基于神经网络的全方位移动机器人运动稳定性研究

全方位移动机器人具有平面运动的3个自由度,运动灵活性高,被广泛应用到狭窄拥挤环境中.针对实验室开发的MY2轮在运动过程中的振动现象及轨迹误差问题,采用BP(反向传播)神经网络方法来解决.根据机器人的结构及运动特点,建立BP神经网络模型并分析及优化了BP神经网络参数.以BP神经网络模型为基础进行轨迹仿真实验,分析初值、不同速度及不同轨迹对模型的影响.结果表明基于合适的BP神经网络方法可以将轨迹误差控制在3 mm内,偏向转角误差小于3?,能够减缓机器人振动,提高轨迹精度.通过输入不同运动轨迹验证BP神经网络模型的普遍适用性,最后通过实验验证了仿真结果的正确性.     

履带式移动机器人轨迹跟踪研究

详细分析了履带式移动机器人的受力特点,提出了一种适宜进行控制器设计的履带移动机器人模型.根据履带式移动机器人动力学模型和运动学模型,设计了机器人的轨迹跟踪控制器.利用Lyapunov稳定判据证明控制器的全局稳定性.在控制器的设计中考虑了履带一地面作用,引入参数对其描述.考虑到机器人动力学约束,引入机器人速度、加速度控制策略以保证机器人运动平滑.仿真实验验证了该方法的有效性和全局收敛.     

移动机器人运动轨迹仿真

研究移动机器人运动轨迹优化控制问题,移动机器人在运动轨迹跟踪中性能指标受到各种因素的影响,如量化误差、摩擦和电机转矩脉动等非线性因素等.在移动机器人运动中,系统中的有些参数是时变的、负载扰动难以测量,所以难以建立准确的数学模型.为解决上述问题,提出建立移动机器人的运动模型,针对模型中的不确定和扰动,设计了滑模变结构控制器.对于控制器参数的确定,通过改进的粒子群算法进行优化选择.由于机器人的不完整非线性特性,在移动中受到过程系统噪声和量测噪声的影响,应用增广Kalman滤波器对有色噪声进行滤波处理.仿真和实验结果显示:优化后的Kalman滤波器的滑模控制器在移动机器人中的应用能够较好地消除系统噪声误差和量测噪声,提高轨迹跟踪控制精度.     

基于惯性测量单元的轮式机器人轨迹跟踪仿真

针对轮式机器人轨迹跟踪质量下降问题,提出基于惯性测量单元(IMU)的轮式移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过两个惯性测量单元(IMU)来建立轮式机器人的速度、角速度计算模型,针对轮式移动机器人执行中的差动命令对轮式机器人实施闭环控制;设计轮式机器人工作轨迹参考量,结合动力学模型提出轮式机器人轨迹跟踪控制器,使轮式机器人可以在指定的轨迹上进行跟踪.实验结果表明,提出的方法能够使轮式移动机器人的轨迹跟踪误差更小,跟踪结果更精准.     

基于T-S模型的轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对带有执行机构饱和约束与外部干扰的轮式移动机器人,提出了一种基于T-S模糊模型的轨迹跟踪方法.利用机器人运动特性和参考轨迹建立轨迹跟踪的误差系统并将其作T-S模型描述.通过求解具有LMI约束的半定规划问题,对每个线性子系统单独设计满足控制约束与H∞性能约束的状态反馈控制器,并在PDC(动态平行分配补偿)设计框架下构建全局控制器,最后证明闭环系统的李雅普诺夫稳定性.仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于视觉图像的全向移动机器人轨迹跟踪控制研究

机器人轨迹节点跟踪比较难,导致机器人实际轨迹偏离期望轨迹,所以设计基于视觉图像的全向移动机器人轨迹跟踪控制方法;构建全向移动机器人的运动学数学模型,以此确定机器人移动轨迹数学模型;以移动轨迹数学模型为基础,按照视觉图像划分标准对全向移动机器人运动图像的分割,通过分离目标节点的方式提取运动学特征参量,完成机器人轨迹节点跟踪处理;结合节点跟踪处理结果,将运动学不等式与误差向量作为机器人轨迹跟踪控制的约束条件,利用滑模变结构搭建轨迹跟踪控制模型,实现全向移动机器人轨迹跟踪控制;对比实验结果表明,所设计的方法应用后,全向移动机器人角速度曲线、线速度曲线与期望运动轨迹曲线之间的贴合程度均超过90%,满足全向移动机器人轨迹跟踪控制要求。     

