义逆求出应施加的控制变量.利用李亚普诺夫定理证明了逆雅可比法控制的稳定性.最后,在2维空间进行了实验,结果显示末端可以到达目标点,并且末端与机械臂体能够避开障碍物,验证了避障算法的有效性和位置控制的稳定性.     

未知环境下的机器人视觉/力觉混合控制

在实际的接触型作业任务中,需要在控制位置的同时控制末端执行器与环境之间的接触力.针对这一问题,通过力反馈信息对未知环境中的法线方向进行估计,并采用最小二乘方法估计图像雅可比矩阵.提出一种基于视觉/力觉的混合控制算法,给出了视觉/力觉混合控制的约束条件,对视觉采用变结构控制器,力控制采用PI控制器.实验结果表明,该策略具有较高的力控制精度和曲线跟踪能力.     

基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制

针对未知相机标定及目标3D几何模型,研究机器人无模型视觉伺服定位方法.引入状态空间,建立机器人“视觉空间-运动空间”雅可比非线性映射的状态方程和观测方程,提出神经网络联合卡尔曼滤波雅可比预测算法,网络在线动态补偿系统近似误差与参数估计误差,实现最小均方差条件下的雅可比预测;以李雅普诺夫稳定性准则构建雅可比预测的无模型图像视觉伺服控制方案,避免了相机标定和目标建模.“眼在手”六自由度机器人定位比较实验表明,图像空间特征轨迹平滑稳定在相机视场中,笛卡尔空间机器人末端运动平稳,无震荡回退,定位精度在10个像素范围内.     

平行导路6-PSS并联机构运动学研究

文中提出了一种新型平行导路6-PSS结构并联机器人,介绍了这种机构的特点并对其运动学相关算法进行了深入研究,其中包括运动学反解、雅可比矩阵以及正解的求解方法,同时还与6-SPS结构并联机器人运动学相关的算法进行了比较.由于文中采用构造法计算雅可比矩阵,避免了以往对反解方程直接求导的计算方式,从而使雅可比矩阵的计算大为简化,而且也减少了正解的计算量、精度得到提高.实验结果证明,这些算法正确、实用.     

基于样条函数的机器人轨迹规划方法

在机器人控制中,常常需要控制机器人末端准确地从空间一点移动到另外一点,而机器人轨迹规划算法在很大程度上影响了控制的稳定性和鲁棒性.对没有特殊中间路径要求的机器人控制而言,在关节坐标空间进行轨迹规划不但计算量小,而且可以避免由于雅可比矩阵奇异引起的速度失控.本文采用样条函数规划算法设计了机器人关节坐标空间的轨迹函数,通过对两种算法的比较证明,样条函数能更好地生成具有稳定性和鲁棒性的空间轨迹,这个空间轨迹不但可以避免机器人在起动和停止时由于速度、加速度引起的抖动,而且可以满足机器人快速运动的需要.最后,本文基于HIT-1手单手指模型建立了PID控制模型,并利用Simulink工具仿真对两种轨迹规划算法进行了比较.     

一类非线性方程组奇异解的计算方法及其应用

针对一类特殊的非线性方程组雅克比矩阵奇异的问题,提出了一种基于对偶空间的牛顿迭代方法。给出了一个显式的计算对偶空间的公式,在此基础上利用对偶空间作用于原方程组构造新的方程,使扩充后的方程组在近似值点的雅可比矩阵满秩,从而恢复牛顿迭代算法的二次收敛性。实验结果表明,改进后的算法一般迭代3次计算精度就可以达到10^(-15)。所提算法丰富了代数几何中关于理想的对偶空间理论,也为工程应用中的数值计算提供了一种新方法。     

无标定图像视觉伺服控制方法研究

针对视觉伺服控制识别速度慢、精度低的问题，提出一种基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法的视觉伺服控制算法。该算法对机器人与图象复合雅可比矩阵建模得到初始的BP神经网络视觉伺服控制器，采用遗传算法对控制器的初始权重和阈值进行训练，得到混合优化的视觉控制模型。该算法可以有效地将遗传算法良好的全局搜索能力与BP神经网络的精确局部搜索功能相结合。实验结果表明，收敛速度加快的同时误差下降为原来的4.6%,为机器人控制提供了一种简单有效的方法。     

