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。     

空间机械臂在线实时避障路径规划研究

针对目前空间机械臂避障路径规划算法计算量大难以达到在线实时规划的缺点,对空间机械臂的在线实时避障路径规划问题进行了研究和探讨。采用规则体的包络对障碍物进行建模,并借助C空间法的思想,把障碍物和机械臂映射到两个相互垂直的平面内,将机械臂工作空间的三维问题转化为二维问题,并结合二岔树逆向寻优的方法进行路径搜索,从而大大减少了计算量,达到了在线实时规划的要求。最后在空间机器人仿真系统上对其进行了仿真研究,验证了该方法的可行性。     

基于遗传算法的机械臂实时避障路径规划研究

针对模块化机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞的问题, 提出一种基于遗传算法的避障路径规划算法。首先采用D-H(Denavit-Hartenberg)表示法对机械臂进行建模, 并进行运动学和动力学分析, 建立机械臂运动学和动力学方程。在此基础上, 利用遗传算法分别在单/多个障碍物工作环境中, 以运动的时间、移动的空间距离和轨迹长度作为优化指标, 实现机械臂避障路径规划的优化。通过仿真验证了基于遗传算法的机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性, 该算法提高了运行中的机械臂有效避开工作空间中障碍物的效率。     

基于人工势场在机械臂避障路径规划中的研究综述

机械臂路径规划避障是目前机器人领域研究的热点,人工势场因算法简单、高效被越来越多地应用到机械臂路径规划避障中。本文首先介绍了人工势场的原理,分析了传统人工势场存在的目标不可达和局部极小值等问题,并对人工势场在机械臂避障规划中已有的算法进行分类综述,最后对人工势场在机械臂避障方面的发展趋势进行展望。     

高精度解耦六自由度机械臂逆运动学解法

根据6自由度机械臂正交解耦的结构特点,采用位姿分解方式,将6自由度逆运动学降为3自由度位置逆运动学、3自由度方向逆运动学;利用欧儿里德范数导出机械臂定位、定向的逆运动学解析解,使机械臂高速、准确运动.在定向控制方面,提出一种以单位四元数为目标输入的控制形式,只需计算两个角度逆解,既简化计算,又利于实际操作;利用逆运动学计算机械臂的工作空间和奇异点空间,借助移动机器人车体自由度弥补因计算以及关节长度不够引起的奇异位形,极大扩展了机械手臂的有效运动区域.     

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。     

基于速度修正项的机械臂避障路径规划

针对机械臂运行过程中存在的碰撞问题, 提出一种基于速度修正项的机械臂避障路径规划方法. 利用B 样条曲线进行机械臂关节空间规划, 使机械臂能够在特定时刻运行到指定构型. 在运行过程中, 利用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物的最小距离, 在碰撞即将发生时引入积分为零的避障速度修正项改变机械臂运行轨迹, 使得机械臂能够在实现障碍回避的同时, 保证其在特定时刻通过指定构型的要求. 仿真实验表明了所提出方法的正确性和有效性.     

六自由度机械臂逆运动学算法

根据D-H参数法确定六自由度机械臂的运动学方程,结合平面几何法和欧拉角变换法将机械臂的逆运动学求解问题分为两部分,一通过平面几何法确定机械臂腕部点的坐标与前三个关节角的关系,二通过欧拉角变换法确定机械臂末端姿态与后三个关节角的关系,根据逆运动解的选取原则从八组解中选取最优解;利用MATLAB中的Robotics Toolbox建立机械臂的正运动学模型,通过多组位姿下的正逆运动解对比验证逆运动学求解算法的准确性;利用VC++中的QueryPerformanceCounter函数和MATLAB中tic-toc语句得到不同算法所消耗的平均时间,通过消耗时间的对比说明该算法的快速性;利用VC++编程实现机械臂写字的过程,通过对比输入字的形状与机械臂末端的实际运动轨迹,进一步验证该算法是一种快速而准确的逆运动学求解算法。     

基于ROS的六自由度机械臂运动规划

针对传统机器人在复杂环境下的安全问题以及运动规划问题,采用开源机器人操作系统ROS搭建了机器人仿真平台,并进行运动规划。在ROS平台下,利用URDF文件完成机械臂3D建模;利用Movelt配置助手(setup assistant)配置机械臂模型并且生成启动文件。在Rviz中显示三维模型;利用Movelt完成对六自由度机械臂的运动规划,以及避障轨迹规划。结果表明,通过Rqt_plot导出机械臂运动过程中六个关节的位置关系信息,可为进一步改善和研究机械臂轨迹规划提供更加直观的方法。     

蒸汽发生器检修机械臂监控软件设计

为实现对蒸汽发生器检修机械臂的远程控制和操作模拟与训练,设计了一套上位机监控软件.在VC 平台下,利用OpenGL和3DMAX建立了机械臂、蒸汽发生器水室和检修工具模型;设计了监控软件与六个关节控制器CAN通讯算法,实现了六个关节的协调控制;设计了轨迹规划算法和避碰监测算法,实现了机械臂的无碰撞运动;设计了机械臂单关节的重力矩补偿,提高了关节的控制精度.实际工作验证了监控软件的有效性,利用软件可实现对机械臂的远程控制,完成蒸汽发生器的检修任务.并可用于对操作人员的模拟训练.     

