多机械臂多钻机协作的煤矿巷道钻锚机器人关键技术

针对煤矿巷道掘进智能化进程中存在的“掘快支慢”难题,总结分析了国内外快速掘进钻锚技术和装备以及类似多任务多机械臂控制技术的研究现状,指出研发具有多机械臂多钻机协作的煤矿巷道钻锚机器人是破解永久支护难题的重要发展方向。提出了多机械臂多钻机协作的钻锚机器人基本方案,凝练了影响钻锚机器人性能的“有限时空多机械臂与多钻机布局优化、面向装卸任务的机械臂姿态控制、复杂受限空间机械臂最优轨迹规划和多机械臂多钻机智能协同控制”四大关键技术,并给出了解决思路和方法。针对在有限时空约束下钻锚机器人结构布局优化问题,构建了钻锚机器人配置优化模型,提出了时空最优的钻锚机器人多机械臂与多钻机结构布局方案,旨在提高钻锚效率的同时获得最优空间布局;针对机械臂与钻机协同位姿控制问题,提出了基于机器视觉和强化学习的机械臂抓取与布放控制方法,旨在提高机械臂末端位姿控制精度,实现精准装卸物料作业;针对复杂受限空间机械臂最优轨迹规划问题,建立了机械臂多目标轨迹优化模型,提出了基于随机采样与包围盒相结合的机械臂防碰撞轨迹优化方法,旨在保证机械臂在搬运过程中安全、可靠、高效运行;针对钻锚机器人多机械臂与多钻机并行协同控制问题,构...     

基于改进蚁群算法的变电站巡检 机器人路径规划研究

以提升机器人在巡检变电站时的工作效率,节省巡检时间消耗,设计了改进蚁群算法的变电站巡检机器人路径规划方法。利用栅格法构建变电站机器人巡检路径地图,使用二值表示障碍区域,在经典蚁群算法中引入方向夹角启发因子,提升路径搜索的导向性与搜索速度,使用拉普拉斯概率分布作为信息素挥发因子自适应策略,提升蚁群算法的收敛速度,以实际变电站作为研究对象,结果表明,改进蚁群算法的巡检路径寻优效果和规划速度优于同类路径规划方法,获得了理想的路径规划效果。     

煤矿轻型协作机械臂路径轨迹规划方法研究

利用五次多项式函数构建机械臂路径轨迹控制点基础位移值,优化轨迹规划控制点的位移浮动值,将机械臂振动最小作为约束条件,结合动力学方程获得机械臂振动量,在此基础上使用自适应调节参数后的改进遗传算法优化,获取具有抑制振动效果的机械臂最佳路径轨迹规划结果。经过模拟实验发现,该方法规划后的机械臂路径轨迹在位移、速度以及加速度方面均具有良好效果,能够有效抑制机械臂振动,实现煤矿环境下,机械臂安全稳定工作。     

改进型蚁群算法在煤炭运输中的应用研究

研究煤炭配送路径问题,提高运输质量。针对传统物流方法在配送路径规划中,存在搜索时间长,得不到最优解,导致效率低等问题。为了提高煤炭运输配送效率,提出一种改进蚁群算法的配送路径优化方法。该方法建立了基于蚁群算法的配送路径模型,通过改进基本蚁群算法中节点访问策略和自适应挥发系数的更新规则,使蚁群搜索有效地避免陷入局部最优,加快了收敛。仿真结果表明,改进方法缩短了搜索时间,提高了算法效率,能有效解决煤炭运输问题。     

基于改进蚁群算法的智能铲运机全局路径规划

以矿井GIS地图为基础建立环境栅格模型,结合改进蚁群算法对智能铲运机在井下环境中的全局路径规划问题进行求解。对基本蚁群算法存在的问题进行改进,分别从路径选择规则、全局信息素更新规则和局部信息素更新规则三方面进行优化。通过仿真实验验证该改进蚁群算法的有效性,并与基本蚁群算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法具有较好的稳定性和全局最优性,而且收敛速度较快。该算法可根据已知巷道环境地图得到铲运机的最优路径,有利于智能铲运机的高效工作。     

