基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化。改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计。根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型。在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿。规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果。     

基于PLC技术的焊接机器人主从协调运动控制系统研究

焊接机器人运动控制系统的控制功能直接决定了焊接工作质量,利用PLC技术优化设计焊接机器人主从协调运动控制系统。在系统硬件设计方面,装设位置、速度、旋转电弧等传感器设备,利用传感数据检测焊接机器人实时位姿。在考虑焊接机器人组成结构、工作原理以及动力驱动方式的情况下,构建焊接机器人的数学模型。结合当前位姿和控制目标之间的位置关系,规划焊接机器人主从协调运动轨迹,在约束条件的作用下,利用PLC控制器生成控制指令,作用在改装的焊接机器人驱动器上,实现系统的焊接机器人主从协调运动控制功能。通过系统测试实验得出结论：与传统控制系统相比,优化设计系统的速度控制误差、姿态角控制误差分别降低了0.075mm/s和0.38°,在优化系统控制下,主从焊接机器人的运动轨迹与规划轨迹之间无明显差异。     

钢结构建筑探伤机器人刚柔耦合空间位姿解析与实验研究

针对传统钢结构建筑健康监测中存在检测盲区和检测不全面的问题,研究了磁吸附式刚柔耦合柔性探伤机器人并对其控制系统进行了改进．建立了柔性机器人前、后车体位移和姿态运动学数学模型与机器人刚柔耦合结构位姿解算方程,通过惯性测量单元和编码器获取柔性探伤机器人前、后车体实时动态位姿参数,分别采用显性互补滤波器和扩展卡尔曼滤波器解算前、后车体在不同工况中的静态、动态姿态,利用航迹推算算法确定机器人的位置,通过数据融合得到柔性机器人刚柔耦合结构的空间位姿．实验结果表明,扩展卡尔曼滤波算法的动态跟踪性能更好,可为柔性探伤机器人在复杂建筑结构越障运动中提供精确的空间位姿参数．     

基于大数据聚类的工业遥操作机器人位姿定位控制系统设计

针对工业遥操作机器人位姿定位过程中难以同步控制位置和姿态角,导致位姿定位准确性较差的问题,利用大数据聚类技术,从硬件和软件两个方面优化设计工业遥操作机器人位姿定位控制系统。通过位姿传感器的改装,保证传感器设备能够同时测量机器人位置与姿态,改装定位控制器和驱动器。在系统硬件的支持下,考虑机器人组成结构、运动原理和动力学理论,构建机器人数学模型,在该模型下模拟机器人遥操作过程,确定机器人位姿的定位控制目标。实时采集机器人位姿数据,利用大数据聚类技术计算定位控制量,在控制器的约束下,实现系统的位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合多种类型的运动情况,在优化设计系统的控制下,机器人的位置误差平均值为4.5mm,姿态角控制误差为0.04°。     

基于FA-A*优化算法的实验样品配送机器人控制系统设计

为保证配送机器人能够安全稳定的将实验样品送达至指定位置,利用FA-A*优化算法,从硬件和软件两个方面优化设计实验样品配送机器人控制系统。改装配送机器人位姿传感器、数据处理器、电机驱动器和控制器等设备元件,调整系统电路的连接方式,完成硬件系统的优化。采用栅格法搭建配送机器人移动环境模型,通过图像采集、特征提取与特征匹配等环节,识别实验样品配送对象的具体位置。以实验样品当前位置为起点、配送终端位置为终点,利用FA-A*优化算法规划机器人配送路径,结合机器人实时位姿的跟踪结果,计算机器人控制量,最终从位置/速度、平衡、自主搭乘电梯等方面,实现配送机器人的控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合静态障碍物和动态障碍物两个实验场景,与传统控制相比,在优化设计系统控制下,配送机器人的位置和速度控制误差分别降低约14m和0.38m/s。     

基于视觉-IMU传感器融合SALM研究

为了验证提出的多传感器融合在工程应用中的有效性，针对视觉运动产生的失真情况，提出一种视觉-IMU传感器融合SALM的研究，并且设计了多传感器融合SLAM系统，将相机与IMU进行联合标定、采用图优化的融合方法在空间和时间上得到数据上的对齐。通过ROS系统自带的GAZEBO进行实时仿真，建立机器人小车模型在仿真的空间中运动，再通过APE绝对位姿误差计算并对比，得出了视觉-IMU融合的绝对位姿误差要比未融合情况下的误差小，优化之后的精度相比未融合的精度要高。因此利用该方法设计的融合系统较为合理。     

