6-PRRS并联机器人的动力学建模研究

为解决并联机器人动力学模型的计算复杂性与实时准确控制之间的矛盾,采用虚功原理建立6-PRRS并联机器人各构件随参数变化的完整动力学方程,对6-PRRS并联机器人动力学模型在各种工作情况下进行仿真分析,对机器人各部分质量和转动惯量对驱动力的影响进行研究,提出动力学模型简化策略,减小了动力学计算量,提高并联机器人动力学的计算速度,为并联机器人的控制和参数识别奠定了基础.     

基于MAS的多机械手协调工作控制

为了解决全自动化晶体切片角分类机三个机械手协调工作的控制问题,设计了以MAS理论为基础的分布式网络控制器.系统利用黑板结构来实现全局动态目标下的状态信息的共享,采用多Agent理论对三个机械手进行协调工作控制,解决了机械手之间的运动耦合问题,使之能够在同一个时间和不同的空间内协调与配合工作,完成整体工作任务.基于此设计的设备可改善工人的劳动环境、提高生产效率、确保晶体切片切角的测量与分类准确.     

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。     

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.     

基于卡尔曼滤波的髓内钉锁孔操作标定方法研究

在机器人辅助正骨手术中,髓内钉的锁孔操作需要很高的定位精确度,因此需要一种相应的高精确度系统标定方法来满足定位要求.本文利用卡尔曼滤波的间接法标定法,其跳过对定位盒顶点坐标的求取,将标定盒三个顶点的坐标作为状态参量,将机器人由拍照位姿到钻孔位姿之间的位姿变换参数当作观测参量.并在此基础上推导出状态参量与观测参量之间的映射关系,对一系列观测参量的测量,利用卡尔曼滤波算法对状态参量进行滤波估计,最后间接求取转换矩阵.实验证明,这种方法的精确度不会因为标定试验次数增多而导致标定盒磨损,重复精确度较高.     

电路板雕刻机的运动控制系统设计

介绍了电路板雕刻机的运动控制系统的特点和规律,系统以3关节直角坐标型机器人为外部结构,基于Visval C＋＋的操做环境,控制核心采用DSP,同时与上位PC机通讯进行控制．对电路板雕刻机中的步进电机实现电气控制,以完成电路板的雕刻过程．     

基于信息物理融合的骨折复位机器人系统构建

针对骨折治疗中传统复位方法（手法复位、牵引复位、手术复位）存在的二次损伤、肌能失调、患肢僵硬、破坏血运及术后矫正动态性能差等问题,提出了一种人-机-物融合的信息物理系统（CPHS）用于指导机器人的复位动作。首先,从CPHS的数字孪生、信息感知、系统集成、手术流程、模拟复位等方面论证了并联机器人信息物理系统的构成,将机器人的高定位精度及可重复性与微创方法有效结合,从而指导医生完成仿真规划及术中监控等一系列操作;其次,根据临床骨折复位过程,在机器人操作下对5组不同骨折姿态的模拟骨折病例进行了复位实验;最后,计算出每组实验复位后的移位残余及角度误差,并与传统复位方法的相应数据进行对比。实验结果表明,CPHS骨折复位机器人相较于传统复位方法,在骨折复位过程和患者术后康复上均有着明显的优势。     

基于多层注意力机制—柔性AC算法的机器人路径规划

针对行动者—评论家（AC）算法存在的经验学习样本维度高、策略梯度模型鲁棒性低等问题,依据多代理系统的信息协作优势,构建注意力机制网络并作为代理体,引入多层并行注意力机制网络模型对AC算法进行改进,提出一种基于多层并行注意力机制的柔性AC算法。将其用于解决动态未知环境下的机器人路径规划问题,可增强行动者的策略梯度鲁棒性并降低评论家的回归误差,实现机器人路径规划最优方案的快速收敛。实验结果表明,该算法有效克服机器人路径规划的局部最优,具有计算速度快、稳定收敛的优点。     

机器人相机空间智能编程方法研究*

针对传统的示教编程方式存在操作复杂,效率低,危险性高等不足,严重限制了工业机器人的推广应用。基于自然的人机交互示教方式,提出了一种基于计算机视觉的相机空间工业机器人智能虚拟编程方法,本方法不需要实际操作示教盒和机器人本体,仅采用辅助示教工具在视觉相机空间示教就实现了工业机器人的虚拟编程。主要研究了实现该方案的关键技术即基于相机空间映射模型的视觉定位技术以及基于K-means聚类算法实现的相机空间映射关系自学习技术。最后,基于自主开发的机器人平台,开展基于相机空间的虚拟智能编程实验,验证了本文提出的相机空间工业机器人智能编程方法的可行性及正确性。     

基于机器视觉及深度学习的静脉药物调配机器人药瓶识别北大核心

静脉药物调配机器人需要对数百种不同类型的药物进行调配,不同药物药瓶类型的识别、测量是精准调配的关键。对静脉药物调配机器人在药瓶类型分类、药瓶关键尺寸测量等不同任务要求情况下,运用基于机器视觉方法和深度学习框架YOLOv5s,实现了一种高效稳定的识别测量方法。结合机器视觉方法的测量准确性,深度学习方法对背景、光源的不敏感性,实现配药过程中不同环节药瓶的准确识别、测量。并通过实验定量地检测背景、环境光源对于识别结果的影响。