一种新的机器人机构距离误差模型及补偿算法

在标定机器人绝对位置精度和实施误差综合补偿过程中,必然涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换.由于这一变换很难精确测定.从而给机器人绝对位置精度标定与误差补偿带来了难以克服的困难.本文首次提出了一种新的机器人机构距离误差计算模型及补偿算法,论证了距离误差同样可以作为机器人绝对位置精度的一种度量.利用该模型和算法对机器人进行误差分析和实施误差综合补偿,可避开上述测量系统与机器人系统间的坐标变换,从而简化了机器人绝对位置精度的标定过程,为提高机器人的绝对位置精度开辟了一个新的简便的途径.     

基于车体加速度反馈的轮式移动机器人轨迹跟踪控制研究

本文分析了轮式移动机器人在运行过程中由于动力 学不确定性引起的力矩扰动，并提出了一种基于传感器的移动机器人控制方法．在利用线加 速度传感器实时测量机器人车体加速度信号的基础上，实现了车体加速度反馈控制，实验 证明了该方法的有效性．     

辅助起立机器人反馈控制与速度前馈控制性能对比

对辅助起立机器人的位置控制方法进行了研究.在不同频率时,使用位置速度反馈控制对其进行位置控制测试,辅助起立机器人滑动关节的位置精度较好,但旋转关节位置精度较差.在反馈控制系统的基础上增加速度前馈控制之后进行测试,结果表明增加的速度前馈控制可以有效地提高辅助起立机器人两个运动关节的位置精度,其中旋转关节的位置精度明显改善.证明了在反馈控制的基础上增加速度前馈控制可以有效提高辅助起立机器人位置精度.     

基于运动学分析的工业机器人轨迹精度测量的研究

机器人关节伺服系统的动态误差,是影响其末端执行器运动轨迹精度的一个重要因 素．本文以六轴关节型激光加工工业机器人为研究对象,采用D-H方法建立起机器人连杆坐 标系,在运动学分析的基础上,运用齐次坐标变换矩阵微分法,建立机器人各关节转角的偏 差值与末端运动轨迹精度之间的模型,并在此基础上,利用机器人与外部的串口通讯,对在 关节伺服系统影响下,沿各种空间位置运动时,机器人末端运动的轨迹精度进行了实际测量 ．     

6-PRRS并联机器人的小脑模型神经网络控制

设计了小脑神经网络控制器.采用分散控制策略利用小脑神经网络来消除并联机器人控制系统非线性、耦合的影响及学习系统的不确定信息,作为前馈补偿使系统跟踪误差快速收敛;并采用PID作为反馈控制,保证系统的稳定性,从而实现6-PRRS并联机器人的快速、稳定轨迹跟踪.     

基于预测型间接迭代学习的SCARA机器人轨迹跟踪控制

SCARA机器人是一个强耦合、多输入多输出的非线性系统,运行时较易受外界干扰的影响,而且传统比例-积分-微分(PID)反馈控制器的轨迹跟踪精度较低。针对上述问题,设计具有前馈作用的预测型迭代学习控制器(A-ILC)。利用运行批次在采样时刻t+Δ处的误差输出信息,优化调整下次运行在采样时刻t处双闭环PID反馈控制器的角度。仿真结果表明,与仅采用双闭环PID反馈控制器相比,采用所设计的控制器能明显减小机器人末端的轨迹跟踪误差。     

仿人机器人相似性运动轨迹跟踪控制研究

提出一种基于带观测器的条件状态反馈控制的仿人机器人相似性运动轨迹跟踪控制方法.首先,分析了7连杆双足机器人动力学模型,阐述了其运动能量方程与动力学特征方程; 其次,基于带观测器的状态反馈控制器原理,构建起三维倒立摆平衡控制模型; 最后,由线性二次型调节器确定状态反馈增益矩阵,使机器人轨迹跟踪误差最小化,以复现出较高相似度的双足步行运动效果.实验验证了该方法的有效性.     

