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.     

关节型机器人的似人操作构型规划

对关节型机器人的操作构型进行规划时,本文提出了一种新的规划方法,它结合了似人评估准则和机器人传速特性优化的概念,可实现有最大末端传速特性的操作,同时与人类手臂操作的特点最为相似.该方法首先利用应用人体工程学中的快速上肢评价准则(RULA)对机器人的操作空间进行划分,然后在各子空间内最大化机器人末端沿指定方向的传速速率.最终选定一个最符合人类操作特性又同时满足操作任务的机器人操作构型.通过在2自由度平面机器人和7自由度拟人机械臂上的规划实验进一步展示了本方法的使用,规划结果验证了其有效性.     

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ZMP的拟人机器人步态规划

拟人机器人具有广阔的应用前景,研制工作得到了各国的重视,近年来已取得巨大的 进展,但仍存在大量的理论和技术问题有待深入研究,基于零力矩点（ZMP）的轨迹规划是 需解决的关键技术之一．本文比较分析了一般的双足步行机与拟人机器人的步态规划特点和 基于双足步行的两步规划方法,提出了一种适用于拟人机器人步态规划的新方法——逆两步 规划法,仿真研究表明采用这种方法规划ZMP轨迹是可行的．     

拟人机器人上肢运动检测系统的研制

介绍了拟人机器人上肢运动检测与控制系统。以高准确度电位器为传感器,设计了检测传感电路。为克服长线传输中的干扰,设计了电流信号传输电路,并对所设计电路的非线性进行了标定。设计了拟人机器人关节轴极限位置保护开关及控制电路。实践证明,该系统能够得到上肢运动的比较理想的静态和动态结果。     

基于分级规划策略的拟人机械臂仿人运动规划算法研究

为使拟人机械臂具有高精度的仿人运动,提出一种通过触发条件和分级规划策略 的仿人运动新方法。将人臂运动过程离散为不同运动阶段,在每一个运动阶段都有与之对应的 规划层,在不同的规划层中,拟人机械臂的运动特点不同。利用各自的特点建立不同规划层下 的运动模型及臂姿预测指标,对拟人机械臂臂姿进行预测。最后,以NAO 机器人为实验平台, 比较所提方法与最小势能法(MTPE)的静态臂姿与动态臂姿预测,并与运动捕捉系统(OptiTrack) 采集的真实人臂运动数据进行比较。实验表明,该方法具有较小的静态臂姿和动态臂姿预测误 差,能使拟人机械臂产生高度逼真的仿人运动。     

基于人工情感的拟人机器人控制体系结构

简要概括了当前人工情感的应用,提出一种基于人工情感的拟人机器人控制体系结构,并给出了仿真示例．基于情感的控制结构具有混合分层的特点,情感状态影响到机器人的整个信息处理过程．这种结构不仅体现了机器人的个性化,同时增强了机器人在动态环境中的学习和自适应能力．     

仿人机器人手臂抓取运动规划广义逆RRT算法

针对高维空间冗余仿人机器人手臂抓取对象运动规划时所面临的目标位形未知、抓取空间受限、位形空间存在大量障碍物等难题,提出了一种广义逆快速探索随机树法(RRT)避碰运动方法.首先,提出分层子维空间运动规划概念模型,建立了仿人机器人上肢手臂运动学和逆运动学模型;其次,提出一种加权最小范数广义逆RRT规划算法;最后,通过计算机三维仿真,采用基于有向包围盒法开发的碰撞检测算法,验证了该算法的有效性.     

基于ADAMS的双足机器人拟人行走动态仿真

在双足机器人HEUBR_1的设计中,下肢采用了一种新的串并混联的仿人结构,并在足部增加了足趾关节.为验证该仿人结构设计的合理性及拟人步态规划的可行性,在ADAMS虚拟环境中建立了双足机器人HEUSR_1的仿真模型.通过拟人步态规划生成了运动仿真数据,在ADAMS虚拟环境中实现了具有足趾运动的拟人稳定行走,经仿真分析,获得了双足机器人HEUBR_1拟人行走步态下的运动学和动力学特性,仿真结果表明:双足机器人HEUBR_1的串并混联的仿人结构设计能够满足行走要求,且拟人步态规划方法可行,有足趾运动的拟人行走具有运动平稳、能耗低、足底冲击力小的特点.稳定行走的仿真步态数据可为下一步双足机器人HEUBR_1样机行走实验提供参考数据.     

