七自由度冗余机械臂避障控制

基于冗余机械臂零空间的自运动特性,提出了一种新的七自由度冗余机械臂避障控制方法.该方法引入臂平面和避障面来参数化表达冗余机械臂的零空间运动;基于这种描述,利用人工势场法实现碰撞检测;根据检测结果得出的虚拟排斥力推导零空间运动方程,改进具有位置内环的逆动力学控制方法,使机械臂避障时的动态性能具有类似质量-阻尼系统的物理特性.该方法可以在控制末端执行器运动的同时实现冗余机械臂避障.为了验证所提出方法的性能,利用在轨自维护实验平台完成了实验.实验结果表明,机械臂与障碍物的最近距离大于40 mm,末端执行器位置动态误差小于10 mm,稳态误差小于2 mm.这些结果显示,所提出的方法通过合理地自运动行为实现了冗余机械臂的避障控制,而且在避障过程中不影响末端执行器的操作.     

面向动态环境的机械臂避障方法

针对动态环境避障存在的问题,提出一种轨迹实时规划方法。首先,通过视觉传感器实时监控作业环境,获得动态障碍物的位置信息后,计算得到障碍物的三维坐标。其次,采用卡尔曼滤波处理三维坐标数据,得到当前位置的最优估计值及下一位置的预测值。再次,结合人工势场法,在机械臂末端形成由一个引力和两个斥力组成的人工势场,得到机械臂末端的运动位置。最后,在笛卡尔空间规划轨迹,在CoppeliaSim中建立仿真平台,仿真结果验证了该方法的有效性。     

复杂环境下软体机械臂的运动学解耦与避障方法

软体机械臂具有无限自由度和高度灵活性的特点,在复杂非结构化环境中应用潜力巨大。在研究柔性机械臂的过程中,由于软体机械臂各段之间在运动学上存在强耦合性,非结构化环境中软体机械臂运动学关系的构建较为复杂,在求解软体机械臂逆运动学时存在奇异解甚至无解的情况,柔性机械臂的避障控制十分困难。因此,受藤蔓生长过程的启发,提出一种分段建模和顺序控制方法,旨在解决软体机械臂在运动过程中的耦合问题,简化软体机械臂在逆运动学中的求解难度,从而实现机械臂在非结构化环境中实现避障。首先利用分段常曲率法建立软体机械臂运动学模型,利用约束条件快速求解软体机械臂中逆运动学各个参数信息,然后基于快速探索随机树（RRT）建立了机械臂的改进型RRT路径规划算法,最后构建了非结构化复杂环境,并在Matlab中测试了机械臂的避障能力。仿真结果验证了所建立运动学模型的正确性,也表明利用顺序控制策略对实现软体机械臂在非结构化环境中避障具有可行性。     

基于全自主机器人避障控制方法的研究

介绍了全自主机器人避障控制的基本方法,对目前应用在全自主机器人避障过程中比较普遍的几种控制方法进行了详细的阐述并对各自的优缺点进行了评价。     

变电站轮式巡检机器人机械臂避障路径规划方法

变电站工作环境特殊且复杂,为保证巡检机器人在执行巡检任务的同时,能更好、更安全地进行作业,提出面向轮式巡检机器人的机械臂避障路径规划方法。利用八叉树结构建模技术,架构巡检机器人工作环境的三维模型与环境更新模型。确定机械臂与环境关系,建立机械臂运动学模型,根据末端执行器位姿的已知与未知情况,完成运动学模型的正解与反解计算。基于关节位姿的三维坐标,设定机械臂连杆不碰撞障碍物为必要条件,依据六次多项函数式解得的关节角速度与角加速度连续轨迹,通过更改非固定参数值,调整机械臂的移动轨迹,最后,利用贝塞尔曲线平滑处理路径。仿真试验结果表明,所提方法路径精度更优越,避障效果更理想,符合变电站巡检的实时性需求。     

基于A~*算法的空间机械臂避障路径规划

针对空间机械臂在轨操作任务需求,提出一种基于A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征,对机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性,根据障碍物的位姿坐标,分析机械臂各杆件与障碍物发生碰撞的条件,进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上,利用A*算法在空间机械臂的自由工作空间进行无碰撞路径搜索,实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于A*算法的空间机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性。     

一种零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法

针对传统的零空间避障方法无法根据障碍物距离提前采取避障行为同时保证末端跟踪精度的问题,提出一种零空间避障的机械臂末端轨迹跟踪算法.该方法采用伪距离代替欧氏距离作为距离接近度指标解决零空间避障问题,同时设计一种自适应正定系数矩阵K和速度误差饱和函数sat(e),将实时轨迹运行结果反馈给冗余机械臂运动学反解,根据反馈结果自...     

