基于双神经网络结构的发展型机器人3D抓取

手眼协调属于感觉运动的协调,是人认知能力的基础。这篇论文的目标是要模仿人类婴儿的发育过程来建立一个机器人系统,可以接近或者抓取物体。该文旨在应用发展模型中的"增量过程",通过使用双神经网络在3D实验环境下来完成机器人抓取系统。这个机器人系统在全约束条件下开始发展,随着每个约束条件的成熟从而驱动双神经网络的训练,当所有的约束条件都释放,机器人系统就可以获得抓取能力。     

面向任务教育机器人编程方法及实现

针对传统教育仿人机器人面向过程的流程式编程不易学习、使用以及对环境适应性差的问题,设计了一种面向任务的图形化教育仿人机器人编程方法.该方法基于行为反应式的控制方式,采用有限状态机模型实现任务层和行为层的协调机制,并构建了完整的控制系统,包括上层编程环境和下层控制器.通过教育仿人机器人障碍赛的实验,说明该编程方法适用于不确定环境编程,具有模块化和开放性的特点.     

基于情感交互的仿人头部机器人

本研究的目的是设计一台机器人,使它可以与人互动,并在日常生活中和常见的地方协助人类．为了 完成这些任务,机器人必须友好地显示出一些情感,表现出友好的特点和个性．依据仿生学,研制了一台仿人头部 机器人,建立了机器人的行为决策模型．该机器人具有人类的6 种基本面部表情,以及人脸检测、语音情感识别与 合成、情感行为决策等能力,能够通过机器视觉、语音交互、情感表达等方式与人进行有效的情感交互．     

基于手眼立体视觉的机器人定位系统

研发了基于手眼的机器人定位系统,采用了眼在手上的单目摄像机,通过机械手的一次移动实现了立体视觉的功能.提出了一种方便有效手眼标定方法,避免了复杂的传统手眼标定过程,无需求解摄像机外参数和手眼变换矩阵.仅获取标定时刻的摄像机综合参数和机器人位姿,就可以在机器人基坐标系中视场范围内的任意两点进行检测,根据立体视觉的约束关系求解出目标物体在机器人基坐标中的位置,进而实现对目标物体的精确定位.     

基于自抗扰控制器的机器人无标定手眼协调

研究机器人无标定手眼协调问题.分析了图像空间到机器人操作空间之间的非线性映 射关系,并把非线性的映射关系看成是系统的未建模动态.基于自抗扰控制器思想,通过对系统 未建模动态和外扰的补偿,完成了不依赖于任务的无标定手眼协调控制器的设计,实现了广泛意 义的机器人无标定手眼协调控制.仿真和实验结果表明了该方法的有效性.     

任务导向的仿人机器人体系结构设计

从仿人机器人任务实现过程出发,提出了一种基于任务的分层混合式仿人机器人体系结构。在该体系结构下,多个agent分别被用来模拟人的各主要器官的功能,并模仿人类的行为方式实现了任务实现过程中的三个主要部分:人机交互、导航和对象操作。该体系结构对于高智能水平的仿人机器人的研究和开发具有重要意义。     

仿人机器人两步步态规划算法研究

为了进一步提高仿人机器人步行时的稳定性,通过对人类步行的研究,并从两足步行机的两步步态规划方法中得到启发,对仿人机器人步行也进行类似的两步规划,但由于结构上的不同,仿人机器人中采用加入上肢运动补偿的方式实现平衡.规划仿人机器人的运动姿态,然后根据零力矩点必须落在稳定区域的原则,对仿人机器人的上肢运动轨迹进行求解,通过这种加入上肢补偿的两步规划来实现仿人机器人的稳定步行.从实验结果可以看出,采用这种两足步态规划方法,在仿人机器人两足步行时,可以使机器人上肢与下肢协调运动,从而提高了步行的稳定性.     

