六足机器人爬楼步态与仿真

为提高六足机器人对楼梯障碍物的适应能力,设计一种半圆型腿式的六足机器人。根据机器人的结构特 点,规划了六足机器人爬楼梯中的四足步态。基于步态规划,分析和建立了四足步态的运动学模型。通过对各条腿 的支撑相角度和摆动相角度的调整,用 ADAMS 软件对机器人进行了动态仿真。仿真结果表明：六足机器人结构设 计合理,在四足步态下能实现连续爬楼梯,且机器人的机体质心位移曲线在时间上连续光滑,验证了运动学模型的 有效性。     

一种基于扩频通信的多机器人关键技术

利用通信来改善多机器人系统协调控制的性能成为近几年来的研究热点,而随着多机器人技术和无线通信的快速发展,基于扩频通信技术的多机器人通信系统成为两种技术结合的产物。将码分多址技术应用于多机器人通信平台中,通过分析Walsh码、m序列的相关特性,引入改进的m-Walsh序列,得到相关特性最佳的直扩序列,在此基础上提出了一种改进的RAKE接收方案。通过Matlab/Simlunk仿真分析,该方案较好地满足了多机器人系统在通信的实时性、可靠性、保密性和抗干扰性等方面的要求,对多机器人通信机制的研究具有重要意义。     

一种水中机器人协作顶球策略

针对国际水中机器人大赛全局视觉组水中协作顶球项目,提出一种有效的多鱼协作顶球方法。从速度控 制、方向控制、多鱼协作和顶球动作4 个方面制定整体策略,进行特殊位置的设计,让机器鱼交替顶球,并经过反 复测试。测试结果表明：该策略能提高机器鱼的顶球效率,更加有效地完成比赛任务,已在2018 年国际水中机器人 大赛中获得冠军。     

基于LCS的机器人路径规划收敛性

基于学习分类器集成算法,设计了在动态环境下的适应度函数,在理论上推导并证明了集成算法的收敛性。仿真实验结果表明,遗传算法和学习分类器相结合用于机器人的路径规划是收敛的,遗传算法的早熟收敛和收敛速度慢两大难题也得到很大改善。     

一种新型混合游动模式机器鱼的设计方案

为充分利用水流、水层密度差等水下条件来游动以达到节省电量、增大航程的目的,介绍了一种综合多种运动模式于一体的水下机器鱼设计方案。从机械结构、运动模式和控制系统3大部分入手详细介绍机器鱼的设计制作过程。对影响机器鱼游动的重要参数进行水下试验,利用Matlab对得到的数据离散化处理,进行曲线拟合,分析不同控制参数对同一款机器鱼的影响。实验结果表明：该设计新型机器鱼可实现9种运动模式,并能顺利切换原设计的多种游动模式。     

一种基于ROS 的分布式安防巡逻机器人系统

针对目前安防巡逻机器人系统中对机器人主控机负载能力要求较高的问题,设计一种基于机器人操作系 统(robot operating system,ROS)的分布式安防巡逻机器人系统。将同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)节点以及视觉识别节点分布于局部ROS 网络中的机器人主控机和远程监控端,SLAM 方面采用 gmapping 算法实现动态环境中的地图构建以及机器人的定位;视觉识别方面采用TensorFlow 深度学习框架,利用 TensorFlow Object Detection API 实现场景里多个物体的识别。结果表明,该系统为基于ROS 的分布式安防巡逻机器 人系统的设计提供了参考。     

一种水下巡逻机器人设计与实现

针对目前如何实现水下巡逻、水下作业等问题,介绍一种可对水中环境实时监控并在水下进行作业的巡逻机器人.采用半球罩加三舱式结构设计,模块化设计分为控制模块、动力模块、探测模块、导航模块和水下作业模块,并通过实验进行验证.实验结果表明:该机器人具有功能实用,操作简单,航行稳定,机动性强,易于携带、回收等优点.     

一种机器人轨迹跟踪的迭代学习控制方法

针对机器人轨迹跟踪问题,提出了一种带遗忘因子的迭代学习控制算法.给出了学习算法收敛的充分条件,该算法在不改变学习控制器结构的前提下,对要求跟踪的新的期望轨迹,利用系统的历史控制经验,合适地选择了初始控制输入,使系统的输出能尽快地收敛于新的期望轨迹,从而达到了改善系统跟踪性能的目的.仿真结果表明了该方案的有效性.     

一种基于AI 机器人的海底探测网阵

为获取海域海底基础目标和人设目标数据并进行特征捕捉与判读识别,研发一种海底探测系统.利用北斗定位功能在预定海域布设携带特定探测传感的潜航机器人,按照一定规律形成探测网阵,根据传感器的不同,离线或在线获取海域的水文地貌、过往船只、渔业资源及海底矿藏等基础数据,采用卡尔曼滤波动态估计后传输到控制中心,通过大数据分析和数据挖掘等信号处理过程,进行态势判读、数据比对和目标识别,监视当前海域水面或水下的航行、渔业、水文、矿藏等态势.视景仿真的结果表明:系统的工作过程和数据处理方式能够满足数据采集、处理和工作需求,可为开展海域长期态势分析提供可靠的数据支撑.     

一种雷达网目标分配的数学模型研究

文中就雷达网防空中使用多程式雷达时的目标分配问题建立了数学模型.在此基础上,给出了目标分配数学优化算法,为雷达网防空指挥控制系统中的目标分配提供了新的理论方法.     