全方位轮式下肢康复训练机器人轨迹跟踪控制

全方位轮式下肢康复训练机器人需要跟踪医生给受训者设定的轨迹.机器人自身的不确定性和患者在康复训练时对机器人运行产生的干扰会影响其跟踪性能.本文设计了一种非线性L<,2>鲁棒控制器解决上述扰动抑制问题.给出了下肢康复训练机器人的运动学模型,并由此建立了位置误差系统的动态模型.将机器人的跟踪和不确定干扰抑制归结为L<,2>...     

柔性臂漂浮基空间机器人建模与轨迹跟踪控制

利用拉格朗日法和假设模态方法建立了末端柔性的两臂漂浮基空间机器人的非线性动力学方程．通过坐标变换,推导出一种新的以可测关节角为变量的全局动态模型,并在此基础上运用基于模型的非线性解耦反馈控制方法得到关节相对转角与柔性臂的弹性变形部分解耦形式控制方程．最后,讨论了柔性臂漂浮基空间机器人的轨迹跟踪问题,并通过仿真实例计算,表明该模型转换及控制方法对于柔性臂漂浮基空间机器人末端轨迹跟踪控制的有效性．     

一类分布式队形控制及其稳定性分析

针对一类具有二阶动态行为的多机器人系统的队形控制问题, 提出了一种分布式离散协同控制算法, 并应用代数图论和矩阵论的方法对该系统的渐近稳定性和算法的一致收敛性进行分析. 应用上述方法, 证明了确保多智能体系统渐近收敛的充要条件,得到了反馈控制参数的取值范围. 同时证明了在该充要条件下多机器人将逐步收敛到期望队形和同一运动速度. 仿真部分通过一个六机器人系统的队形控制验证了本文研究结果的正确性.     

一种新的机器人手臂控制方法

从机器人手臂的关节电机力学出发，本文提出了一种独立于现行机器人关节控制器的离线补偿方法，通过对－２自由度机器人的数值研究，证明该法不仅能有效地克服由于惯性负载，关节间耦合与重力效应给控制系统带来的动态精度问题，而且还可以消除由于控制系统本身的固有特性所决定的系统的跟踪误差。     

飞行指挥模拟器的飞行指挥训练方程的设计

介绍了飞行指挥模拟器的起落方程、飞行空中方程和特情调度方程等的设计与求解方法,该方法实现了对各种飞行情况的习行指挥调度训练的评分与打印。实际运行结果表明,本文介绍了方法具有飞行指挥调度训练灵活、训练评分准确有效、训练员操作简便以及用户界面友好等优点。     

基于GPS/INS的无人机物流配送路径识别与控制

当前无人机物流配送路径识别方法识别精准度差,控制效果难以达到人们满意的效果。为了解决上述问题,基于GPS/INS技术研究了一种新的无人机物流配送路径识别与控制方法,对无人机物流配送轨迹进行识别,分别识别了无人机横滚运动轨迹、航向运动轨迹和俯仰运动轨迹,基于GPS/INS技术设计了无人机物流配送导航控制方法,给出了导航控制程序。实验结果表明,基于GPS/INS的无人机物流配送路径识别与控制方法能够有效提高UAV速度与加速度,增强识别精度,无人机飞行高度的控制精准度相比较于传统方法提高了11.25%。     

基于可满足性模理论求解器的程序路径验证方法

针对程序中因存在路径条数过多或复杂循环路径而导致路径验证时的路径搜索空间过大,直接影响验证的效率和准确率的问题,提出一种基于可满足性模理论（SMT）求解器的程序路径验证方法。首先利用决策树的方法对复杂循环路径提取不变式,构造无循环控制流图（NLCFG）;然后通过基本路径法对控制流图（CFG）进行遍历,提取基本路径信息;最后利用SMT求解器作为约束求解器,将路径验证问题转化为约束求解问题来进行处理。与同样基于SMT求解器的路径验证工具CBMC和FSoft-SMT相比,该方法在对测试集程序的验证时间上比CBMC降低了25%以上,比FSoft-SMT降低了15%以上;在验证精度上,该方法有明显的提升。实验结果表明,方法可以有效解决路径搜索空间过大的问题,同时提高路径验证的效率和准确率。     

