基于Kinect模拟和跟踪人体动作的机械手臂

基于Kinect体感传感器的人体机械臂控制系统,实现捕捉分析并在五指机械手和仿真机械臂上同步模拟出人体手指和手臂的动作,以及实现机械臂顶端位置对人体部位的实时跟随,跟随间距误差在10cm内,延时误差0.5s以内。首先通过Kinect捕捉人手臂和手部RGB图像和红外图像分析,在嵌入式系统上位机上利用模式识别和红外、RGB图像识别来捕捉人体手臂和手指的位置参数,进行分析计算出相应的关节角度,通过以太网协议发送至舵机控制器,舵机控制器根据数据发送相应的驱动电流控制各舵机做出角度调整。本系统为精确的基于图像和红外传感器的机械手臂和手指控制提供了一个可行以及新颖的解决方案。     

基于PSO优化LSTM神经网络的机械臂逆运动学求解研究

针对机械臂逆运动学求解时使用传统解法实时性差,使用传统神经网络求解精度不高的问题,本文提出了一种利用粒子群算法（PSO）优化长短期记忆神经网络（LSTM）的逆运动学求解模型。首先建立串联式六自由度机械臂的模型进行运动学分析,获取训练数据,然后利用粒子群算法对长短期记忆网络的隐藏层神经单元数和学习率迭代寻优,参数优化后的LSTM学习机械臂末端执行器位姿与关节变量的映射关系,最后通过训练好的PSO-LSTM模型对机械臂的关节变量值进行预测得到逆运动学解。实验结果表明,模型的逆运动学求解速度维持在10 ms以内,与传统解法相比提高了数十倍,且模型的均方误差低至0.001,在提高求解速度的同时还能够保证求解精度。     

基于直流无刷电机的无线遥控机械手臂设计

控制目标为实现以MXS128飞思卡尔单片机为核心,PC机辅助控制的机械手臂协调运动。采用经典的D-H模型法建立运动学数学模型[1],将每个关节坐标系建立在手臂的每节连杆上,各连杆连接通过齐次变换矩阵联系。利用CAD进行图纸的设计,采用铝合金和POM材料作为制作材料。选用高精度直流无刷电机作为机械手臂的驱动,通过SI9979对电机进行控制,利用PC机作为控制信号发送端,配合无线遥控界面,通过串口无线发送数据来控制机械手的动作,实现机械臂的无线遥控。     

基于多变量预测补偿的机械臂精度提升方法

为了减小由运动学参数不准确引起的机械臂位姿误差,传统方法是标定机械臂的连杆参数,但标定后的真实连杆参数不便于逆运动学解析解计算。提出一种基于遗传算法的对机械臂关节旋转变量直接进行修正的方法来提来机械臂定位精度。首先建立机械臂运动学模型和误差模型,得到关节修正量的求解公式。通过NDI三维动态位移测量系统检测机械臂末端执行器的实际位姿,作为样本,并构建遗传算法的适应度函数,采用遗传算法计算出各关节旋转变量补偿量。最后,将该修正值应用于设计的六自由度串联机械臂的控制,多组实验数据证明该方法的有效性及其提高机械臂的绝对定位精度的性能。     

基于主从控制器的机械臂仿生功能的设计

当前机械臂发展面临着操作烦琐、功能单一和控制系统烦乱等一系列问题,针对这些问题,设计了一套由简易穿戴装置、载具装置和手臂本体组成的多功能机械臂.穿戴装置与手臂本体相结合,即可实现机械臂模仿人手臂实时动作,即所谓的 “仿生”功能.另外,设计基于主从控制器,并且借助于 BP神经网络控制算法,使仿生控制更 加灵活可靠。     

输电杆塔攀爬机器人运动学分析与仿真

针对首位或末位架空输电线路维护作业人员在登塔或下塔进行安全防护装置挂接或拆除时无法得到安全绳防坠保护的问题,设计了一种输电杆塔攀爬机器人,主要包括仿生攀爬机构和作业机械臂。提出了一种上下对称、左右配合的多自由度上下肢四臂仿生攀爬机构,可模仿猿类爬树时的动作姿势和顺序实现在输电杆塔主材角钢上的攀爬移动;作业机械臂采用六自由度串联多关节机械臂,能够实现安全防坠装置的挂拆操作;基于D-H建模方法,对攀爬机器人攀爬机构和作业机械臂进行了运动学分析,建立了其D-H运动学模型。通过MATLAB仿真软件对攀爬机构和作业机械臂进行了运动轨迹仿真,经过实验室样机杆塔攀爬及安全防坠装置挂拆动作试验,验证了其可行性。     

