具有悬架系统的全地形机器人位姿控制

机器人在非铺装路面行驶时,不可避免地会引起机体位姿(位置与姿态)改变,路面会对机体以及机载设备产生破坏冲击,为减小机体与机载设备的振动,设计了一款具有慢主动悬架结构的轮腿式全地形移动机器人(WLATMR),并验证了其隔振性能。为实现整机位姿闭环控制,首先基于运动学与动力学建立考虑悬架影响的整机位姿模型,分析悬架影响对机身位姿的影响,然后通过PI控制实现SIMULINK与ADAMS的联合仿真,对比分析模型优化前、后(优化前:忽略悬架影响,优化后:考虑悬架影响)的整机位姿控制效果。结果表明,优化前、后WLATMR的位姿跟踪效果相差不大,但是优化后的模型能够有效降低对作动器工作速度、工作位移等性能的要求。最后,通过调整PI参数使模型优化前、后的作动器工作速度相同,在此条件下再次仿真,结果表明优化后模型能够有效改善系统的瞬态响应性能指标,验证了模型及算法的正确性,同时为机器人增加隔振悬架系统提供了理论参考。     

八轮腿移动机器人平台越障性能研究

针对复杂地形环境,提出了一种八轮腿移动机器人平台,轮腿式移动机器人综合了轮式移动机器人高速、高效、灵活的特点和腿式移动机器人较强的越障能力.本文首先计算了该机器人平台的质心位置,并对移动机器人的稳定性判据进行了分析,在此基础上,针对斜坡、台阶和沟槽等不同类型障碍,就其越障能力与摩擦系数、结构尺寸之间的关系进行了分析,研究了该机器人移动平台越障性能,并求出了其在跨越台阶和沟槽时前后轮腿系统之间的转角关系,分析移动机器人平台姿态调整策略和越障策略.为机器人控制系统的设计做好了理论基础.     

一种轮腿结合式步行机的步态

提出用周期函数Ｇ（Ｘ）和正函数ＩＩ（Ｘ）表达步行机的支撑点位置。解决了在一个步态周期内轮子作周期运动的动态支撑点位置描述问题。给出并证明了支撑点置的计算公式。进而讨论了支撑点位置的极限问题。     

机器人位姿重复性测试及计算的一种新方法研究

本文提出了一种经济、简单的新方法测试机器人的位姿重复性,简化了计算的公式,减少了计算工作,具有一定的实用价值.     

基于差分进化的并联机器人位姿正解

利用并联机器人位姿反解容易求取的特点,把并联机器人的位姿正解问题转化为假设已知位姿正解,通过位姿反解求得杆长值,并使所求得的杆长值与给定的杆长值之差为最小的优化问题,然后利用差分进化的全局寻优能力来直接求解并联机器人的位姿正解.6-SPS型并联机器人位姿正解的数值仿真结果表明,该方法较遗传算法求解精度高且收敛速度快,经过508步迭代之后,位置误差小于0.000 1 mm,姿态误差小于0.000 1°.该方法不仅避免了繁琐的数学推导和迭代初值的选取,又可以获得符合精度要求的运动学正解,为解决并联机器人正向运动学问题提供了新的计算策略.     

水轮机修复专用机器人的位姿控制方法

为实现水轮机修复专用机器人的位姿控制，依据神经网络可以逼近任何非线性函数这一特性，采用融合遗传算法的神经网络建立机器人逆运动学模型，针对机器人的结构特点，改进了神经网络的输出训练样本，设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法，并提出了应用轨迹插补算法取得轨迹中间点位姿．运行结果表明，该方法可大大提高机器人的位姿控制准确度，并能快速地实现位姿控制．     

基于闭环矢量法的六足机器人关节位姿研究

设计出了一种新型的三自由度缩放式的并联机构,并把该机构作为六足步行机器人的腿机构.采用闭环矢量法求解腿机构运动位置的正运动学问题,用MATLAB软件编写函数来求解腿机构的最大腿行程和最大抬跨高度/研究表明,原动件较小的位移可以获得较大的足端运动空间.     