实现机器人动态路径规划的仿真系统

针对机器人动态路径规划问题,提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知,静止和运动障碍物的复杂情况。采用栅格法建立机器人空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成。在全局路径规划中,用快速搜索随机树算法规划出初步全局优化路径,局部避碰规划是在全局优化路径的同时,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞规则,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人安全顺利地到达目的地。仿真实验结果说明该方法具有可行性。     

改进萤火虫算法求解多机器人路径规划

为解决多机器人在静态环境中的路径规划问题,以路径长度为优化目标模型,并针对此模型设计了多机器人萤火虫算法(MR-FA)。首先,考虑到路径安全性对环境中的障碍物采取扩张操作,设计初始化规则以提高生成初始种群的效率;其次,根据算法的连续性原理及特点,设计个体等长策略将维度不一致的个体转变为等维度个体以便于萤火虫的移动更新,并对移动更新后的不可行解采取路径修正策略;然后对规划出的每个机器人的移动路径进行碰撞检测,同时针对机器人不同的碰撞情况设计相应的避碰策略,即暂停—回退策略(PFS)、局部路径重规划策略(LPRS);最后,为验证MR-FA的有效性,在三组环境中进行仿真实验并与其他三种算法进行对比,综合得出MR-FA在解决多机器人路径规划时更有优势。     

月球表面巡视探测自主局部避障规划

路径规划是月球表面巡视探测自主导航的重要功能,是提高地外天体表面探测效率和安全性的关键.国外已实现的地外天体表面自主路径规划方法以局部避障为主要目标,不考虑全局目标可达性和完备性,本文针对该问题,提出一种基于地形通过性定量评价和目标可达的综合自主局部避障规划方法,通过对稠密地形数据进行可通过性能的综合评价,并考虑与目标的方位和距离,规划出能够到达目标的避障安全路径.该方法已经成功应用于我国"玉兔号"和"玉兔二号"月球车的自主导航中.     

仿人机器人实时路径规划方法研究

为了使仿人机器人在人类生活环境中自由行走,将仿人机器人的动作离散化为指定的动作,将状态空间离散化为网格,利用立体视觉和平面提取方法建立环境地图,将仿人机器人的轮廓简化为双圆柱模型进行避障检测,最终在环境地图中搜寻代价最小的一系列可行的动作作为路径,通过仿真实验验证了方法的有效性。     

Cooperative neural field for the path planning of a robot arm

This paper deals with the problem of finding a good trajectory, from an initial position to a prescribed target point, for the end effector of a robot arm moving on a two-dimensional work field and avoiding obstacles lying on the work field. Two algorithms based on cooperative neural fields are proposed: the former is suited for the case where the location of obstacles is known, the latter doesn't require any a priori knowledge and is based on a very crude collision detector.     

果实摘取机械手的果实识别方法与摘取路径规划

通过图形分割处理技术从采集到的原始图形中分割出目标果实图形,再利用由遗传算法优化后的神经网络算法构建果实图形识别模型,完成对果实图形的识别。使用图像识别技术识别出机械手当前视线中的果实数量和位置,利用遗传算法对机械手的运行路径进行优化,并将其结果与随机路径规划和人工路径规划的结果进行对比。研究结果表明：随着样本中的完整果实比例逐渐减少,果实识别模型的识别准确率均有所下降,在仅有60%完整果实比例的样本中所研究的识别模型仍保持较高的识别准确率。使用遗传优化算法得到的机械手行进路径相比随机路径规划和人工路径规划所消耗的成本更低。并且随着果实数量的增加,遗传优化算法得到的机械手行进路径消耗的成本低的优势更加突出。     

基于生物启发模型的AUV三维自主路径规划与安全避障算法

针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题,在三维栅格地图的基础上,给出一种基于生物启发模型的三维路径规划和安全避障算法. 首先建立三维生物启发神经网络模型,利用此模型表示AUV的三维工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;然后,根据神经网络中神经元的活性输出值分布情况自主规划AUV的运动路径.静态环境与动态环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在AUV三维水下环境中路径规划和安全避障上的有效性.     

基于自组织LMBPNN的移动机器人路径规划器

提出一种自组织LMBP神经网络,并将之用于移动机器人免碰路径规划。该算法首先用基于距离传感器的底层局部路径规划器生成初始路径,然后用自组织神经网络将该路径进行样本数据分类,之后将自组织神经网络的权值作为LMBP的输出样本,移动机器人的起始点与目标点作为LMBP神经网络的输入样本进行学习。这样,不但解决了三层LMBP样本若庞大则增加存贮、运行成本,以及数据冗余问题,并且随着机器人对未知环境探索的增多,所构建的地图越趋丰满。仿真结果说明该方法很好效。