基于分布式专家系统的超高压输电线路巡检机器人控制系统的研究

探讨了基于分布式专家系统的超高压输电线路巡检机器人控制系统，给出了一种利用CLIPS和C、VC++混合编程构成分布式专家系统作为机器人控制器的方法,并且提出了一种基于规则和证据的可信度(CF)的分布式专家系统的协调算法.经过试验论证,该控制方法能很好地实现超高压输电线路巡检机器人的作业功能.􀁱     

一种输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现

介绍了一种超高压输电线路巡检机器人控制系统的设计与实现方法．根据巡检作业任务的要求，采用遥控与局部自主相结合的控制模式实现巡检机器人沿线行走及跨越障碍．设计了巡检机器人有限状态机模型，实现了机器人遥控与局部自主控制的有机结合．采用基于激光传感器定位的方法实现了巡检机器人的自主越障控制．实验结果表明，该机器人可实现沿线行走及自主跨越障碍，从而验证了控制系统设计的有效性与合理性．     

一种输电线路巡检机器人越障规划方法

针对输电线路巡检机器人的局部自主与远程控制方式,提出了一种基于有限状态机的越障规划方法.将巡检机器人的越障运动过程分解成若干离散化的关键状态,建立了运动规划的有限状态机模型.采用一种基于模糊方法的产生式系统用于推理越障模式,并产生运动序列.仿真与现场实验验证了越障规划方法的正确性和有效性,该方法可应用于输电线路巡检机器人运动控制.     

面向多区域扫描的机器人作业序列规划与自主避障研究

针对移动式机器人多区域扫描作业任务,本文基于人工智能思想研究机器人作业序列规划和自主避障方法,从而保证机器人自主完成使命任务。采用激光测距系统LMS200作为移动机器人环境测量传感器,开发了机器人与LMS200的串口通信程序;提出采用人工智能遍历算法实现机器人自主作业序列规划,保证规划结果在时间上是最优的;针对复杂环境中存在未知障碍的问题,设计了基于人工势场法的机器人自主避障算法,并通过仿真试验进行了算法验证,结果表明：本文所研究方法是有效且可行的。     

面向多机器人动态任务分配的事件驱动免疫网络算法

为实现多机器人系统的动态任务分配与协作,提出了一种面向多机器人动态任务分配的事件驱动免疫网络算法。将生物免疫网络的工作机理应用到多机器人动态任务分配算法中,借鉴Jerne的独特型免疫网络假说和Farmer提出的抗体激励动态方程,设计了多机器人任务分配与自主协作模型;基于事件驱动机制,设计了多机器人动态任务分配算法,并引入焦躁模型来解决任务死锁问题。仿真和实际多机器人系统实验结果表明,基于本文算法的多机器人系统在动态任务场景中具有较强的适应性和自主规划协调能力。     

基于分散式的多机器人避碰协调控制

针对多机器人在路径规划时躲避其他机器人容易产生抖动问题,该文提出了一种分散式的多机器人之间碰撞协调机制,设计了一种协调碰撞的算法,该方法计算短时间范围内的无碰撞局部运动。基于机器人动力学约束安全和平滑的控制,该方法在基于速度障碍算法的概念上,扩展现实机器人的动力学约束,考虑环境的基于网格的地图表示,通过仿真实验证明了所提出的算法是有效的,可以使运动更加平滑。     

新型多旋翼作业型空中机器人自抗扰控制

针对输电线路树障清理作业任务对空中机器人平台稳定性、平动性和抗扰性的高要求,为克服传统平面配置多旋翼无人机姿态配合式位置移动的缺点,本文在全驱动多旋翼飞行器设计思想的启发下,提出并设计了一种无需姿态配合即可实现前后平移运动的非平面作业型多旋翼空中机器人.首先分别建立其姿态的运动学和动力学模型,然后采用自抗扰控制技术设计了该机器人的位置和姿态跟踪控制律.多组仿真和样机实验结果表明,本文所设计的非平面配置旋翼空中机器人在作业过程中的接触力扰动下具有良好稳定性、平动性和抗扰性.     