面向ESM任务的机械臂控制策略与优化算法

针对机械臂在电磁兼容检测领域的应用需求,本文研究并提出了其在电磁辐射源定位检测(emission source microscopy, ESM)任务中的设计方法与控制策略。在设计方法上,对机械臂结构、天线姿态以及采样面完整性等约束条件进行建模,依据面积最优原则生成ESM采样柱面。在控制策略上,基于关节搜索策略改进RRT*算法(RRT*-JSS),实现在给定扫描面下对机械臂关节状态的最优规划。以上方法与策略在仿真实验中使机械臂在ESM任务中以扫描路径损失4.3%的代价实现平均关节变化角降幅68.96%。在基于Elfin5型机械臂与点状辐射源搭建的验证实验中,实际获得的ESM成像分布与仿真结果间误差≤0.35 dBm。以上仿真与实验结果证明了研究ESM机械臂设计方法与控制策略的有效性,可望在EMI检测领域得到应用。     

基于单目视觉的机械臂灯具清洗定位系统

在机场嵌入式助航灯具自动清洗过程中,为了取得灯具发光口中心和机械臂的相对位置实现机械臂精准定位,设计了基于单目视觉的机械臂灯具清洗定位系统。首先,采用D-H法建立机械臂运动学模型;然后,根据夜间灯具发光的强逆光性以及环境干扰,提出一种优化阈值准则和缩小阈值搜索范围的改进Otsu算法对图像进行分割,再利用质心法提取灯具发光口中心位置;最后,在夜间条件下,进行实验分析并对定位误差采用最小二乘法进行补偿。实验结果表明,所设计的机械臂灯具清洗定位系统速度快、精度高,与传统Otsu算法和改进的随机霍夫变换算法相比,定位精度分别提高72.5%和55.5%,且平均定位精度达到8.7 mm,满足灯具清洗要求。     

关节臂坐标测量机圆光栅偏心误差建模及修正研究

在不增加关节臂坐标测量机硬件成本的基础上,为了提高测量精度,提出了包含圆光栅偏心误差的测量模型方案。分析了关节臂坐标测量机圆光栅偏心状况,通过圆光栅偏心误差实验对第1、2关节处圆光栅偏心误差模型参数进行了辨识,建立了包含前两关节圆光栅偏心误差的测量模型。使用自制的标准杆组件对两种测量模型进行了标定实验,并运用LM算法进行了参数标定。结果表明不包含圆光栅偏心误差测量模型的关节臂坐标测量机的测量误差为0.083 4 mm,而包含两关节圆光栅偏心误差的关节臂坐标测量机测量误差为0.065 0 mm。经过圆光栅偏心误差修正后,其测量精度提高了22%,同时也论证了圆光栅偏心误差是制约关节臂坐标测量机测量精度的影响因素之一。     

柔性机械臂运动控制策略的研究

讨论一种双映射神经网络,并采用递阶进化规划学习算法对该网络拓扑结构和参数进行优化,实现了柔性机械臂的轨迹跟踪控制。计算机仿真表明该控制策略可以实现柔性机械臂的运动控制,且具有较高的控制精度。     

遗传优化模糊PID融合算法的5自由度机械手控制

由于5自由度机械手具有不同的连接方式,其各关节的控制环不是完全独立,相互存在的耦合使得机械手运动呈现出严重的非线性特征,要得到机械手控制的精确运动轨迹比较困难。采用一种改进的传统PID控制与遗传优化的模糊控制融合的控制算法,通过利用两种控制器的并行控制结构和设置加权调节因子,根据偏差绝对值的大小,动态调整两种控制器的输出强度,两种控制器的融合输出控制5个关节的运动。实验仿真和应用表明该算法能大大提高了机械手运动轨迹的控制精度,能得到平滑的运动轨迹,具有较好的实用价值。     

Autonomous mobile robot based on behavior decision skill and control skill of the operator