仿人足底肌电特征的机器人行走规划

模仿人类行走规律是规划双足机器人运动的基础.以往模仿人类步态主要通过视觉方法或惯性模块测量(Inertia measurement unit, IMU)方法捕捉人体特征点轨迹.这些方法不考虑零力矩点(Zero moment point, ZMP)的相似性.为解决该问题,本文提出了一种基于足底肌电信号(Electromyography, EMG)和惯性模块测量信号的混合运动规划方法.该方法通过测量足底肌电信号计算出足底压力中心的位置以及踝关节扭矩,结合惯性模块所测量的人体躯干和双足轨迹,来规划双足机器人的步态.首先,用肌电仪测量足底肌电信号,用惯性测量模块测量人体各肢体部分的姿态轨迹,经数据标定后作为仿人机器人的运动参考; 然后,通过预观控制输出稳定的步态.为确保仿人行走的效果,基于人体相似性对运动数据进行了步态优化.实验验证和分析表明, EMG信号超前ZMP约160ms,利用这个特性实现了对压力点位置的有效预测,提高了机器人在线模仿人类行走的稳定性.     

基于蚁群算法的机器人路径规划

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域,栅格法模型是其中一类实时性很强的路径规划模型。该文引入蚁群算法的思想,以点离目标点距离、该点的访问次数和移动方向信息素为启发式因子,建立了一种新型的优化算法。新算法不仅能够较好地对已有算例进行求解,而且对于随机设计的新例子求解效果良好。     

基于参数化最优的仿人机器人倒地运动控制

针对仿人机器人的倒地运动控制,用经典的参数化优化方法求得最优控制函数的一个近似解．然后, 利用参数化控制及强化技术,基于几个分段的常数去逼近最优解,再将最优控制问题转化为一系列参数优化问题． 利用该方法提出了仿人机器人倒地优化控制算法,并与遗传算法进行了比较．最后,通过仿真对算法进行了验证．     

动态环境下基于人工势场的移动机器人运动规划

分析了传统势场法在动态环境下的不足,并在此基础上引入了速度势场的概念,改进了传统的势场函数,推导出新的引力函数和斥力函数.在新的势场函数作用下机器人能够快速调整自身的速度大小和方向,使其快速脱离障碍物的威胁并能快速地到达目标或追踪目标.仿真实验验证了新的势场方法的有效性.     

基于人体运动的仿人型机器人动作的运动学匹配

提出了仿人型机器人模仿人体运动的相似性函数,讨论了运动学约束,并给出了满足运动约束条件且具有与人体动作高相似性的运动求解算法. 在有33个自由度的仿人型机器人实体上完成了模仿人的太极拳动作,验证了方法的有效性.     

基于双目视觉的机器人目标定位与机械臂控制

为了更好地与复杂多变的非结构化环境进行交互,完成对目标物体的识别和抓取,提出了一种应用于服务机器人平台的基于双目视觉的仿人机械臂控制方法.文中首先用D-H方法对机械臂进行建模,并对这个模型做了改进,给出了一种更加简便的3+1自由度仿人机械臂的逆解算法,采用基于双目视觉与颜色分割的目标识别方法;然后根据识别出的目标三维坐标信息控制机械臂完成抓取任务;最后,本方法在家庭服务机器人上得到了验证,机器人能够完成对目标物体的识别和抓取动作.     

面向仿人机器人自然步态规划的人体步行实验分析

自然步态规划方法是实现仿人机器人步态柔顺和能量优化的可行方法,该方法要求对人体步行及其平衡策略进行定量研究．本文分析自然步态规划方法的原理,建立了一套快捷有效的人体步态测试系统,并通过实验建立了人体步行的参数化数据库．实验结果揭示了人体步行的参数化特征及其平衡策略,对于仿人机器人的自然步态规划及控制提供了理论指导．结论特别指出,仅仅通过规划的方式实现仿人机器人的自然步态是不完备的,自然步态的实现必须同仿生控制策略相结合．同时实验结论对于仿人机器人的本体优化设计也提供了参考．     

基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划

为解决传统步态规划方法运算量大、运行时间长的问题,提出一种基于关键帧相似性的仿人机器人步态规划方法,通过对步态关键帧的相似性度量、髋关节的规划、零力矩点(ZMP)的实时校正,实现仿人机器人曲线行走步态的在线调整,调整后的步态能够较好地逼近实际ZMP曲线。实践结果表明,该方法在降低运算量的同时较好解决了仿人机器人的步态稳定及快速规划问题,并且可以减少步态选择不理想时的时间消耗。