无人仓多搬运机器人协同作业轨迹自动控制研究

由于无人仓多搬运机器人协同作业线路较为复杂,导致协同作业轨迹控制难度增加,为了保证多搬运机器人能够按照规划路线执行搬运作业,提出了无人仓多搬运机器人协同作业轨迹自动控制方法;采用栅格图建模法,结合无人仓内货架的实际分布情况,建立无人仓环境场景;从组成结构、运动学以及动力学3个方面,构建搬运机器人的数学模型;遵循就近原则分配多机器人搬运任务,规划多搬运机器人的协同作业轨迹,根据多搬运机器人实时位姿的自动检测结果计算控制量,利用作业轨迹自动控制器的安装与运行,完成无人仓多搬运机器人协同作业轨迹的自动控制任务;实验结果表明,在该方法应用后,多搬运机器人在无人仓中的作业轨迹与规划轨迹基本相同,计算得出的平均位置控制误差和姿态角控制误差分别为2.27 cm和0.05°,搬运机器人的碰撞次数能被控制在规定范围内,实际应用效果好。     

模糊控制器在“穿地龙”机器人控制中的应用

"穿地龙"机器人在地下穿孔作业过程中会受到诸多因素的影响,是一个非线性的复杂系统。采用参数自调整模糊控制算法设计了位置模糊控制器,实现了机器人按目标轨迹运动等功能,保证了机器人具有良好的姿态调节能力。轨迹测试结果表明:设计的控制器具有良好的鲁棒性,可以保证机器人在土中按照预定的轨迹行走,完成穿孔作业任务。     

全方位越障移动机构研究

针对清洗壁面作业对机器人提出的特殊要求,研制了可越障轮式全方位移动机构—— -车轮组机构,该机构保证机器人在姿态保持不变的前提下,沿壁面任意方向直线移动、或 在原地旋转任意角度,同时能跨越存在于机器人运行路径中的障碍．该机构不需要传感装置 来检测障碍,不需要复杂的辅助机构来实现平面上运动和越障运动之间的转换．     

输电线路巡检机器人远程测控系统的研究与实现

开发了一种针对输电线路巡检机器人的新型远程测控系统.该系统通过与机器人本地控制器的实时通信和多线程技术实现机器人姿态监控和机器视觉检测.通过对机器人控制器发送命令和接收数据实现对机器人的人工遥操作;采用Matlab Script节点实现Matlab与LabVIEW混合编程,完成机器人质心和多关节姿态的计算,采用共享数据库方式调用基于Visual Prolog开发的机器人行为规划应用程序,实现机器人姿态自主控制.实验结果表明,该远程测控系统运行可靠,实时性强,具有良好的人机交互能力.     

作业型水下机器人纵、横倾姿态自适应区域控制方法

本文主要研究作业型自主式水下机器人(AUV)的纵、横倾姿态自适应区域控制问题.在实际作业中,机械手作业干扰和环境不确定性等因素将影响作业过程的艇体姿态控制,进而影响运动、作业的精度.针对此姿态稳定性控制问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的水下机器人姿态自适应区域控制方法.针对系统模型的不确定因素,采用RBF神经网络对其进行在线估计,引入滑模控制项对估计误差进行在线补偿;针对RBF神经网络控制参数的取值问题,设计网络权值、径向基中心与方差的在线调整律,对控制参数进行自适应学习,以适应机器人艇体的不同姿态变化;针对艇体姿态的快速稳定收敛需求,在区域控制器中加入PI(比例-积分)环节,缩短姿态调节时间、降低稳态误差.基于李亚普诺夫稳定性分析,从理论上证明区域控制误差一致渐近稳定.最后,通过作业型水下机器人样机的纵、横倾姿态控制实验,验证了本文方法的有效性.     

机器人装配作业静力特性研究

本文主要分析在保持机器人稳态平衡状态下,在作业过程中.作用于机器人各主动关节上的力和力矩.以此作为确定机器人各主动关节动力元件与控制元件的依据.为使机器人智能化.还可依此在各主动关节上配置所需的传感器.它是保证准确可靠装配作业的重要因素.     