This paper introduces a human skill base control algorithm using artificial neural networks and fuzzy reasoning for an autonomous mobile robot. Neural networks are used to select a suitable motion control pattern in actual environments. The back propagation algorithm adjusts the weights of the neural networks so that the selected motion control pattern corresponds to the action, which is obtained by the operator's behavior decision skill. To realize the selected motion control pattern, the orientation angle and the speed of the mobile robot are determined by fuzzy reasoning in which fuzzy rules are also automatically tuned so as to simulate the operator's control skill. We have implemented and tested the proposed control algorithm on an autonomous mobile robot and some experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm for the autonomous mobile robot. © 2000 Scripta Technica, Electr Eng Jpn, 131(2): 30–39, 2000     

模糊控制器在感应电动机伺服系统中的应用

将模糊控制技术引入到了感应电动机矢量控制位置伺服系统中 ,设计了模糊位置和电流控制器。其中电流控制器采用一种将数学模型和启发学习算法相结合的新颖设计方法 ,从而实现了模糊逻辑和线性多变量控制技术的结合。在理论分析的基础上 ,通过实验研究证实 ,引入模糊控制器以后 ,该伺服系统具备较高的鲁棒性和优良的动态性能 ,且位置响应没有超调 ,完全满足如机器人手臂等位置伺服系统的要求     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

非线性预测控制在电厂热工过程中的应用研究

非线性预测控制（NMPC）研究在电厂热工过程控制中有很大的应用潜力。目前NMPC算法的研究主要集中在线性化控制方法、基于特殊模型的NMPC方法、先进控制策略与预测控制相结合的控制方法。分析了NMPC方法在电厂各热工过程控制系统中的应用研究现状,并对其前景进行了展望。分析表明,系统辩识与模型预测控制（MPC）的协同作用、约束NMPC算法、非线性系统的建模与参数估计、多变量有约束系统的稳定性与鲁棒性定量分析、预测控制的智能化将是电厂热工过程预测控制问题未来的研究方向。     

基于红外传感阵列的目标运动方向探测与识别研究

针对单个红外传感器无法获取障碍物距离之外的其他信息,本文设计了红外传感器阵列检测系统,不仅能探测运动目 标距离信息还能识别目标的运动方向。 当运动目标通过红外阵列时,该系统检测到红外反射回波信号转换为目标距离信息后, 采用 K-means 聚类把运动目标信号从背景噪声中分离出来,再经过最小二乘拟合提取目标运动方向特征,最后通过分类器对 8 种不同运动方向进行有效感知分类。 实验结果表明,该方法能够成功识别出目标的 8 种运动方向,当分类器参数 K 取值为 5 时,平均识别准确率达到 0. 83 以上,试验结果验证了本文提出的基于红外传感器阵列对目标运动方向进行准确探测与识别的 可行性,为实现多模态融合机器人动态避障奠定了基础。     

基于蚁群优化的超声波电动机系统动态模糊辨识建模

超声波电动机系统的模型是设计电机运动控制器的重要前提.给出了超声波电动机系统的模糊建模方法,分别采用蚁群算法和最小二乘方法获取隶属函数及模糊规则的待定参数,建立了能够表征超声波电动机系统非线性动态关系的二输入单输出Takagi-Sugeno模糊模型.     

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。     

基于摩擦模型的机器人力/位安全控制方法研究

针对机器人力/位控制应用的安全问题,提出一种基于动力学模型的快速实用机器人碰撞检测算法.首先,设计机器人力/位安全控制方案,建立基于动力学的碰撞检测数学模型;然后,基于静态LuGre摩擦模型辨识和补偿机器人关节摩擦力,设计简化的机器人力/位控制碰撞检测模型;最后,以轻型工业机械臂为实验平台,让机器人执行力/位控制与人类...     

全方位移动机器人模糊自适应PID控制

针对全方位移动机器人,结合PID和模糊控制两者的优点,提出了一种模糊自适应PID(FAPID)的控制方法。对模糊自适应PID控制算法进行了理论分析,基于Matlab建立了全方位移动机器人的简化仿真模型。仿真研究表明,采用模糊自适应PID控制方法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,抗干扰能力和适应参数变化的能力要优于常规的PID控制。