基于工控机+DSP的移动机器人控制系统设计

提出了一种自主越障移动机器人控制系统,该控制系统采用嵌入式工控机+DSP运动控制卡的控制结构,较好地实现了机器人的实时控制和图像采集。介绍了机器人的机械系统结构,基于嵌入式工控机和DSP运动控制卡的开放式控制系统的硬件组成和软件设计,以及基于无线通讯网络的遥操作技术。通过爬斜坡、爬台阶等越障实验,验证了其良好的自主越障能力和环境适应能力。     

Electroencephalogram‐based control of a mobile robot

This paper presents electroencephalogram‐based control of a mobile robot. The purpose of control is to achieve direction control of a mobile robot only by electroencephalogram. We develop an algorithm for directing direction thinking (“going left” or “going right”) and apply it to direction control of a mobile robot. The algorithm is based on time–frequency domain analysis using continuous wavelet transformation. Our experimental results demonstrate the possibility of achieving direction control of a mobile robot only by electroencephalogram. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 152(3): 39–46, 2005; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20109     

移动机器人模糊Q-学习沿墙导航

针对在基于行为的移动机器人沿墙导航控制器的设计中缺乏足够的先验知识的问题,采用Q-学习方法让机器人通过学习来自动构建导航控制器.将模糊神经网络和Q-学习相结合,用模糊神经网络直接逼近连续状态和动作空间中的Q值函数.利用对Q值函数的优化获得控制输出.模糊神经网络中的节点根据状态动作对的各个分量和时间差分的新颖性进行自适应地添加和构造,这样不仅能克服节点选择的困难还能使网络保持适度的规模.网络中的参数采用扩展卡尔曼滤波方法进行自适应调整.基于Khepera 2机器人的沿墙导航实验验证了该方法的有效性和优越性.     

基于模糊神经网络的机器人自学习控制

研究了一种模糊神经网络与传统PD控制相结合的机器人学习控制系统,该控制系统具有自学习、自适应、控制精度高等特点。     

全方位移动机器人的运动预测控制

针对全方位移动机器人在应用中由于延时造成控制不精确的问题,提出在机器人的运动控制中引入广义预测控制法.在基于四轮全方位移动机器人运动模型建立预测模型与运动预测控制方程中,提出了通过合理减少预测模型中的输入变量,以及将多输入多输出线性模型分解为单输入单输出线性模型,来降低其控制难度.仿真和实际应用验证了该算法能够有效地消除全方位移动机器人实时控制中延时的影响.     

基于Backstepping时变反馈和PID控制的移动机器人实时轨迹跟踪控制

根据机器人的运动学模型，采用分层控制的思想将移动机器人的轨迹跟踪控制分为两部分：轨迹跟踪控制器和机器人速度PID控制器。基于Backstepping时变状态反馈方法和Lyapunov理论，引入具有双曲正切特性的虚拟反馈量，提出一种移动机器人全局轨迹跟踪算法：采用PID速度控制器以满足机器人驱动电机实时调速要求。考虑到机器人的动力学约束，引入受限策略以保证其运动平滑。在基于DSP的两轮驱动移动机器人上对算法进行了实时轨迹跟踪试验，取得了满意的控制效果。     

移动机器人实时语音控制的实现

通过对语音识别过程的研究,设计并制作开发了1套基于移动机器人的实时语音控制系统.采用了动态时间规整(DTW)算法作为核心识别方法,并使用VC完成了对各部分的软件编程.其中为了保证系统的实时性,特别设计了带有声控开关的自动录音系统.通过最后的实验证实了,系统可以很好的完成实时语音控制.     

基于模糊RBF神经网络自学习的不确定机器人模糊自适应控制

针对机器人系统的不确定、非线性特点，设计了模糊RBF神经网络控制器学习机器人系统的不确定性上界，并利用模糊推理机产生的分目标学习误差进行训练，避免了采用系统直接输出反馈误差进行训练所存在的权值饱和与过调整问题。此外，在反馈回路还设计了固定比例增益控制器FC，起着监督的作用，对系统实施渐近稳定的控制。仿真结果表明这种控制方案实现了对机器人系统的高精度控制。     

Trajectory tracking control of mobile robot by time‐based spline approach

A mobile robot must move without unacceptable rapid motion. To address this issue, we propose a preview controller using the time‐based spline approach. With this approach, it is also important to plan an adequate trajectory. Here an approach to trajectory planning which has the trajectory determination strategy via a virtual manipulator is proposed. Numerical and experimental results are shown to confirm the proposed algorithm. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 151(4): 65–71, 2005; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.10349     

移动臂式服务机器人的鲁棒补偿控制

由移动平台和操作臂构成的服务机器人同时具有可移动性和操作性,但移动平台和操作臂之间存在着耦合干扰,系统建模复杂.基于此,建立了服务机器人的标称模型,利用非线性反馈实现了系统解耦,提出了计算力矩加比例和微分反馈的控制算法.针对控制系统存在的建模不确定性和干扰,对已建立的控制律进行补偿,并采用Lyapunov方法确定补偿项,实现了移动服务机器人对期望轨迹跟踪的鲁棒控制.对移动平台系统和机械臂系统进行了仿真实验,实验结果表明,所提出的控制方案能实现对移动臂式服务机器人的鲁棒控制,验证了所设计控制律的有效性和正确性.     