遥操作护理机器人系统的操作者姿态解算方法研究

设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求.     

基于一级倒立摆模型仿人机器人控制算法研究

针对仿人机器人步态行走不稳定的问题,以倒立摆为控制对象,建立仿人机器人步态行走数学模型。以仿人机器人姿态角和位移建立双闭环控制系统,采用PID控制算法对仿人机器人姿态角和位移进行调节。以19自由度仿人机器人进行实验验证,表明了所采用仿人机器人步态行走系统PID控制算法的正确性及高精确度。系统响应稳定,超调<0.3%,调节时间<0.2 s,关节输出相对误差最大值为2.25%,可实现仿人机器人稳定的步态行走。     

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.     

关节式爬管机器人的运动稳定性研究

在爬管机器人的运动稳定性问题的研究中,设计了一种应用关节式机器人运动原理的爬管机器人.为提高机器人运动的稳定性,提出以关节翻转力矩和手爪夹持力来评判运动姿态的稳定性,以躯干质心位移和速度的变化规律来评判运动轨迹的稳定性.利用ADAMS软件建立了在一个运动周期内,各关节驱动电机的输出转矩、手爪与管道之间的接触力,以及躯干质心的位移、速度等随时间的变化规律模型.结果表明所设计的爬管机器人的关节翻转力矩和手爪夹持力能满足运动姿态稳定性的要求,且能够以约1.11 m/min的速度沿着垂直管道平稳地爬行,不偏离爬行方向,保证了机器人运动轨迹的稳定性.仿真结果为下一步研制关节式爬管机器人的物理样机提供了理论指导,也为其它类型的爬管机器人研究提供了参考.     

基于对象模型的自组织专家系统

在研制的一个基于对象模型的自组织专家系统中 ,通过对机器人的行走装置进行模型化 ,建立了对象的模糊知识库 ,并根据控制的目标 ,设计了推理机。系统无需精确的数学模型 ,能根据输入、输出变量 ,自动修改控制规则 ,达到优化控制的目的。     

热膨胀电极位移法用于机器人点焊过程的研究

本文首次将热膨胀电极位移法用于机器人点焊．采用 高精度、高分辨率的光栅位移传感系统，对机器人点焊电极位移变化规律进行了研究．试验 结果表明，测量数据准确，重复性高，为电极位移法用于机器人点焊质量监控提供了新的途 径．     

基于模糊控制的全位移平衡机器人设计

设计了一种模糊控制的四轮全位移平衡机器人,通过SolidWorks改进设计了基于麦克纳姆轮的全位移平衡底盘、双轴云台等机械结构。以Altium Designer为开发平台设计了STM32F405核心板主控,外设电路设计主要包括:ICM20948传感器电路、CAN通信差分电路等。使用Simulink对算法进行仿真验证,云台控制算法使用了串级PID控制,底盘通过HI220陀螺仪传感器结合模糊控制算法实现平衡及运动。最终制作出了实体机器人并对模糊控制算法进行了验证,与传统PID算法相比,基于模糊控制的平衡机器人在响应速度、鲁棒性、稳定性等方面均有一定的提升。相比于传统四轮机器人,制作的平衡机器人能够更好地通过狭小的空间,对环境的适应性更强。     

基于DSP和CPLD的开放式机器人控制器

设计了一种新型的基于DSP和CPLD的开放式机器人控制器。该控制器以IBM-PC为上位计算机,用一块DSP运动控制卡对PR教学机器人的4个关节运动进行伺服控制,采用PCI总线进行上、下位机之间的通讯,实现双速率运行,较好地实现了机器人的实时控制。同时,在控制卡中采用参数自调整模糊控制算法,以提高系统控制精度和动态性能。实际应用表明,该控制器实现了机器人控制系统的高速率实时控制,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力,取得了良好的效果。     

基于神经网络的室外移动机器人前轮转向模型

针对室外移动机器人的行驶特点,将车体模型划分为前轮转向模型、速度模型和位姿 模型三个部分.提出用模糊集合与神经网络相结合来建立车体前轮转向模型的方法.首先将对 前轮转向特性影响较大的行车速度模糊化,然后利用神经网络建立各模糊速度下的前轮转向模 型,最后由逆模糊化过程求得模型的实际输出.实验结果表明,该方法能较准确地反映车体的前 轮转向特性并具有鲁棒性强和易于实现的特点.     

