水轮机修复专用机器人的位姿控制方法

为实现水轮机修复专用机器人的位姿控制，依据神经网络可以逼近任何非线性函数这一特性，采用融合遗传算法的神经网络建立机器人逆运动学模型，针对机器人的结构特点，改进了神经网络的输出训练样本，设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法，并提出了应用轨迹插补算法取得轨迹中间点位姿．运行结果表明，该方法可大大提高机器人的位姿控制准确度，并能快速地实现位姿控制．     

7自由度仿人手臂运动学研究

介绍了服务机器人7自由度仿人手臂运动学分析的方法,对逆运动学求解采用两种方式:一种是将7自由度退化成6自由度来求运动学逆解;另一种是将机器人手臂分成臂和腕两部分,采用位姿分离法来求运动学逆解,体现了冗余度特性.两种方法简化了逆运动学求解,计算量都比较小,适合实时控制.     

6R机器人逆运动学求解与运动轨迹仿真

针对如何提高6R机器人逆运动学求解的精度和效率问题,提出一种基于动态模糊神经网络进行求解的方法。根据6R机器人逆运动学方程组具有高维非线性、求解复杂的特点,对动态模糊神经网络进行改进,使其能够应用于多输入多输出系统,建立运动学逆解预测模型。通过正运动学方程获取工作空间位姿样本,以工作空间的位姿作为预测模型的输入变量,以关节空间中的关节角作为输出变量,用样本数据对逆解预测模型进行训练。最后,运用该模型对KR16-2机器人进行复杂运动轨迹仿真,并与RBF和BP神经网络模型的求解效果进行比较,结果显示,基于动态模糊神经网络的6R机器人运动学逆解预测模型具有精度高、鲁棒性优和泛化能力强的特点,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种五自由度混联机器人运动学分析

为了使工业机器人的位姿改变更加快速、灵巧,对一种五自由度混联机器人进行了结构分析．建立D-H坐标系求得末端执行器的位姿矩阵,提出一种基于PAUL逆变换法的串联机器人逆运动学封闭解的求解分析方法,求得该机器人的运动学逆解．计算机仿真结果验证了该算法的快速性和有效性．运用包络理论确定局部关节联动所形成的工作空间包络面,论证了该机器人作业姿态的灵巧性．利用几何叠加方法规划出机器人灵巧工作空间,为结构设计和运动控制提供了依据．     

六连杆机器人运动学分析

利用坐标变换法和符号法对六连杆机器人机构运动学方程进行推导,得到了六连杆机器人的正向位姿矩阵变换和逆运动学求解的通用公式.     

七自由机器人逆运动学研究

本文提出了一种具有球形腕的冗余度机器人逆运动学实时解的新方法。即采用位姿分解方式，使逆运动学划分为球形腕位置和姿态两部分。     

7自由度仿人手臂运动学研究

介绍了服务机器人7自由度仿人手臂运动学分析的方法，对逆运动学求解采用两种方式：一种是将7自由度退化成6自由度来求运动学逆解；另一种是将机器人手臂分成臂和腕两部分，采用位姿分离法来求运动学逆解，体现了冗余度特性．两种方法简化了逆运动学求解，计算量都比较小，适合实时控制．     

一类平面关节型机器人运动学建模

针对实际应用中的搬运和装配工作,本文基于一款四自由度平面关节型机器人,采用D-H法则,建立了四自由度机器人直角坐标系,给出了D-H变换矩阵,建立了机器人正运动学方程,同时对逆运动学进行求解。求解结果表明,通过对各连杆变换矩阵的相乘得到运动学正解(即机器人末端执行器的位姿),同时结合代数法实现运动学逆解。该机器人在已知目标物体空间位置的前提下,实现了对物体的搬运和装配工作。该研究具有一定的实际应用价值。     

三分支空间机器人的迭代运动学逆解

基于旋量理论指数积公式及空间雅可比矩阵,对三分支空间机器人逆运动学求解问题进行了研究,提出了一种通用的三分支机器人逆解迭代算法,并建立了统一的逆运动学求解模型。对于具有球腕结构的三分支机器人,给出了位姿解耦形式的简化算法。该算法较速度级控制法计算精度更高,且不依赖于机器人的构型,适合于构型不确定的模块化机器人。通过搬运物体的仿真试验,验证了算法的有效性。     

基于点球约束的机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,机器人理论位姿和实际位姿总存在一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响装配机器人的应用与推广。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1）通过在机器人末端安装的6维力传感器反馈末端受力情况,控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2）以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的7自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;建立机器人的运动学误差模型,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证。采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所得参数代入误差模型中进行实验,结果表明,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供了有益参...     

基于模型预测控制的四足机器人斜坡自适应调整算法与实现

为了实现四足机器人在有斜坡地形下的自适应稳定行走,在模型预测控制基础上进行扩展,设计四足机器人在斜坡上的足端位置调整与躯干姿态自适应调整策略。由惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)测得机器人运动时的姿态参数,通过推导的足端轨迹算法,得到足端位置的坐标映射,调整机器人在斜坡上的重心位置;通过设计的“虚拟斜坡”躯干姿态调整算法,实现机器人在上坡过程中躯干姿态的自适应调整。利用实验室的四足机器人物理平台和搭建的实际斜坡地形环境,验证了所提算法的可行性和有效性。机器人平台验证结果表明,所提出的斜坡自适应控制方法提高了机器人在坡面上的稳定裕度,优化了足端运动空间,实现了四足机器人的自适应爬坡调整。     

基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法

为了解决柔性夹具夹取异形零件过程中工件与夹具相对位置具有不确定性的难题,提出基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法. 通过图像预处理及零件表面特征提取,建立工件位姿向量. 通过系统建模、误差分析及函数拟合,将工件位姿校正量分解为原始位姿差、旋转引入位姿差及残余位姿差三部分,将三部分位姿差进行线性组合作为零件位姿误差补偿量反馈给机器人,以引导机器人完成装配. 为了验证算法的有效性,以涡旋式汽车空调压缩机动盘装配为例,设计机器人手眼装配系统进行实验. 实验结果表明,该系统能够保证校正后的零件位姿与目标位姿角度偏差和x及y方向位置偏差分别小于0.6°和0.6 mm,平均装配时间小于20 s,实验过程中装配成功率达到99.67%.     