输电线路除冰技术及除冰机器人设计

针对输电线路覆冰灾害,本文首先介绍了输电线路除冰技术,然后给出了一种输电线路除冰机器人的设计,包括机器人机械结构和控制系统。该机器人利用其前端固定的刀具,通过前推撞击方式除冰,通过压紧轮机构、锁紧机构和防倾倒机构,保证了机器人运行时不脱离线路,确保了作业时的安全性。该机器人已经在模拟线路进行过多次作业试验,并在500KV带电线路上进行多次试运行,均达到了理想的效果。该机器人可以在不停电的情况下提早消除覆冰隐患,防止重大灾害的发生。     

架空输电线路巡线机器人越障过程运动学仿真分析

本文针对高压输电线路巡检作业,提出采用三臂结构的巡线机器人作业方案。根据该方案,进行了巡线机器人结构设计和运动学分析,利用三维参数化造型软件SolidWorks建立了该机器人的虚拟样机,利用机械系统动力学仿真软件ADAMS对巡线机器人进行了运动机构仿真,模拟机器人的实际运动状态,通过模拟和分析,寻求巡线机器人的合理结构,验证了结构设计与动作规划的合理性,得到高压输电线路巡线机器人的合理设计方案。     

基于结构约束的架空输电线路巡线机器人障碍识别

巡线机器人沿相线行走时必须探测识别各种障碍，并根据障碍类型规划越障行为．针对220 kV架空输电线路的结构特点，利用视觉传感器，设计了基于结构约束的障碍识别算法．算法利用图像的边缘信息，采用改进的基于存在概率图的圆/椭圆检测方法和分层决策机制，以减少自然环境中光线变化和机器人运动对识别质量的影响，满足了巡线机器人的实时越障要求．实验室模拟线路和实际线路实验结果表明，算法能可靠地识别出复杂背景中的防震锤、悬垂线夹和耐张线夹等障碍物．     

仿人机器人的头眼协调运动控制研究

针对机器人注视静态目标的任务,提出一种头眼协调运动的控制策略.通过使双目聚焦在同一个注视点,得到注视点的空间坐标和头眼的期望运动转角;研究了机器人头部转动时双目的补偿运动模型及相应的控制算法.实验表明,该控制策略能实现精确的3D头眼协调运动控制.     

基于ROS的蛇形机器人基本仿生运动与自主爬台阶控制

设计了一种带正交关节和主动轮组合的蛇形机器人。该机器人不仅能够实现基本的蜿蜒运动、纵向行波运动、横向翻滚运动和横向行波运动,且针对台阶式障碍物提出了一种自主爬越台阶的控制策略。机器人通过激光测距传感器与头部关节的仰角得到台阶高度,抬起相应高度的关节将头关节搭在台阶上,控制主动轮的推进速度与关节抬起的角速度相结合的方式达到上台阶的目的,并且在运动过程中将头部俯仰关节舵机的负载反馈作为判别下台阶的条件。基于ROS （robot operating system）构建了蛇形机器人仿真模型,并通过仿真与实验验证了机器人的基本运动控制和自主爬台阶控制策略的有效性。     

具有输入饱和特性的中型足球机器人运动控制研究

研究了具有输入饱和特性的全自主中型足球机器人的运动控制问题,建立了足球机器人的运动学模型,基于Lyapunov稳定性条件研究了足球机器人对足球跟踪的自主控制算法,实现了足球机器人在赛场上的高精度运动控制,实验进一步证明了算法的鲁棒性。     

高压巡线机器人穿越耐张杆塔的控制算法

通过对高压输电线路中耐张杆塔的电磁场进行理论和试验分析,根据电磁场的分布规律对导航电磁传感器的布置进行试验研究,提出了采用传感器补偿算法的控制对策。试验表明:采用传感器补偿算法的控制对策,巡线机器人自主穿越耐张杆塔障碍是可行的。     

