基于似人特性的拟人臂机器人自主抓取动作规划

针对拟人臂机器人在家庭环境中的自主抓取任务,提出了一种强调运动姿态似人特性的拟人臂动作的规划方法.该方法分为两个部分,构型规划和运动规划,构型规划基于人体工程学中广泛使用的快速上肢评估准则评价机器人运动姿态的似人特性,并在此基础上以机器人末端传速速率最优为目标规划机器人运动过程中的关键构型.运动规划结合了Fitts定律和似人运动模型规划了机器人末端的空间轨迹.本文最后以Motoman SDA10D拟人双臂机器人和Mitsubishi PA10机器人为例,具体介绍了该方法的应用和规划的结果,规划结果证明了本方法的可行性和有效性.     

面向人臂三角形动作基元的拟人臂运动学

对拟人臂的运动规划问题进行了研究.通过引入动作基元的概念,将动作基元空间作为连接任务空间与关节空间的桥梁,构建了一个"关节空间-动作基元空间-任务空间"的三级运动规划框架.这种规划方式既保证了对拟人臂运动过程的控制,又简化了复杂操作任务的运动规划.在抽象的动作基元基础之上提出了一个具体的人臂三角形模型,用以描述拟人臂的运动状态.通过引入拟人臂工作平面的概念,利用坐标变换与几何分析相结合的方法详细推导并建立了人臂三角形空间与任务空间和关节空间之间的正逆运动学,为基于人臂三角形的动作基元设计奠定了基础.最后通过仿真算例验证了运动学算法的有效性与可行性.     

基于模糊优化的仿人机器人运动规划研究

文章主要是对仿人型两足机器人(简称仿人机器人)的运动稳定性进行分析、研究,建立了一套动力学模型,并运用模糊优化的方法分析其运动参数.实验表明:该方法在很大程度上提高了仿人两足机器人的运动稳定性.     

异构遥操作仿人机械臂灵巧作业控制

针对异构遥操作系统在作业过程中,从端机器人控制灵活性受限的问题,提出了一种基于主从工作空间与速度的双模比例映射控制方法.限定主从端的操作空间,并采用比例度映射的方式实现主端对从端运动控制.采用Phantom Omni力反馈设备与Kinova仿人机械臂分别作为遥操作系统的操作主端和工作从端,构建了双边控制系统及实物抓取实验,结果表明:在映射的工作空间内,主端能够有效完成对从端的运动控制;在实物抓取实验过程中,主端能够有效对从端实现作业控制.所设计的系统满足控制精度需求,操作灵活.     

一种仿人机械臂的运动学逆解的几何求解方法

运用几何方法求解一种具有7个旋转自由度的仿人机械臂的运动学逆解,并运用特定的寻优指标,搜索与指定末端位姿对应的关节角空间最优解.这种解法没有理论误差并且解算速度足够快,有利于在线实时控制机械臂的运动.     

基于空间代价地图的机械臂无碰撞运动规划

针对家庭服务机器人机械臂高安全性和低算法复杂度的两大需求,提出一种基于空间代价地图的机械臂运动规划新方法。利用空间代价地图来描述机械臂与约束条件发生冲突的可能性,以概率分析代替简单的布尔判断,提供了更合理的最优规划依据,从而实现更安全可靠的规划。同时将一个六自由度的规划问题降维为一个三自由度规划和一个四自由度规划的问题,在此基础上利用无需实时计算的先验碰撞数据代替实时的碰撞检测。利用该方法在ROS的rviz仿真平台上进行验证,结果表明该方法有效地提高了机械臂规划的安全性并降低了计算复杂度,有一定的实用价值。     

三连杆移动机械臂模型与运动规划

采用拉格朗日动力学方法和非完整动力学罗兹方程建立了三连杆移动机器臂运动学和动力学模型,并且利用该模型采用了人工势函数方法来驱动移动机械臂系统绕过障碍物到达目标位置.仿真的结果证明了该模型的正确性及其规划方法是有效的.     

基于ROS的六自由度机械臂运动规划

针对传统机器人在复杂环境下的安全问题以及运动规划问题,采用开源机器人操作系统ROS搭建了机器人仿真平台,并进行运动规划。在ROS平台下,利用URDF文件完成机械臂3D建模;利用Movelt配置助手(setup assistant)配置机械臂模型并且生成启动文件。在Rviz中显示三维模型;利用Movelt完成对六自由度机械臂的运动规划,以及避障轨迹规划。结果表明,通过Rqt_plot导出机械臂运动过程中六个关节的位置关系信息,可为进一步改善和研究机械臂轨迹规划提供更加直观的方法。     

非完整移动机械臂的避障运动规划

针对有空间障碍物避免的移动式操作机器人系统运动规划问题，提出了一种基于特殊的人工势函数，使用局部距离信息实现非完整移动机械臂系统实时避障运动规划方法，并且用Lyapunov定理证明了闲环系统的稳定性。用提出的方法对非完整移动机械臂系统进行仿真．仿真结果表明了它的正确有效性。     

机械臂最优运动规划问题的混合粒子群算法

多关节机械臂路径规划是一个高度受限的非线性优化问题,很难找到单一的优化解.提出一种基于单纯形算法和粒子群算法的混合算法,以解决机械臂的路径规划问题.仿真试验表明,相较于常规的A*算法,该混合算法具有更高的求解精度.     