基于平面运动约束的移动机器人位姿估计

针对大部分基于单目相机的位姿估计方法只适用于平面场景的问题,提出了一种同时适用于 平面场景和立体场景的单目位姿估计方法．首先,将所有图像与参考帧进行特征匹配;然后,提取每 帧图像中都出现的特征点的像素坐标,并结合地平面约束和相机内参矩阵构建出观测矩阵;其次, 对观测矩阵进行奇异值分解得到各帧图像的位姿估计,并利用约束矩阵解决奇异值分解不唯一问 题;最后,利用光束平差法优化图像位姿,得到机器人位姿的最优估计．实验结果表明：该方法能准 确对移动机器人进行位姿估计．     

基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿

针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等。结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1%,校正结果满足预期要求。     

输电线带电作业机械臂末端位姿误差补偿方法研究

输电线路带电作业机械臂辅助并代替人工进行线路检修作业与维护,具有广阔的应用前景。但自身与外部扰动等多重因素会使得机械臂末端位姿存在一定偏差,直接影响作业对象定位精度,为了提升机械臂末端在作业过程中的位姿精度,并使得机械臂能够自适应补偿扰动带来的影响,本文首先建立了机械臂作业过程的运动学模型,基于该运动学模型建立了机械臂关节连杆参数和关节转角存在摄动时的末端位姿误差数学模型,在上述基础上提出了一种机器人机械臂末端位姿误差补偿方法,并通过仿真实验验证了误差模型和补偿方法的有效性。最后,在带电线路上,以机械臂实现输电线路引流板螺栓紧固为例进行了检修作业,试验验证了本文所提出的机械臂末端位姿误差补偿方法的工程实用性,本文的研究对于输电线路智能运维管理具有重要理论意义和实际应用价值。     

基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法

为了解决柔性夹具夹取异形零件过程中工件与夹具相对位置具有不确定性的难题,提出基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法. 通过图像预处理及零件表面特征提取,建立工件位姿向量. 通过系统建模、误差分析及函数拟合,将工件位姿校正量分解为原始位姿差、旋转引入位姿差及残余位姿差三部分,将三部分位姿差进行线性组合作为零件位姿误差补偿量反馈给机器人,以引导机器人完成装配. 为了验证算法的有效性,以涡旋式汽车空调压缩机动盘装配为例,设计机器人手眼装配系统进行实验. 实验结果表明,该系统能够保证校正后的零件位姿与目标位姿角度偏差和x及y方向位置偏差分别小于0.6°和0.6 mm,平均装配时间小于20 s,实验过程中装配成功率达到99.67%.     

一种非结构环境下目标识别和3D位姿估计方法

为提高非结构环境下目标识别准确率和位姿估计精度,提出一种利用Kinect V2 RGB-D传感器并基于目标的CAD模型进行不同类型目标自动识别和3D位姿估计的新方法.利用虚拟相机获取目标CAD模型的深度图像,并将目标的模型转化为点云图,采用体素栅格滤波减少场景点云中的点数;利用点对特征描述子(PPF)作为CAD模型的全局描述子,并将相似的PPF划分成一组放进一个hash表,用于识别和定位目标,所有目标的hash表组成了3D模型数据库;利用基于投票策略的方法对不同类型目标进行检测识别和3D位姿估计,并采用位姿聚类的方法和ICP配准进行位姿修正,再通过奇异值滤波剔除误匹配位姿,从而提高位姿估计精度.在虚拟机器人实验平台仿真环境中分析了3种管接头的识别率和位姿估计误差,结果表明:3种管接头平均识别率96%,位置误差4 mm,姿态误差2°,能够满足机械臂抓取要求.将提出的方法与两种主流位姿估计方法进行了对比实验,结果表明,提出的方法无论是识别率还是F1分数都要优于其他两种方法.     

平行四杆联动式管道机器人弯管过渡阶段的速度控制

为提高平行四杆联动式管道机器人弯管过渡阶段的通过能力,提出一种基于机器人过弯偏角变化的速度控制模型。通过对机器人弯管过渡阶段的运行状态的分析,建立了机器人在该阶段运行的位姿模型,求解该位姿模型可得到机器人各驱动轮的轮心以及驱动轮与管壁接触点的位置坐标。以建立的位姿模型为基础,结合无干涉条件下的驱动轮运行速度与驱动转速之间的关系,得到各驱动轮驱动转速基于偏角变化的速比关系,即速度控制模型。对所提出的基于偏角变化的速度控制模型进行仿真验证,仿真结果与理论计算基本一致,验证了该控制模型的正确性。     