基于智能优化算法的欠驱动机械臂位姿控制

针对中间关节为欠驱动的平面机械臂系统,提出一种基于轨迹规划和跟踪控制的位姿控制策略,实现了系统位姿控制目标。根据系统控制目标,针对驱动连杆设计了一条连续的运动轨迹。其中,为了实现驱动连杆的控制目标,根据驱动连杆的初始和目标角度设计第一部分的运动轨迹;为了同时实现欠驱动连杆的控制目标,设计第二部分带有可调参数的轨迹。同时,通过差分进化算法对轨迹参数进行优化。并设计滑模变结构控制器使驱动连杆跟踪设计的运动轨迹达到目标状态。最后,仿真结果验证了该策略的有效性。     

一种基于传感信息的机器人在线路径规划方法

针对非结构化环境下的多关节机器人实时避障问题,提出一种基于传感信息的机器人在线路径规划方法.由红外线传感器提供机器人手臂周围环境信息,通过计算C-空间内一些方向上的C-空间障碍距离,分阶段控制位姿点到达目标.避免了建立整个位姿点附近的C-空间,适合机器人在未知环境下的实时避障要求.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法

仿生机器人在定姿过程中受到空间扰动因素的影响容易产生控制误差,需要对机器人进行精确标定,提高仿生机器人的定位控制精度,因此提出一种基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法。利用光学CCD双目视觉动态跟踪系统进行仿生机器人的末端位姿参量测量,建立被控对象的运动学模型;以机器人的转动关节的6自由度参量为控制约束参量,建立机器人的分层子维空间运动规划模型;采用双目视觉跟踪方法实现仿生机器人的位姿自适应修正,实现鲁棒性控制。仿真结果表明,采用该方法进行仿生机器人控制的姿态定位时对机器人末端位姿参量的拟合误差较低,动态跟踪性能较好。     

水冷壁爬壁机器人路径跟踪研究

摘要：准确的直线运动是水冷壁爬壁机器人完成磨损检测工作的前提,为了保证其做直线运动,设计了一种水冷壁爬壁机器人路径跟踪控制律。本文通过建立爬壁机器人的运动学模型,用摄像机采集水冷壁图像,对图像处理并提取直线路径,实现对其位姿的反馈,再根据Backstepping跟踪算法设计路径跟踪控制律对机器人位姿进行控制,同时采用Lyapunov稳定理论对控制律的收敛性进行验证,最后通过MATLAB软件进行仿真实验,仿真结果验证了控制律的有效性。     

自主柔性变形蛇形机器人控制系统设计

针对搜救机器人对多信息获取与处理、远程监控与运动控制的实时高性能需求,设计了以ARM微处理器STM32为核心、多传感器融合的自主柔性变形蛇形机器人控制系统,实现了机器人的远程监控与运动控制、多传感器环境信息采集等功能。整个控制系统具有良好的扩展性、硬件可裁剪性。通过模拟灾难废墟场景实验,结果表明：蛇形机器人控制系统可实现多信息的实时准确无线通信,在不同的环境中,具有良好的多步态运动稳定性和自主移动性能。     

Master-followed Multiple Robots Cooperation SLAM Adapted to Search and Rescue Environment

The master-followed multiple robots interactive cooperation simultaneous localization and mapping (SLAM) schemes were designed in this paper, which adapts to search and rescue (SAR) cluttered environments. In our multi-robots SLAM, the proposed algorithm estimates each of multiple robots’ current local sub-map, in this occasion, a particle represents each of moving multi-robots, and simultaneously, also represents the pose of a motion robot. The trajectory of the robot’s movement generated a local sub-map; the sub-maps can be looked on as the particles. Each robot efficiently forms a local sub-map; the global map integrates over these local sub-maps; identifying SAR objects of interest, in which, each of multi-robots acts as local-level features collector. Once the object of interest (OOI) is detected, the location in the global map could be determined by the SLAM. The designed multi-robot SLAM architecture consists of PC remote control center, a master robot, and multi-followed robots. Through mobileRobot platform, the master robot controls multi-robots team, the multiple robots exchange information with each other, and then performs SLAM tasks; the PC remote control center can monitor multi-robot SLAM process and provide directly control for multi-robots, which guarantee robots conducting safety in harsh SAR environments. This SLAM method has significantly improved the objects identification, area coverage rate and loop-closure, and the corresponding simulations and experiments validate the significant effects.     