六自由度机械臂的运动学分析和轨迹规划研究

针对现有六自由度机械臂在完成对目标物体抓取的过程中运动轨迹偏差较大和不平稳的问题,以六自由度机械臂为研究对象,并在SolidWorks平台下建立三维模型。运用D-H法建立运动学模型,完成正运动学分析,并利用数值法确定机械臂在空间中的活动范围。采用五次多项式插值算法对六自由度机械臂的运动轨迹进行规划,并在MATLAB软件环境下仿真得到机械臂末端点从起始点到目标点在空间中沿三坐标轴的位移变化曲线和运动轨迹。研究结果表明,六自由度机械臂机械结构参数设计合理,在两点之间采用五次多项式插值算法对机械臂运动轨迹进行规划,所得运动轨迹曲线连续平滑,没有跳变点,具有一定的应用价值。     

基于ANSYS的煤炭取样机械臂多目标优化设计

对煤炭采样机械臂结构进行设计,建立了基于ANSYS的有限元模型;确立取样机械臂危险工况,并针对此工况进行了结构应力与应变计算与分析;在满足强度和刚度的情况下,基于ANSYS对机械臂进行了多目标参数优化;优化结果表明材料节省了7%,同时力学特性校核结果也表明强度与刚度均满足指标要求,为煤炭采样机械臂研发提供重要设计依据。     

基于串并联变换的多机械臂矸石分拣系统

针对中大型矸石的分拣，为了解决单一串联或并联机械臂存在无法兼顾分拣载荷、分拣效率与分拣精度的问题，设计了一种基于串并联变换的多机械臂矸石分拣系统。采用双目立体相机配合机械臂手眼系统，实现对矸石的识别与动态跟踪；通过多功能机械手爪，实现抓取与拨离的形态变换，配合机械臂实现串并联变换的矸石分拣方式；通过串并联变换控制策略，有效降低了机械臂的体积与功率；采用KM算法对多机械臂矸石组进行任务分配，获得最佳任务匹配实现多机械臂分拣系统的高效协同；采用贪心算法对多机械臂进行路径规划，快速得到最优路径；通过多机械臂协同分拣控制策略，实现对矸石快速准确分拣。     

基于改进混合A*算法的地下无人铲运机智能路径规划

矿山无人铲运机自主定位导航是井下采矿装备智能化程度评价的重要指标，其中路径规划是铲运机自主行走的重要组成部分。而目前井下铲运机的规划路径多以巷道中心线为基础或难以执行，本文提出了一种适用于地下矿采场无人铲运机的混合A*算法进行出矿点到卸矿点的全局路径规划。首先分析了井下铲运机的运动模型，确定其路径规划参考点及车辆本身的数学结构关系，简化路径规划问题复杂度；其次针对铲运机作为非完整约束机器人，从栅格地图中当前点到目标点启发式函数构建以及子节点扩展方法两个方面设计了混合A*算法进行全局路径规划方法；最终采用地下矿采场中常见的五种巷道交岔口场景进行了路径规划试验分析，证明了以Dubins曲线、ReedsShepps曲线以及A*算法的启发式函数值中最大值作为该节点启发式函数的值进行混合A*算法搜索更新较为合理，能得到可以行驶的优化路径。为进一步推进井下铲运机无人化提供了理论基础，保证了规划路径的可执行性。     

煤矿救援机器人自主避障方法研究

针对煤矿灾害发生后复杂的矿井环境,提出一种用于救援机器人的分级扩展式快速扩展随机树（CERRT）算法。该方法利用快速扩展随机树（RRT）算法在未知环境中规划路径的优势,将分级扩展的思想融入到RRT算法中,具有在未知环境中避开障碍物快速找到目标的特点。仿真验证了该方法的有效性,与传统方法比较,路径规划速度和避障能力得到了提高,缩短了找到目标的时间。该方法也可为钼矿、铜矿等其他矿井的救援机器人寻找目标提供参考。     

