Design of robotic visual servo control based on neural network and genetic algorithm

A new visual servo control scheme for a robotic manipulator is presented in this paper, where a back propagation (BP) neural network is used to make a direct transition from image feature to joint angles without requiring robot kinematics and camera calibration. To speed up the convergence and avoid local minimum of the neural network, this paper uses a genetic algorithm to find the optimal initial weights and thresholds and then uses the BP algorithm to train the neural network according to the data given. The proposed method can effectively combine the good global searching ability of genetic algorithms with the accurate local searching feature of BP neural network. The Simulink model for PUMA560 robot visual servo system based on the improved BP neural network is built with the Robotics Toolbox of Matlab. The simulation results indicate that the proposed method can accelerate convergence of the image errors and provide a simple and effective way of robot control.     

Systematic robustness analysis of least squares mobile robot velocity estimation using a regular polygonal optical mouse array

This paper presents the robust velocity estimation of an omnidirectional mobile robot using a regular polygonal array of optical mice that are installed at the bottom of a mobile robot. First, the velocity kinematics from a mobile robot to an array of optical mice is derived, from which the least squares estimation of the mobile robot velocity is obtained as the simple average of the optical mouse velocity readings. Second, it is shown that a redundant number of optical mice contributes to the robustness of the least squares mobile robot velocity estimation against both measurement noises and partial malfunction of optical mice. Third, the sensitivity analysis of the least squares mobile robot velocity estimation to imprecise installation of optical mice is made, from which a practical method of optical mouse position calibration is devised. Finally, some experimental results using commercial optical mice are given to demonstrate the validity and performance of the proposed mobile robot velocity estimation. Copyright © 2011 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

未知环境下机器人障碍物检测技术

未知环境下地面的不平坦性和机器人相对障碍物位姿的不确定性会造成障碍物特征提取困难,为了准确检测障碍物特征,采用3维相机获取机器人周围环境的灰度图像和距离信息。在此基础上,提出基于灰度信息和3维信息的"阈值法"进行障碍物区域的提取,并针对3维信息"阈值法"剔除的地面与障碍物过渡区域过多,以及机器人相对斜坡方位的不确定性引起的障碍物特征检测不准确,提出区域的恢复算法和表面法线坡度计算。实验结果表明,所提出的算法具有简单、有效、准确和鲁棒性强的优点。     

未知环境下基于约束点的移动机器人路径规划

针对未知环境中障碍物种类多样性和位置不确定性的特点,提出了基于约束点的路径规划方法。首先对机器人在未知环境中检测到的局部障碍物信息进行分类和几何特征属性描述,得其约束点信息,然后引入改进后的A*算法,将其搜索范围局限于约束点上,计算约束点的评价函数值后得到子目标点,机器人到达子目标点后,若陷入死区,则采取回溯路径策略,重新选择子目标点,否则根据该点所属的障碍物种类采取跨越或绕行避障策略,最后移动机器人在未知环境中顺利到达目标点。仿真研究说明本文提出的路径规划方法具有可行性和有效性。     

触觉式机器人焊缝跟踪方法

对机器人在焊缝自动跟踪方面进行了研究，介绍了机器人触觉的力传感器结构和使用方法。对力信号进行解耦及信号解算，有效地消除了机器人在工作过程中振动，抖动对力信号的污染，使机器人有能力自动识别，跟踪焊缝及焊枪位置修正，从而保证焊接质量。     

欠驱动异构式下肢康复机器人动力学分析及参数优化

针对现有外骨骼机器人人机自由度不匹配和关节对中性差的问题,提出欠驱动下肢康复机器人. 欠驱动机器人只有4个直线驱动,驱动的直线运动通过推杆和人机连接机构转化为人下肢在矢状面内的屈伸运动,带动人体进行步态康复训练. 建立机器人系统的人机耦合模型,进行模型的动力学分析,对人机耦合模型中影响动力学结果的参数进行分析,建立驱动力与肢体推动力之间的关系模型,并以推力系数最大为目标进行参数分析与优化,得到最佳的结构参数. 根据优化后的结构参数搭建康复机器人实验系统,对髋、膝关节驱动力与角度进行对比. 实验结果表明最大髋关节角度误差为2.9°,最大膝关节角度误差为6.4°,最大误差均约为9%,验证了动力学模型和参数优化结果的正确性.     

一种基于VINS/FINS组合导航方法

针对视觉惯性组合导航系统中微惯性器件精度偏低,以及足部惯性导航系统航向角误差可观测性差的问题,研究了一种基于上述两种系统的信息双向融合的导航定位方案. 该方法的系统结构由安装于双足步行机器人躯干部分的惯性导航系统和安装于其足部惯性导航系统两部分组成. 惯性导航系统通过视觉同时定位与地图构建数据融合方法可以获得相对准确的航向角,足部惯性导航系统利用零速修正后的位置信息实时修正惯性导航系统中的低精度惯性器件误差,从而构建视觉与惯性信息双向融合的组合导航系统结构. 实验结果表明,该组合导航方案可以有效提高双足步行机器人的航向精度和定位精度.     

油-气管道检测机器人技术现状及展望

为提高油-气管道检测的效果,结合国内外典型管道机器人的特点,综合分析了管道机器人运动控制技术、定位技术和实时检测技术3个方面的现状,并指出了核心技术的不足;针对石油化工行业高温带压管道环境,提出管道检测机器人的研究重点为分层模糊神经网络运动控制技术、CCD视觉定位技术、低频电磁定位技术和分层图像分割的优化方法等。为进一步提高化工油-气管道内检测机器人的检测效果提供了理论依据。     

PLC在六关节工业机器人控制中的设计应用

本文介绍了应用可编程控制器PLC对六关节工业机器人进行位置控制的方法及其软件硬件系统的设计与实现。     

多关节机器人通用体系结构的研究

结合一个五自由度教学工业两用型机器人应用实例，构造出多关节机器人通用体系结构，包括总体原型、机械结构、关节传动链、伺服驱动元件、电气控制系统、关节坐标系及其运动学方程、通信协议和软件设计思路等。通过实际使用表明，本文提出的通用体系结构是实用的、合理的。