工业机器人自适应力控制的新方法

机器人力控制系统的稳定性对接触环境刚性的变化很敏感，为了解决这一问题，本文首先建立了一种机器人与刚性环境相接触的动力学模型，然后，基于Ｐｏｐｏｖ超稳定理论设计出了一种机器人自适应力控制算法，该算法通过辨识环境刚性以获取与接触环境相适应的力控制反馈增益系数，理论分析和实现结果都证明这种方法在环境刚性大范围变化时，均能获得的控制效果。     

RoboCup3D仿真系统中的机器人自定位方法

在RoboCup3D仿真比赛中,机器人自定位非常重要,定位不准确会对仿真比赛产生严重的影响。为了模拟真实环境,比赛中加入了视觉噪声。这使机器人定位变得更加困难。本文针对RoboCup3D仿真中的机器人视觉特征,提出一种观测值加权融合的卡尔曼滤波方法来实现机器人自定位,采用此方法能得到更精确的观测值。仿真实验结果表明,此定位方法大大提高了机器人自定位的精度。     

基于自抗扰控制的载人潜水器动力定位仿真研究

针对载人潜水器(MSV)在不确定海洋环境中的动力定位问题,提出了一种线性扩张状态观测器与离散二阶系统最速反馈控制律相结合的线性自抗扰控制(LADRC)方案;先根据动力学原理,建立了带海流干扰的载人潜水器六自由度运动模型,然后再引入虚拟控制量,对模型进行了部分解耦,最后运用MATLAB软件,针对某载人潜水器进行了四自由度动力定位系统仿真实验,结果表明,使用该方法能快速且有效地抵御强海流干扰,满足了载人潜水器高精度悬停定位的要求。     

融合测程法与视觉信息的足球机器人自定位方法

针对足球机器人自定位问题,提出一种融合测程法与视觉信息的定位方法。方法综合考虑两种信息的特点,有效实现优势互补:一方面,针对视觉定位易出现的歧义,利用测程法获得的定位结果予以有效消解;另一方面,随着运动,测程法定位易出现误差的累积,利用消歧后的视觉定位结果加以动态修正。最后,在Webots模拟平台上进行的机器人球场定位实验表明文中方法的有效性。     

基于运动学分析的工业机器人轨迹精度测量的研究

机器人关节伺服系统的动态误差,是影响其末端执行器运动轨迹精度的一个重要因 素．本文以六轴关节型激光加工工业机器人为研究对象,采用D-H方法建立起机器人连杆坐 标系,在运动学分析的基础上,运用齐次坐标变换矩阵微分法,建立机器人各关节转角的偏 差值与末端运动轨迹精度之间的模型,并在此基础上,利用机器人与外部的串口通讯,对在 关节伺服系统影响下,沿各种空间位置运动时,机器人末端运动的轨迹精度进行了实际测量 ．     

工业机器人定位误差规律分析及基于ELM算法的精度补偿研究

针对工业机器人应用于飞机零部件自动化钻孔时绝对定位精度较差的问题,提出利用极限学习机（ELM）算法建立机器人法兰中心点理论位置与实际位置之间的误差模型,并优化补偿机器人定位精度的方法．首先基于空间网格采样方法,获得了机器人绝对定位误差沿机器人基坐标系不同方向的误差变化规律,分析了建模补偿的可行性;其次建立基于ELM算法的误差补偿模型,并针对误差模型训练中隐含层神经元个数取值问题进行了分析优化．实验结果表明,机器人绝对定位误差值沿其坐标系不同方向存在不同的变化规律,补偿前绝对定位误差分布范围为0.29 mm~0.58 mm,平均误差为0.41 mm;补偿后定位误差分布范围降低到0.04 mm~0.32 mm,平均误差为0.18 mm;采用ELM算法建模的补偿速度快,泛化性能好．     

飞剪的定位控制

针对飞剪剪切完后返回时的定位控制,提出分段直线控制与抛物线控制两种方法,使飞剪以最小的机械冲击力且不产生超调地返回原位。实践证明,用这两种方法进行定位控制,飞剪返回距原位不大于±15°,剪切棒材端面光滑,误差不大于2cm,剪切棒材的成材率大大提高。     