多自由度自动喷浆机械臂运动分析及路径优化

喷浆支护具有支护强度高、支护成本低等特点,已广泛使用于煤矿井下巷道掘进与支护中。为实现巷道喷浆支护作业全自动化,解决喷浆质量差、生产效率低等问题,设计并实现一种灵活性高的多自由度冗余喷浆机械臂。基于D-H法建立多自由度喷浆机械臂运动学模型,通过正逆运动学分析得到了多自由度机械臂的空间位姿变换矩阵,为喷浆作业自动控制奠定了基础;以受喷面的均匀度为目标,采用环境网格法建立喷浆路径规划模型,对喷浆路径规划进行研究并统计受喷面覆盖程度,分析喷浆直径、喷浆横移距离等运动参数及运动形式对喷浆效果的影响;此外,搭建了多自由度喷浆机械臂控制系统并进行了运动控制试验,以验证自动喷浆机械臂的控制性能。研究结果表明建立的运动学模型可准确描述机械臂空间运动,在运动控制试验中获得的位姿参数θ₁,θ₂与θ₃误差较大,其余误差较小,基本满足控制性能要求;重复喷浆区域集中于喷浆路径相交位置,未喷浆区域存在于喷浆区域的外围,可采用"喷帮"方式对未喷浆区域进行补喷;喷浆直径与喷浆横移距离共同影响着喷浆区域的均匀性,喷浆运动形式从l=D运动变化到l相似文献   

基于蚁群算法的掘进机截割头运动轨迹优化

针对传统方法对掘进机截割头截割轨迹规划效率低、实时性较差等问题,设计了一种改进多目标蚁群算法,该算法能够根据对蚂蚁算法中目标重要性系数进行自适应调节,从而更好地发挥蚁群算法的优势。运用MATLAB对算法进行仿真,结果表明,在不同巷道断面环境下,改进多目标蚁群算法能够在保证求解质量基础之上提升截割头运动轨迹优化的效率。与传统蚁群算法路径规划结果相比,该算法具备更好的实时性,且规划的运动轨迹性能更为优秀,适于解决掘进机截割头运动轨迹优化的问题。     

硬岩隧道掘进多臂协同钻孔技术研究

为实现硬岩隧道掘进机械化施工,提高三臂凿岩台车应用于硬岩隧道掘进时的施工效率,对三臂凿岩台车钻孔定位精度、多臂协同钻孔路径优化进行了研究分析。首先,基于D-H法建立三臂凿岩台车运动学模型,通过蒙特卡洛法得到三臂凿岩台车的有效工作空间,采用RBF神经网络算法实现钻臂钻孔的精确定位;其次,以钻臂末端移动距离最短和钻臂运动过程中各关节变量之和最小作为优化目标,提出一种改进遗传算法对三臂凿岩台车进行孔序优化,并与蚁群优化算法和自适应遗传算法两种现有孔序规划算法进行对比;最后,以两种不同方案钻孔顺序和所划分工作空间对多钻臂协同钻孔碰撞干涉进行仿真数值模拟分析。数值模拟结果表明：(1)3个钻臂的钻孔定位误差最大为2.94 mm,误差控制在3%以内;(2)与两种现有孔序规划算法相比,以钻臂末端移动距离最短作为优化目标时,3个钻臂末端行驶的总距离分别缩短了5.39 m和10.84 m,以关节变量之和最小作为优化目标时,3个钻臂的各关节变量之和分别减少了2.76 rad、5.34 rad;(3)以最短距离所得钻孔顺序进行钻孔作业时,中间钻臂与左右钻臂之间最短距离分别为984.6、580.8 mm,各钻臂...     

基于采矿车动力学分析的改进 A∗ 算法全局路径规划

为了在综合考虑时间和路程代价下规划一条用于多金 属结核采矿车避障的最优路径,提出了一种改进的 A? 算法 的全局路径规划.基于采矿车越坡的动力学分析,计算不同 坡度的越坡时间,构建体现多金属结核矿区独特地形元素的 模拟栅 格 地 图.引 入 参 数a? ,传 统 A? 算 法 的 代 价 函 数 g(k)被改进为距离代价函数和时间代价函数的加权和.采 用曲线拟合法和多余节点删除法避免了折弯处的４５°急转从 而平滑路径.仿真结果表明,通过选择合适的参数a? ,改进 A? 算法可以规划出综合考虑时间和路程代价的平滑避障路 径.以越坡数和路径消耗为评价指标,得到了改进 A? 算法 代价函数中参数a? 的最优取值为０＜a? ≤０．０１.     

