对并联机器人的位姿进行视觉定位研究

一种双目主动视觉监测平台建立以增加并联机器人对工作空间的监测,以提高并联机器人运动精度问题和解决并联机器人"盲"工作状态.针对这种视觉监测平台基于一个圆形轨道的这一特殊构造,运用立体视觉思想和摄像机小孔成像原理,实现了该双目主动视觉测平台的视觉空间目标定位方法.为并联机器人精加工奠定了基础工作.     

基于雅克比矩阵求解并联机器人位置正解方法

并联机器人位置正解一直是并联机器人研究的难点之一,本文提出了一种基于雅克比矩阵求解并联机器人位置正解的新方法,该方法利用并联机器人的初始位置及雅克比矩阵,能够快速求解并联机器人的位置正解,此法可用于并联机器人的实时控制。最后以求解6-PSS并联机器人正解为例,验证了该方法的可行性和正确性。     

一种用于并联机器人运动学求解的循环迭代方法

针对六自由度并联机器人运动学正解求解速度慢的问题,提出了一种基于循环迭代的运动学正解求解方法。以德国PI公司生产的H850六自由度并联机器人为研究对象,基于该型号并联机器人的结构特点,使用循环迭代方法进行运动学正解的求解,并利用Matalb进行求解计算,最后运用ADAMS仿真验证了此方法的正确性和高效性。为机器人的运动分析和轨迹规划奠定了坚实的基础。     

考虑一阶径向畸变的摄像机参数标定

针对GRB-400机器人视觉系统,建立完整的摄像机一阶径向畸变模型。首先用GRB系统的Matrox图像采集卡采集标定点坐标,然后利用径向排列约束方法 （简称RAC）建立线性方程组求解摄像机的径向畸变参数。基于此畸变参数实现图像校正,以提高对目标物体的定位精度,从而提高机器人视觉系统对摄像机标定参数变化的鲁棒性。实验结果表明：该方法有较高的标定精度。     

新型6-PRRS并联机器人运动学和动力学研究

利用旋量理论和指数积方法求解了6-PRRS并联机构主动关节与被动关节的位置逆解。根据该并联机构的输入输出映射关系,推导出一种基于速度投影的雅可比矩阵求解方法。提出一种解决新型6-PRRS并联机器人逆动力学问题的系统方法,采用Lagrange法建立并联机器人的刚体动力学关系,应用虚功原理最终获得动力学模型。解决了6-PRSS并联机器人一系列运动学和动力学问题,这些方法具有一定的通用性,适用于类似并联机构的分析与研究。     

3-RRRT并联机器人动力学建模及其正向求解

研究一种3-RRRT新型高速搬运机器人动力学建模及正向动力学求解方法,以多体系统理论和Kane方法建立了该并联机器人的运动学与动力学模型,运用违约修正约束稳定法对动力学模型进行求解,并利用Matlab软件平台进行了动力学正向求解数值仿真,结果表明此数值积分方法速度快、精度高,适合于3-RRRT并联机器人动力学正向求解.     

平面并联机器人的运动及灵巧度分析

研究一种三自由度平面并联机器人的运动学求解,同时探讨了该机构灵巧度指标在工作空间内的分布规律、并联机器人的任务规划和控制意义,为该种平面并联机器人的进一步研究和实用化提供理论基础.     

一种基于NAO机器人的单目视觉目标定位方法

单目视觉定位在机器人视觉中具有重要的应用价值。结合光学成像原理、几何坐标变换以及相关的图像处理技术能够实现单目视觉目标定位。提出了一种基于RGB颜色空间的匹配滤波轮廓提取算法,进行特定目标的轮廓提取。该算法能精确、快速地计算出摄像机与目标物体之间的距离和角度信息,实现对特定目标的定位。基于NAO机器人平台的实际实验结果验证了该算法的有效性。     

由支链构造并联机器人雅可比矩阵

为获得并联机器人雅可比矩阵,以移动平台上两点速度关系为基础,推导出一种由各支链机构雅可比矩阵构造并联机器人机构雅可比矩阵的表达式.该方法可用于并联机器人机构或混联机构雅可比矩阵的自动运算,乘法运算次数比排除了柔性杆件的Monsarrat和Gosselin推出的并联机器人机构雅可比矩阵形式少.通过平面5R并联机器人机构算例验证了该方法的正确性.     

基于视觉伺服的Baxter机器人手臂跟随系统研究

文中介绍了Baxter机器人控制方式和一种基于势函数的视觉伺服控制机器人手臂跟随运动的方法,为服务机器人和协作机器人的发展提供了技术支撑。首先通过基于OpenCV的颜色检测方法从摄像机获取跟随物体的相对方位信息,然后通过ROS系统对机械臂进行运动控制,最后利用视觉与机器人配合完成机器人手臂跟随系统设计。通过对跟随轨迹精度分析表明,眼内视觉传感器的布置可以提供相对较高的精度,避免视觉碰撞,从而实现准确的跟随运动。利用实验验证了该方法的有效性。     

基于光流的非结构化环境中移动机器人避障方法

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法.首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性.然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图.设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向.对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.     

