轮腿式微型机器人系统研究

轮腿复合式机器人是在轮式机器人的基础上,通过优化轮子设计以达到快速灵活运动的一种新型的地面移动系统。该机器人主体由机架、两条主轴、齿轮减速机构、轮腿复合机构组成,由单电机驱动,控制系统相对简单。该机器人相比于普通轮式机器人具有较强的越障能力,且结构精简、体积小、重量轻。采用ADAMS对该机器人进行了运动学和动力学仿真,详细探讨了其越障能力、安装相位、轮腿结构、步态等关键问题,为其物理样机的设计、优化和控制提供了理论依据。     

新型轮—腿—履带复合移动机构及稳定性分析

为提高反恐防暴机器人对非结构环境的适应能力,设计出了一种具有良好的机动性能和转向性能的新型轮—腿—履带复合移动机构．通过机器人机构分析与本体的稳定性分析,论证了其结构设计的可行性及好的稳定性．     

战地机器人步行腿机构研究

本文研究一种用作机器人步行腿的闭式运动链八杆机构,讨论了该机构的特点,对各构件尺寸进行了初步优化。在此基础上,用拆杆拆副法进行了该机构末端件的相对轨迹仿真、机器人行走时末端件的绝对轨迹及机器人本体运动轨迹的仿真;并进行了速度、加速度分析。文末附有机构运动简图、相对轨迹。绝对轨迹及速度、加速度线图。研究结果表明;该机构用作机器人步行腿机构是较合适的。根据初步优化尺寸研制的模型经试验证明基本成功。     

轮桨腿一体化两栖机器人控制系统设计

为满足轮桨腿一体化两栖机器人控制系统各模块间信息交换的实时性、灵活性、可扩展性和可靠性的要求,将CAN总线应用于轮桨腿一体化两栖机器人控制系统中.从硬件和软件两方面,介绍了CAN总线在轮桨腿一体化两栖机器人中的应用方案,设计了基于ARM7处理器的CAN总线控制节点,提出了适用于两栖机器人的CAN总线应用层协议方案.     

基于姿态角的轮腿机器人驱动控制系统研究

在城市楼道环境中,尤其在面对楼梯等障碍时,五星形轮腿式机器人具有越障能力强、控制简单的优势。为防止机器人在攀爬楼梯时出现较大偏航倾斜,通过仿真软件ADAMS和Simulink中建立了五星形轮腿式机器人的整车动力学模型和PID速度控制模型。结果表明,该联合仿真控制模型能有效、快速地控制机器人速度,减小偏航角度,降低了研究和开发成本。将该驱动控制系统移植到原机器人系统中,并分析了机器人在本控制系统控制下攀爬楼梯等特殊情况下的稳定性能。     

具有拨土功能的轮腿一体化机器人结构设计

针对矿井灾难环境特点,采用三维建模软件设计了一种轮腿一体化机器人.该机器人采用轮腿一体式结构,具备了腿式机器人和轮式机器人的运动优点.分析了在不同环境下机器人采用的行进方式(即机器人步态),增强了机器人的环境适应能力,并且设计了基于多传感器信息的运动控制系统.该系统能够完成灾难矿井下的环境探测、信息获取以及机器人步态控制等功能,为矿难救援工作提供了重要的信息.     

微型柔性机构的多目标计算机辅助拓扑优化设计

提出了基于结构整体柔度最小化和结构输出位移最大化的多目标拓扑优化设计方法,建立了微型柔性机构的多目标拓扑优化设计模型.提出了适用于微型柔性机构多目标拓扑优化设计的伴随矩阵敏度分析方法,并将广义收敛移动渐进算法用于多目标多约束微型柔性机构拓扑优化问题的求解.最后通过数值计算验证了优化模型的有效性.     

具有悬挂系统的轮腿式机器人设计与分析

设计了一种具有独立悬挂系统和足端缓冲机构的六足轮腿式机器人.该机器人结合了轮式机器人和腿式机器人的优点,同时将汽车的独立悬挂系统的设计思想应用在机器人上,降低了不平整地面对机器人的冲击,并减轻了由此引起的振动,保证了机器人在不同的复杂环境下机身内部环境的稳定.本文对该机器人的机构与结构进行阐述,建立了其运动学模型以及其悬挂系统机构和足端缓冲机构的单自由度振动模型,并对其缓冲机理进行分析对比.通过ADAMS仿真软件在不同地形环境下对其进行动力学仿真分析,验证了在机器人的运动过程中,与足端缓冲机构相比,悬挂系统的缓冲减震效果受地形影响较小,且悬挂系统和足端缓冲机构相结合会比单一缓冲机构具有更好的缓冲减震作用.     

一种桨身融合蛇形两栖子母机器人的机构设计和运动学仿真

为实现机器人拓展仿生、多模式运动、多子体协作等要求,完成了一种新型两栖机器人的机构设计.将蛇形机器人和类水母的游动方式相结合,区别于传统的轮桨鳍腿足等设计理念,参照翼身融合、船桨划水以及壁虎断尾的原理,分别采用了桨身融合、桨叶可开合和子母分体等新概念.为验证设计,研制了包括子体、关节部和分体部在内的机器人各部分.最后通过各运动机构的数学模型结合UG运动机构仿真、MATLAB数值分析和实物试验验证了机器人各部分设计的合理性和可行性.     