基于多空间混合约束的NAO机器人抓取轨迹规划

为提高NAO机器人手臂抓取物体的可靠性,本论文提出关节空间和笛卡尔空间控制相结合的方法,设计NAO机器人手臂的轨迹进行目标抓取。由于目标大小已知,利用关节空间控制可以预先设定NAO机器人抓取的最佳姿态,即NAO机器人手臂各个关节角度。运用正运动学,计算手臂移动位置。在设定姿态后的位置与目标点之间,利用笛卡尔空间控制进行轨迹规划。实验表明,在NAO坐标系下,手臂抓取范围内该算法能够在给定范围内准确地完成空间抓取目标任务。     

足球机器人进攻路径及踢球位姿递推算法

在动态环境中实时、准确地预测和规划足球机器人进攻路径和踢球位姿难度极大．为此,提出一个简捷递推算法,用于规划足球机器人进攻路径和调整踢球位姿．FIRA SimuroSot仿真比赛的实践证明该算法是行之有效的．     

Walking Stability Control Method for Biped Robot on Uneven Ground Based on Deep Q-Network

A gait control method for a biped robot based on the deep Q-network (DQN) algorithm is proposed to enhance the stability of walking on uneven ground. This control strategy is an intelligent learning method of posture adjustment. A robot is taken as an agent and trained to walk steadily on an uneven surface with obstacles, using a simple reward function based on forward progress. The reward-punishment (RP) mechanism of the DQN algorithm is established after obtaining the offline gait which was generated in advance foot trajectory planning. Instead of implementing a complex dynamic model, the proposed method enables the biped robot to learn to adjust its posture on the uneven ground and ensures walking stability. The performance and effectiveness of the proposed algorithm was validated in the V-REP simulation environment. The results demonstrate that the biped robot''s lateral tile angle is less than 3° after implementing the proposed method and the walking stability is obviously improved.     

交流伺服清洗爬壁机器人的姿态控制

城市高层建筑的清洗作业目前主要由人工完成；不仅危险，而且效率低、质量难以保证。清洗爬壁机器人可对各种高层建筑进行高效和安全的清洗工作，由于作业壁面不平，表现摩擦系数不均，车轮转速不同步，搭承负载不平衡等使机器人在运行中难免偏离预定的轨迹发生倾斜，为此在机器人本体上加装了高精度角度倾斜计，微电脑把预定轨迹和倾斜计测量值相比较，当偏差发生时，利用PID控制规律，对交流伺服电机驱动的双轮进行无级调速，使机器人按预定运动轨迹准确移动，在爬壁机器人运动学方程基础上，讨论了机器人的姿态控制规律，并从交流伺服驱动，微电脑控制等方面采取措施保证爬壁机器人姿态控制的准确无误，样机运行证明这些规律和措施都是行之有效的。     

六自由度微动并联机器人工作空间分析

以实际研制的微动并联机器人为研究对象,对其工作空间进行了分析。首先给出了微动并联机器人的机构组成及工作原理,依据本身结构特点,分析了影响工作空间的约束条件。为了得到机器人带有倾斜调整能力的工作空间,采用合适的欧拉角表达运动平台的姿态,给出了运动学逆解的求解方法,并在此基础上利用数值法通过空间扫描边界点的方式获得了机器人定姿态工作空间和灵活姿态角为700μrad工作空间。该分析方法对微动并联机器人设计及性能评价具有重要意义。     

焊接机器人运动学正逆解

为了达到使焊接机器人完成工作任务的目的,通过设立坐标系和建立运动方程对机器人进行运动学分析,解出运动学正解和逆解。利用已求出的转角形成手部的转动,使手部到达所需的焊接位置并满足焊接姿态的要求,通过焊接机器人程序控制完成焊接任务。研究结果表明:利用已求出的转角的转动可使手部到达所需的焊接位置和姿态。     

辅助腹腔镜手术机器人穿刺孔位置标定研究

从临床应用的角度出发,针对研制的带有主被动关节的辅助腹腔镜手术机器人被动姿态关节的特点,提出了一种标定患者腹壁穿刺孔位置相对机器人基础坐标系坐标的方法.在机器人小臂的下方安装2个不同倾角的激光源,通过几何关系间接测得患者穿刺孔相对机器人基础坐标系的位置,为机器人控制功能的实现提供了必要的腹腔镜姿态信息.对机器人标定系统进行了实验研究,分析了标定误差产生的原因,研究结果表明该方法可以准确标定出穿刺孔相对机器人基础坐标系的位置,机器人能够完成腹腔镜位姿控制的任务.     

漂浮基空间机械臂的自适应控制方法

讨论了载体位置与姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机器人系统的控制问题。结合系统动量守恒关系进行的运动学、动力学分析表明,可以得到一组与适当选择的惯性参数呈线性函数关系的、欠驱动形式的系统动力学方程。以此为基础,设计了系统参数未知情况下,由本体姿态期望运动及机械臂末端抓手惯性空间期望运动轨迹产生机械臂关节铰期望角速度、角加速度的自适应控制算法,该控制方案的优点在于,不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度及移动加速度。