空间机械臂在线实时避障路径规划研究

针对目前空间机械臂避障路径规划算法计算量大难以达到在线实时规划的缺点,对空间机械臂的在线实时避障路径规划问题进行了研究和探讨。采用规则体的包络对障碍物进行建模,并借助C空间法的思想,把障碍物和机械臂映射到两个相互垂直的平面内,将机械臂工作空间的三维问题转化为二维问题,并结合二岔树逆向寻优的方法进行路径搜索,从而大大减少了计算量,达到了在线实时规划的要求。最后在空间机器人仿真系统上对其进行了仿真研究,验证了该方法的可行性。     

带滑移铰空间机械臂的非完整运动规划遗传算法

本文讨论带滑移铰空间机械臂非完整运动规划的最优控制问题。利用系统的非完整特性,将带滑移铰空间机械臂运动规划转化为非线性系统最优控制问题。提出基于遗传算法的非完整运动规划最优控制方法。通过仿真计算,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于边缘智能的频谱地图构建与分发方法

频谱地图可协助认知用户准确感知和利用频谱空洞,实现网络节点间的干扰协调,提升无线网络的频谱效率和鲁棒性。然而,当认知用户在利用和共享频谱地图时,面临着计算复杂度高和分发时延开销大的问题,限制了认知用户对空间频谱态势的实时感知能力。为了解决该问题,提出了一种边缘智能网络中基于强化学习的频谱地图构建与分发方法。首先,在频谱地图构建上,采用了一种克里金插值和超分辨率相结合的低复杂度构建技术;其次,通过引入边缘计算,将频谱地图构建与分发过程中的计算迁移策略选择问题建模为一个混合整数非线性规划问题;最后,将人工智能和边缘计算相结合,采用了一种集中式训练、分布式执行的强化学习框架,对不同网络场景下的频谱地图构建和分发策略进行学习。实验结果表明,所提方法具备良好的适应性,可有效降低频谱地图构建与分发的能耗和时延,支持认知用户在移动边缘网络场景下对频谱地图的近实时级应用。     

自由浮动空间冗余度机械臂避奇异规化的混沌运动抑制控制

推导出自由浮动空间冗余度机械臂的广义雅可比矩阵,讨论空间机械臂避奇异问题,基于梯度投影法选取空间机械臂的运动学可操作度作为避奇异优化目标函数,利用关节空间的自运动,实现自由浮动冗余度空间机械臂的避奇异运动规划,混沌数值计算表明,空间冗余度机械臂避奇异运动时,其关节零空间的自运动处于混沌状态,利用状态延迟反馈控制来实现空间冗余度机械臂避奇异时的混沌抑制,将关节运动镇定到稳定的周期轨道。     

关节锁定空间机械臂负载操作能力评估与轨迹规划

为了使单关节锁定空间机械臂继续执行负载任务,提出关节锁定空间机械臂负载操作能力评估方法及轨迹规划策略.首先,将动态负载能力分析方法与蒙特卡洛法相结合建立动态负载能力容错工作空间,该空间可以直观反映关节锁定空间机械臂负载操作能力及可达性;然后,栅格化该空间,并在代价函数中加入负载能力项以改进A*算法进行搜索轨迹;最后,通过仿真验证关节锁定空间机械臂负载能力评估及轨迹规划方法的正确性,所得轨迹平均带载能力比任务要求高42.5%.     

基于动力学约束的机械臂最优关节轨迹规划

本文提出了基于机械臂关节驱动力矩约束方程规划其关节最优运动轨迹的一种有效方法.该方法运用矩阵范数理论简化机械臂的动力学约束方程;在机械臂的关节空间内采用归一化的无因次量运用非线性规划法优化其运动轨迹.将所规划的无因次量轨迹方程作为机械臂产生实际运动轨迹的发生器,通过给定机械臂各运动段的起始和终止关节坐标,由系统的动力学约束方程计算出整个运动段所允许的最短运行时间,即生成所期望的运动轨迹.本文的轨迹规划方法计算效率高,可用于在线轨迹规划,文中通过算例证实了该方法的实用性.     

一种基于遗传算法的空间机械臂避障轨迹规划方法

针对空间机械臂系统的一系列特殊需求,提出了一种空间机械臂轨迹规划方法.假设机械臂在关节空间下存在一条可以用两段高次样条曲线分段描述、满足所有空间机械臂运动特性要求的理想轨迹.这两段样条轨迹之间的连接点参数能够影响两段样条函数在空间中的扭曲形状,从而使机械臂在遵从样条轨迹运动的同时避开所有障碍.首先建立理想轨迹的分段描述方程,将方程中的未知量用与中间点有关的参数进行描述,将不能够确定的中间点相关参数提取出来作为待定参数,从而将空间机械臂轨迹规划问题转变为一个多目标优化求解问题;其次应用遗传算法进行求解,在分析空间机械臂控制需求和障碍的笛卡儿空间描述的基础上,通过加权系数法建立关于笛卡儿空间机械臂末端轨迹长度、关节空间机械臂运动角度、运动过程中关节最大扭矩、机械臂总运动时间和碰撞情况的遗传算法适应度评定函数.最后应用遗传算法在关节空间下规划出一条无碰撞、动力学特性满足裕度要求、轨迹长度和运动时间较短的理想轨迹.另外,上述方法具有拓展性,通过多次分解轨迹求取中间点,能够使机械臂避开非常复杂的障碍.利用该方法在通过C语言建立的空间机械臂仿真平台上进行验证,结果表明该方法稳定、有效,生成的轨迹满足空间机械臂的性能要求.     

