基于Netvlad神经网络的变磁力吸附爬壁机器人控制系统设计

变磁力吸附爬壁机器人是一种具有快速、灵活移动方式的爬行机器人,但其吸附力难以控制,越障稳定性较差,难以保证机器人的平稳爬行;为实现爬壁机器人在大型建筑结构外表面的自主避障,提升机器人与运动平面之间的吸附紧密性,设计基于Netvlad神经网络的变磁力吸附爬壁机器人控制系统;按照PCB控制要求,连接外置SRAM设备与传感器模块,借助驱动I/O口电路提供的电力驱动作用,控制气动阀门的闭合情况,完成变磁力吸附爬壁机器人控制系统硬件结构设计;建立Netvlad神经网络体系,通过划分控制指令程序任务的方式,确定移植参数取值范围,实现对控制协议的移植处理,联合相关硬件应用结构,完成基于Netvlad神经网络的变磁力吸附爬壁机器人控制系统设计;实验结果表明,在所设计系统作用下,障碍物所在位置与爬壁机器人所在位置之间的实测距离未大于30cm,能够有效实现自主避障,保证机器人与运动平面之间的紧密吸附。     

基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统设计

壁面吸附是爬壁机器人的基本功能之一,其吸附程度直接影响爬壁机器人的稳定性和移动速度;为此,设计了基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统;选择爬壁机器人传感器装置,加设DSP数字信号处理器,设计爬壁机器人吸附控制器;在硬件结构的支持下,根据爬壁机器人的组成结构和工作原理,构建相应的数学模型;在该模型下,利用DSP技术计算爬壁机器人吸附力;通过爬壁机器人在壁面环境下的受力分析结果,确定爬壁机器人安全吸附条件;以吸附控制器作为执行机构,实现爬壁机器人的吸附控制;选择负压爬壁机器人作为测试样机,通过系统测试表明,在瓷砖、木板、玻璃三种壁面环境下,与两个对比系统相比,应用此次设计系统得出爬壁机器人吸附力的控制误差降低了2.04 N,倾覆风险系数降低了0.29,具有较好的吸附控制效果。     

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。     

仿尺蠖爬壁机器人自适应吸附及摇杆控制

为了解决真空吸附爬壁机器人爬行时,需要吸盘和壁面紧密贴合,不易操控的问题。建立了吸盘足至壁面的空间几何模型;基于D-H参数,建立了运动学模型,根据速度运动学逆解,设计了一种用于对称机构爬壁机器人的摇杆操作方法,将摇杆轴映射为关节速度闭环;根据位置运动学逆解,设计了自适应吸附动作,吸盘足与壁面距离小于设定阈值时,自动触发自适应吸附动作;搭建了机器人控制系统和自适应吸附装置,在水平壁面上进行爬行实验,验证了该方法可减小操控难度。     

重载爬壁吸附行走机构的设计与研究

吸附行走机构是各种用途爬壁机器人的核心部件,机构的吸附可靠性和行走灵活性是影响爬壁机器人的重要因素。首先总结分析了吸附行走机构工作原理及设计的关键点,针对吸附行走机构基本设计要求,介绍了一种液压控制的重载爬壁吸附行走机构,阐述了重载爬壁吸附行走机构的永磁吸附履带机构、动力驱动单元等组成部分设计和技术参数,通过对其受力分析得出了重载吸附行走机构动力驱动单元的关键动力参数,并介绍了配套的液压系统与控制系统的功能元件选型和控制模块设计,在不同的转向半径和吸附对象上进行了运行试验,分析了重载吸附行走机构转向能力与液压动力的关系,研究吸附对象厚度参数对重载吸附行走机构吸附能力的影响,经过试验分析表明,设计的重载爬壁吸附行走机构具有较好的稳定性、液压控制吸附行走机构的重载负载能力强。     

基于System Vue的爬壁机器人控制器研究

针对传统机器人控制器控制性能差,控制时间慢的问题,基于System Vue研究了一种新的爬壁机器人控制器。在机器人控制器仿生分析过程中,对爬壁机器人的腿部进行仿生关节的模拟性增加操作,并进一步提升关节的灵活性,促使关节在运行过程中能够自主完成对身体的前后控制以及倾斜处理,根据所获得的仿生与步态规划数据,对爬壁机器人控制器进行控制模型的建立与参数的设置操作,优化爬壁机器人控制器吸附控制算法,并利用LM339芯片改进JH-D400X-Ｒ4型六向摇杆的内部电路,使控制爬壁机器人的吸附和移动功能得到更好的控制。利用引导路径加强系统自身防护,对路径进行清理。实验结果表明,基于System Vue的爬壁机器人控制器具有较好的控制性能,控制时间提高了1.52s。     