基于二分试探的平面冗余机械臂碰撞检测与避障

针对协作机械臂与未知环境安全交互问题,提出基于二分试探的平面冗余机械臂碰撞位置检测与虚拟碰撞空间估计方法,基本思想为碰撞臂杆绕选定二分点旋转微小角位移,期间根据关节电流信息判断是否发生进一步碰撞,从而确定碰撞位置所处二分区间,以此迭代试探缩小碰撞位置估计误差至可接受范围。建立冗余机械臂碰撞臂杆以选定二分点为不动点的逆运动学模型,解决机械臂二分试探运动控制问题;通过简化改进二阶前馈外力观测器,建立基于关节电流的快速碰撞检测算法;根据碰撞位置与碰撞臂杆位姿信息,建立基于包络法的虚拟碰撞空间模型,以近似表征障碍物空间信息。仿真与实验结果表明,所提出的基于二分试探的碰撞位置检测与虚拟碰撞空间估计方法,可为主从任务转化闭环控制避障算法提供有效的障碍物信息,实现平面冗余机械臂安全避障,提高协作机械臂与环境交互安全性。     

基于位置代价A*算法的机械臂避障路径规划

为了解决高维或复杂环境下A*算法路径规划寻路效率低、计算量大的问题,提出了位置代价A*算法,并将其应用于机械臂避障路径规划.首先在A*算法估价函数中加入节点位置代价,增加估价函数对节点位置优劣的判断;其次研究机械臂连杆的避障检测方法;在此基础上,将位置代价A*算法用于机械臂的避障路径规划.仿真试验表明,位置代价A*算法...     

基于改进灰狼算法的冗余机械臂轨迹跟踪与避障

本文将冗余机械臂的轨迹跟踪和避障规划统一为优化问题,提出了一种基于改进灰狼算法的避障跟踪优化器。首先,基于包围盒法对避障空间进行了建模,使用GJK算法计算机械臂与障碍物之间的最小距离。其次,设计了适应度函数,引入避障奖励项对优化器进行主动奖励,使机械臂在跟踪目标轨迹的同时避开障碍物。然后,使用随机分散策略对灰狼算法进行了改进,以增强算法的全局搜索能力,从而更好地求解优化问题。最后,使用九自由度冗余机械臂验证了所提出方法的有效性和优越性。实验结果表明：对于圆形目标轨迹,机械臂的末端跟踪误差为0.21 mm;跟踪过程中,机械臂与障碍物的距离不小于70 mm;相比于经典灰狼算法,改进灰狼算法使跟踪精度提高了13%。本文提出的避障跟踪优化器能以毫米级的精度同时满足冗余机械臂的轨迹跟踪和避障任务;改进的灰狼算法能有效提高经典灰狼算法的收敛精度。     

一种悬浮扑翼机器人的视觉自主避障方法研究

提出了一种基于视觉感知的悬浮扑翼机器人自主避障方案,以满足室内障碍物环境中低速、安全和长航时飞行要求。 首先,借鉴鸟类视觉避障原理,提出了一种基于光流视觉检测的避障方法,用于识别动、静态障碍物;其次,设计了一种氦气球与 扑翼结合的飞行机器人,利用氦气浮力提供主要升力,扑翼运动提供推进力和次要升力,并设计了飞行控制方法以满足稳定飞 行及避障的要求;最后,制作了机器人样机,测试了其飞行性能和自主避障能力,并与其他障碍物检测算法进行了对比。 结果表 明,样机的直飞航向偏移为 5. 52°,转弯速度可达 23°/ s,并以 6. 1 ms 的单帧检测时间达到 77% 的避障成功率,证明其能够实现 低速悬浮飞行和自主避障,为其开展室内探测任务奠定了基础。     

简易避障机器人的设计

针对矿井中的各种灾害,设计了一种适合矿井救援的简易避障机器人。该设计以AT89C51单片机作为智能机器人的检测和控制核心,采用红外光电传感器实现机器人避障。在硬件设计的基础上。通过软件编程,实现了对智能机器人行进、绕障、停止的控制和检测数据的存储、显示。本设计制作的简易避障机器人工作性能稳定。工艺简单,易于控制。且实验现场运行效果良好。     

基于强化学习的机械臂避碰研究

将强化学习引入机械臂的避碰问题研究,建立了平面三自由度机械臂的多Agent避碰系统,系统结合了最近障碍物信息和偏差角信息来产生控制指令.采用基于K-均值聚类的强化学习方法作为基本的控制策略,给出了系统算法的具体实施过程.通过仿真试验,证明了基于聚类划分的强化学习方法在机械臂避碰问题中的可行性和有效性.     

