基于Labview的舵机驱动爬壁机器人CPG神经网络运动控制的实现研究

针对舵机驱动爬壁机器人的机构特点,提出一种用Labview实现舵机驱动爬壁机器人CPG神经网络运动控制的方法．首先,基于仿生运动控制的概念构建出舵机驱动爬壁机器人神经网络运动控制模型．然后,将机器人的平面自由运动分解成直线运动和转弯运动的组合,并结合CPG神经网络信号波形特点,完成机器人相应的实际运动控制信号的生成与输出．最后,通过机器人平面运动控制的实验研究,验证了所提控制方法的有效性．     

基于D-H参数的爬壁机器人吸附控制系统设计

传统爬壁机器人吸附参量存在同步不对称的问题,导致爬壁机器人吸附控制系统输出控制量精度降低,影响机器人整体控制效果;为了解决爬壁机器人吸附参量不对称问题,提出基于D-H参数的爬壁机器人吸附控制系统设计;基于D-H参数特点,设计系统总体框架,框架共分为硬件与软件两部分;硬件主要利用动态陀螺仪控制器控制处理指令数据,完成处理模块设计;通过无线控制遥感器KJ-F6000X-T6实现控制模块设计;软件部分采用与D-H参数相关的算法对控制程序进行设计;通过实验对比数据表明:提出设计系统具有同步爬壁机器人吸附参量对称性,单次控制量、双次控制量、多次控制量系数分别为0.7、0.6、0.5,符合控制系数标准范围,能够提升系统控制量输出精度。     

基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化。改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计。根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型。在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿。规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果。     

基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统设计

壁面吸附是爬壁机器人的基本功能之一,其吸附程度直接影响爬壁机器人的稳定性和移动速度;为此,设计了基于DSP技术的爬壁机器人吸附控制系统;选择爬壁机器人传感器装置,加设DSP数字信号处理器,设计爬壁机器人吸附控制器;在硬件结构的支持下,根据爬壁机器人的组成结构和工作原理,构建相应的数学模型;在该模型下,利用DSP技术计算爬壁机器人吸附力;通过爬壁机器人在壁面环境下的受力分析结果,确定爬壁机器人安全吸附条件;以吸附控制器作为执行机构,实现爬壁机器人的吸附控制;选择负压爬壁机器人作为测试样机,通过系统测试表明,在瓷砖、木板、玻璃三种壁面环境下,与两个对比系统相比,应用此次设计系统得出爬壁机器人吸附力的控制误差降低了2.04 N,倾覆风险系数降低了0.29,具有较好的吸附控制效果。     

碳钢容器表面爬行机器人驱动电路设计

采用二级计算机控制系统进行了爬壁机器人驱动电路的总体设计,以保证机器人即可实现自主作业,又可人工进行操纵,进行了机器人控制系统的硬件驱动与控制电路的设计,能够满足机器人的性能要求。     

基于BP神经网络的移动机器人避障设计及仿真

为了解决移动机器人在复杂环境中如何高效精确地躲避障碍物的问题,提出了一种基于BP神经网络的避障方法。建立了机器人的避障运动模型并设计了神经网络避障控制系统;分析了机器人在运动过程中与障碍物的位置关系,使用超声波传感器采集距离信息,进行BP神经网络输入、输出训练并采用Matlab工具进行仿真试验。结果表明,该方法可以高效精确地实现移动机器人的自主避障,运行相对稳定、轨迹连续平滑,达到了较为理想的避障效果。验证了方法的可行性和有效性,为移动机器人自主避障提供了一种新的控制方法。     

