基于SolidWorks的机器人离线示教方法

工业机器人主要采用人工示教、运动再现的工作方式。为减轻人工示教的工作量,开发了一套机器人离线路径生成系统。通过SolidWorks二次开发,获取操作对象上的运动路径。通过位姿变换,将运动路径上的点转化为机器人末端执行器的位姿。经机器人专用仿真软件仿真表明,该离线示教方法能正确指导机器人实现指定运动。     

两足辅助行走机器人步态控制

智能两足辅助行走机器人,可以辅助残疾人在复杂环境中进行仿人行走.介绍了该机器人的机构和控制系统硬件,在机器人系统的步态特性基础上建立了人机一体的运动模型.运用零力矩点（ZMP）理论规划了机器人的行走步态,提出了局部步态调整与人体主动补偿运动相结合的实时步态稳定性控制策略.通过仿真实验对该控制策略进行了验证和分析.     

基于插值算法的平面机器人机械臂路径规划研究

本文首先建立平面工作空间和障碍物的点云模型,并应用计算机图形学的方法得到无障碍边界曲线;其次,在考虑机器人运动起止点位置的基础上,通过几何包络算法给出了矩形避障包络曲线构成的路径;再次,基于机器人运动过程中的运动平滑性,通过二次和三次B样条曲线对上述路径进行光滑拟合;最后用cscvn函数进行三次样条插值对比。实验的仿真结果表明,不同的插值曲线都可以达到平滑的结果,验证了算法的有效性。     

改进型A*算法的可重构机器人路径规划研究

路径规划是保证可重构机器人快速完成任务的关键技术之一。为提高可重构机器人的行驶效率，缩短行驶路径，首先，提出一种基于Bresenham直线算法思想的改进型A*路径规划算法，实现可重构机器人路径点数消减、拐点消除，提高路径平滑度。在此基础上，考虑可重构机器人本身体积以及机器人可重构的特性，建立可重构机器人构型库，讨论了可重构机器人体积与周围障碍物的关系，减少机器人行走过程中与障碍物的碰撞几率。利用MATLAB仿真平台对改进型A*路径规划算法进行仿真实验，验证了算法的有效性，可应用于复杂环境的机器人路径规划；分析了机器人重构后路径规划问题，利用可重构特性可缩短机器人运行路程，体现了可重构机器人的优越性。     

机器人运动规划方法的研究

针对运径规划这一研究的重点问题,提出了C-空间法、人工势力场法、遗传算法等。序列规划问题一般转化为旅行商问题来求解。在综合现有序列规划和路径规划方法的基础上,提出两种机器人运动规划算法:基于任意路径的运动规划算法和基于直线路径的运动规划算法,思路简单,能对各种机器人工程任务进行运动规划。     

直角坐标机器人基于D-H参数的运动学建模与轨迹规划∗

机器人的运动学和动力学分析是实现机器人运动控制与轨迹规划的基础,其中运动学分析是最基本的问题,D-H参数法就是常用的分析方法之一,通过仿真可以模拟机器人的运动情况和动态特性,验证建立的运动学模型.利用D-H参数建立了平面关节型机器人运动学模型,用拉格朗日动力学方程得出了机器人的一些运动参数,并利用MATLABRoboticToolbox分析了直角坐标机器人正逆运动学模型,通过运动学轨迹规划仿真进一步验证了模型的正确性。     

基于深度强化学习的变电站巡检机器人自动化控制方法研究

针对变电站巡检机器人在传统运动规划方法下存在的难以规划出平滑路径、不确定环境下动作不可测等问题,提出研究不确定条件下的变电站巡检机器人运动规划问题的深度强化学习方法.文中分析了深度学习中奖励值模型Ⅱ、探索策略和神经网络结构对整个运动规划的影响,设计了不同结构的神经网络,并开展了相关的对比实验.结果表明,在当前任务场景下...     