扭曲雅可比相交曲线上的斜-Frobenius映射

利用扭曲的雅可比相交曲线上的Frobenius自同态映射,构造在扭曲的雅可比相交曲线二次扭曲线上的一个斜-Frobenius映射,可用于制定扭曲的雅可比相交曲线的快速点乘算法,而不需要使用任何倍点。采用GLV方法加快扭曲的雅可比相交曲线上的点乘运算,给出斜的Frobenius映射的特征多项式。实例结果表明,该映射能够加速扭曲雅可比相交曲线上的标量乘运算。     

基于无极卡尔曼滤波算法的雅可比矩阵估计

在基于图像的机器人视觉伺服中,采用在线估计图像雅可比的方法,不需事先知道系统的精确模型,可以避免复杂的系统标定过程。为了有效改善图像雅可比矩阵的在线估计精度,进而提高机器人的跟踪精度,针对机器人跟踪运动目标的应用背景,提出了利用无极卡尔曼滤波算法在线估计总雅可比矩阵。在二自由度的机器人视觉伺服仿真平台上,分别用卡尔曼滤波器（KF）、粒子滤波器（PF）和无极卡尔曼滤波器（UKF）三种算法进行总雅可比矩阵的在线估计。实验结果证明,使用UKF算法的跟踪精度优于其他两种算法,时间耗费仅次于KF算法。     

机器人操作器的奇异性鲁棒逆

奇异性问题在用关节联接的机器人操作器的控制中是一个固有的问题.本文中.我们从考虑关节运动的精确性和可行性出发来确定操作器末端器所需运动时的关节运动.这种确定关节运动的方法称为具有奇异鲁棒逆的逆运动学解.之所以说它具有鲁棒性,是因为它在奇异点也能提供连续解.即使雅可比矩阵的逆或广义逆表示的道运动学解在奇异点或其周围不可行时,雅可比矩阵的奇异鲁棒逆也能为操作器末端器提供一个期望坐标轨迹的近似运动.对奇异鲁棒逆的特性与广义逆的特性进行了比较.并考虑了可行性的标量加权值.     

改进RRT-人工势场法的机械臂堆垛运动方法

快速拓展随机树算法(RRT)在机械臂路径规划中存在随机性强、搜索效率低、规划路径长等问题,不能在货柜堆垛场景中取得相对最优的光滑路径.对此,该文提出了一种改进RRT-人工势场法混合算法进行货柜堆垛机械臂运动规划.首先,对传统快速拓展随机树算法进行改进,在传统快速拓展随机树算法的全局搜索的基础上引入目标搜索,增强了随机树...     

基于带约束S型速度曲线的机械手笛卡尔空间轨迹规划

针对机械手在笛卡尔空间中轨迹规划问题，设计基于S型速度曲线的空间直线和空间圆弧插补算法。增加路径长度约束，将S型速度规划分为七段式、六段式、五段式和四段式4种类型；建立基于四元数的直线与圆弧运动的位姿模型，并采用弧长增量法插补技术实现轨迹规划。在六自由度机械手实时控制平台上进行了实验验证。结果表明:该算法可实现在路径长度约束下速度和加速度的自动调整；该算法可保证机械手末端加速度连续，有效减少冲击。     

基于改进双树RRT*算法的冗余机械臂末端路径规划

针对冗余机械臂的冗余特性与相关RRT*算法在规划机械臂末端路径的应用中存在的搜索效率较低、收敛性不稳定以及没有充分考虑到机械臂末端几何构型与自身运动特性对路径规划影响的问题,提出一种改进策略。首先,引入一种基于根尾节点连线夹角的采样点选择方式,并设置目标逼近区域。根据连续采样成功次数动态选择改进采样与随机采样。接着,将双树扩展策略与上述方法相结合。最后,将初始可行路径进行二次重连得到最终的优化路径。通过验证,改进双树RRT*方法能够有效地提升搜索效率、收敛性以及路径的优越性。虚拟碰撞体与胶囊碰撞体的引入也能较好地应对机械臂末端结构与运动特性带来的影响。使用Mujoco物理仿真引擎进行机械臂运动验证,证明该策略可以为冗余机械臂末端规划出一条较优的可行路径。     

基于PSO非均匀样条插值的混合结构柔性臂抑振轨迹规划

柔性臂广泛应用于核工业、建筑业、太空探索等领域,但由于自身刚度低、大挠度、低阻尼等特点,其末端易产生振动且难以在短时间内消除.对此,研究一种具有一个旋转关节和一个伸缩关节的混合结构柔性臂的抑振轨迹规划方法.通过对其结构分解和刚柔部分分解,建立动力学和运动学模型.为了提高算法效率,引入权重因子,构造映射函数,选取非均匀插值点,采用粒子群算法(PSO)优化插值点位置增量,利用3次样条插值拟合优化后的轨迹函数.最后,通过设计混合柔性臂的控制系统,验证所提出抑振轨迹规划方法的有效性.     