改进人工势场法的机械臂避障路径规划

针对传统机械臂路径规划只适用于具有特殊构型的机械臂这一不足,提出在利用遗传算法等方法求解得到一组合理的关节值后,运用人工势场法在机械臂关节空间内搜索、采用合势能最速下降为控制标准的机械臂路径规划方法。同时利用在局部极小附近添加虚拟障碍,产生虚拟斥力势能的方法解决了局部极小问题,使机械臂成功绕过障碍到达目标。仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

基于深度强化学习的机械臂避障路径规划研究

为了解决现有的机械臂焊接系统调整动作的难度大,缺乏灵活性的问题,本文采用了深度强化学习算法来解决机械臂的路径规划问题;该方法使用一个三层的DNN网络,输入为机械臂的状态信息,输出为机械臂的运动关节角度,通过离线训练,机械臂能够自行训练出一条接近于最优的运动轨迹,能够成功地避开障碍物到达目标点;仿真在一个三自由度点焊机器人的模拟平台上进行,仿真实验表明,采用深度强化学习技术的机械臂能为焊接机械臂规划出一条无碰撞的路径,具有较强的避障能力。     

空间机器人最优能耗捕获目标的自适应跟踪控制

提出了一种能够引导末端执行器以期望速度跟踪目标的轨迹规划方法。该方法可以实现避障并满足关节限制要求。基于轨迹规划方法,设计了一种利用自由飘浮空间机器人跟踪与捕获章动自旋卫星的自适应控制策略。此外,该控制策略还考虑了最优能耗、测量误差和优化误差。首先,为了使执行器的跟踪误差和机械臂的能耗最小,将空间机器人的控制策略描述为一个关于关节速度、力矩和避障距离的不等式约束优化问题。然后,推导出一个系数为下三角矩阵的显式状态方程,并对目标函数进行解耦和线性化。设计了一种关节速度和力矩分段优化方法去代替传统的凸二次规划方法求解最优问题,这种方法具有较高的计算效率。最后,利用李雅普诺夫稳定性理论验证了所提控制方法的收敛性。     

大规格安全组件的碰撞性测试方法研究

大规格安全组件是一种新型扩散混合机制,它在分组密码、认证码等密码系统的设计中有广泛用途。文章针对大规格安全组件,深入分析了它的碰撞性测试的一般途径及其计算复杂度,在此基础上提出了一种时间复杂度和空间复杂度都不高的有效测试方法,并给出了碰撞性测试算法的具体描述,同时对该算法进行了实验,结果表明该文提出的算法较有效地解决了大规格安全组件的碰撞性测试问题。     

基于速度修正项的机械臂避障路径规划

针对机械臂运行过程中存在的碰撞问题, 提出一种基于速度修正项的机械臂避障路径规划方法. 利用B 样条曲线进行机械臂关节空间规划, 使机械臂能够在特定时刻运行到指定构型. 在运行过程中, 利用碰撞检测算法实时计算机械臂与障碍物的最小距离, 在碰撞即将发生时引入积分为零的避障速度修正项改变机械臂运行轨迹, 使得机械臂能够在实现障碍回避的同时, 保证其在特定时刻通过指定构型的要求. 仿真实验表明了所提出方法的正确性和有效性.     

Mobile robot with a self-positioning system

This paper describes a general method using configuration space for planning a collision-free path of a manipulator with 6 degrees of freedom (DOF). The basic approach taken in this method is to restrict the free space concerning path planning and to avoid executing unnecessary collision detections, based on the idea that a collision-free path can be planned using only partial information of the configuration space. The configuration space is equally quantized into cells, and the cells concerning path planning are efficiently enumerated based on a heuristic graph search algorithm. A heuristic function which characterizes the search strategy can be defined to give priority to the gross motion using the first few joints. A bi-directional search strategy is also introduced to improve efficiency. The memory is allocated only to the portion of the configuration space concerning path planning, and the data of the free space defined in the 6-dimensional configuration space can be efficiently stored. This algorithm of free space enumeration is independent of the kinematic characteristics of the manipulator. Therefore, this method is generally applicable to any type of manipulator. It has actually been implemented and has been applied to a 6-DOF articulated manipulator.     