自主发育智能机器人体系结构研究

传统的机器人系统范式分类已经无法将新出现的方法和理论纳入其中。为此,首先从认知的角度重新对机器人的范式进行分类。新的范式分类涵盖了传统的系统范式,明确了自主发育在机器人系统范式中的地位。在此基础上,提出了自主发育智能机器人体系结构。该结构只需利用基本的感知能力和行动能力,分别利用感知发育模块、认知发育模块和行为发育模块实现自主感知分类、时空经验知识以及反应式行为的逐层发育。各发育模块之间互相依赖并可以同时学习,具有实时的自主发育能力。     

未知环境下自主机器人的行为学习研究

机器人为实现在未知环境下的探索任务,必须具有自主学习其行为策略的能力.本文提出了一种自主机器人行为学习机制.机器人通过与环境的交互,基于Q学习进行行为的自主学习.为降低学习时的计算复杂度,状态空间通过分段映射为不同的类别,从而减少状态-动作对的数量.自主机器人在未知环境中的行为学习是增量式的过程,本文将基于案例的学习与Q学习结合,使机器人在试错时获得的经验以案例的形式保存,并实现案例库的动态更新相关案例同时可以降低机器人行为学习时的计算复杂度和试错时的风险.在文中的最后给出了仿真结果.     

足球反作用力下仿人机器人姿态控制研究

本文以仿人机器人踢足球为例,以现实机器人为原型,利用Solidworks建立了仿人机器人的三维机械结构模型,利用ADAMS和Simulink联合仿真的方法,仿真得到了机器人踢足球的整个过程,利用ZMP理论实时求得机器人的重心轨迹,计算与理想轨迹的偏差,通过改变机器人姿态以减小偏差,实现了对机器人的闭环控制,提高了机器人在受外力作用下的稳定性,并进行了实物实验,验证了该方法的有效性。     

基于双目视差和主动轮廓的机器人手眼协调控制技术研究

提出一种基于双目视差和主动轮廓的机器人手眼协调技术;该方法利用主动轮廓的思想动态地逼近和跟踪机器人及目标物体的外部轮廓,通过控制双目视差趋零来实现机器人靠近目标和抓取物体.首先建立了机器人手指轮廓的几何参数模型和相应的观测概率密度模型,利用CONDENSATION算法对轮廓进行动态逼近和跟踪.然后针对动态轮廓的几何特征,探讨了基于双目视差的手眼协调控制策略.最后利用这种手眼协调控制技术进行了机器人抓取圆球目标的实验.实验表明,这种方法具有对图像噪声不敏感的特点,可以在杂乱的背景环境和复杂的纹理条件下执行视觉引导的跟踪和抓取任务,具有较强的鲁棒性.     

基于单胺类神经递质调节发育算法的机器人视觉定位

针对基于普通发育算法实现机器人视觉定位任务时需分配大量神经元的问题,提出一种基于单胺类神经递质调节发育算法的机器人视觉定位方法.首先引入在脑内控制多种生理功能的多巴胺(dopamine)与5-羟色胺(serotonin)的单胺类神经递质理论,实现神经调节作用;然后结合普通发育算法,建立基于神经递质调节的发育算法.机器人采用自主试错策略完成强化学习过程,存储"记忆",并可动态改变学习速率,最终实现视觉定位任务.实验结果证明该方法仅需提前配置与所需相关知识概念个数相同数量的神经元,显著减少了所需神经元数量,提高算法效率.     

基于体感的仿人机器人步态学习与控制

针对现有理想化步态动力学模型规划方法复杂、人为指定参数过多、计算量大的问题,提出一种基于体感数据学习人体步态的仿人机器人步态生成方法。首先,用体感设备收集人体骨骼信息,基于最小二乘拟合方法建立人体关节局部坐标系;其次,搭建人体与机器人映射的运动学模型,根据两者间主要关节映射关系,生成机器人关节转角轨迹,实现机器人对人类行走姿态的学习;然后,基于零力矩点(ZMP)稳定性原则,对机器人脚踝关节转角采用梯度下降算法进行优化控制;最后,在步态稳定性分析上,提出使用安全系数来评价机器人行走稳定程度的方法。实验结果表明,步行过程中安全系数保持在0~0.85,期望为0.4825,ZMP接近于稳定区域中心,机器人实现了仿人姿态的稳定行走,证明了该方法的有效性。     

