软体机器人空间感知技术综述

软体机器人空间感知技术的准确性关系到软体机器人在未知环境中对外部环境和自身位姿的识别精度。本文聚焦软体机器人空间感知领域。首先,介绍了软体机器人的应用领域,通过探究软体机器人对于空间感知技术的需求和在未知环境中获取绝对和相对空间感知信息的技术,归纳了软体机器人空间感知技术的研究价值。然后,文章介绍了软体机器人的空间感知信号,并分别从信号调度、 3D打印以及深度学习算法这三方面总结了提高软体机器人在未知环境中感知精度的方法。之后,文章对软体机器人的未来结构和多传感融合技术提出了设想。在最后,对全文做以总结。     

一种触觉感知与脑启发的触觉传感系统

触觉智能感知是当前研究的热点问题之一.然而,大规模触觉数据集的缺乏限制了机器人触觉感知领域的发展,解决问题的关键在于构建覆盖手掌的高时空分辨率触觉压力传感器系统.对此,构建一种脑启发的触觉传感系统(BITSS),以高时空分辨率对触觉压力信息进行获取,并实现基于脉冲事件的触觉感知.受皮肤触觉感受器启发,BITSS使用神经形态模型对触感压力信号进行脉冲编码,实现两种触觉感受器神经元的模拟.实验结果表明,BITSS模拟的神经放电活动可以解码出抓握状态的低维空间.在10种日常物体的分类任务中,基于脉冲事件的分类器分类精度达到94%,具有较快的执行速度,并验证了BITSS对触感压力信号的时空编码能力.     

瞬变速软体机器人研究综述

瞬变速软体机器人是一类能够在极短的时间内（不到1 s）,通过柔性材料大变形产生瞬时高速驱动效果（大于1倍身长/秒）的软体机器人。本文总结了瞬变速软体机器人的国内外发展现状,并按照不同驱动方式为其分类。梳理了瞬变速软体机器人的运动建模与仿真方法,并提出了一种多场耦合的仿真模式,讨论了仿真研究的技术特点、难点、准确性以及发展方向。总结了当前瞬变速软体机器人的应用,并展望其在未来不同场景下的设计和应用。     

软体机器人驱动研究现状

首先,介绍了软体机器人的发展和研究现状,重点综述了国内外关于软体机器人驱动方式和驱动机理的主要研究成果．然后,将软体机器人的驱动方式归纳为流体驱动、电活性聚合物驱动、磁流变弹性体（MRE）驱动、形状记忆合金（SMA）驱动和化学驱动等,对各驱动方式的科学原理和所对应的典型驱动结构进行了介绍,并梳理和分析了目前在软体机器人驱动技术发展中的瓶颈问题和关键科学问题．最后,尝试对软体机器人驱动研究领域中的挑战和未来发展趋势进行了展望．     

可重复使用的机器人抓取软件

为了让研究人员更容易掌握机器人的抓取技术,Energid公司正在开发一个图形用户界面(GUI)的工具和算法,该算法包括可重复使用的软件工具包,从而能够快速轻松地实现抓取。该方法是通用的,可应用于所有的机器人手臂、机械臂及移动平台,将视觉、位置控制、力控制、避障算法自然地整合到进程中,并且将有效的抓取参数存储于数据库内,用于以后实时应用。本文描述了Energid软件系统如何利用便捷的人机界面、驱动机器人手臂的新方法实现对抓取过程的实时仿真。     

水下智能识别与自主抓取机器人设计与实现

设计了一款面向海珍品捕捞的水下智能识别与自主抓取机器人. 首先通过YOLOv4-tiny网络对海珍品图像 离线训练, 设计单双目自适应切换与多目标选择算法以实现海珍品在线识别与持续定位. 进一步, 采用声呐与深度 传感器融合策略获取水下机器人深度信息, 设计基于模糊比例–积分–微分控制的定深抓取控制器, 以确保目标定位 与抓取过程中深度信息的有效反馈. 所提目标识别算法, 具有实时性强、复杂度低优点; 同时, 定深与抓取控制器, 不依赖于系统复杂模型, 可适应不同海况下的精确抓取. 最后, 通过试验验证了方法的有效性.     