基于BP神经网络机器人实时避障算法

针对二维静态环境下智能机器人避障及路径规划问题,提出了基于BP神经网络的机器人实时避障算法。首先,用多个扇区表示机器人周围的环境,利用激光雷达探测每个扇区内障碍物的距离信息,以每个扇区内障碍物的距离信息为输入,利用BP神经网络计算该扇区被选择为避障方向的得分;然后,利用各扇区中点坐标与当前时刻距障碍物最近扇区中点坐标之间的欧氏距离,计算机器人在当前位姿条件下各扇区被选中作为避障方向的条件概率;最后,将使得得分与条件概率之积最大的扇区作为机器人的避障方向。实验结果表明:所提算法的收敛时间比栅格方法降低了50%以上,机器人的避障轨迹与人工势场方法相比更短,能较好地应用于复杂多障碍物场景。     

基于模糊神经网络控制的AGV避障路径规划仿真

自动导引车(AGV)作为一种现代化物流设备,在许多领域得到了越来越广泛的应用。AGV在行进过程中的主要任务是避障及路径规划。针对AGV的避障路径规划问题,定义了AGV的行驶环境,提出了AGV避障路径规划的模糊神经网络控制方法,设计了模糊神经网络控制器,并用Matlab进行了仿真。仿真结果表明该模糊神经网络控制器满足控制要求,该研究为进一步精确控制AGV奠定了基础。     

面向打磨机械臂的模糊自适应阻抗控制算法

为解决打磨机械臂在加工过程中轨迹移动和末端接触力的控制问题,讨论了一种自适应阻抗算法,能够实现力和位置的柔顺控制,并保证系统的运动稳定。同时引入模糊控制理论,对阻抗参数进行实时调整。以简化模型二自由度机械臂为例进行仿真实验。仿真结果表明,模糊自适应阻抗算法能够较为准确地控制机械臂末端的接触力,降低系统的超调,改善实时性,可以提高打磨机械臂的工作效率,在一定程度上满足打磨的精度要求。     

可重构柔索并联机器人协同避障方法研究

针对可重构索驱动机器人自身结构与环境障碍物间高碰撞风险问题,设计了一种基于临界支撑线及多指抓握的可重构柔索机器人协同避障方法。通过简化环境障碍物与机器人结构得到一类可重构柔索机器人在复杂环境下的一般模型,在此模型基础上利用其结构的拓扑约束及障碍物间的临界支撑线求取机器人的无碰撞运动区域;通过凸包算法及凸包映射算法求取不同构型及障碍物分布下可重构柔索并联机器人的力封闭工作空间,并分析不同构型及障碍物分布对机器人无碰撞力封闭工作空间的影响;随后,通过优化算法求取指定运动轨迹上最优索分布;最后在重构索驱动机器人实验平台对所得优化结果进行验证。实验结果显示,所设计的可重构柔索机器人协同避障方法能有效避免重构索驱动机器人运动过程中的碰撞。     

Robust adaptive tracking control for nonholonomic mobile manipulator with uncertainties

In this paper, mobile manipulator is divided into two subsystems, that is, nonholonomic mobile platform subsystem and holonomic manipulator subsystem. First, the kinematic controller of the mobile platform is derived to obtain a desired velocity. Second, regarding the coupling between the two subsystems as disturbances, Lyapunov functions of the two subsystems are designed respectively. Third, a robust adaptive tracking controller is proposed to deal with the unknown upper bounds of parameter uncertainties and disturbances. According to the Lyapunov stability theory, the derived robust adaptive controller guarantees global stability of the closed-loop system, and the tracking errors and adaptive coefficient errors are all bounded. Finally, simulation results show that the proposed robust adaptive tracking controller for nonholonomic mobile manipulator is effective and has good tracking capacity.