基于CARLA-PSO组合模型的机器人步态控制系统设计

传统机器人步态控制系统对路线把握能力不强,导致对机器人步态的控制精度较差、时间过长。为解决上述问题,基于CARLA-PSO组合模型设计了一种新的机器人步态控制系统。硬件部分挑选操作性能较高的硬件元件系统,精准掌控系统中心点的位置,并在此位置上加大数据研究力度,通过数据监视模块及数据控制模块获取的数据结果,利用目标参数控制模块实施数据处理操作;以收集的硬件信息作为软件操作基础,利用CARLA-PSO组合模型得出机器人步态控制局部及全局最优解,综合运用软件控制算法整合获取的步态信息,调控路径信息,结合传感角信息,清理无关步态数据,完成机器人步态控制系统设计。实验结果表明,基于CARLA-PSO组合模型的机器人步态控制系统能够更精准地把控路线,相较于传统控制系统,设计的系统控制时间提高了15.2%,具有较好的控制效果。     

基于递阶控制的爬壁机器人控制系统设计

该文在介绍役化工容器爬壁机器人本体结构的基础上,完成了爬壁机器人控制系统的硬件设计和软件编程,提出了基于工业母板的三级递阶式控制结构,研制出了爬壁机器人样机并进行了现场试验,验证了机器人系统的可行性.     

仿尺蠖多模式爬壁机器人设计与控制方法研究

对于高层建筑清洁、大型化工罐体焊接与检测以及管道、隧道等狭小空间的安全巡查,传统方式为人工操作,存在安全隐患及效率低下等缺点,针对这些问题,提出了一种爬壁机器人设计方案;通过研究自然界尺蠖类生物的壁面攀爬机理,结合仿生技术,利用真空吸附和爪刺抓附两种附着技术,研发了一种仿尺蠖多模式爬壁机器人;首先在静态条件下,采用D-H参数法建立了机器人运动学数学模型,求解了机器人运动学的正、逆解,然后进行了基于极坐标理论的机器人控制方法研究,分析了了步态控制策略,并基于嵌入式控制器搭建了实际样机的控制系统,进行了功能性测试,验证了爬壁机器人的运动学模型的正确性和步态控制方法的平稳性,为双足类仿生机器人进一步研究提供了参考。     

蒸汽发生器检测机器人运动分析与控制实现

在核电站蒸汽发生器复杂环境下,为准确控制机器人完成管板检测任务,提出了一种基于STM8处理器的爬壁机器人运动控制方法;针对机器人两个不同轴线驱动轮的结构特点,运用运动学理论建立了机器人运动方程,分析了机器人的运动特性;设计了爬壁机器人硬件控制电路,为提高机器人的控制精度,采用了位置环,速度环和电流环三环PID软件控制策略;最后,对此控制方法进行了相关实验验证;实验结果表明,爬壁机器人控制电路设计合理可靠,三环PID算法实现了较好的运动效果,满足设计要求.     

Gunryu III: reconfigurable magnetic wall-climbing robot for decommissioning of nuclear reactor

To perform the decommissioning on the inaccessible area to human workers, the need to develop a wall-climbing robot is increasing. In these wall-climbing robots, high mobility and stability on a surface of walls are most important required features. To achieve both of these features, the new type of arm-equipped reconfigurable multi-modules wall-climbing robot was proposed in this research. The stability and high mobility can be achieved by reconfiguration using attached arm as a connection mechanism. And the robot system composed of two mobile modules and 6DOF manipulator was developed as a proof mechanism. In this robot, for energy efficient and stable mobility at the environment of steel structure, the adsorption method based on magnet was selected and its functionality was confirmed. And, to enable intuitive control, the kinematic solver was developed and verified. Finally, basic experiment of motion test was performed, and it was confirmed that the proposed wall-climbing robot satisfies required functions, such as high mobility and stability.     

基于32位微控制器的燃料电池驱动机器人系统控制研究

针对野外作业机器人面临的能源动力问题,设计了基于32位微控制器的燃料电池驱动机器人系统.以32位嵌入式微控制器为核心的机器人控制系统可以实时检测燃料电池的能量状态、机器人本体的状态参数,并基于此对机器人姿态、功率需求进行相应调整.介绍了系统的总体方案设计,阐明了硬件设计与软件实现.     