一种多模型融合的仿猎豹四足机器人复杂运动控制方法

针对具有2自由度主动脊柱关节的仿猎豹四足机器人,基于任务分解思想和生物神经系统机理,提出多模型融合的控制方法。该方法以弹簧负载倒立摆模型实现单腿跳跃控制,通过中枢模式发生器（CPG）实现4条腿之间以及脊柱―腿之间的协调控制,利用虚拟模型控制实现机器人与环境交互,采用基于CPG输出的有限状态机来融合3个控制模型,构建仿猎豹四足机器人的多模型分层运动控制器。参考猎豹脊柱运动特征,设计了机器人脊柱关节运动模式,给出脊柱与腿的协调控制策略。最后,在Webots仿真环境中搭建了仿猎豹四足机器人虚拟样机,实现了不同步态下的脊柱―腿的协调控制、在崎岖地形上稳定奔跑,以及平滑的对角―疾驰―对角步态转换,仿真结果验证了所提出的多模型融合的四足机器人运动控制方法的有效性。     

全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术研究

针对无人机巡检电压等级较高的输电线路时,可能会因杆塔整体结构过于复杂导致导航线路混乱无法有效完成巡检工作的问题,研究全电压等级无人机高空巡检自主导航线路切换技术。将无人机导航线路规划问题转换为蚁群确定最优或次优路径问题,利用信息素挥发因子动态自适应调整规则,改善蚁群算法易出现局部最优以及较慢收敛的情况,完成导航线路规划。基于规划结果,采用自抗扰控制算法,设计包含微分器、扰动估计补偿等设备的自抗扰控制器,通过控制器调整航向角方向,实现导航线路切换控制。实验结果表明,所研究技术能够通过不同航向角度切换,完成输电线路高空巡检目的,且航线规划效率满足无人机高空巡检自主导航线路切换的实时性要求。     

基于Mindstorms的四轮智能机器人实时控制系统设计

传统机器人控制系统是以辅助控制机器人转向为基准进行设计的,存在转向控制效果差的问题,为实现四轮智能机器人控制系统研发,以Mindstorms平台为基础,搭建由主控模块、传感器模块、无线通信模块、运动模块以及电源模块组成的四轮智能机器人结构。在运动控制模块中选用TMC236芯片作为电机驱动芯片,通过电路为桥臂上开关管提供控制电压;在底层控制模块中,采用PID控制器控制电机期望转角与实际转角之间差值,实现机器人转向角度控制。对软件控制策略研发中,利用嵌入式操作软件系统实现车道保持控制和避障控制功能,实现机器人自主换道功能。保证机器人自主充电情况下,测试转向控制功能,由测试结果可知,基于Mindstorms系统控制效果始终维持在98%以上,实现机器人转向精准控制。     

Active/dynamic stereo vision

Visual navigation is a challenging issue in automated robot control. In many robot applications, like object manipulation in hazardous environments or autonomous locomotion, it is necessary to automatically detect and avoid obstacles while planning a safe trajectory. In this context the detection of corridors of free space along the robot trajectory is a very important capability which requires nontrivial visual processing. In most cases it is possible to take advantage of the active control of the cameras. In this paper we propose a cooperative schema in which motion and stereo vision are used to infer scene structure and determine free space areas. Binocular disparity, computed on several stereo images over time, is combined with optical flow from the same sequence to obtain a relative-depth map of the scene. Both the time to impact and depth scaled by the distance of the camera from the fixation point in space are considered as good, relative measurements which are based on the viewer, but centered on the environment. The need for calibrated parameters is considerably reduced by using an active control strategy. The cameras track a point in space independently of the robot motion and the full rotation of the head, which includes the unknown robot motion, is derived from binocular image data. The feasibility of the approach in real robotic applications is demonstrated by several experiments performed on real image data acquired from an autonomous vehicle and a prototype camera head