半圆形尾鳍机器鱼在水球竞赛中的点到点路径规划算法

为增强机器鱼在比赛中的机动性和顶球的高效性,对机器鱼尾鳍形状进行改装,并对2种点到点路径规划算法进行分析。在实验观察基础上,借鉴对鱼类运动机理研究的成果,将机器鱼的尾鳍形状由半月形改变成半圆形,增大了机器鱼的推进能力。结合水球比赛不同项目的要求和特点,以及机器鱼尾鳍形状改装后运动性能的变化情况,从理论上给出2种点到点路径的设计思路,并针对比赛中存在的实际问题提出了解决办法。根据实际需求,可在单鱼顶球的比赛中选用齿轮法,而在单鱼或多鱼对抗中,则可选用角度修正法。     

水中机器人2D 仿真比赛策略

基于URWPGSim2D 仿真平台,结合2V2 抢球博弈赛要求,提出一种水中机器人2D 仿真比赛策略。根 据仿真策略,采用切入圆算法,通过仿真鱼的距离及角度计算,对仿真鱼进行自动调速控制,提出速度优先策略来 优化仿真鱼的自动调速,根据决策树算法模型思想,建立预测模型,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明：该 比赛策略能够实现自动换挡,具有抢球速度快、稳定性好和进攻性强的特点。     

一种2D 仿真机器鱼1vs1 比赛的模糊策略

针对2D仿真机器鱼1vs1比赛中采用的传统策略的不足,提出一种新的模糊控制策略。在分析目前比赛策略存在的问题的基础上,对机器鱼和水球之间在各种位置和距离情况进行分析,并介绍了该策略相比于其它传统策略的优点。实践结果表明：该策略编写的比赛程序在实际应用中取得了较好的效果。     

机器鱼双闭环正弦形轨迹跟踪控制方法

为实现机器鱼位置和姿态的实时轨迹跟踪控制,通过将姿态控制作为内环、位置控制作为外环的方式设计双闭环控制算法。内环通过采用滑模控制器使得其收敛速度大于外环,保证闭环控制系统整体稳定性,通过李亚普诺夫稳定性定理证明机器鱼位置姿态双闭环控制系统具有渐近稳定性。仿真结果表明：该方法可有效控制机器鱼纵垂面轨迹的实时追踪;实验中机器鱼完成预设运动共耗时12 s,其轨迹最大误差和平均误差分别为0.078 m和 0.052 m,验证了双闭环算法在机器鱼轨迹跟踪控制中的有效性和高效性。     

水下球形机器人视觉防碰撞编队策略

为解决小型水下机器人编队系统协调周期长、碰撞事故率高等问题,提出一种基于双目视觉的领航者- 跟随编队形成方法。利用水下球形机器人平台的双目视觉系统通过点匹配算法实现机器人的3 维相对定位,将视觉 系统解算的控制量作为机器人运动控制的输入量,根据机器人的运动性能设置安全阈值以实现机器人的水下防碰撞 编队,开展2 个球形机器人的编队实物实验。结果表明,该方法具备有效性。     

基于XML的人机交互微装配机器人实时任务规划

基于XML的微装配机器人的人机交互,操作者可通过微装配任务编辑器和图像空间直接编辑装配路径进行微装配实时任务规划,由显微视觉伺服控制机器人自动执行.微装配任务编辑器以文本和对话框形式实现任务规划及任务树的创建,并采用DOM接口实现相关XML节点操作.在线编辑装配路径允许操作者使用鼠标分别在水平与垂直光路图像平面点击,直接选定操作手和操作对象.     

基于一致性理论的多机器鱼编队控制

针对多机器鱼系统的一致性问题,设计一种基于一致性理论的多机器鱼编队控制模型。采用一个基于拓扑结构的多机器鱼编队控制模型描述机器鱼之间的信息交换方式,分析该模型下的有向网络取得渐近一致性的条件,并应用到领航者一跟随者模式下的编队控制中,将任意的队形转化为“一跟一”的局部“领导-跟随”关系并奔向目标区域,并在水中机器鱼2D仿真平台上进行仿真分析。仿真结果表明：该编队理论在多机器鱼控制系统中是有效的。     

运输机器人自主行走与上下电梯控制技术

针对室内跨楼层无接触配送服务需求,设计一种搭载六自由度机械臂的室内运输机器人。根据功能需求设计运输机器人的机械结构、控制系统硬件框架以及运动学模型;在此基础上运用即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术实现机器人在室内的自主行走与导航功能;以YOLOv4-tiny卷积神经网络为基础,实现电梯按钮的识别与定位并基于ROS中的MoveIt!来控制机械臂完成电梯按钮的按压功能。实验结果表明：该机器人能够在大楼内实现自主定位导航与行走,可自主搭乘电梯完成跨楼层运输任务的需求。     

一种机器鱼的位姿镇定控制算法

通过研究机器鱼的位姿镇定问题,提出一个两阶段的控制律。2个阶段分为:快速游向目标点和精确的位姿调整。在第一阶段,通过使用一种改进后的比例导引控制律,使机器鱼快速游向目标点;在第二阶段,采用一种时变反馈控制律来精确调整其位置和方向。最后,在全局视觉实验平台上进行了机器鱼的推球实验,实验结果验证了该算法的有效性。