轮腿式机器人倾覆稳定性分析与控制

对于运动在不平坦地形中的移动机器人而言,其倾覆稳定性非常关键．设计了一种结构对称的轮腿式机器人,它有4个独立的轮腿运动单元,能够变化多种构形．采用动态能量稳定锥方法和倾覆稳定性指数对机器人的稳定性进行综合评价,建立了一个模糊神经网络自适应控制系统．根据稳定性指数值,该系统可以实时改变机器人的构形和速度,保证其倾覆稳定性．正弦路面上的仿真结果表明,该系统所产生的动作实时性好、可靠性高,能够降低机器人自主越障过程中的危险．     

移动机器人行为参数的PSO多目标优化

根据移动机器人的导航任务,提出基于粒子群优化(PSO)算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取,使机器人在路径近似最优的基础上实现导航时间最少。仿真结果表明,该方法可以提高导航效率,实现导航决策的逐步求精,从而改善机器人在未知环境下的自主导航性能。     

基于多目标快速探索随机树的移动机器人巡检路径优化方法

针对移动机器人需要访问多目标的巡检路径规划问题,该文提出一种多目标快速探索随机树路径优化方法。首先,根据提供的环境地图与巡检目标点,该文采用一种 RRT-Connect-ACO 算法得到目标点的巡检顺序和可行路径;然后,通过引入信息子集,对路径进行优化,得到最终的最优路径。实验结果表明,与现有的多目标路径规划算法相比,该方法考虑了地形的影响,得到的最优路径更符合实际情况。     

一种基于粒子群优化的多目标优化算法

论文提出了一种基于粒子群的多目标优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分布性能;采用动态惯性权重法来平衡粒子群对解空间的局部搜索和全局搜索,以提高算法的全局收敛性能。实验结果表明,论文算法是有效的,能有效的求解多种多目标优化问题。     

主动关节履带式蛇形救援机器人结构参数多目标优化设计

针对机器人化救援装备研制的难点,对具备肌肉注射功能的蛇形机器人结构参数进行了优化,进而解决了废墟非结构环境对机器人执行任务的约束问题。首先,在分析机器人废墟环境运动机理基础上,建立机器人运动性能与结构参数的函数模型。然后,利用基于非支配排序的NSGA-II和基于分解的MOEA-D多目标遗传算法2种方式对模型分别进行求解。通过对比2种方式,证明了NSGA-II算法在求解上更有效,最终确定机器人样机的最优结构设计参数。最后,根据优化结果研制了实验用的蛇形机器人样机。实验结果显示机器人的最大台阶翻越高度为0.18m,相对误差为0%;最大沟壑跨越宽度为0.4m,相对误差2.3%;直线构形最小转向阻力矩为14.320N·m,相对误差11.2%。验证了基于NSGA-II算法的结构参数多目标优化设计方法的有效性。     

基于效率与安全机制的核电站巡检与应急机器人的局部路径优化方法

为了提高核电站巡检与应急机器人的工作效率,针对核电站巡检环境与应急处置任务的特殊性,提出了一种适用于核电站巡检与应急机器人的有效局部路径优化方法.首先,在对核电站巡检与应急机器人运动建模的基础上,运用福克-普朗克方程求解伊藤过程得出核电站巡检与应急机器人沿直线和圆弧的动态运动分布函数,并搭建实验平台通过反复实验匹配准确的动态运动分布参数.基于此,提出效率与安全机制,将该机制应用于局部路径的再优化.实验表明,该方法能够在执行核电站巡检与应急任务的过程中对核电站巡检与应急机器人的路径进行再优化,提高任务执行效率.     

基于Pareto最优的PID多目标优化设计

现有的PID优化方法往往难以同时兼顾系统对时域和频域性能的要求,针对这一缺陷,提出了一种PID多目标优化方法：将动态性能指标作为优化目标,频域性能指标作为约束条件,采用基于Pareto最优的多目标优化算法对其求解。该算法采用新的拥挤距离计算方法,引入双重精英机制,进化效率高,得到的Pareto最优解集多样性好,决策者可根据当前工作需求从中选择最终的满意解。仿真结果证明了本文方法的有效性。     

基于改进ILS算法的多目标优化试验设计

现有的拉丁超立方设计优化大多以正交属性度量或均匀属性度量为单一优化准则,针对该单一优化准则存在的缺陷,提出一种基于改进ILS算法的多目标优化试验设计方法,对拉丁超立方设计的均匀属性和正交属性同时进行优化,并与已有的几种典型试验设计方法进行对比。实验结果证明了该方法的优良特性。     

基于演化算法实现多目标优化的岛屿迁徙模型

多目标演化算法(MOEA)利用种群策略，尽可能地找出多目标问题的Pareto最优集供决策者选择，为决策者提供了更大的选择余地，与其它传统的方法相比有了很大的改进．但提供大量选择的同时，存在着不能为决策者提供一定的指导性信息，不能反映决策者的偏好，可扩展性差等问题．本文提出了一个新的多目标演化算法(MOEA)计算模型…岛屿迁徙模型，该模型体现了一种全新的多目标演化优化的求解思想，对多目标优化问题的最优解集作了新的定义．数值试验结果表明，岛屿迁徙模型在求解MOP时有效地解决了以上问题，并且存在进一步改进的潜力．     

多目标优化算法NSGA-II的改进

该文提出了NSGA-II算法的一种改进算法—INSGA。在引入算术交叉算子的同时,提出并引入累积排序适应度赋值策略。实验表明,INSGA具有更高的收敛速度和更好的种群多样性。