小型地面侦察机器人移动载体技术研究

本文就侦察机器人移动载体作了详细分析,提出了提高机器人地形适应能力的带前摆臂的双节地面移动机器人结构,并对机器人越障过程中机器人整体及前摆臂的受力情况进行了分析,得出驱动力矩及各杆件的受力情况,为双节地面移动机器人技术的研究工作提供了一定的理论依据。最后进行机器人载体运动仿真分析,对爬越楼梯和穿越狭缝的作业环境进行仿真,通过三维动态显示直观地看出机器人载体机构的运动情况及行驶通过性情况。     

全向移动爬壁机器人设计及其运动特性研究北大核心CSCD

设计了一种在壁面上运动的全向移动机器人。该机器人采用三轮全向运动方式与负压气室附着方式相结合的机械结构,既可以在壁面上灵活地完成平面内三自由度的连续运动,又具有较好的附着鲁棒性。针对机器人系统在壁面上运动时受到重力而导致的与在地面上运动特性之间的差异,推导了机器人各轮压地力关于壁面上朝向角的表达式,并由滑移临界状态推导得到机器人在任意朝向下各方向的最大加速度,最后通过仿真实验验证了各轮压地力模型与滑移临界状态模型的正确性。该研究能够为全向移动爬壁机器人的机械结构设计提供指导,为其路径规划与运动控制提供加速度约束。     

全方位移动装配机器人运动学分析

针对空间狭小拥挤、地面不平的特殊装配环境,设计了一种5自由度全方位移动装配机器人.该机器人主要由基于4组并联布置的MY(mutual Yo Yo)轮的全方位移动平台和具有2自由度的并联举升机构组成.首先,针对该机器人的全方位运动和并联举升机构的2自由度结构特点,建立了机器人的整体运动学模型,并基于该模型对机器人进行了圆形曲线轨迹仿真.然后,设计双曲线滤波PD(proportional derivative)控制器对机器人的轨迹进行跟踪并分析其轨迹跟踪误差.该控制器能控制平均误差在5 mm左右,且误差随跟踪时间减小而减小.最后,通过实验结果验证了该运动学模型和仿真结果的正确性,且该控制器能迅速并精确地实现其轨迹跟踪,从而进一步验证了该全方位移动装配机器人的优越性.     

三轮驱动移动机器人轨迹跟踪控制

针对三轮驱动移动机器人在轨迹跟踪控制过程中运动不平滑的问题,建立了移动机器人在一定运动约束条件下的运动学模型。根据移动机器人位姿误差微分方程的描述,设计了基于后退时变状态反馈方法的移动机器人轨迹跟踪控制器。基于李雅普诺夫方法,对轨迹跟踪控制器的稳定性进行了分析,证明了该控制器能够保证闭环系统全局一致渐进稳定。仿真结果验证了运动学模型的正确性,以及轨迹跟踪控制器的有效性。     

基于预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪

针对全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析与建立全向移动机器人运动学与动力学模型的基础上,研究了基于模型预测控制的移动机器人轨迹跟踪方法;通过对误差模型的线性化描述,并将目标函数以二次项部分与线性部分构成,在满足控制约束的条件下,将采样周期内最小化目标甬数的优化问题转换为二次规划问题的求解;当取预测时域N=5时,机器人在x和y方向的误差范围分别为±5.4%和±4.7%,并在轨迹曲线中曲率半径较小处出现较为明显的抖动,最后对误差产生原因进行了分析与总结,结果表明该方法对全向移动机器人的轨迹跟踪控制是有效可行的.     

存在滑移和侧滑的轮式移动机器人轨迹跟踪

轮式移动机器人由于存在非完整性约束,其轨迹跟踪有一定挑战性.实际机器人运动中由于轮胎变形或其他原因,往往存在侧滑和滑移,对存在滑移的轮式移动机器人进行了研究,对其建立运动学模型,对存在滑移的轮式移动机器人的轨迹跟踪进行研究.基于Iyapunov函数,提出了轨迹跟踪控制算法,最后使用Matlab进行仿真,证明该控制算法具有快速,精确,全局稳定的良好特性.     

基于眼到手视觉伺服的移动机器人模型预测控制

针对具有速度约束的移动机器人视觉轨迹跟踪问题,提出了一种基于LOQO内点法的模型预测控制方法;在眼到手框架下,首先建立了移动机器人误差模型,并对该误差模型进行离散化,给出了移动机器人视觉伺服跟踪的代价函数;同时考虑到实际中移动机器人存在速度约束问题,将代价函数的最小化问题转换为带输入约束的模型预测控制问题;然后采用障碍函数法将移动机器人的速度约束转化为等式约束并采用拉格朗日乘子法引入到代价函数中;进而,利用LOQO内点法求解具有速度约束的最小化问题,得到基于视觉的轨迹跟踪控制器;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性和优越性.     