模糊控制在机器人定位控制中应用

介绍了模糊控制在机器人定位控制中的应用。通过模糊控制，克服了实际系统中死区，正、反向阻力矩不等等非线性因素给控制带来的困难，采用自调整因子，得到精确定位，并使超调得到有效的控制。文中给出了实验结果。     

基于自抗扰控制的机器人定位策略

机器人定位即需根据传感器测量对自身位置进行估计. 由于机器人系统模型的复杂非线性, 工况环境中的不确定干扰, 定位结果不可避免地会受到系统内外扰动的影响. 现有的定位算法往往仅能依赖模型或传感配置以及算法自身的鲁棒性被动抗扰, 这使得定位系统的抗扰能力有限、应用场景受限. 本文基于自抗扰控制思想提出一种 能够主动补偿系统内外扰动的机器人定位策略. 该策略将系统中所有能够影响最终定位结果的不确定因素统一视为总扰动, 并设计扩张状态观测器实现对总扰动的观测, 在此基础上构建控制器补偿总扰动影响, 以使定位结果更加准确. 与传统的定位抗扰策略相比, 本文所提出的抗扰定位策略并不依赖于模型或特定的传感配置, 能够处理任意有界的扰动类型, 理论上能够成为定位抗干扰的终极解决路径. 最后, 基于李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性. 仿真和实车实验验证了本文提出的基于自抗扰控制的机器人定位策略能够有效地观测系统总扰动, 并补偿扰动影响, 提高定位结果的准确度.     

基于惯性传感器的工业机器人定位误差补偿方法

为了提高工业机器人定位误差补偿和稳定性控制能力,提出基于惯性传感器的工业机器人定位误差补偿方法,结合视觉传感器与惯性传感器信息融合的方法,进行工业机器人定位控制的约束参数分析,采用惯性传感器进行工业机器人定位参数信息采集和识别,提取工业机器人定位参数的空间分布信息特征量,通过光学运动跟踪识别的方法进行工业机器人定位过程...     

机器人传感器定位中的模糊性干扰消除仿真

研究机器人准确定位问题.机器人装备的传感器数量较多,不同类型数据采集传感器对环境中突变性因素的敏感程度不同,造成用于定位的传感器信息反馈到终端后融合,结果存在偏差,出现了传感定位信息的模糊性.传统的传感信息融合方法多是根据先验信息进行信息融合,但是机器人传感器采集的多是随机信息,大大增加了融合后定位信息模糊性的可能,造成定位不准.提出了一种机器人定位模糊性寻优遗传算法.通过固定较大小的基因位来改善遗传算法的机器人位置寻优性能,每次基因位的固定都能改变机器人定位的寻优空间,对寻优位置进行细化,消除融合中带来的特征模糊性干扰.后期的仿真结果表明,改进方法可以改善机载机器入的定位能力,定位准确性大幅提高.     

工业机器人的自校正极点配置控制法

本文提出一种自校正极点配置法进行机器人机械手的位置和速度控制。首先将复杂的机械手系统由一组离散时间的差分方程离散化;然后根据所估计的参数用极点配置法来设计自适应控制器;最后给出了计算机的仿真结果。     

基于建模和仿真的提高机器人加工精度的方法

为了提高工业机器人在成型加工中的精度,提出了一种基于建模的离线仿真方法,用来预先判断并补偿在加工生产中由于机器人的柔性而造成的加工偏差.通过实验确定了建模所需要的参数,分别建立了ADAMS和Simulink模型,该柔性模型能够在输入加工曲线后自动模拟出加工误差.在初步比较了两个模型的仿真结果后,通过一个简单的加工曲线验证了该模型的正确性.将PID控制校正系统加入到该模型中,并通过实际加工结果进一步验证了该方法的准确性和有效性.     

