连续软体机器人的结构范型与形态复现

为提出连续软体机器人的设计与分析通用理论,根据当前连续软体机器人的运动特征和细长软体生物纵肌结构抽象出通用的结构范型（GSP）,并由此建立了连续软体机器人在驱动空间、构型空间和任务空间中的一般运动学．针对这类机器人在构型空间中灵活运动或操作的需求,提出一种细长软体机器人对任意目标曲线的形态复现算法,并采用离散Fréchet距离评价形态复现的相似性．通过仿真和实验,以形状记忆合金（SMA）弹簧驱动的双软体模块机器人为例验证了结构范型与一般运动学的正确性．此外,以仿生运动曲线等为目标曲线,以组合案例分析曲线形状、关节数量和关节参数对复现效果的影响．结果表明,软体单元模块数量越多或其最大弯曲角越大,形态复现的相似性越高．     

三维气动软体驱动器弯曲建模与分析

为设计弯曲性能优越的三维气动软体驱动器,针对单腔通气时驱动器的弯曲变形机理,展开了弯曲特性的研究。首先基于Yeoh模型的能量密度分布函数,结合驱动器弯曲时的静力平衡方程,建立驱动气压与驱动器弯曲角度变形的非线性数学模型;其次,通过数学模型分析气腔半径、中心圆半径以及壁厚对弯曲的影响,并通过建立单目标多约束优化模型寻找最优尺寸组合;然后通过有限元仿真,进一步研究两腔通气时驱动器弯曲角、偏转角与末端点坐标的变化规律。最后通过对比理论模型、有限元仿真、样机试验的数据。结果表明:在60kPa气压的范围内,理论结果、仿真结果与试验结果的表明上述分析参数对弯曲影响的趋势保持一致,从而验证了理论模型的正确性。上述研究为设计气动软体弯曲驱动器提供了可靠的理论基础。     

双手爪爬杆机器人对杆件的位姿检测与自主抓夹

为实现5自由度平面构型的双手爪爬杆机器人Climbot对目标杆件的自主抓夹,提出一种基于2D激光扫描测距仪的杆件位姿检测和自主抓夹方法.首先根据Climbot的平面构型,给出了机器人在两圆杆间过渡时的特殊位姿约束条件.再摆动夹持器使得安装在上面的激光传感器可以用扫描的方式获取目标杆件上若干中心点位置,并将其拟合出杆件的空间直线方程,即杆件位姿.并基于直线方程,规划出了满足过渡约束条件的自主抓夹运动.最后通过实验分析了杆件中心点位置的检测误差,以及所求杆件位姿相对于实际杆件和Climbot夹持器坐标系的角度误差.相对于杆件尺寸以及夹持器张合度,上述误差均可接受.本文方法能够准确地检测目标杆件的位置信息,并给出合理的抓夹运动规划.     

面向任务的可重构模块化机器人构型设计

为解决可重构模块化机器人在应用时如何找到合适的构型来满足特定任务的问题,提出一种面向任务的可重构模块化机器人构型多目标优化方法．讨论该模块化机器人系统的基本结构,包括主要的模块和控制系统的组成结构;在任务描述的基础上,给出模块化机器人构型设计的优化模型和流程;针对特定的攀爬任务和操作任务,对模块化机器人的构型进行优化设计．仿真验证了该方法的可行性和有效性．该方法具有面向任务和多目标优化等特点,涵盖了自由度、可达性、耗能等多方面的性能优化,适用于模块化机器人的构型设计．     

双爪式爬杆机器人的夹持性能分析

双爪式攀爬机器人已成为一类重要的和主流的攀爬机器人,这类机器人中两端手爪对攀爬对象抓夹的安全性和可靠性是攀爬的前提条件和基本要求,也是一个关键问题。基于此,在介绍自行开发的双爪式爬杆机器人Climbot之后提出这类机器人抓夹圆杆时的夹持力封闭性问题,对封闭性进行论证。分别分析机器人进行平面攀爬和空间攀爬时对支撑端夹持器产生的负载形式,建立其力平衡模型。基于该模型,计算夹持器的各种尺寸参数对夹持性能的影响,并对计算结果进行系统的分析。通过几组攀爬夹持试验对提出的夹持模型进行验证。结果对夹持器的设计和攀爬安全性的保证具有重要的参考和指导意义。     

基于五自由度操作臂的高压线作业的策略与实现

设计开发了一种用于完成高压线日常维护作业的五自由度操作臂及其巡检平台,利用其可以代替人完成高压线日常维护作业,任务主要包括:清除导线悬挂异物、修补导线、拆卸防震锤、拆卸弹簧销。主要研究完成日常维护作业的策略以及实现问题,并通过实验验证其正确性以及实用性,但是其控制速度与定位精度之间存在一定的矛盾关系,所以在后续工作中操作臂作业策略还需要进一步优化。     

仿人机器人视觉导航中的实时性运动模糊探测器设计

针对仿人机器人视觉导航系统的鲁棒性受到运动模糊制约的问题,提出一种基于运动模糊特征的实时性异常探测方法. 首先定量地分析运动模糊对视觉导航系统的负面影响,然后研究仿人机器人上图像的运动模糊规律,在此基础上对图像的运动模糊特征进行无参考的度量,随后采用无监督的异常探测技术,在探测框架下对时间序列上发生的图像运动模糊特征进行聚类分析,实时地召回数据流中的模糊异常,以增强机器人视觉导航系统对运动模糊的鲁棒性. 仿真实验和仿人机器人实验表明:针对国际公开的标准数据集和仿人机器人NAO数据集,方法具有良好的实时性（一次探测时间0.1s）和有效性（召回率98.5%,精确率90.7%）. 方法的探测框架对地面移动机器人亦具有较好的普适性和集成性,可方便地与视觉导航系统协同工作.