堆叠散乱目标的6D位姿估计和无序分拣

针对目标散乱堆叠场景下的机器人分拣问题,建立一种从目标筛选、识别到6D位姿估计的无序分拣系统。利用局部凸性连接方法将Kinect V2相机采集的堆叠散乱目标点云数据分割成单独的点云子集,定义抓取分数从中筛选出最上层未被遮挡的目标作为待抓取目标,保证机器人分拣目标时能从上至下进行抓取;针对不同种类目标的分拣需求,基于匹配相似度函数对三维目标进行识别并定位抓取点;融合截断最小二乘-半定松弛算法和最近点迭代算法,建立目标6D位姿估计模型,保证目标点云和模型点云重合率低情况下的精确配准。在自采数据上进行目标6D位姿估计实验以及机器人无序分拣实验,结果表明：提出的6D位姿估计方法相较于流行的几种方法,可以更快速、精确地获取目标的6D位姿,均方根距离误差<3.3 mm,均方根角度误差<5.6°;视觉处理时间远小于机械臂运动的时间,在实际场景中实现了机器人实时抓取的全过程。     

同步三指式末端执行器的目标位姿估计方法

为了在线判断机械臂末端执行器捕获过程中的目标位姿,本文采用接触力信息,提出了一种针对同步三指式末端执行器的目标位姿估计方法。在分析末端执行器几何约束特征的基础上,提出目标位姿估计方法。根据接触力判断接触手指,并结合末端执行器运动学分析结果,判断接触点位置和法向方向。利用两次有效接触信息,采用空间平面相交的方法,进行基于最少接触信息的位姿估计过程。当存在冗余接触信息时,采用最小二乘法对估计结果进行更新。通过仿真验证了估计方法的有效性。该估计方法适用于此类爪式末端执行器,具有一定的通用性。     

基于位姿分离的机械臂解析求逆优化算法

针对6R机械臂逆向运动学求解过程复杂繁琐、求解精度不理想的问题,提出一种基于位姿分离的解析求逆优化算法.利用改进型D-H参数法建立机械臂的运动学模型,通过连杆变换矩阵推导出机械臂的正向运动学方程,利用位姿分离思想进行逆解优化算法设计,利用蒙特卡洛法分析机械臂的工作空间,运用Matlab Robotics工具箱验证改进算法的有效性.结果表明：该改进算法具有较高的求解精度,与现有解析优化算法相比,大幅度简化了求解过程,提高了运算效率.     

高压双分裂输电线路四轮机器人动力学 建模与仿真研究

电力机器人服役于超高压强电磁特种作业环境下,机器人动力学模型是机器人机械结构设计、电气系统设计及控制器设计的关键,且动力学模型的精确度和复杂度直接影响机器人控制性能和机器人的运行速度。针对高压双分裂输电线路四轮移动带电作业机器人常规动力学建模方法计算量大、复杂、不利于机器人机构和控制器设计的问题,提出了一种基于分层递推结构的机器人动力学建模方法。通过分解作业过程中机械臂的运动,利用拉格朗日动力学建模方法对机器人的机械臂基本动作进行了动力学建模,得到了机械臂基本动作的统一动力学模型,通过递推得出了四轮移动机器人的完整动力学模型,最后,通过机器人作业现场获取的关节电机实时数据,在MATLAB软件中进行仿真实验,结果验证了本文机器人动力学模型的正确性,为机器人物理样机开发、控制器和关节驱动机构的设计与选型提供了理论依据。     

电动轮驱动汽车动力学仿真模型及试验验证

提出了电动轮驱动汽车的18自由度动力学模型,包括车体的6个运动自由度,4个车轮的转向、转动及垂向运动的12个自由度。该模型具有自由度较多,仿真参数易获取且精度较高的特点。利用所开发的电动轮驱动汽车进行了相关操纵稳定性试验,并将试验结果与相同工况下的仿真结果进行了对比,结果表明所建模型仿真结果与试验结果吻合良好,验证了模型的有效性。在此基础上,利用所建模型对汽车极限行驶工况时的动力学特性进行了仿真,仿真结果与实车运动特性相符。该模型为研究电动轮驱动汽车的动力学特性奠定了基础。