基于容错策略的球形机器人控制系统

基于容错策略对具有高可靠性的一种球形机器人控制系统进行研究。根据球形机器人自主运动的任务要求将控制问题分解为8个局部控制器,并基于局部控制器的结构研制基于多传感器的球形机器人嵌入式控制系统。这些局部控制器相互之间存在通信和信息交互的能力,在任务分配和协作方面具有自主性。基于冗余容错控制技术设计球形机器人的冗余双备份伺服控制子系统,以提高控制系统的可靠性。其中,冗余双备份伺服控制子系统是由两个相同的备份模块组成的,通过故障检测、故障定位以及系统恢复实现容错功能,而且冗余结构能够根据故障情况进行重组。基于时间容错和信息容错的技术设计球形机器人的软件系统,并设计监控软件监视软件系统的运行状态。球形机器人的控制系统试验表明基于容错策略设计的球形机器人控制系统是可行的、有效的。     

面向机器人遥操作的数据手套设计及仿真验证

针对面向机器人遥操作的数据手套精度低、成本高以及惯性测量单元校正难、校正不完全等问题,基于9轴惯性测量单元设计了一款数据手套,对传感器数据进行了校正、融合,并在Simulink中搭建了仿真系统。采用LM算法校正加速度计和陀螺仪数据,椭球拟合算法校正磁力计数据;采用扩展卡尔曼滤波算法融合校正后的9轴数据,得到传感器的实时姿态。实验结果表明：经校正、融合得到的传感器三轴动态角度,其均方根误差小于1.5°,最大误差绝对值小于3°,计算得到的手指关节静态角度误差小于1°。该数据手套系统可以较准确地检测手指的姿态,并能实时控制虚拟灵巧手的运动,同时也能获得手指关节运动的角度、角速度等信息。     

微惯性组件多传感器数据融合测姿方法研究

针对微惯性测量组件在微型机器人、小型无人飞行器等微惯导领域应用为研究背景,开展了微惯性组件中融合多种传感器信息的姿态测量方法研究。通过陀螺仪,加速度计,磁阻传感器等微惯性传感器的测姿方法,对不同传感器组合测试得到结果进行数据融合,选择融合测姿结果作为观测数据,随后联合无迹卡尔曼滤波器进一步准确估计载体姿态。采用研制的微惯性组件与商用AHRS系统搭建了实验平台,开展了不同算法下的人体姿态测量实验,实验结果验证了算法的有效性。     

基于蒙特卡洛方法的冗余传感器信号测量算法

核电厂从安全角度出发针对同一测量信号(温度、压力、流量等)往往设置了多个冗余传感器。为了减少操纵员工作负荷,如何规避测量误差、传输延时和传感器故障等因素影响,正确地将多个信号综合成一个最真实的信号进行显示和处理就显得尤为重要。设计的冗余传感器信号测量算法可根据信号数据质量计算其数据质量权重,然后利用蒙特卡洛方法根据测量信号的测量误差计算每个测量值的计算权重,综合考虑数据质量权重和测量误差权重后,通过对所有信号进行加权平均值计算得出最终的真实信号值。该算法可以有效地减小测量值同真实值之间的误差,并能够极大减小数据传输超时导致数据质量降级、传感器故障导致数据值偏差过大等因素对计算结果的影响,使得计算值尽量接近真实值。通过使用MATLAB对均值法、卡尔曼滤波法和冗余传感器信号测量算法进行比较,得出冗余传感器信号测量算法在有效性和准确性两方面都表现最为优越。     

基于姿态传感器的检测平台设计

针对姿态传感器应用在自行火炮的高精度和高可靠性要求,利用Auto CAD软件和Solid Works软件对平台组成结构和相关零件进行设计、建模与装配。对整体进行完整的分析,证明检测平台机械结构设计的合理性。利用AT89C52单片机为核心控制芯片,编码器为核心检测元件电路设计方案;运用Altium Designer10画图软件完成平台系统整体硬件电路原理图的设计,实现姿态传感器测量值与编码器输出信号的采集、转换和显示,实现对姿态传感器高精度检测。     

运动加速度在线估计的非线性惯性航姿算法研究

稳定精确姿态估计是无人飞行器自主控制的关键。利用MEMS惯性测量组件作为测量传感器的惯性航姿系统以其完全自主的优势,成为当前无人飞行器姿态估计的必备系统。微小型无人飞机器姿态模型是典型的高阶非线性系统,针对传统的EKF、UKF等非线性滤波算法计算复杂度高、精度差的问题,建立了非线性航姿系统模型,并提出了基于非线性滑模滤波器的航姿算法。同时,针对传统航姿算法无法估计运动加速度的问题,基于微小型无人飞行器运动特性提出了运动加速度在线估计算法,实现了运动加速度的实时估计。通过跑车测试和飞行测试证明所提算法在无GPS辅助情况下能精确估计载体运动姿态和运动加速度,加速度估计精度0.15 m/s~2,姿态估计精度达到1°。     

基于工业控制计算机的移动机器人控制系统设计

为复杂运动控制算法建立实验平台,以工业控制计算机为核心,设计了一种基于工业控制计算机的移动机器人控制系统,介绍了该控制系统的机械结构、硬件组成和软件系统的构成,对控制系统硬件部分进行了详细分析和设计,详细介绍了控制系统的动力系统、感知系统和中央控制系统的构成及布局。针对所构建的机器人系统,能够实现基于人工势场的机器人路径轨迹规划等算法验证,能够用于多传感器信息融合算法测试、路径轨迹规划策略测试、图像检测识别相关算法测试等。     

非同步量测特性的惯性/星光/卫星组合算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段.在分析惯性、星光、卫星导航工作特性的基础上,提出了基于集中滤波器结构的捷联惯性/星光/卫星信息融合导航方案.针对多传感器信息融合中非等间隔量测特性,设计了时间更新和量测更新分离的异步集中卡尔曼滤波算法,设计了基于外推法的卫星信息补偿算法,有效解决了多传感器非等间隔信息融合问题;针对垂直机动研究了惯性/星光姿态组合模型.仿真结果表明,算法可以有效实现对捷联惯导、星光、卫星导航信息的融合,组合精度提高1倍,具有重要的实际应用价值.     

基于数据融合的小卫星温度测量冗余设计方法

为了提高小卫星温度测量控制系统的可靠性,本文提出了一种基于数据融合算法的小卫星温度测量冗余设计方法.该方法克服了传统的小卫星设计中完全采用硬件备份的冗余设计方法而带来的过多功耗、体积和重量负担的缺陷,将数据融合算法运用到小卫星温度测量冗余设计中,运用数据融合的方法和同组传感器的综合支持度来判断传感器的工作状态.利用软、硬件结合的方法,利用有限的硬件备份为每个温度传感器提供冗余设计.实验证明,该方法可以提高小卫星温度测量系统的可靠性和稳定性,同时也减小了小卫星的冗余设计带来的功耗、体积和重量负担.     

地下管道机器人定位系统

为解决地下管道机器人难以定位的问题,基于惯性测量单元设计了一款多传感器融合的定位系统。系统搭载六轴惯性测量器件对地下管道机器人进行加速度和角速度的测量,搭载里程计对地下管道机器人进行位移的测量,采用四元数法进行角度姿态解算,融合卡尔曼滤波算法对定位系统进行误差补偿,从而实现了地下管道机器人的定位。