基于仿生行为决策规则的协调运动行为

为解决多机器人系统不确知环境下的协调运动问题, 提出了一种基于仿人行为决策规则的多机器人协调运动方法. 该方法从仿生的角度入手, 给出了多机器人系统的一种实时的协调运动行为决策机制. 从仿真实验来看, 所提方法是可行的、合理的.     

一种仿婴儿欠自由度四足爬行机器人

受婴儿爬行时独特的躯体形态的启发,设计了具有柔性脊柱和弹性膝关节的欠自由度四足爬行机器人BabyBot,其脊柱为变截面通体柔顺结构,膝关节为无自由度可变形被动关节.利用伪刚体法对柔性脊柱和弹性膝关节的结构参数进行设计,采用中枢模式发生器(CPG)运动控制模型生成对角爬行步态轨迹,柔顺机构与仿生控制有机结合形成了BabyBot机器人"以膝着地、腰髋耦合"的仿婴儿爬行步态.对欠自由度仿婴儿机器人的机构可行性,以及柔性脊柱对机器人运动性能的影响进行仿真及实验,结果表明,具有弹性膝关节的欠自由度四足机器人可以实现平稳的爬行运动,变截面柔性脊柱能够减小机器人行走时躯干在横滚及偏转方向的姿态波动程度,提高了机器人运动的协调性和轨迹准确性,并揭示出婴儿爬行时脊柱的柔顺运动对稳定视觉的潜在作用.     

一种基于SSVEP的仿人机器人异步脑机接口控制系统

设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)空闲状态检测的特征提取方法,建立了基于SSVEP的异步脑机接口二级分类器结构,开发了基于TICC2430芯片的无线传感器网络模块,实现了机器人控制命令的远程传送,使该仿人机器人系统具有脑电控制、语音交互、游戏手柄交互、机器视觉与避障等功能.通过SSVEP窄闲状态检测实验验证了脑机接口...     

我国仿人机器人研究实现重大突破--"十五"863计划机器人技术主题近期成果简介

２００２年１２月２８日 ,由北京理工大学等单位承担的国家８６３计划机器人技术主题项目“仿人机器人技术与系统”通过验收。验收专家认为该项目在系统集成、步态规划和控制系统等方面实现了重大突破 ,标志着我国仿人机器人研究已跨入世界先进行列。仿人机器人是光、机、电、信一体化高技术领域最前沿的研究 ,技术含量高、难度大 ,是一个国家高技术研究发展的重要标志之一。仿人机器人具有人类的外观和特征 ,可以在恶劣、危险环境下检修、救援、探测等方面代替人类完成各种作业，也可以在服务、娱乐行业方面发挥作用 ,具有广阔的应用前景。…     

一种用于机器人三维表面扫描系统的手眼标定算法

将线结构光测头安装在机器人末端,构成自由曲面非接触测量系统,利用齐次坐标变换理论建立测量系统的数学模型,针对该模型中的手眼标定问题,使用平面作为参考物,控制机器人以特定的位姿测量该平面,建立关于手眼关系的约束方程,并给出手眼参数的封闭解.通过对实际系统进行标定实验,验证了算法的有效性.     

一种新的四自由度SCARA机器人手眼标定方法

针对四自由度机器人手眼标定精度不高的问题,提出了基于标定块的手眼标定系统.通过引入亚像素角点提取算法,提取特征点的精确像素坐标;结合机械手平移规则,完成手眼系统旋转矩阵的标定,通过标定块提取机器人第三连杆中心在工作平台上的投影点所对应的世界坐标,计算系统平移矩阵.实验表明:方法不仅提高了手眼系统标定精度,而且简化了特征点世界坐标的提取过程.