A Highly Accurate Model-Free Motion Control System with a Mamdani Fuzzy Feedback Controller combined with a TSK Fuzzy Feed-forward Controller

In this paper, a new intelligent robot motion control architecture – a highly accurate model-free fuzzy motion control- is proposed in order to achieve improved robot motion accuracy and dynamic performance. Its architecture combines a Mamdani fuzzy proportional (P) and a conventional integral (I) plus derivative (D) controller for the feedback part of the system, and a Takagi-Sugeno-Kang fuzzy controller for the feed-forward, nonlinear part. The fuzzy P + ID controller improves the performance of the nonlinear system, and the TSK fuzzy controller uses a TSK fuzzy inference system based on extended subtractive- clustering method which integrates information on joint angular displacement, velocity and acceleration for torque identification. The advantage of this kind of model-free control is that it uses the information directly from the input/output of the nonlinear system, without any complex robot model computation, in order to decrease the control system’s sensitivity to any dynamical uncertainty. Furthermore, parametric search for clustering parameters in extended subtractive clustering secures the high accuracy of the system identification. Consequently, this proposed model-free fuzzy motion control benefits from the advantages of two kinds of fuzzy system. It not only incorporates flexible design, good performance and simple conception but also ensures precise motion control and great robustness. Comparisons with other intelligent models and results from numerical studies on a 4-bar planar parallel mechanism show the effectiveness and competitiveness of the proposed control.     

在球面运行的万向轮式移动机器人运动学模型的建立

爬壁机器人技术的不断发展,使研制可以吸附在大 型球面工作的轮式移动机器人成为可能．本文采用坐标变换方法,针对工作在球面的万向轮 式移动机器人建立运动学模型．其建模方法对于其它类型的在球面工作的轮式移动机器人也 同样适用．     

结合预测和模糊控制的移动机器人路径规划

针对移动机器人在复杂未知环境下运行时易出现局部死锁和路径冗余的问题,提出了一种结合预测和模糊控制的局部路径规划方法,并对规划过程中出现的问题提出了解决策略。将普通避障行为与沿墙走行为融合为一个模糊控制器,通过内部规则实现行为交替。针对模糊控制方法存在多U型障碍物的死锁问题,提出了累加转角和的判断方法,帮助机器人逃脱死锁状态。加入陷阱预测机制,使机器人能在一定程度上克服传感器测量范围的局限性,预测前方是否可行并做出决策,减少冗余路段。设计了基于人工势场法的有限状态机,解决了因障碍物对称而无法确定方向所产生的路径冗余。在MATLAB平台中进行了仿真测试,验证了所设计方法的可行性和有效性。     

移动机器人寻迹算法研究

传统的寻迹算法控制下的移动机器人通过复杂路径时常产生路径识别错误。针对这种情况,首先将移动机器人的寻迹过程抽象成运动学模型,然后将模糊PID算法应用于机器人控制,并针对交叉路径的识别问题提出了改进的寻迹算法。实验证明：采用所述算法后,机器人能正确地识别交叉道,实现了对复杂路径的准确、快速跟踪。     

模糊PID控制下移动机器人定位方法研究

机器人定位研究一直是机器人学研究的重点,但目前机器人定位方法都存在缺点,抗干扰能力差,不能做到准确定位,主要是由于环境等多方面因素的干扰,定位误差会逐渐加大;由于上述原因,提出了一种基于设定值加权模糊PID控制的移动机器人自定位方法;给出了定位过程的参数,为机器人移动建立模型,设计一种模糊 PID 控制器,根据误差及变化率大小,选择模糊定位或PID定位,实现移动机器人的智能定位,提高机器人定位准确的准确性;通过仿真实验结果证明:模糊PID控制的机器人自定位方法对移动机器人的定位过程有较好的改善作用,实用效果较好。