基于ROS六轴机械臂运动规划研究

使用机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）作为仿真平台,基于六自由度机械臂,对其工作效率及安全性的运动规划问题展开研究。通过SolidWorks建立机械臂模型,并通过SW2URDF插件将模型转换为XML格式的URDF机器人描述文件。利用ROS Moveit！中内置机械臂设置助手Moveit! Setup Assistant生成运动规划相关文件,通过Moveit!下C++接口对机械臂进行轨迹规划,在可视化三维平台Rviz中对笛卡尔空间直线与圆弧插补进行仿真。使用快速扩张随机树和渐进最优快速随机搜索树路径规划算法,实现高维空间的无碰撞路径规划,并通过仿真结果得出RRT-star算法收敛速度更快、搜索成功率更高的结论,保证机械臂的正常作业。     

基于ROS的多机械臂协同控制

随着21世纪医学技术发展,手术机器人已经成为近些年国内外机器人领域的一大热点,骨科1手术机器人更是其中的核心问题。为了解决目前骨科手术机器人中设备结构庞大、难以适用多场景复杂手术的问题,以六自由度机械臂作为研究对象,使用D-H法对机械臂进行数学建模;针对骨科手术的实际需求,使用ROS对单机械臂进行控制;使用串口通信原理,构建出基于包围盒碰撞检测算法和RRT路径规划算法的双机械臂防碰撞系统,并利用该系统完成基于主从协调的策略的跟踪任务。结果表明,该双机械臂防碰撞系统可以有效完成目标任务,这将为之后骨科手术机器人的协同控制研究提供平台。     

基于改进蚁群算法的六自由度机械臂轨迹规划

为了解决六自由度械臂末端轨迹的平稳性和效率的问题,针对多关节机械臂末端轨迹提出了一种基于改进蚁群算法的多关节机械臂轨迹规划。采用了关节空间轨迹方法包括B样条插值、三次多项式插值和五次多项式插值进行实验分析论证,同时根据改进的蚁群算法对机械臂的轨迹进行规划,对比位置的准确性、轨迹的连续性、加速度的变化率,确定最后的轨迹规划算法为改进的蚁群算法与多项式轨迹规划相结合效果最好。     

六自由度机械臂轨迹规划与仿真研究

针对六自由度链式机械臂在进行正运动学、逆运动学以及轨迹规划仿真时,不易直观地验证运动学算法的正确性和轨迹规划的效果,在正确建立机械臂数学模型的基础上,重点分析了机械臂在关节空间中轨迹规划的两种实现方法,并采用三维运动仿真进行了验证.开发了一套六自由度机械臂三维仿真软件,该仿真软件在VC++6.0开发平台上,首先利用分割类将基于MFC框架的窗口分割成为控制窗口和视图窗口两部分,然后利用OpenGL的图形库对机械臂进行建模,首次将正运动学、逆运动学以及轨迹规划算法融入其中开发而成.该仿真软件有效地验证了机械臂运动学模型建立的正确性,同时也对三次多项式和五次多项式两种轨迹规划方法做了直观的比较,结果表明后一种轨迹规划效果明显优于前一种.     

基于ROS的七自由度机械臂抓取系统研究

针对移动机器人上的七自由度机械臂进行系统设计,以完成目标检测、跟踪和抓取等工作.该系统包括上位机、图像采集设备和机械臂控制三大部分,在ROS Kinetic框架下让Franka Panda机械臂和Kinect V1摄像头协同工作.采用Linemod方法提取图像特征,可在较短训练时间内从RGBD信息中得到物体的信息、位姿...     