基于全景视觉机器人自定位方法研究

根据RoboCup比赛规则的改变,在足球机器人失去利用球门、立柱等地标信息定位条件情况下,提出一种新的基于全景视觉的自定位方法。该方法通过对白色标志线上点的识别,结合场地环境栅格化的处理,通过最小误差搜索而达到快速、精确自定位的目的。实验结果表明该自定位方法达到了较高定位精度和较快定位速度。     

无线移动传感器网络节点自定位控制仿真研究

研究移动节点确认自身位置信息的节点自定位问题,传感器节点的移动部署和数据通信容易受外界环境的干扰,造成网络节点自定位精度低。为解决上述问题,提出了一种改进的灰色系统预测移动节点定位技术。改进方法采用跨层设计,利用灰色系统预测移动节点及其相邻节点移动状态和距离来实时地根据自身及相邻节点位置重新成簇进而实现移动节点自定位控制。仿真表明,提出的灰色系统预测模型能够有效地提高了移动节点位置计算精度,在算法时空复杂度和能效上可以实现合理的自定位控制。     

新的室内移动机器人自定位方法

针对现有室内移动机器人自定位方法中存在的定位精度不高,随时间积累定位误差增大,复杂室内环境下信号存在多径效应和非视距效应等问题,提出了一种基于蒙特卡罗定位(MCL)的新的移动机器人自定位方法。首先,通过分析基于无线射频识别(RFID)技术的移动机器人自定位系统,建立机器人运动模型;然后,通过分析基于接收信号强度指示(RSSI)的移动机器人自定位系统,提出机器人移动过程的观测模型;最后,针对粒子滤波定位执行效率不高的问题,提出粒子剔除策略和依据粒子方位赋予粒子权值策略,提高系统的定位精度和执行效率。仿真实验表明,机器人在移动过程中的自定位误差在X轴和Y轴方向上为3 cm,传统定位算法误差为6cm,新算法定位精度提高近1倍,且算法具有很好的鲁棒性。     

重载工业机器人控制关键技术综述

本文围绕影响重载工业机器人控制性能的关键技术进展进行了综述。首先针对目前重载工业机器人运动规划中关于规划空间选取、基函数选取、运动规划最优性问题及其所对应的算法进行了分析。然后分析了重载工业机器人所存在的不同类型的柔性环节,并对其相应的控制算法进行了分类综述。最后给出了相应结论。     

一般工业对象的二阶自抗扰控制

自抗扰控制器（Auto-Disturbance-Rejecion Controller,ADRC)在较广泛的一大类不确定系统和系统中存在强干扰的情况下表现出很强的适应性和鲁棒性。基于ADRC的控制能力，研究了用二阶ADRC来控制一般工业对象（一至三阶）的问题，理论分析和数值仿真结果表明，二阶ADR 不但能够控制存在扰动的一阶和三阶线性，非线性对象，而且控制效果也很理想，充分体现出非线性控制器的优点。另外，二阶ADRC的参数也容易调整。     

可移动机器人在中心对称环境中的自定位算法

可移动机器人的自定位问题是智能机器人研究中的重要课题,它包含许多传感器技术和定位算法,马尔可夫定位算法的优点是可以使机器人在全局不确定的情况下估计它的位置。这种方法采用概率分布描述机器人的位置信度,机器人通过在运动过程中所获得的传感器数据和运动记录来更新信度分布,然后采用最高信度值来估计它所在的位置。对于只有距离测量传感器的机器人在中心对称环境中仅仅采用马尔可夫自定位法还是无法确定其位置,为了解决中心对称的环境中所存在的问题,建议在机器人上装上陀螺仪或指南针,定义一个角度高斯分布函数,并利用这个函数建立新的机器人感知模型来扩展马尔可夫定位算法,通过仿真程序对多种对称情况进行实验,验证了这一新算法的可行性,这个扩展马尔可夫自定位算法不仅可使机器人在中心对称环境中很快地确定自己的位置,而且可以加快非对称环境中信度分布收敛到真实位置的速度。     

定位模块在定长控制中的应用

用三菱A系列定位模块来控制三菱交流伺服电机,实现运输带的定长控制,定长精度达到±0.75mm。