基于分段自适应鱼群算法的煤矿救援机器人路径规划

针对基本人工鱼群算法全局最优解精度不高,后期收敛效率降低等问题,笔者设计了人工鱼的视野与步长分段自适应策略用以改进基鱼群算法。根据煤矿救援环境的特点,在二维平面内建立环境模型,采用威胁区域距离检测的方式处理优化约束条件,并将改进后的鱼群算法应用于煤矿救援机器人路径规划。仿真结果表明,分段自适应鱼群算法性能明显优于基本鱼群算法。     

煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法

煤矿救援机器人执行救援任务时,需躲避水、火、障碍物等危险区域,提升了路径规划的难度,为此提出了煤矿救援机器人路径规划的蚁群优化算法。充分考虑煤矿救援机器人运行过程中的水、火、障碍物等分布,采用栅格法建立机器人路径规划的环境模型,确定栅格环境模型内机器人路径规划问题的目标函数,采用蚁群优化算法求解机器人路径规划问题的目标函数,通过改进信息素规则、限制信息素阈值以及改进转移概率3个方面优化蚁群算法,避免蚁群算法求解全局最优解时陷入局部最优。实例分析结果表明,该算法在满足收敛速度条件下有效规划煤矿救援机器人行驶路径,所规划路径的路径长度、转角数量以及危险度均为最优,为机器人安全作业提供理论依据。     

二叉树路径规划算法在栅格地图中的应用

基于栅格图的路径规划算法主要有A~*算法、快速搜索树算法等。在栅格地图规模增大的时候,以上算法的运算量将大幅增加。笔者提出一种将图搜索与栅格搜索结合的二叉树路径规划算法。该算法通过逆向搜索优化局部路径、剪枝优化二叉树,从而得到最佳路径。相比快速搜索树算法,二叉树路径规划算法具有概率完备性,在运行测试试验中,实际展开结点数量为A~*算法的28%,运行时间仅为A~*算法的52%。     

ROS/Gazebo环境下的机械臂运动规划研究

针对机械臂在复杂作业环境中的人机安全问题,对机械臂的运动规划方法进行仿真研究。为降低研究工作复杂性,在ROS中建立自主研发机械臂的仿真模型,并完成虚拟样机的虚拟控制系统的搭建。利用开源物理仿真引擎Gazebo模拟机械臂在真实工作环境下静力学、动力学约束,通过ROS、Gazebo联合仿真的方式,对改进的快速扩展随机树算法的在高维规划空间中规划性能进行仿真分析。     

基于改进A∗ 算法的地下自动驾驶铲运机路径规划

为解决自动驾驶铲运机路径规划的安全和效率问题,提出一种基于改进A? 算法的地下自动驾驶铲运机路径规划方法。该方法通过将A? 节点扩展限制在巷道骨架范围内,使得规划路径分布于巷道中央区域,并采用矿山的真实地图数据进行了对比试验和路径跟踪应用。结果表明,使用曼哈顿距离作为算法的启发函数表现最优,且相较于传统A? 算法,改进A?算法的规划路径更接近巷道中央、平均耗时减少约76.0％,在安全性和规划速度方面具有优越性.现场应用中,自动驾驶铲运机的平均跟踪偏差为0.26 m,能够根据规划路径安全抵达终点.研究结果可为地下矿无人驾驶系统的建设提供参考。     

基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究

针对地下矿生产调度中某一班次的车辆运输路径优化问题,应用蚁群算法探讨如何解决这一NP难题问题。传统蚁群算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点;为克服这些缺点,提出在蚁群算法每次迭代过程中,先用自适应策略控制其收敛速度,提高搜索性能,再结合性能指标进行优化。实践证明,改进蚁群算法克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能,具有很好的推广价值。