装配机器人系统快速碰撞检测算法

提出一种面向操作手段装配系统的快速碰撞检测算法。该算法以机器人运动学和空间解析几何为基础,将判断机械手手臂与障碍物是否发生碰撞问题转化为直线段与有界平面是否存在公共点的简单解析几何问题,并以PUMA560操作手为例对算法加以说明,该算法不仅适用于静态的障碍物已知的环境,而且适用于障碍物运动规律已知的动态环境,减少了碰撞检测占用的时间,提高了路径规划的效率。     

Optimization-based path planning framework for industrial manufacturing processes with complex continuous paths

The complexity of robotic path planning problems in industrial manufacturing increases significantly with the current trends of product individualization and flexible production systems. In many industrial processes, a robotic tool has to follow a desired manufacturing path most accurately, while certain deviations, also called process tolerances and process windows, are allowed. In this work, a path planning framework is proposed, which systematically incorporates all process degrees of freedom (DoF), tolerances and redundant DoF of the considered manufacturing process as well as collision avoidance. Based on the specified process DoF and tolerances, the objective function and the hard and soft constraints of the underlying optimization problem can be easily parametrized to find the optimal joint-space path. By providing the analytical gradients of the objective function and the constraints and utilizing modern multi-core CPUs, the computation performance can be significantly improved. The proposed path planning framework is demonstrated for an experimental drawing process and a simulated spraying process. The planner is able to solve complex planning tasks of continuous manufacturing paths by systematically exploiting the process DoF and tolerances while allowing to move through singular configurations, which leads to solutions that cannot be found by state-of-the-art concepts.     

基于带约束S型速度曲线的机械手笛卡尔空间轨迹规划

针对机械手在笛卡尔空间中轨迹规划问题，设计基于S型速度曲线的空间直线和空间圆弧插补算法。增加路径长度约束，将S型速度规划分为七段式、六段式、五段式和四段式4种类型；建立基于四元数的直线与圆弧运动的位姿模型，并采用弧长增量法插补技术实现轨迹规划。在六自由度机械手实时控制平台上进行了实验验证。结果表明:该算法可实现在路径长度约束下速度和加速度的自动调整；该算法可保证机械手末端加速度连续，有效减少冲击。     

干涉检测算法的检测速度与精度的系统分析

在实时运动干涉检测系统中,干涉检测的效率与精度是问题的关键。文章对影响干涉检测准确度、检测速度以及分阶段干涉检测效果的因素进行了分析,提出了影响基本干涉检测费用的各种因素,并对各因素的复杂性进行了参数化定义,同时从干涉检测的效用、确定性等方面对检测效果进行了估计。在以上基础上提出了基于模糊逻辑的运动抽象精度的匹配方法,实现了对各种干涉检测效率与精度的合理搭配与调节。经验证,该文算法较等误差法效率高出10倍以上。     

Trajectory Planning with Collision Avoidance for Redundant Robots Using Jacobian and Artificial Potential Field-based Real-time Inverse Kinematics

This study proposes an algorithm for combining the Jacobian-based numerical approach with a modified potential field to solve real-time inverse kinematics and path planning problems for redundant robots in unknown environments. With an increase in the degree of freedom (DOF) of the manipulator, however, the problems in realtime inverse kinematics become more difficult to solve. Although the analytical and geometrical inverse kinematics approach can obtain the exact solution, it is considerably difficult to solve as the DOF increases, and it necessitates recalculations whenever the robot arm DOF or Denavit-Hartenberg (D-H) parameters change. In contrast, the numerical method, particularly the Jacobian-based numerical method, can easily solve inverse kinematics irrespective of the aforementioned changes including those in the robot shape. The latter method, however, is not employed in path planning for collision avoidance, and it presents real-time calculation problems. This study accordingly proposes the Jacobian-based numerical approach with a modified potential field method that can realize real-time calculations of inverse kinematics and path planning with collision avoidance irrespective of whether the case is redundant or non-redundant. To achieve this goal, the use of a judgment matrix is proposed for obstacle condition identification based on the obstacle boundary definition; an approach for avoiding the local minimum is also proposed. After the obstacle avoidance path is generated, a trajectory plan that follows the path and avoids the obstacle is designed. Finally, the proposed method is evaluated by implementing a motion planning simulation of a 7-DOF manipulator, and an experiment is performed on a 7-DOF real robot.

     

适用于非合作目标捕获的轻量级位姿估计网络

空间非合作目标的增多导致太空安全受到严重威胁,对非合作目标进行捕获回收具有维护空间安全、节约资源等现实意义。非合作目标捕获回收需要进行位姿估计,而目前在硬件资源有限的航天器平台上,现有的大多数非合作目标位姿估计算法无法同时满足及时性和准确性的要求。设计一种超轻量级目标检测网络YOLO-GhostECA,利用GhostBottleneck网络减少特征图冗余,并使用高效注意力机制提取核心特征图,以降低模型参数,在提升运算速度的同时保证精度水平几乎不下降。根据YOLO-GhostECA网络的检测结果粗略估计姿态,以协助机械臂更加合理地执行智能捕获任务,解决2D识别算法无法检测出物体姿态的问题。在7自由度冗余机械臂上开展的空间非合作目标捕获地面模拟的实验结果表明,与YOLOv5s网络相比,该网络模型大小减小了80.4%,运算复杂度降低了78.9%,而精度基本保持不变,可准确快速地对非合作目标进行位姿估计,能够引导机器人成功捕获非合作物体。