基于分级策略的演化算法

为了避免演化算法过早收敛,保持种群多样性,增加算法的搜索能力,本文提出基于分级策略的演化算法．即通过对种群进行分级,来度量种群的多样性,衡量算法是否陷入局部最优,协调种群多样性和精英策略之间的矛盾,再根据种群分布的多样性设计一种有效的半一致交叉算子与单重均匀变异算子。     

An Approach to Assembly Sequence Plannning Based on Hierarchical Strategy and Genetic Algorithm

Using group and subassembly cluster methods, the hierarchical structure of a product is ?generated automatically, which largely reduces the complexity of planning. Based on genetic algorithm, the optimal of assembly sequence of each structure level can be obtained by sequence-by-sequence search. As a result, a better assembly sequence of the product can be generated by combining the assembly sequences of all hierarchical structures, which provides more parallelism and flexibility for assembly operations. An industrial example is solved by this new approach.     

基于路网分层策略的多源点最短距离算法

针对动态VRP对计算实时性要求,在计算实际路网中的多源点最短距离问题时,将规模很大的原完整路网划分为不同层次,并分区划分为若干小规模子图,将原大规模路网中的最短路问题近似转化为若干小规模问题,通过反复使用Dijkstra算法求出各点间的距离矩阵,并用精确方法对少数误差较大的情况进行修正。以北京市地图为例,实现了二级分层路网中的最短距离矩阵算法,并应用于配送调度中的车辆路径问题求解。实例结果表明,该方法在带来约8%的VRP结果误差情况下,能够大幅度地缩短计算时间,适用于实时性要求很高的动态调度。     

基于分层道路网络的新型路径规划算法

为了降低路径规划算法的搜索空间,同时使得规划的结果更加合理,提出一种分层路径规划算法．该算法利用道路网络中道路的不同等级特性对路网进行分层处理,构造分层搜索策略,达到加快路径规划速度的目的．结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的一个应用实例．实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在1s之内．     

嵌入式环境中分层路径规划算法的改进

针对分层路径规划算法对上下层道路的对应关系存储耗费大量存储空间的问题,提出一种适合嵌入式环境的改进分层算法。通过在各个层次内部引入道路等级信息提高计算速度,在运算过程中动态切换搜索层次和等级达到减少分层数和数据量的目的。对比实验表明,改进算法在扩展节点数和路径规划时间方面均优于其他3种算法,且能满足嵌入式环境中高效路径规划的需求。     

一种基于道路网络层次拓扑结构的分层路径规划算法

鉴于平面最短路径算法应用于大规模网络规划中的效率不高,而分层算法引入"分而治之"策略,则能有效解决此难题。为了利用分层算法进行路径规划,首先研究了分层算法的数据基础——道路网络层次拓扑结构,其涉及基于道路等级的路网分层抽象、道路数据分区组织、以区域为单位的路网层次拓扑关系模型;接着提出了一种适用于LBS(基于位置的服务)的分层路径规划算法。该算法先通过距离值判断是否切换到上一层;然后利用启发式A*算法搜索入口和出口;最后使用双向策略搜索层内两点之间的最短路径。利用现实道路网络进行的实验分析结果表明,该算法能从本质上提高大规模网络中路径规划的效率。     

基于分层多目标优化算法的无线网络规划

为满足时分-同步码分多址(TD-SCDMA)网络规划性价比最优化的需求,设计网络规划分层优化模型,该模型能很好地解决覆盖和容量的关系。为求解该模型,提出分层多目标优化算法,该算法能根据实际规划区域决定目标函数的优先层次,满足TD-SCDMA网络规划的目标和要求,并可在给定条件下实现基站布局最优。     

模型检测规划中的状态分层方法

基于模型检测的规划方法是最近发展起来的新方法,它可以处理带有不确定性的规划问题.分别设计了对求弱规划解、强规划解和强循环规划解的问题中的状态进行分层的方法.状态被分层后,求规划解只需要在从上层到其下一层状态之间寻找状态动作序偶就可以了,其他状态动作序偶都可以去掉.分别获得了求弱规划解、强规划解和强循环规划解时状态被分层后的一些重要性质,这些性质是关于一些状态动作序偶是否可以不参与构成弱规划解、强规划解和强循环规划解的结论.通过所获得的性质可以将大量的状态动作序偶直接去掉,从而减少问题规模.以往的对基于模型检测规划的研究都是采用从目标状态开始的反向搜索方法,在状态被分层以后可以采用正向搜索技术展开相应的研究.