磁吸附爬壁机器人控制系统的研究

在研制爬壁机器人基础上，比较了磁吸附爬壁机器人的各种吸附与驱动方式的优缺点，设计了机器人的控制系统，推导出控制算法，并实验结果表明控制系统能满足工作要求。     

磁吸附爬壁机器人控制系统的研究

在研制爬壁机器人基础上，比较了磁吸附爬壁机器人的各种吸附与驱动方式的优缺点，设计了机器人的控制系统，推导出控制算法，并实验结果表明控制系统能满足工作要求。     

蒸汽发生器检测机器人运动分析与控制实现

在核电站蒸汽发生器复杂环境下,为准确控制机器人完成管板检测任务,提出了一种基于STM8处理器的爬壁机器人运动控制方法;针对机器人两个不同轴线驱动轮的结构特点,运用运动学理论建立了机器人运动方程,分析了机器人的运动特性;设计了爬壁机器人硬件控制电路,为提高机器人的控制精度,采用了位置环,速度环和电流环三环PID软件控制策略;最后,对此控制方法进行了相关实验验证;实验结果表明,爬壁机器人控制电路设计合理可靠,三环PID算法实现了较好的运动效果,满足设计要求.     

仿尺蠖爬壁机器人自适应吸附及摇杆控制

为了解决真空吸附爬壁机器人爬行时,需要吸盘和壁面紧密贴合,不易操控的问题。建立了吸盘足至壁面的空间几何模型;基于D-H参数,建立了运动学模型,根据速度运动学逆解,设计了一种用于对称机构爬壁机器人的摇杆操作方法,将摇杆轴映射为关节速度闭环;根据位置运动学逆解,设计了自适应吸附动作,吸盘足与壁面距离小于设定阈值时,自动触发自适应吸附动作;搭建了机器人控制系统和自适应吸附装置,在水平壁面上进行爬行实验,验证了该方法可减小操控难度。     

Reactive navigation in dynamic environment using a multisensorpredictor

A reactive navigation system for an autonomous mobile robot in unstructured dynamic environments is presented. The motion of moving obstacles is estimated for robot motion planning and obstacle avoidance. A multisensor-based obstacle predictor is utilized to obtain obstacle-motion information. Sensory data from a CCD camera and multiple ultrasonic range finders are combined to predict obstacle positions at the next sampling instant. A neural network, which is trained off-line, provides the desired prediction on-line in real time. The predicted obstacle configuration is employed by the proposed virtual force based navigation method to prevent collision with moving obstacles. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed navigation system in an environment with multiple mobile robots or moving objects. This system was implemented and tested on an experimental mobile robot at our laboratory. Navigation results in real environment are presented and analyzed.     

Design and analysis of a wall-climbing robot for passive adaptive movement on variable-curvature metal facades

To facilitate the safe adsorption and stable motion of robots on curved metal surfaces, a wall-climbing robot with a wheeled-type mobile mechanism that can passively self-adapt to walls with different curvature is proposed. The robot is composed of two relatively independent passive adaptive mobile mechanisms and overrunning permanent magnetic adsorption devices to achieve effective fitting of the driving wheels to the wall surface and adaptive surface motion. The overall design is based on a double-hinged connection scheme and gap-type permanent magnetic adsorption. The minimum adsorption force required for the robot to achieve stable climbing motion with no risk of slipping or capsizing is determined by developing a static analysis model. The effects of air-gap size and wall thickness on the adsorption force are analyzed by means of magnetic circuit design studies and parametric simulations on the permanent magnet adsorption device, as well as design optimization of the permanent magnet device. The motion performance test of the fabricated prototype shows that the robot can achieve adaptive curvature motion with self-attitude adjustment, and has a certain load capacity, obstacle crossing capability, and good surface adaptivity.     

高精度激光测距下的机器人自主避障控制

在机器人自主避障过程中,由于传感器数据的误差会降低机器人感知和决策的准确性,从而影响机器人自主避障能力。为此,提出高精度激光测距下的机器人自主避障控制方法。通过设计机器人体系结构,建立机器人运动学模型,为机器人避障控制提供依据。采用高精度激光测距技术,构建机器人移动场地地形。通过自适应阈值方法,完成机器人的自主避障控制。实验结果表明,所提方法的机器人自主避障控制效果好,且障碍物位置测试值与实际位置值的误差保持在0.5m以内,具有较高的避障控制精确度。     

Mechanism Design and Mechanical Analysis of Multi-Suction Sliding Cleaning Robot Used in Glass Curtain Wall