渐进式约束扩展的机械臂运动规划算法

为了保证冗余机械臂带约束运动规划时的路径连续性,针对目前的直接插值和连续插值方法潜在的约束失效和路径失效问题,提出渐进式约束扩展的快速搜索随机树算法（PCE-RRT）。该算法在进行搜索树扩展时引入了一种渐进式约束扩展方法,该方法使用带有最近点信息的逆运动学计算策略,可以在保证任务约束的情况下迭代缩短最近点和扩展点的距离,让每一次扩展都能够保证搜索树的约束性和连续性。PCE-RRT可以使最终生成的搜索树很好地贴合于约束流形子空间,且树上任意两个相连节点都能满足连续条件。通过仿真实验对算法进行验证,实验结果表明该算法能够为机械臂带约束运动规划问题提供同时满足约束性和连续性条件的路径解。     

Constrained motion planning for robot manipulators using local geometric information

This paper proposes a new motion planning algorithm for robot manipulator systems with path constraints. The constraint function of a manipulator determines the subspace of its joint space, and a proposed sampling-based algorithm can find a path that connects valid samples in the subspace. These valid samples can be obtained by projecting the samples onto the subspace defined by the constraint function. However, these iteratively generated samples easily fall into local optima, which degrades the search performance. The proposed algorithm uses the local geometric information and expands the search tree adaptively to avoid the local convergence problem. It increases the greediness of the search tree when it expands toward an unexplored area, which produces the benefit of reducing computational time. In order to demonstrate the performance of the algorithm, it is applied to two example problems: a maze problem using PUMA 560 under predefined constraints and a closed-chain problem using two Selective Compliance Assembly Robot Arms. The results are compared with those obtained with an existing algorithm to show the improvement in performance.     

DEM中基于遗传与蚁群的混合路径规划算法

现有启发式算法在DEM路径规划中因数据量巨大,效率较低。针对该问题,提出一种基于遗传和蚁群的混合路径规划算法。该算法在遗传过程中,通过在初始群体生成阶段构建选择因子,使得在节点搜索时更加倾向于终点方向,提高初始群体生成效率;对变异过程中变异节点的变异区间进行限制,避免产生路径断点;在蚁群寻优过程中,根据遗传过程产生的路径信息,采用自适应信息素初始化与更新策略,提高算法搜索效率。测试结果表明,混合算法能够在规则网格DEM数据下搜索出符合条件的路径,并具有较好的效率。     

基于改进RRT^(*)与行驶轨迹优化的智能汽车运动规划EI北大核心CSCD

针对传统快速扩展随机树算法(Rapidly-exploring random tree,RRT)搜索较慢、规划路径曲折、平顺性差等问题,提出了一种结合改进RRT^(*)与贝塞尔曲线控制点优化的智能车辆运动规划方法.该方法通过在给定概率分布下采样,结合基于方向相似性的多步扩展与路径简化,使用贝塞尔曲线拟合生成规划问题初始解,最后使用序列二次规划优化曲线控制点,从而在动态障碍物环境中生成兼具安全性与驾驶舒适性的车辆行驶轨迹.在仿真实验中将本文算法与常规RRT及曲线拟合方法进行了比较,结果显示本文算法在搜索速度、平顺性、安全性等方面有较大提升.     

改进的快速扩展随机树路径规划算法

针对快速扩展随机树(RRT)路径规划算法缺乏稳定性和偏离最优解的问题,提出了一基于RRT的偏向性路径搜索算法(m-RRT).m-RRT采用生成随机点向量组的形式对随机点选取策略进行了优化,改善快速扩展随机树的不确定性,减少不必要的扩展,而加快向目标位置搜索的速度,且得到的路径优于RRT算法的结果.通过其在二维平面路径规划和三维机械臂路径规划的测试,表明其具有一定的应用价值.     

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。