基于ZMP的双足机器人稳定性分析

引入双足机器人研究中一个重要物理量——零力矩点ZMP（zero Moment Point）,研究其计算和测量方法,利用其分析双足机器人在单腿和双腿支撑时的作用范围,最后在二维和三维平面内对机器人的ZMP计算进行探讨,为稳定步态的设计做了理论铺垫。     

基于群体智能的多机器人任务分配

针对具有松散和紧密耦合型任务的大规模多机器人系统,研究了基于群体智能的任务分配方法。系统采用层次结构,高层用蚁群算法实现松散耦合型任务分配的寻优,提出逆转分配思想让蚂蚁代表任务,为每个任务选择任务的承担者。底层分别提出了基于蚁群、粒子群蚁群和量子蚁群实现机器人联盟的形成——产生紧耦合型任务解,并进行仿真。仿真结果表明,基本蚁群算法得到的解质量最差;粒子群蚁群算法得到的分配解最好,但是运算时间最长;量子蚁群算法得到的解稍次于粒子群蚁群算法,但分配时间比另两种算法减少了一半。因此,在大规模的多机器人任务分配中,量子蚁群算法具有更强的适用性。     

基于虚拟弹簧的欠驱动手指的动力学建模和控制

采用虚拟弹簧对2关节欠驱动手指进行了动力学建模。并使用该方法建立实际的3关节欠驱动手指的动力学模型,通过动态控制实验验证了动力学模型的正确性。该方法不仅避免了求解微分几何方程,并且直接派生出可解耦的动力学模型。可直接进行逆动力学分析、仿真和实时控制。同时,建立了基于动力学模型的速度观测器,用于轨迹跟踪,弥补了欠驱动手没有速度传感器的缺点,补偿了欠驱动环节造成的不确定因素。与PID或计算力矩法相比较,其轨迹跟踪误差更小,动态控制效果更好。     

基于模糊聚类的移动机器人并发故障诊断

移动机器人并发故障诊断技术大多将并发的多故障作为多种单故障组合状态处理,这样不仅需要为每种故障设计滤波器,且只能诊断特定的多故障组合.为了克服这些缺点,提出一种移动机器人多故障并发的故障诊断技术.根据移动机器人的运动模型,为每一种单故障状态设计一个对应的卡尔曼滤波器,用这些滤波器对移动机器人并发故障数据进行滤波.利用模糊聚类方法对滤波结果进行分类,根据移动机器人运行数据对不同单故障集合的隶属度诊断任意组合的并发故障.在三轮移动机器人Pioneer3上进行仿真实验,对14种常见的单故障和多故障并发的情况进行诊断,证明了该方法对轮式移动机器人并发故障诊断的有效性.     

基于TMS320LF2407A的48路舵机控制器研究

研究了一种新型数字舵机控制系统的设计问题。针对多关节机器人结构特征和运动控制特点,设计了一套基于TMS320LF2407A的DSP控制系统;分析了数字舵机控制系统的控制过程、结构组成、硬件软件实现方案。该系统具有外设简单、控制简单、运算能力强的特点。TMS320LF2407A支持多项式的高速、高效和全变速的先进控制技术,为关节机器人实现复杂运动提供了硬件的支持。系统采用分时译码方式实现六路控制信号控制最多48路舵机,满足作为多关节机器人的舵机控制系统的需要。     

焊接工业机器人灵活性分析及仿真研究

针对一种焊接工业机器人,采用蒙特卡罗方法和运动学分析方法,分析了焊接工业机器人的工作空间。通过仿真可方便的判断机器人工作空间中是否存在空洞或空腔。利用灵活性、灵活度和服务球的概念,分析了机器人工作空间中任一点的灵活度,求出了机器人的灵活工作空间,为后续开发和优化焊接工业机器人的使用性能和灵活的工作范围提供了参考依据。     

基于改进遗传算法辨识空间机器人动力学参数

为了减小空间机器人动力学参数的误差,提高轨迹规划精度,根据空间机器人的角动量守恒方程,利用名义动力学参数估计角动量与真实角动量的差异,建立动力学参数辨识的误差模型,给出遗传算法的适应度函数.针对常规遗传算法容易出现"早熟"现象,采用小区间生成法、大变异策略和精英保留策略对其进行了改进.以六关节空间机器人为例进行的仿真结果表明,在参数复杂的情况下,采用改进后的遗传算法,计算效率和辨识精度均得到了提高。     

双足机器人行走稳定性研究

双足机器人行走的稳定性是双足行走最为重要的衡量指标之一.针对传统的基于零力矩点（ZMP）步态稳定性判据方法,分析了ZMP、COP的相互关系,表明在双足机器人与水平地面无粘性力和无吸附力作用下,其ZMP即为压力中心点COP.基于具有足趾关节的双足机器人足底支撑面多种变化,提出对多点接触时支撑多边形区域描述.结合ZMP/COP、COG的在支撑面内相对位置,提出了基于ZMP/COP、COG的综合稳定性判据.经仿真分析,与传统单一的ZMP稳定性判据相比,该综合稳定性判据能够更为准确地反映步态的稳定性.     

基于“风车”形子单元的自重构机器人运动及自重构规划

自重构机器人区别于其他类型机器人的一个重要特征是其在具有移动能力的同时还具有自重构能力.为了赋予自重构机器人这2种能力,在分析DL-Cube(double L-cube)自重构机器人单元模型的结构特性基础之上,设计了基于"风车"形子单元的分层规划算法,实现了由"风车"形子单元构成的自重构机器人构形在平面内的运动;同时,借助于"风车"子单元自身具有的移动、转变模块方位、携带模块能力,机器人实现了平面内由24模块组成的"长方形"初始构形到目标构形为"H"构形的自重构.通过运动和重构仿真实验,验证了分层规划算法的有效性及利用"风车"子单元进行自重构的可行性.