基于深度强化学习的移动机器人轨迹跟踪和动态避障

针对移动机器人在局部可观测的非线性动态环境下,实现轨迹跟踪和动态避障时容易出错和不稳定的问题,提出了基于深度强化学习的视觉感知与决策方法.该方法以一种通用的形式将卷积神经网络的感知能力与强化学习的决策能力结合在一起,通过端对端的学习方式实现从环境的视觉感知输入到动作的直接输出控制,将系统环境感知与决策控制直接形成闭环,其中最优决策策略是通过最大化机器人与动力学环境交互的累计奖回报中学习获得.仿真实验结果证明,该方法可以满足多任务智能感知与决策要求,较好地解决了传统算法存在的容易陷入局部最优、在相近的障碍物群中震荡且不能识别路径、在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题,并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.     

基于融合边界信息的机器人路径选择方法研究

研究了机器人融合多元视觉边界信息检测障碍并选择可行路径实现导航的方法。针对检测到的视觉环境信息,研究了多元边界表示与提取算法,通过融合处理得到了实际环境中前进方向上的径向障碍分布(ROP),研究了相关的路径规划算法。对如何提高边界提取算法效率以及在机器人尺寸和实时速度约束条件下的规划等问题提出改进算法,实现了非结构化环境下机器人的局部导航控制。实际机器人在不同环境下的实验,验证了所研究算法的有效性。     

基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究

针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值.     

基于模型的巡线机器人无碰避障方法研究

结合课题组所设计的巡线机器人,利用线路环境结构化的特点,通过霍尔接近传感器精确定位障碍物与机器人之间的位姿关系,采用D-H法构建巡线机器人运动学模型,将障碍物固连一个空间坐标系,最终可在与定位点固连的机器人基坐标系中空间重构障碍物及机器人越障手臂.在机器人越障手臂与障碍物空间位姿关系可测的情况下,并考虑到机器人越障时间短为实际需要,规划一条最短无碰越障路径.最后通过实验验证了基于模型的无碰避障的有效性.     

借助外力助推的双足机器人越障及避障方法研究

由于仿人机器人在跨越大尺度障碍时需要重心大幅度地偏移,从而导致机器人容易摔倒或是跨越的距离有限,而通过引入外力的方法能有效地改善机器人的跨越性能.本文主要研究双足机器人在额外外力的辅助下,无碰撞地跨越大尺度障碍物的问题.首先,通过树形数据结构、相对轴矢量和相对位置矢量,建立了双足机器人的仿真模型.然后,通过规划多次曲线跨越轨迹、引入整个跨越过程中的局部避障非线性约束和其他跨越约束的方法,建立起双足机器人越障及避障的多变量非线性优化模型.最终,求解出了平面6自由度的冗余机器人越障及避障的2维步态,通过仿真验证了其能够跨过高度为其腿长43%的障碍物.原理样机跨越15 cm高,为其腿长32%的障碍物,证明了本文所提越障及避障方法的有效性.     

Motion Planning of Humanoid Robot for Obstacle Negotiation

The motion planning for obstacle negotiation by humanoid robot BHR-2 through stepping over or stepping on/off the wide and flat obstacle at known locations is presented. In the trajectory generation method,first the constraints of the foot motion parameters which include obstacle dimensions and the distance of obstacle from the humanoid robot is formulated. By varying the values of the constraint parameters,different types of foot motion for different obstacles can be produced. In this method,first the foot trajectory is generated,and then the waist trajectory is computed by using cubic spline interpolation without first calculating the zero moment point (ZMP) trajectory. The dynamic stability during the execution of stepping over and stepping on/off trajectories are ensured by incorporating the ZMP criterion. The effectiveness of the proposed method is confirmed by simulations and experiments on humanoid robot BHR-2.     

Motion Planning of Humanoid Robot for Obstacle Negotiation

The motion planning for obstacle negotiation by humanoid robot BHR-2 through stepping over or stepping on/off the wide and flat obstacle at known locations is presented. In the trajectory generation method, first the constraints of the foot motion parameters which include obstacle dimensions and the distance of obstacle from the humanoid robot is formulated. By varying the values of the constraint parameters, different types of foot motion for different obstacles can be produced. In this method, first the foot trajectory is generated, and then the waist trajectory is computed by using cubic spline interpolation without first calculating the zero moment point (ZMP) trajectory . The dynamic stability during the execution of stepping over and stepping on/off trajectories are ensured by incorporating the ZMP criterion. The effectiveness of the proposed method is confirmed by simulations and experiments on humanoid robot BHR-2.     

基于双目视觉的机器人局部路径规划

目的提出移动机器人利用双目视觉在不确定的环境中实现自主避障和导航的一种新方法．方法以视觉信息为决策依据，利用神经网络对障碍物的屏幕坐标和实际相对坐标进行非线性映射，在避障过程中只考虑障碍物相对于机器人的运动及可能的碰撞方式，无需考虑机器人和障碍物的运动速度和运动方向．结果映射点偏离屏幕中心误差越大，障碍物距离机器人越远，确定避碰策略越困难；而当障碍物距离机器人较近时确定避碰策略较容易．该方法计算量少，运算时间短，提高了机器人的实时性．结论仿真试验表明此种方法能有效避开障碍物顺利到达目标点，并减少了计算规模，提高了实时性．     

基于遗传算法的水下智能机器人避碰行为学习

智能机器人行为学习可以看成是从感知空间到动作空间中寻找一种映射文中采用遗传算法来实现寻找一种最佳映射,使机器人具有较好的避磁能力,把机器人旋转角和平移距离分别划分成７个等级和４个等级,每一个等级看成机器人的一种行为,把机器人发生碰撞之前所走的路径长度作适度函数,通过遗传算法中的选择,交叉和变异等操作机器人学会避碰行为,在文中的最后给出了仿真的实验结果。