智能机器人路径规划及算法研究

路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。在对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,比较各种方法的优缺点,提出了机器人路径规划今后的研究重点。     

机器人末端臂轨迹跟踪自适应控制设计

本文提出了新颖的机器人末端臂轨迹跟踪自适应控制方法。该方法与已有的神经网络模型不同之处在于数据首先利用运动学反解求出机器人各关节旋转的角度,然后应用径向基函数自组织进行神经网络学习生成模糊规则,利用监督学习算法(SLA)、最小二乘法(LMS)、反向传播算法(BP)和聚类分析的方法在线优化控制规则以及隶属函数的参数。仿真结果表明,该方法不但规则生成的时间少,有效的防止了规则数爆炸,而且在机器人轨迹跟踪控制的应用中效果好。     

人形机器人动态行走误差调整方法的研究

介绍人形机器人稳定行走的相关理论及研究发展,针对关节非线性伺服控制、行走稳定性、摆动脚落地碰撞等关键问题进行了研究,解决了仿人稳定行走控制中步幅自动调整的问题,并进行了模糊控制器设计。     

一种基于智能手机蓝牙技术的机器人控制系统

在小型家用机器人控制领域,如何通过智能设备进行机器人控制是该领域的热点问题之一。文中提出了一种基于智能手机蓝牙技术的机器人控制系统。文章首先介绍了采用的蓝牙通讯协议,然后阐述了基于蓝牙技术和智能手机的机器人控制系统的架构,最后详细介绍了该系统的具体实现。该系统很好地满足了对小型家用机器人运动控制的要求。     

仿蚯蚓蠕动微机器人牵引与运动控制

为进入人体腔道开展作业,开发了一种直径6mm的仿蚯蚓多关节蠕动微机器人样机．机器人使用十字万向节连接直线驱动器,在弯曲腔道中能自适应改变自身姿态．基于Preisach模型和偏转模型,提出了形状记忆合金偏转机构的前馈控制方案,头舱控制最大偏转误差为2.6°．基于新型蠕动原理,建立了牵引模型,给出了有效驱动的条件．对机器人的牵引力、运动速度、在不同摩擦系数介质表面上的运动能力、头舱姿态进行了试验．结果表明,机器人的爬坡能力依赖于机器人和运动表面间的摩擦系数,新型蠕动原理能提供较大的牵引力,合适的驱动频率下可以得到最大的运动速度．     

履带式爬壁机器人磁吸附单元的磁场及运动分析

介绍了履带式磁吸附爬壁机器人的磁吸附单元的结构和工作原理．对单个磁块建立了有限元模型,并利用ANSYS软件对不同工作状态的磁块进行了磁场求解．进而,通过对一系列电机的扭矩测量确立了履带的平面力学方程,为机器人的动力学和运动学奠定了基础．     

模块化可变形机器人控制系统设计与变形方法研究

介绍了模块化可变形机器人控制系统的整体结构．控制系统的硬件和软件均采用了模块化结构的设计,增强了整个系统的可扩展性和容错性．针对该机器人的机构特点提出了一种新的变形方法——协同变形法．实验验证了控制系统的有效性和协同变形法的优越性．     

体内微型机器人的全方位旋进驱动特性

提出了一种由外旋转磁场驱动的体内微机器人．它以相邻径向异向磁化瓦状多磁极圆筒形NdFeB永磁体为外驱动器,以机器人内嵌同结构的NdFeB永磁体为内驱动器,外驱动器旋转时产生旋转磁场,通过磁机耦合作用于内嵌驱动器形成机器人驱动力矩,在本体外表面螺纹与流体动压力的作用下,实现机器人在管道内的在线旋进．在建立微机器人游动模型的基础上,以垂直管道为试验环境,研究了机器人的全方位驱动特性,试验结果表明机器人可以实现管道内全方位驱动．     

基于网络的足球机器人比赛系统的研究与实现

提出了一种基于Internet的C/S模式的人机交互的足球机器人系统．整个系统采用Win XP、VC++和Winsock网络编程技术．同时,开发了策略协调子系统来减小时延对比赛的影响．通过总控、视觉、策略协调及串口通讯等子系统的开发,实现了基于Internet网络的机器人足球比赛系统．     

A virtual RV-M1 robot system

Exploring a virtual model under simulated environments is the best way to learn about a real system. This is particularly true in robotics where it is quite expensive to provide the system to each individual. The interdisciplinary area of robotics is being studied commonly in various fields like electrical, computer, mechanical engineering, nanotechnology, etc. A virtual robot system can help one fully understand the controls and working of a robot. The system may also be helpful to design the path and plan the trajectory of a robot in an industrial environment or other robotics application. Virtual model of RV-M1 robot has been developed in the MATLAB environment. The virtual system performs forward kinematics and inverse kinematics in addition to providing a simulation of the robot teachbox.