机器人感知系统本体模型研究

机器人感知系统对开放性和互操作性提出了越来越高的要求,统一的设计模型是接口定义和标准制定的基础.利用本体理论方法构建感知系统各模块本体,在此基础上建立传感器节点的UML关系图.将该模型应用到机器人足部感知系统中,显示了其在机器人感知系统可重用等方面的作用.该模型能够降低机器人开发成本,为建立具有广泛互操作性的机器人系统打好基础.     

机器人抓取检测技术的研究现状

作为机器人在工厂、家居等环境中最常用的基础动作,机器人自主抓取有着广泛的应用前景,近十年来研究人员对其给予了较高的关注,然而,在非结构环境下任意物体任意姿态的准确抓取仍然是一项具有挑战性和复杂性的研究.机器人抓取涉及3个主要方面:检测、规划和控制.作为第1步,检测物体并生成抓取位姿是成功抓取的前提,有助于后续抓取路径的规划和整个抓取动作的实现.鉴于此,以检测为主进行文献综述,从分析法和经验法两大方面介绍抓取检测技术,从是否具有抓取物体先验知识的角度出发,将经验法分成已知物体和未知物体的抓取,并详细描述未知物体抓取中每种分类所包含的典型抓取检测方法及其相关特点.最后展望机器人抓取检测技术的发展方向,为相关研究提供一定的参考.     

增强感知遥机器人控制系统研究

为了更好地实现非结构环境下的遥机器人作业,提出了“增强感知”这一概念,并设计了具有增强感知功能的遥机器人控制系统。在该系统中机器人的状态、报警等重要信息成为输出通道传输的重点,在减少对信息传输带宽和再现信息资源占用的同时提高操作者对本地状态的意识和对远程环境的感知。基于DSP设计的运动控制器,很好地实现了系统的智能控制和智能协调。所开发的具有遥控和自主协调操作功能的共享控制系统将操作者从连续、无聊的直接控制中解放出来,充分发挥了操作者的决策能力,实现了人机协作遥操作。实验结果显示了系统的性能。     

士兵可穿戴下肢外骨骼机器人多元感知方法研究

下肢外骨骼机器人是一种可穿戴且融合了多种机器人技术的复杂人-机系统。它将人类的智慧与机器人强壮的能力有效地结合起来,最大限度地提高人体的机动力和耐力,这为提升单兵作战系统的能力创造了条件。鉴于下肢外骨骼机器人在作战、后勤保障时可能遇到的复杂地形、多变随机的任务等,仅通过基于既定的典型步态规划程序驱动执行已知的特定动作,难以保证人机间的耦合性和动作的高随意性切换。为此,模拟并提炼出士兵常见的六种下肢动作作为后续研究,然后分析了下肢外骨骼机器人的感知控制原理,并提出了基于脑电预判感知、肌电精确感知和光纤实时校正的多信息融合的感知方法,强调将人的智能参与到机器人控制中,以期推进士兵可穿戴下肢外骨骼机器人的实用化。     

机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用

智能机器人在服务国家重大需求, 引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用, 被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”. 随着新一轮工业革命的到来, 世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署. 而智能机器人作为智能制造的重要载体, 在深入实施制造强国战略, 推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用. 本文从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发, 重点阐述了机器人的三维环境感知、点云配准、位姿估计、任务规划、多机协同、柔顺控制、视觉伺服等共性关键技术的国内外发展现状. 然后, 以复杂曲面机器人三维测量、复杂部件机器人打磨、机器人力控智装配等机器人智能制造系统为例, 阐述了机器人的智能制造的应用关键技术, 并介绍了工程机械智能化无人工厂、无菌化机器人制药生产线等典型案例. 最后探讨了智能制造机器人的发展趋势和所面临的挑战.     