面向C程序插装的路径提取

路径测试法是软件测试的一种基本方法。将C程序按照控制结构进行分类,结合路径测试特点进行插装,在设置探针的同时提取函数静态信息,算法采用先获取局部路径,再进一步获取全局路径的方法。实验结果表明,基于插装的路径获取技术,具有较高的准确率和效率,尤其适用于基于函数的路径提取。     

监控软件批处理命令设计

在通过计算机对设备、仪器进行远程控制的过程中,为提高操作的效率和准确性,减少误操作,提出了通过计算机软件集成控制的方式,将常用到的一组操作存储为一条批处理命令（脚本命令）,直接调用脚本命令即可实现对一组命令的处理,而不必一步步的进行操作,也不必关心每一步的执行顺序。介绍了脚本命令的组成,存储方式及界面组成、在工程实践中验证了该方案的可靠性和实用性。     

Developing a method to plan robotic straight needle insertion using a probability-based assessment of puncture occurrence

Needle-based treatments for cancer require accurate placement of the needle tip into the target tissue. However, it is often difficult to insert a needle accurately because of the cancer displacement caused by organ deformation. Therefore, developing a planning method based on a numerical simulation that analyzes organ deformation is important for accurate needle insertion. However, predicting the puncture conditions, including the force applied to the needle is not trivial owing to marked variations in the experimental data. The purpose of this research is to develop a novel method for predicting a robust path for straight needle insertion with various puncture points. The method is based on the probabilities of the various puncture conditions and evaluates the expected accuracy of needle placement. First, a probability-based puncture condition was established and the expected accuracy of needle placement was defined. We also performed in vitro needle insertion experiments using a porcine liver. Significant variations in puncture force were observed. Accordingly, we established a probability distribution for the tissue stress caused by the puncture. An in vitro experiment was performed to measure needle placement accuracy using the optimized path. Experimental results show that the proposed method achieves a mean accuracy of 1.5?mm.     

一种基于路径差异分析的缺陷定位方法

基于路径差异分析的缺陷定位所使用的方法通常分为两类：基于路径距离度量的方法和基于元素信息统计的方法。现有的研究方法各有所长但也存在以下缺陷：(1) 冗余路径的存在干扰可疑度分析结果或者导致早熟收敛,以致结果不准确;(2)基于路径距离度量的方法往往只返回执行差异信息,未考虑语句在不同状态下重要程度不同;(3) 基于元素信息统计的方法包含了大量对定位没有意义的谓词和语句,忽略了对这些无意义元素的耗时耗力的统计。由于缺乏必要的引导信息导致用来做差异分析的路径有效性较低,同时路径的元素集合较长而难以求解也降低了分析的精度,因此针对现存问题提出了分支路径聚类筛选的方法,同时给出路径分支踪迹模糊聚类算法Bpfc。通过实验结果以及与Tarantula等三种经典实验对比分析可以证实,该方法能提高缺陷定位的效率和精确度,同时应用范围广泛,对开发、测试人员有深远意义。     

基于Shell命令和DTMC模型的用户行为异常检测新方法

提出一种新的基于离散时间Markov链模型的用户行为异常检测方法,主要用于以shell命令为审计数据的入侵检测系统。该方法在训练阶段充分考虑了用户行为复杂多变的特点和审计数据的短时相关性,将shell命令序列作为基本数据处理单元,依据其出现频率利用阶梯式的数据归并方法来确定Markov链的状态,同现有方法相比提高了用户行为轮廓描述的准确性和对用户行为变化的适应性,并且大幅度减少了状态个数,节约了存储成本。在检测阶段,针对检测实时性和准确度需求,通过计算状态序列的出现概率分析用户行为异常程度,并提供了基于固定窗长度和可变窗长度的两种均值滤噪处理及行为判决方案。实验表明,该方法具有很高的检测性能,其可操作性也优于同类方法。