轮式机器人滑模轨迹跟踪控制器设计

轮式机器人是一个典型的非完整性系统。由于非线性和非完整特性,很难为移动机器人系统的轨迹跟踪建立一个合适的模型。介绍了一种轮式机器人滑模轨迹跟踪控制方法。滑模控制是一个鲁棒的控制方法,能渐近的按一条所期望的轨迹稳定移动机器人。以之为基础,描述了轮式机器人的动力学模型并在二维坐标下建立了运动学方程,根据运动学方程设计滑模控制器,该控制器使得机器人的位置误差收敛到零。     

基于RBF神经网络的多关节机器人固定时间滑模控制

针对具有典型非线性特性的多关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法.首先,基于凯恩方法建立包括系统模型不确定性以及外部干扰在内的多关节机器人动力学模型;然后,根据机器人动力学模型设计一种固定时间收敛的滑模控制器, RBF神经网络用来逼近系统模型中的不确定性项,并利用Lyapunov理论证明该系统跟踪误差能在固定时间内收敛;最后,对特定型号的多关节机器人虚拟样机进行仿真分析,结果表明:与基于RBF神经网络的有限时间滑模控制器相比,所提出控制器具有良好的跟踪性能且能保证系统状态在固定时间内收敛.     

基于GIS的工程测绘机器人自动定位系统设计

根据传统定位系统在传递信息时采用惯性传感器,导致调试结果误差大的问题,设计了基于GIS的工程测绘机器人自动定位系统。根据工程测绘机器人自动定位系统总体结构,将系统分为硬件系统和软件系统两部分。通过s2c2440微处理器向ONPYHON480图像传感器中发送采集图像信号,经过135mm/F2.8全面幅远摄定焦光学镜头将图像信号转换为电子信号,通过直接内存存取系统传送到存储单元之中。设计电源电路为工程测绘机器人自动定位系统提供设备电力供应,避免电源本身所产生杂波对系统产生干扰。选择PDU模式收发短信息,利用GIS技术开发电子地图,实现工程测绘机器人自动定位。调试结果表明,该系统具有定位结果误差小的特点,静态测试点定位误差在3mm以内,动态测试点定位误差在6mm以内,辅助提升系统自动化程度。     

基于卫星定位和惯导融合的模拟测绘系统设计

设计了一种基于北斗/GPS卫星定位和惯导融合的模拟测绘系统,用以对现有测绘方式进行补充。系统以履带车为信息采集移动平台,以STM32F103单片机为信息采集控制中心,用树莓派对测绘现场进行实时视频采集,以九轴MPU融合北斗/GPS双精度定位算法实现对采集点的精确定位,通过树莓派自带的WiFi和4G路由器实现数据上传服务器,通过地面站对履带车进行实时远程手动控制和自主路径规划。测试表明系统通过北斗/GPS卫星定位和惯导融合能满足一定的测绘需要,能对所测地面地形建立数字高程模型(digital elevation model)。     

Fuzzy target tracking control of autonomous mobile robots by using infrared sensors

The theme of this paper is to design a real-time fuzzy target tracking control scheme for autonomous mobile robots by using infrared sensors. At first two mobile robots are setup in the target tracking problem, where one is the target mobile robot with infrared transmitters and the other one is the tracker mobile robot with infrared receivers and reflective sensors. The former is designed to drive in a specific trajectory. The latter is designed to track the target mobile robot. Then we address the design of the fuzzy target tracking control unit, which consists of a behavior network and a gate network. The behavior network possesses the fuzzy wall following control (FWFC) mode, fuzzy target tracking control (FTTC) mode, and two fixed control modes to deal with different situations in real applications. Both the FWFC and FTTC are realized by the fuzzy sliding-mode control scheme. A gate network is used to address the fusion of measurements of two infrared sensors and is developed to recognize which situation is belonged to and which action should be executed. Moreover, the target tracking control with obstacle avoidance is also investigated in this paper. Both computer simulations and real-time implementation experiments of autonomous target tracking control demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed control schemes.     

基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统设计

为了保证机器人能够在保持稳定的情况下,按照规划轨迹执行工作任务,从硬件和软件两个方面,设计了基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统。装设机器人传感器与状态观测器,改装机器人鲁棒滑模跟踪控制器,完成系统硬件设计;综合机器人结构、运动机理和动力机制3个方面,构建机器人数学模型;根据状态数据采集结果与规划轨迹之间的偏差,计算机器人跟踪控制量;依据滑模运动与切换方程,利用Sigmoid函数生成机器人鲁棒滑模控制律,将生成控制指令作用在机器人执行元件上,实现系统的鲁棒滑模跟踪控制功能;在系统测试与分析中,所设计控制系统的平均位置跟踪控制误差为0.93 mm,与设定轨迹目标基本重合,机器人姿态角跟踪控制误差为0.06 mm,具有较好的鲁棒滑模跟踪控制效果,能够有效提高机器人鲁棒滑模跟踪控制精度。     

动态滑模控制及其在移动机器人输出跟踪中的应用

针对轮式移动机器人的输出跟踪问题,提出一种动态滑模控制方法,首先给出机器人的动力学简化模型,然后将其分解成两个低阶子系统,并给出其输出跟踪的动态滑模控制器设计方法,仿真试验表明该方法能明显地削弱滑模控制系统的抖振。