基于ROS的移动机械臂小车设计

针对传统的机械臂有着固定的底座以及复杂的工作环境等问题,论文设计了一款基于ROS的移动机械臂小车系统,以增加机械臂的灵活性。该系统以Ubuntu搭载ROS作为上位机,以STM32单片机作为下位机,并获取激光雷达、IMU以及里程计等传感器数据。最后,通过对机械臂小车系统的调试,实验结果表明小车具有良好的建图与定位精度,可以有效地实现自主导航与机械臂抓取等功能,提高了机械臂的灵活性及生产生活中的应用。     

基于ROS机械臂实时控制系统的研究现状和趋势分析

为了实现机械臂的实时控制,满足工业自动化的需求,针对Linux系统下机械臂实时控制系统展开调研;叙述了当前机械臂实时控制的研究背景和有关于ROS（Robot Operating System）平台下机械臂实时控制系统的国内外发展现状;同时重点指出了Linux系统中进行实时性控制的解决方案以及使用的工具,总结了相关研究中解决实时控制系统的技术;结合机械臂实时控制的技术研究特点和目前存在的不足分析了未来的发展趋势。     

基于ROS的机械臂视觉控制仿真

现代工业中机械臂的使用越来越广泛,但传统的机械臂缺乏同工作环境的交互能力,灵活性较差.为此考虑利用视觉来引导机械臂作业,为机械臂配置视觉传感器,实时获取工况信息,以提高机械臂在线实时作业的能力.ROS(Robot Op?erating System)在机器人开发领域的应用愈加广泛,借助ROS构建相应的视觉引导机械臂作业...     

六自由度检修机械臂合理路径规划系统设计

为减少六自由度检修机械臂抓取动作花费的时间,设计一种六自由度检修机械臂合理路径规划系统.此次研究的系统硬件部分主要包含主控制器、伺服电机控制器与通信模块.系统软件部分,计算出机器人与障碍物之间的距离,并计算出所有机器人上点与障碍物之间的距离,采用设置虚拟障碍物的创新型人工势场法进行路径规划,避免传统人工势场法的弊端,以...     

六自由度检修机械臂监控软件设计与实现

针对蒸汽发生器检修机械臂控制系统,设计了监控软件的总体结构。完成了机械臂三维模型、操作界面、CAN通讯、轨迹规划算法和避碰检测算法的设计与实现。实际应用验证了监控软件的实用性及算法的有效性,能对机械臂进行远程控制,完成检修任务。     

基于AGA的时间最优机械臂轨迹规划算法*

根据机械臂运动学约束,提出了关节空间基于自适应遗传算法(AGA)的3-5-3多项式插值轨迹规划算法。利用运动学约束,以最优时间为目标,针对关节型机器人在静态环境下点到点的轨迹规划问题,利用AGA算法解算多项式插值的时间。通过与基于GA的3-5-3多项式机械臂轨迹规划进化曲线和运动位置、速度、加速度曲线对比,证明该方法在算法收敛、运行平稳度上都有突出优点。     

三连杆移动机械臂模型与运动规划

采用拉格朗日动力学方法和非完整动力学罗兹方程建立了三连杆移动机器臂运动学和动力学模型,并且利用该模型采用了人工势函数方法来驱动移动机械臂系统绕过障碍物到达目标位置.仿真的结果证明了该模型的正确性及其规划方法是有效的.     

基于改进势场法的机械臂动态避障规划

本文针对刚性机械臂提出了一种基于改进势场法的动态避障规划算法.势场产生只作用于机械臂末端的引力和作用于机械臂与障碍物最近点的排斥力,并依据动力学定律分别产生吸引速度和排斥速度.本文直接在笛卡尔空间中构造基于目标速度的吸引速度,使机械臂能够追踪动态目标;构造方向依据障碍物速度变化的排斥速度,使机械臂连杆也具备避开动态障碍的能力.最终两种速度在机械臂关节空间合成,为机械臂规划一条无碰路径并控制机械臂追踪动态目标.仿真结果证明了该方法的有效性.     

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.     

基于深度学习的多机械手轨迹规划系统设计

目前提出的多机械手轨迹规划系统路径规划精准度低,避障能力差。基于深度学习对多机械手的规划系统进行设计,通过研究传统系统中存在精确度、智能性不足的缺点,在设计的系统分别引入了相应的解决条件,在硬件结构的设计中本文应用ISL-320型号的伺服电机提升多机械手的动力功能,应用SKT64系列的芯片提升多机械手的路径精准度;在应用程序设计上应用拟合算法与叠加算法对规划路径中的节点精准运算,在提升系统整体精准度的同时提升了系统的智能程度。实验结果表明,基于深度学习的多机械手轨迹规划系统路径与标准路径十分接近,说明该方法的规划精准度较高,避障能力得到有效增强。     