全自主移动机器人在未知环境中的运动规划

针对机器人在未知环境中的运动规划,本文给出了一种基于激光传感器的完备路径规划算法,使机器人可以有效地扫描整个未知环境。使得机器人扫描整个未知环境的行走路径较短,所需的时间也较短。计算机仿真验证了算法的可行性,同时体现了算法的优越性。     

高压架空输电线路自动巡线机器人的研制

介绍了自行研制的110kV高压架空输电线路巡线机器人。该机器人机械结构设计合理、巧妙;控制系统采用两级分布式计算机控制结构,规划级用于机器人管理和路径规划,直接控制级用于机器人的姿态和运动控制。实验线路上的运行表明,较好地解决了自主越障问题,可以完成规定的巡检任务,具有非常广泛的应用前景。     

110 kV输电线路巡线机器人

针对110kV输电线路具有防震锤、耐张线夹、悬垂线夹、跳线、转弯等诸多障碍,线路与障碍物的相对位姿和形态不是非常同定的特点,介绍了一种全新的运行于该输电线路的巡线机器人.机器人本体机构综合了多节分体机构和轮臂复合机构的优点,行车运动机理兼容了轮式移动和步进式蠕动爬行的特点,刚度大、姿态稳定性好、跨越障碍能力强、巡检速度有保证.机器人控制系统由地面遥控/数据接收移动基站和本体控制单元组成.本体控制单元采用2层分布式计算机控制结构,规划层用于机器人管理和路径规划,执行层用于机器人的姿态和运动控制.运行实验表明,机器人较好地实现了自主越障,能够完成规定的巡检任务,具有广阔的应用前景.     

面向表计读数的变电站巡检机器人路径规划

将巡检机器人应用于变电站内的表计自动读数可以降低人力成本、提高工作效率,但由于仪表通常悬挂在高处,为了获 取准确的读数,机器人观测时的位姿受到苛刻的约束。 此外,机器人读数时云台调整时间消耗大大降低了巡检效率。 针对此问 题,本文通过分析观测窗约束、路网约束,以及云台姿态调整时间消耗,以机器人完成巡检任务的总时间为代价,建立了面向表 计读数的机器人路径规划模型。 然后,提出一种信息素重利用的蚁群优化算法用以求解机器人的巡检路径与停靠方案。 仿真 实验表明本文方法得到的巡检路径在时间消耗上比初始时间代价节省了 66%,从而验证了模型的有效性与算法的可行性。     

复杂环境移动群机器人最优路径规划方法

研究了一类复杂环境下移动群机器人的建模与控制策略。采用栅格法对机器人工作环境进行建模,基于个体的有限感知能力和局部的交互机制设计了响应概率函数,解决群机器人任务分配与信息共享难题。通过施加螺旋控制于早期信号搜索,并将该搜索信息作为启发因子改进动态差分进化算法,对群机器人进行路径优化。仿真结果表明,当响应概率函数中距离变量调节因子β=0.006时,任务分配控制算法达到最好效果。同时,移动群机器人路径规划的平均路径长度珔S,平均移动时间珔T以及平均收敛代数珚M,相比扩展PSO算法分别提高了16%、57%及230%。最后,将该算法应用于ASUIII型轮式移动群机器人物理实验,并设计了协同控制平台,具有较好的工程应用价值。     

基于粗糙集与遗传算法的机器人喷枪路径规划方法

为提高喷涂机器人喷枪路径的快速性和准确性,提出一种基于粗糙集和遗传算法的喷涂机器人喷枪路径规划方法。首先用粗糙集理论对初始决策表进行约简获得最小决策表,并从中提取最小规则,然后利用所得的最小决策规则训练得出一系列可行路径的集合,最后利用遗传算法对这个种群优化,获得最优喷涂路径。对某品牌汽车车身后盖为喷涂对象进行试验仿真,结果验证所提算法在喷涂机器人喷枪路径规划速度上具有优势。     

动态不确定环境下一种移动机器人路径规划方法

提出了一种在动态不确定环境下基于信度分配Sarsa强化学习算法的移动机器人路径规划方法。通过引入信度分配函数有效分配强化信号,来修正动作选择策略,提高了学习效率和速度,能够很好地解决动态不确定环境下特别是存在随机运动障碍物的环境下移动机器人路径规划问题。仿真实验说明该方法的有效性和可行性。     