In order to meet the needs of high-altitude glass curtain wall cleaning, a multi-suction sliding cleaning robot was designed. The sliding robot sucker, cleaning system, obstacle avoidance and rotation ability, walking circuit and mobile working principle of the cleaning robot were designed. This involved the analysis of the robot’s anti-rollover mechanics during adsorption, of robotic winds when working at height, and of anti-sliding mechanics during robot movement, in order to explore feasible ways to improve the robot’s adsorption performance. The relationship between the effective diameter D of the suction cup, the vacuum degree △ P, and the gravity G should be determined by the anti-slipping analysis. In order to ensure the safe and reliable adsorption force and the flexibility of this robot when moving on a wall, the aforementioned analyses were conducted to improve the motion performance of wall-climbing robots, which provides a good theoretical basis for design optimization and motion control of cleaning robots. The curtain wall cleaning robot has stable walking ability and can clean the wall surface effectively; therefore, it has a certain practical value.     

一种基于行星履带轮越障与混合双吸附补偿的爬壁机器人的设计与研究

针对爬壁机器人在复杂壁面工作时越障能力弱、移动迟缓和吸附力不足等问题,设计了一种基于行星履带轮越障与混合双吸附补偿的爬壁机器人,并对壁面移动和越障的性能进行研究。首先根据机器人在壁面上的运动原理,建立其力学模型,计算出沿壁面移动和越障所需的吸附力;进一步结合其受力情况,对越障过程中爬升阶段和跨越阶段的吸附力补偿模型和行...     

基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法

针对已知地图的室内机器人全局重定位、绑架恢复问题,提出一种基于改进的Netvlad卷积神经网络的室内机器人全局重定位方法,通过激光雷达获取的障碍物信息引导机器人到达空旷区域,粗定位阶段,使用栅格地图最短连通域距离作为正样本判据,并对Netvlad引入残差网络,通过图像检索得到机器人的粗略位置及角度信息。使用粗定位阶段得到的位置和角度信息作为自适应蒙特卡罗定位的初始值来估计机器人的精确位姿。实验结果表明,与传统定位方法相比,该方法可以使机器人从绑架问题中快速恢复准确位姿。     

基于改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统设计

传统的机器人导航系统在复杂的地形环境中常常无法引导机器人躲避突然出现的障碍物,无法精准采集数据;为此提出一种改进RBPF算法的轮式机器人SLAM导航系统,对系统硬件和软件进行设计;改进RBPF算法是一种滤波算法,将激光雷达与里程计的信息作为提议分布,提高了导航精度;系统硬件主要由导航功能模块、底盘驱动模块、控制模块组成,利用RPLIDAR A1型激光雷达设计导航功能模块,并设计底盘驱动模块和控制模块;软件设计中,以改进RBPF算法为基础,设计了轮式机器人SLAM导航系统的实现程序,应用算法代入的方式加强了普通轮式机器人导航算法对粒子计算与卡尔曼滤波的敏感程度;实验结果表明,在有障碍物的室内场景中,与传统滤波算法以及基于软件库系统相比,改进RBPF算法规划的路径更短,导航错误点出现率降低了30%左右。     

基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统设计

为了提高巡检机器人在复杂环境下的避障能力,使机器人能够安全地完成巡检任务,设计基于深度学习的巡检机器人避障轨迹自动控制系统。设计由CCD传感器、信号处理芯片等设备组成的工业智能视觉CCD相机,基于FPGA和USB2.0的视频采集卡传输采集数据,完成硬件部分的设计。在软件设计中,对采集的图像实施目标分割、双目目标匹配等预处理,通过对摄像头实施双目视觉标定获取障碍物空间位置三维信息,基于深度学习中的CRNN设计机器人自主避障规划网络模型,并设计模糊轨迹控制器,实现避障中的轨迹自动控制。系统测试结果表明,设计系统最终成功避开了三个动态障碍物,最大轨迹控制误差的最大值为1.45°,最小轨迹控制误差的最大值为0.62°,动态避障巡检速度始终在3.5m/s左右,表现出了精准而稳定的轨迹控制效果。