单轨同向可超越行走的机器人巡航系统设计

针对目前服务机器人自巡航策略问题,提出一种基于MK60FX512VLQ15的单轨同向可互相超越行走的服务机器人自巡航系统.该系统通过摄像头采集图像,经MK60FX512VLQ15微控制器处理实现路径规划,采用超声波测距模块实现机器人之间的距离控制,通过nRF24L01+进行机器人之间的实时通信实现机器人间的互相超越.同时采用Visual Studio开发一款上位机软件,实现机器人的图像处理分析以及远程在线调试参数.实验结果表明,该系统的寻轨服务在复杂场景下,能够有效地在指定路径下行走,并且能在紧急事件下实现直道和十字路口上机器人间的互相超越行走.     

Design and analysis of a wall-climbing robot for passive adaptive movement on variable-curvature metal facades

To facilitate the safe adsorption and stable motion of robots on curved metal surfaces, a wall-climbing robot with a wheeled-type mobile mechanism that can passively self-adapt to walls with different curvature is proposed. The robot is composed of two relatively independent passive adaptive mobile mechanisms and overrunning permanent magnetic adsorption devices to achieve effective fitting of the driving wheels to the wall surface and adaptive surface motion. The overall design is based on a double-hinged connection scheme and gap-type permanent magnetic adsorption. The minimum adsorption force required for the robot to achieve stable climbing motion with no risk of slipping or capsizing is determined by developing a static analysis model. The effects of air-gap size and wall thickness on the adsorption force are analyzed by means of magnetic circuit design studies and parametric simulations on the permanent magnet adsorption device, as well as design optimization of the permanent magnet device. The motion performance test of the fabricated prototype shows that the robot can achieve adaptive curvature motion with self-attitude adjustment, and has a certain load capacity, obstacle crossing capability, and good surface adaptivity.     

An automated nondestructive testing system for the surface of pressure pipeline welds

Pressure pipelines are widely used in hydropower generation, oil and gas transmission, and other fields. After years of operation, a pressure pipeline needs regular maintenance to ensure its safety. At present, manual detection methods are unable to meet this demand. An automatic pressure pipeline detection technology is urgently needed to achieve improved efficiency and accuracy. On the basis of the above requirements, a wall-climbing robot is designed for automatic pressure pipe inspection and maintenance tasks. Moreover, rapid nondestructive testing of welds on the inner surface of pressure pipelines was performed, and a weld tracking function was developed for wall-climbing robots. We propose an algorithm framework for weld recognition and centerline extraction by combining computer vision technology with traditional image processing technology using visual images. The experimental verification of the wall-climbing robot designed in this paper and the algorithm framework for weld recognition and centerline extraction were performed based on actual pressure pipelines. The results show that the algorithm framework developed based on the wall-climbing robot equipped with an industrial camera for pressure pipeline weld detection can achieve greatly improved efficiency, and the actual weld identification accuracy can exceed 90%, which is very meaningful for practical applications.     

基于ARM的嵌入式系统在机器人控制系统中应用

依据现代机器人技术的发展特点,提出了一种基于ARM(AdvancedRISCMicroprocessor)、DSP和arm-linux的嵌入式机器人控制系统的设计方法,介绍了嵌入式系统,给出了功能设计、结构设计、硬件设计、软件设计的控制系统的设计过程,并分别从上述各方面对控制系统的通用性进行了探讨。层次化的体系结构、模块化的硬件、结构化的软件使得设计出的机器人控制系统经过简单的硬件调整和软件定制,就能适用于多种机器人。通过七自由度串联机器人抓取工件的实例验证,该机器人控制系统性能稳定、具有一定的通用性。     

基于ROS的溯源机器人系统

针对国内外对物联网和机器人相互结合,让机器人更好的服务于物联网展开的相关研究.本文提出了一种基于ROS与物联网的智能机器人系统.硬件上采用stm32传感器节点、树莓派、OpenWRT路由器、Rplidar雷达和C270罗技摄像头等;软件上使用ROS次级操作系统、Contiki、Tensorflow框架、Camshift算法和SLAM算法等;设计实现感知层的数据采集,基于SLAM的自动溯源,语音控制,机器人的物体追踪,物体自动识别以及web端的视频监控、反向控制和感知层数据实时显示等功能;而后搭建相关的试验环境,对系统与设备的相关功能进行测试,验证系统的可行性.