一种输电线巡检机器人的自动抓线视觉伺服控制

为了保证轮臂复合式巡检机器人自动越障时行走轮能够可靠抓线,提出一种基于图像的视觉伺服抓线控制方法.在图像空间定义输电线的偏距和偏角来表征图像特征的变化,并设计出位姿解耦伺服控制律.由于视觉雅可比矩阵与机器人状态有关且可能发生奇异,采用模糊方法进行机器人控制.通过实验确定模糊集合的论域,设计了两层模糊控制器并编制了自动抓线程序.进行了上百次实验,其抓线控制的偏距和偏角误差分别在25像素和2以内,能够可靠抓线,实际越障中只需小于40s的时间即可完成抓线.结果表明该方法具有准确、可靠、效率高的特点,能够满足准确、快速、可靠抓线的任务要求.     

架空输电线路巡线机器人越障视觉伺服控制

为解决巡线机器人越障问题,设计了基于图像的越障视觉伺服控制方案．采用傅里叶描述子构造了具有平移、旋转、尺度缩放及起始点不变性的轮廓形状特征向量,实现了驱动轮的识别;进而抽取图像特征和估计驱动轮—相线在图像空间中的相对位姿,并设计了带有死区的比例控制律来实现驱动轮—相线“对中”视觉伺服控制．模拟线路实验结果表明,该方案能可靠地完成巡线机器人驱动轮—相线“对中”控制任务．     

微操作机器人的视觉伺服控制

视觉伺服控制是微操作机器人实现精确运动,完成自动操作的必要手段．本文介绍 了实现微操作机器人视觉伺服控制的方法．首先论述了微操作机器人的视觉伺服结构,并以 建立的面向生物工程的双手微操作机器人系统为例,介绍了基于二维显微视觉信息的三自由 度柔性铰链微操作机器人的运动学建模方法,针对压电驱动器控制器的特点提出了基本的PI D视觉伺服控制规律实现方法,并进行了点到点运动和圆轨迹跟踪实验．实验结果表明,视 觉伺服控制克服了由于标定以及环境等因素导致的运动模型不准确而引入的误差．     

基于小波网络的机器人视觉伺服控制研究

本文基于小波神经网络设计了一种三关节机器人视觉伺服系统。该系统采用eye-in-hand方式,基于图像特征构成视觉反馈,来完成机器人抓取物体的任务。论文对系统结构、坐标变换、成像原理、视觉控制器进行了详细的设计,并通过仿真试验证明了所设计控制系统的有效性。     

基于神经网络的机器人视觉伺服研究

介绍了神经网络在机器人视觉伺服控制中的研究现状,详细讨论了神经网络输入输出数据的选择、网络结构的选择以及网络学习算法的选择等问题.针对神经网络视觉伺服控制器设计中存在的网络学习速度和精度的矛盾、网络的局部性和收敛性等问题展开讨论,并总结目前的解决办法.最后指出今后可能的研究方向.     

机器人视觉伺服研究进展

介绍了机器人视觉伺服系统的结构和主要研究内容,比较了当前几种主要的视觉伺服方法,针对当前 机器人视觉伺服所面临的主要问题,详细阐述了近期提出的一些解决方法.     

基于Adept机器人的视觉伺服控制系统

机器人视觉伺服控制在理论和应用等方面还有许多问题需要研究,例如特征选择、系统标定和伺服控制算法等.针对Adept机器人,提出了一种简单快速的不需要精确标定摄像机内外部参数的摄像机标定方法,完成了从被观测物体表面所在的视觉平面坐标系到机器人基坐标系的坐标变换.使用图像的全局特征,即图像矩特征进行伺服跟踪;利用所推导的图像雅可比矩阵,设计了由图像反馈与目标运动自适应补偿组成的视觉伺服控制器.将算法对静态目标的定位实验进行了验证,然后又将其应用到移动目标的跟踪上,通过调节和优选控制参数,实现了稳定的伺服跟踪和抓取.实验结果表明采用图像矩作为图像特征能够避免复杂的特征匹配过程,并且能够获得较好的跟踪精度.     

一种改进的超高压输电线路巡检机器人越障方法

介绍了一种新型的超高压输电线路巡检机器人,阐述了分阶段的控制策略．主要针对越障的工程实际问题,从理论上分析了越障阶段的难点：质心调节,输电线的辨识与定位问题．进行了仿真和试验,验证了控制策略和理论分析的正确性．     

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．     

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.     

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.􀁱     

高压输电线路巡检机器人的专家控制系统

传统高压输电线路巡检机器人智能化程度低、作业不稳定。为此,提出一种基于规则的专家控制系统。给出系统的基本结构和知识库,利用VC++及CLIPS语言的混合编程方法设计推理机,对机器人进行运动规划,并建立规则库,将机器人运行过程中产生的事实与规则库中的规则匹配,以触发相应的动作。实验结果验证了该系统的有效性。     

高压输电线路巡线机器人障碍物视觉检测识别研究

障碍物的检测识别与定位是高压输电线路自主巡线机器人中的关键技术之一.针对220 kV单分裂输电线路的结构特点,提出了一种基于视觉传感器的障碍物检测识别方法.首先,对采集的图像进行膨胀、腐蚀和高斯平滑等处理,以减少图像噪声;然后,利用Otsu算法对Canny算子进行改良来提取图像边缘,以减少光线变化带来的影响;最后,提取边缘图像中某些图形基元并施加结构约束,实现障碍物的检测识别.大量的试验研究表明,该方法能有效地检测识别高压输电线路的导线、防震锤、悬垂绝缘子和耐张绝缘子等结构物.     

基于B样条曲线的电力巡检机器人越障控制

为了提高电力巡检机器人越障控制能力,该文提出基于B样条曲线的电力巡检机器人越障控制技术,首先构建电力巡检机器人的被控对象模型,结合电力巡检机器人驱动动力学分布,进行电力巡检机器人的定位控制,同时采用避障算法进行电力巡检机器人巡检过程中的越障控制,结合位姿参数的自适应调节方法进行电力巡检机器人越障运动学模型构造。在此基础上,建立电力巡检机器人越障控制目标函数,采用B样条曲线跟踪寻优方法进行机器人的越障路径规划,采用自适应的模糊信息加权方法,进行电力巡检机器人越障控制优化。仿真结果表明,采用该方法进行电力巡检机器人运动轨迹测定分布结果稳定,接近运动轨迹的标准值。其越障控制的灵敏度较高,自适应控制能力较强,电力巡检机器人运动轨迹测定分布结果稳定,提高了电力巡检机器人越障性能。