Evolutionary construction of an immune network-based behavior arbitration mechanism for autonomous mobile robots

In recent years, in the field of artificial intelligence (AI), much attention has been focused on reactive planning approaches such as behavior-based AI and new AI. However, a criticism of these approaches is that their arbitration among competence modules is fixed against dynamically changing environments. On the other hand, biological information processing systems have various interesting characteristics from an engineering viewpoint. Among them, the immune system plays an important role in maintaining its own system against dynamically changing environments. Based on this fact, we have investigated a new decentralized consensus-making system for the behavior arbitration of autonomous mobile robots, inspired by the idiotypic network hypothesis in immunology. In this paper, we illustrate the usefulness of our proposed method by means of computer simulations and experiments. © 1998 Scripta Technica. Electr Eng Jpn, 123(3): 1–10, 1998     

基于AprilTag图像识别的移动机器人定位研究

针对移动机器人在识别AprilTag图像过程中,受到室内光线不均和运动过快所导致的识别成功率低问题,提出一种基于AprilTag图像的预处理方法来提高识别成功率.首先采用移位去尾的方法进行图像灰度化处理,在此基础上融入双线性插值降采样的方法以提升整体图像处理速度,再对降采样后得到的灰度图进行直方图均衡化处理,消除因光线...     

基于神经网络内模控制在机械手中的研究

将内模控制与神经网络相结合的方法来解决机械手的控制问题,使机械手沿着一定的期望轨迹运行。神经网络对机械手建模作为内模控制中的模型,训练方法采用前向网络的BP学习算法。单个神经元使用静态模型,输入神经元之间的延迟引入系统的动态。仿真结果表明,该方法具有有效性和实用性。     

基于ELM的机器人自适应跟踪控制

针对刚性臂机器人系统,提出基于极限学习机(ELM)的两种自适应神经控制算法。极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFNs)的隐层节点及其参数,仅调整其网络的输出权值,以极快的学习速度可获得良好的推广性。在自适应控制算法中,ELM逼近系统的未知非线性函数,附加的鲁棒控制项补偿系统的逼近误差。ELM神经控制器的参数自适应调整律及鲁棒控制项由Lyapunov稳定性理论分析得出,所设计的两种控制算法均不依赖于初始条件的约束且放松对参数有界的要求,同时保证闭环系统跟踪误差满足全局稳定而且渐近收敛于零。将所提出的ELM控制器应用于二连杆刚性臂机器人跟踪控制实例中,并与现有的径向基函数(RBF)神经网络自适应控制算法进行比较,仿真结果表明,在同等条件下,ELM控制器具有良好的跟踪控制性能,显示出其有效性和应用潜力。     

Deployment control of wireless multihop‐relay mobile robots based on voronoi partition

This paper describes a new method for the deployment of wireless relay nodes. When using rescue robots in a building or underground city, radio signals are attenuated significantly, and therefore, multihop extension involving wireless communication relays is required. The goal of this research is to deploy wireless relay nodes to maintain connectivity between the base station and the leader robot that explores around the front line. To move the relay robot autonomously, a distributed algorithm is required. The proposed method is suitable when it is applied for wireless relay purposes. In this method, a virtual force drives a node to the centroid of Voronoi neighbors so that the connectivity of wireless communication is maintained. The proposed method is evaluated by conducting numerical simulations and experiments. In the simulation, one or two leader robots are assumed. In the experiment, a mobile robot equipped with omni‐wheels is used. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 184(4): 42–51, 2013; Published online in Wiley Online Library ( wileyonlinelibrary.com ). DOI 10.1002/eej.22413     

Motion control of underactuated linkage robot based on gymnastic skill

In this paper, a reproduction of a swing‐up and a giant swing motion of underactuated robots based on technique of the horizontal bar gymnast is discussed with focusing on an equivalent center of mass (ECM) of underactuated robots and the gymnast. At first, the behaviors of the ECM of the gymnast (ECMG) are analyzed by using a motion capturing technique and an efficient motion of the ECMG for the swing‐up and for the giant swing motion are identified from analysis results, respectively. Next, a partial linearization method, which can realize that the ECM of the Acrobot (ECMA) replicates this efficient motion, is designed and reproduces the underactuated robots the swing‐up and giant swing motion like the gymnast. Finally, an effectiveness of the proposed controller is shown by numerical simulations.     

自组织模糊控制及在机器人中的应用

自组织模糊控制能够在线生成控制规则并对模糊控制规则和模糊参数进行调整,从而简化了模糊控制的设计,并改善了系统的性能;而将自组织控制的思想与传统控制方法结合也可以进一步改善系统的性能。因此介绍了关于自组织控制方法的最新研究进展及其在机器人控制中的应用。     

基于DSP管道机器人控制系统设计

实现了一个基于运动控制芯片TMS320F28335的管道机器人控制系统,该开放式运动控制系统以PC机＋DSP运动控制器为核心,通过RS-485串行通信完成两者之间的通信,较好地实现了机器人的实时控制和图像采集。介绍了机器人机械系统结构、控制系统硬件组成和软件设计。     

基于产生式规则多传感器数据融合方法的移动机器人避障

在分析机器人多传感器数据融合技术的基础上,采用基于产生式规则的分布式多传感器数据融合方法,设计了面向多路不同类反射式传感器的数据融合规则库和移动机器人的避障决策规则库,并利用VisualC＋＋编程实现了二级规则库及推理机制,在移动机器人平台上进行了实验。设计了不同场景的室内环境,结果机器人都能有效避免碰撞。实验表明多传感器信息融合能够在不提高单个传感器性能要求的情况下较好地改善移动机器人的自主避障能力。     

融合异质传感信息的机器人粒子滤波定位方法

针对机器人采用视觉传感器和激光测距传感器单独定位的缺陷,提出一种融合视觉传感器和激光测距传感器感知信息的移动机器人Monte Carlo自定位方法.视觉目标识别过程中,只采用激光测距信息单独进行粒子集更新; 当视觉目标识别完成,利用码盘信息对视觉定位信息进行修正,然后融合激光测距信息进行粒子集的同步更新.视觉信息的全局...