Sonar-Based Rover Navigation for Single or Multiple Platforms: Forward Safe Path and Target Switching Approach

In this paper, we have proposed a sensor fusion scheme along with the geometrical modeling of mobile robot navigation path in an unknown environment. In this scheme, the physical placement of sonars, their ranging limits and beam opening angles are considered. A simple 2-D axis transformation is proposed to relate local robot frame with the actual navigation environment. forward safe path (FSP) and target switching approach (TSA) are proposed for efficient obstacle avoidance and target tracking of mobile robot. FSP greatly simplifies the environment conditions as sensed by the robot and also provides minimum turning path during avoidance of obstacles. This method also removes the ldquooscillationrdquo in the mobile robot navigation path. TSA technique gives highest priority on the target tracking during the obstacle avoidance and seeks minimum distance path towards the target. These methods remove unnecessary turning of mobile robot during navigation. A scheme for target directional motion is also proposed. So, mobile robot takes the minimum turning path required towards the target. These methods also ensure the avoidance of ldquodead cycle problemrdquo. These schemes are successfully implemented on a model of PatrolBot mobile robot from ActivMedia Robotics. The overview of current research work on multi-domain robotic system namely system-of-systems is also presented. This paper also describes the Global Positioning System-based navigation of rovers. Results of real-time experiments with Pioneer II P2AT-8 from ActivMedia are included in this paper to show the future aspect of this research work.     

Fuzzy control of wheel drives of a mobile intelligent platform moving along a predetermined path

The idea of fuzzy control of drives of a mobile platform moving along a predetermined path is considered. The block diagram, the basis of the fuzzy rules, and the algorithm for calculating the parameters and kinematics of the robot are described.     

A framework for adaptive motion control of autonomous sociable guide robot

We present a framework by which the motion of an autonomous mobile guide robot is adaptively controlled. A sociable robot should adapt its speed and path to suit the users' activities, without restricting the user movement. By generating adaptive artificial potential fields for the users and the subgoal separately, and integrating them with the basic potential fields generated from obstacles, our robot can adapt to the users' activities and provide sociable tour‐guide services. The robot predicts a user's moving speed and adapts to it to maintain the social distance. Moreover, with the proposed framework, users can deviate from the guided path temporarily and return to the original task afterward. Instead of waiting for the users and taking the risk of losing them, the robot deviates from its original path to follow the users and also prepares for returning to the guiding task. The robot restarts the guiding task at that place, which ensures the least cost to reach the goal. Simulation and experimental results show that our framework can automatically generate suitable motion patterns to control the robot adaptively, making it sociable while providing tour guide services. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

高压带电作业机器人的研制

介绍了我国自行开发的10kV高压带电作业机器人。该机器人是用于10kV及以下电压等级配电系统带电维护和抢修的专用设备，它由安装在升降机构末端的两个机械臂组成，升降机构固定在一辆可移动的汽车上。机器人控制采用两层计算机，上层用于机器人管理和路径规划，下层用于机器人的姿态和运动控制。经工业现场试验表明，它能满足10kV高压带电作业的绝缘要求，可以完成10kV带电作业的主要工作。     

机器人关节电机的广义预测控制

机器人关节电机控制系统具有非线性和参数变化的特点,基于被控对象精准数学模型的传统控制方法难以对其进行有效的控制。以四足机器人髋关节电机为研究对象,首先分析了系统的机理,建立了被控对象的CARIMA(Controlled Auto-Regressive Integrated Moving Average,受控自回归积分滑动平均)模型;接着提出了一种基于复合神经网络的广义预测控制方法,即由LNN(Linear Neural Network,线性神经网络)和GPFN(Gaussian Poten-tial Function Networks,高斯基函数网络)构成的复合网络对被控对象进行在线辨识,广义预测控制器利用辨识的结果,多步预测,滚动优化,对四足机器人髋关节电机的角位移进行有效控制;最后假定系统存在Stribeck型非线性摩擦,在负载转动惯量缓慢变化和突变的情况下进行了仿真试验,结果表明,该方法具有较强的适应能力,体现了很强的鲁棒性,取得了令人满意的控制效果。