具有MY轮的全方位移动机器人运动学研究

根据MY轮的结构特点建立了由MY轮组成的全方位移动机器人的运动学模型.分析了由于轮结构带来的运动学特性.对全方位移动机器人在运动过程中的振动、控制及误差进行了深入研究.提出了通过优化接触距离及MY轮转速来减小机器人运动误差的控制方法.为获得优化结构,比较了三轮结构和四轮结构的运动学特性.同时应用正弦控制规律来合理控制MY轮的转动,改善了机器人的运动稳定性.仿真结果充分证明了分析的正确性.     

基于改进弹簧模型的移动机器人柔顺跟随行人方法

针对人机共融环境下的跟随型自动搬运机器人,为了解决被跟随目标突发性运动造成机器人失灵的难题,提出了一种基于改进弹簧模型的移动机器人柔顺跟随方法.给被跟随目标的腿部和障碍物添加虚拟弹簧,完成了对机器人和被跟随目标之间相对位姿的闭环控制,从而实现躲避障碍物和自然交互任务.特别地,通过给虚拟弹簧添加动态阻尼系数,实现了移动机器人跟随目标运动的实时性和柔顺性.通过Simulink仿真对比移动机器人对被跟随目标的柔顺跟随轨迹,实现对改进弹簧模型的参数优化.采用自主开发的两轮差速移动机器人和Vicon光学运动捕捉系统,在被跟随目标做无规律、长距离运动的条件下,验证了该移动机器人跟随轨迹的平滑性和柔顺性.     

安全平滑的改进时间弹性带轨迹规划算法

传统TEB(time elastic band)算法在杂乱场景下规划易出现倒退、大转向等异常行为,造成加速度跳变,控制指令不平滑,机器人受到大冲击,不利于移动机器人轨迹跟踪.鉴于此,提出一种改进TEB算法,通过增加危险惩罚因子约束规划更安全的运动轨迹,增加加速度跳变以抑制约束减小运动中的最大冲击,增加末端平滑约束以减小末端冲击,实现目标点平滑、准确到达.构建图优化问题,以机器人的位姿和时间间隔为节点、目标函数和约束函数为边,利用问题的稀疏性快速获得相应时刻点的控制量.最后,通过基于机器人操作系统的大量对比仿真测试以及真实差速机器人上的物理实验对提出的改进TEB算法进行性能验证.结果表明,改进TEB算法在复杂环境中能够规划出更安全、平滑的轨迹,减小机器人所受冲击,实现移动机器人更合理地运动.     

加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制

将移动机器人的运动规划与跟踪控制问题合并在一起,对加速度约束条件下的非完整移动机器人运动控制问题进行研究,提出基于贝塞尔曲线的路径规划方法,以满足机器人的非完整约束．在考虑所受加速度约束的条件下,通过规划机器人状态时问轨线的方法实现了时间最优的轨迹规划．基于控制李亚普诺夫函数推导出了轨迹跟踪的控制律．仿真实验结果表明所提出的算法是有效的．     

移动机器人轨迹跟踪的参数自校正控制

根据移动机器人运动学模型,对两轮移动机器人的轨迹跟踪问题进行了研究。在动态反馈线性化的基础上,采用基于广义最小方差法实现参数的自校正并设计控制器,考虑到机器人的动力学约束,采取对移动机器人的线速度和角速度加以限制的控制策略,保证机器人的运动平滑。仿真结果表明了该方法的有效性和正确性。     

某军用地面移动机器人视景仿真系统的研究

结合视景仿真技术和动力学仿真分析,提出了由视景驱动、交互、主控模块和动力学仿真调度组成的仿真系统结构;利用Pro／Engineer和MuhiGen Creator建立了机器人和地形场景模型,分析了数据的组织结构和模型的简化处理;基于Vega实现该地面移动机器人的视景仿真系统,提出了针对此机器人模型特点的地形匹配方法。仿真结果表明,该视景系统能够逼真地表现出地面移动机器人的仿真过程,并满足系统仿真的实时性要求。     

基于群论的六足机器人运动空间研究

针对六足机器人相对复杂的机械结构,提出一个简化模型结构,利用等条件约束把腿支链转化为滑动连杆.其次,针对简化后的模型,依据其运动约束方程,分析研究六足机器人可达空间以及姿态空间.在群论基础上,结合六足机器人的运动约束模型,着重分析机器人初始状态的对称性与其运动空间对称性的关系,并通过分层搜索算法,求解六足机器人运动空间.最后通过仿真数据分析六足机器人运动空间随不同参数调整的变化情况,对比分析机器人不同初始状态与其运动空间的关系,同时对运动平台的姿态空间及其截面进行分析.分析与仿真结果表明,利用群约束模型可以对复杂并联机器人运动空间进行更详尽的分析,得到包括空间对称性、姿态空间以及空间截面的详细信息.