基于分布式触觉感知的智能脊柱矫形装置研究

脊柱侧弯在青少年中的发病率越来越高,严重影响青少年的心理和生理健康,如何矫正青少年不良姿态的问题迫切需要解决。为帮助脊柱侧弯的青少年得到更好的治疗,开展了基于分布式触觉传感技术的智能脊柱矫形装置研究。针对现有的支具治疗法在日常监督和提醒方面的不足,提出了将分布式触觉传感器用于矫形支具上,以提高其治疗效率。研究包括分布式触觉传感系统设计、支具设计和APP软件设计,采用模糊算法控制提醒强度,并对该算法进行实验验证。实验证明,该系统能在用户产生不良姿态时实时提醒,并能对用户的恢复情况进行检测,具有良好的实用价值;将分布式触觉传感技术应用在矫形支具上,可大大提高其智能化,为治疗青少年的脊柱侧弯问题提供帮助。     

基于视觉感知的智能巡检机器人全局避障路径规划

为了提高智能巡检机器人的路径规划能力,提出了基于视觉感知的智能巡检机器人全局避障路径规划方法.将线性代数与马尔科夫理论应用于卡尔曼滤波器中,对环境图像进行降噪处理.在降噪图像基础上,设计全局避障路径规划算法.至此,完成智能巡检机器人全局避障路径规划.通过仿真实验,对比传统方法可知,该方法的障碍物碰撞率低于4％,位移误差...     

基于STM32的智能感知自主运输机器人

项目是基于STM32(以ARM Cortex-M3为内核)和OpenMV3 CamM7可编程摄像头,结合红外线数字避障传感器和US-100超声波传感器设计的一款智能感知自主运输机器人。根据小车作业需求,利用3D建模技术对机器人的外观进行设计。首先利用OpenMV摄像头模块识别货物的二维码,得到货物信息,之后机器人通过循迹模块按照指定路线将货物送到指定位置完成作业,在这个过程中机器人可自主避障。通过机器自主运输可大大降低运输成本。     

一款导引型机器人的设计与开发

为了节省人力,研究、开发了一款具26有部分感知能力、能够取代人的大量重复性的工作的导引型机器人。此机器人利用小型控制电机驱动,用多种不同传感器感知周围环境,通过单片机编程实现对指定位置的识别、规避障碍、场景解说等功能。能够很好地服务于工厂、商场、企业、学校、博物馆及科技馆等场所。     

机器人数目视觉感知系统的应用研究

机器人数目视觉感知系统不仅仅是一项对于能源、材料以及人工消耗很大的项目,更加是一项投资人员通过实施巨大投资以后对自身所获取理想、满足适合要求很严格的产品,并且,机器人数目视觉感知系统的质量高低对我国的科技发展速度具有不容忽视的影响,我们只有真正保证机器人数目视觉感知系统的质量,才能够真正提升机器人整体系统的质量和水平。下面就关于机器人数目视觉感知系统的应用进行简要的探讨。     

网络传感器在机器人感知系统中的应用研究

本文针对网络环境下机器人感知系统信息获取技术，结合IEEE1451.2网络传感器设计 思想，提出一种即插即用机器人感知系统节点的设计方法，并针对具体感知节点提出一种在 线编程的方法，即可在线修改感知系统节点中具体的传感器／执行器的有关参数，如：生产 厂家、日期、校准参数等；并给出了网络环境下机器人感知系统的网络拓扑结构以及数字接 口．     

ADXL203型双轴加速计在机器人足部感知系统中的应用

仿人机器人要实现在复杂环境下稳定行走,仅仅依靠地面反力信息远不能满足应用要求,此时足部的倾角信息显得更为重要。脚面倾角可以反映地面倾斜状态,是仿人机器人稳定控制的一个重要依据。利用ADXL203双轴加速度传感器与DSP(TMS3202811)实现对倾角信息的实时高速采集与处理,并通过实验证明了倾角传感器在机器人足部感知系统中是可行的。     

基于深度信息的手势识别算法研究

针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图特征,融合手势的几何特征和深度信息的同心圆分布直方图特征;学习训练随机森林分类器进行手势识别.文中通过在复杂背景条件下对常见的“石头”、“剪刀”、“布”3种手势进行测试,实验结果表明:文中所提方法具有很好的平移,旋转和缩放不变性,能适应复杂环境的变化.     

传感器在机器人领域的应用研究

本文探讨了传感器在机器人领域的应用,分析了其对机器人技术的影响。首先,介绍了传感器的基本定义及其在机器人系统中的核心作用,强调了其在机器人感知、导航和交互中的关键地位;接着,通过具体的实验验证了传感器在机器人导航中的重要作用,特别是激光雷达在提升机器人导航方面的重要作用;然后,列举了多个机器人应用实例,展示了传感器在不同场景下的实际应用价值;最后,分析了机器人领域传感器面临的挑战,探讨了传感器的发展方向。