基于ROS的机器人自动手眼标定系统设计

为了缩短标定的时间,设计了一种基于ROS的机器人自动手眼标定系统。通过分析坐标系间的转换关系,建立了手眼标定的数学模型,推导了两步法的具体解法。为了尽可能减小标定误差,提出了带约束的随机增量法,并根据角点检测结果实时剔除标定过程中出现的无效图像。基于ROS软件平台完成了驱动、运动空间规划、图像处理和标定解算等功能模块的逻辑设计和系统级联。以6自由度工业机械臂UR3和RGB-D相机Kinect2构建了手眼标定实验系统,实验结果表明,与传统标定流程相比,所设计的自动手眼标定系统便捷高效且精度高,具有较强的拓展性。     

基于嵌入式系统的机器人关节空间轨迹规划

针对工业机器人运行过程经常出现的因速度或加速度不连续从而导致抖动等问题,提出了一种基于B样条曲线的轨迹规划算法,该算法使用三次B样条曲线来对六自由度机器人的关节空间进行插值,并根据实时性的要求运用一种控制点衔接插补算法进行分段插补,最终应用于基于ARM9的嵌入式系统中。实验证明:该算法不仅计算量小、处理时间短,而且能保证速度曲线的连续平滑,减少了机械抖动。     

Fault-tolerant motion planning and control of redundant manipulator

One important issue in the motion planning of a kinematic redundant manipulator is fault tolerance. In general, if the motion planner is fault tolerant, the manipulator can achieve the required path of the end-effector even when its joint fails. In this situation, the contribution of the faulty joint to the end-effector is required to be compensated by the healthy joints to maintain the prescribed end-effector trajectory. To achieve this, this paper proposes a fault-tolerant motion planning scheme by adding a simple fault-tolerant equality constraint for the faulty joint. Such a scheme is then unified into a quadratic program (QP), which incorporates joint-physical constraints such as joint limits and joint-velocity limits. In addition, a numerical computing solver based on linear variational inequalities (LVI) is presented for the real-time QP solving. Simulative studies and experimental results based on a six degrees-of-freedom (DOF) redundant robot manipulator with variable joint-velocity limits substantiate the effectiveness of the proposed fault-tolerant scheme and its solution.     

ROS2多线程执行器上DAG任务的优先级分配方法

随着机器人操作系统（robot operating system, ROS）的日益普及,系统也变得更加复杂,这类系统的计算平台正逐渐转变为多核心平台. 在ROS中,任务执行的顺序取决于底层任务调度策略和分配给任务的优先级,而最大限度地缩短所有任务的执行时间是并行系统任务调度的一个重要目标. 受强化学习在解决各种组合优化问题的最新研究成果的启发,在考虑ROS2多线程执行器的调度机制和执行约束的前提下,提出了一种基于强化学习的任务优先级分配方法,该方法提取了基于有向无环图形式表示的任务集的时间和结构特征,通过策略梯度和蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search, MCTS）方法有效地学习ROS2调度策略并给出合理的优先级设置方案,最终达到最小化并行任务的最大完工时间的目的. 通过模拟平台环境下随机生成的任务图以评估所提方法,结果表明所提方法明显优于基准方法. 作为一种离线分析方法,所提方法可以很容易地扩展到复杂的ROS中,在可接受的时间内找到接近最优的解决方案.

     

基于开源操作系统ROS的机器人软件开发

ROS(机器人操作系统)是一套机器人软件框架,基于这一框架,人们可以快速开发出控制机器人的一系列应用,是目前大多数机器人系统的首选软件平台.扫地机器人、四轴飞行器、机器小车等,虽然各自的配件、外形或功能等各不相同,但是它们有一个共同点就是均运行在ROS系统框架之上.ROS本身的优良设计使其兼具了精简与集成、多语言多平台支持、点对点设计以及开源免费等特点.目前,越来越多的机器人厂商将基于ROS平台进行软件设计研发,而更多厂商的使用反过来又成为ROS的进一步完善与普及的巨大推动力.