基于自组织与LVQ神经网络的足球机器人协作策略学习

足球机器人系统目前已成为人工智能应用技术研究的重要实验平台，系统的核心部分就是决策子系统。本文主要研究机器人足球比赛中协作策略的学习问题，采用了自组织与学习向量量化（LVQ）神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习。提出了一种协作策略学习的改进算法。该算法通过对网络权值矩阵进行改进，可以显著提高网络的训练质量。仿真和实验结果表明了该方法的可行性与有效性。     

基于工业机器人的飞机柔性装配技术

研究了基于工业机器人的飞机柔性装配技术,着重讨论了机器人精度补偿、末端执行器设计、法线检测与找正、系统控制、离线编程等关键技术。通过在小翼部件加工中的应用,达到了孔位精度±0.5mm、法向精度±0.5°等关键技术指标。结果表明,对于特定应用对象采用机器人技术进行飞机部件自动装配为一个理想、低成本的解决方案,随着当今工业机器人性能不断增强,配以末端执行器和相关的补偿系统,在航空工业作为装配平台是可行的。     

遥操作机器人神经网络Smith预估控制(英文)

针对遥操作机器人通讯通道中存在的时延 ,提出了一种神经网络 Smith预估控制方法。控制系统适合于时延不变但未知的情况。控制系统包括主控制器和从系统两部分。从系统采用动态神经网络辨识机器人的动态模型 ,神经网络权重在线学习 ,用神经网络的输出对非线性系统进行局部非线性补偿 ,将非线性系统线性化。主系统针对线性化的从系统 ,采用 Smith预估控制解决时延问题并保证系统的性能品质。通过李雅普诺夫稳定理论保证了时延控制系统的稳定性。对两关节机器人的仿真结果说明了该方法的有效性。     

机器人柔性钻孔控制系统的设计与实现

针对飞机柔性装配的需要,在具体分析机翼钻孔流程的基础之上,提出一套基于工业机器人的柔性钻孔控制系统。该系统采用工业机器人集成多功能末端执行器的工作方式,并开发出具有精度补偿、姿态自适应调整和运动控制等功能的软件包。实验证明,该系统能有效提高机翼钻孔的质量和效率,满足其装配需求。     

自动化钻孔系统柔性控制

针对飞机柔性装配中的壁板精确制孔问题,提出了采用工业机器人与末端执行器柔性自动化协同控制的钻孔的系统方案,实现了对飞机壁板的自动化精确制孔任务。柔性自动化钻孔控制软件系统健壮、开放性好、集成度高、钻孔效率达3～4个/min。所以,采用工业机器人钻孔系统柔性自动化控制能够满足飞机工业对精度、产量、柔性、成本等诸多要求。     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

弹跳机器人动力学分析

弹跳机器人可以跃过数倍于自身尺寸的障碍物或沟渠,对地形有较强的适应力。但是相对于已经实用化的其他类型机器人,弹跳机器人目前还处于研究阶段。本文把驱动机构和弹跳机构一起加以考虑,综合各种阻尼的影响,构建了两类弹跳机器人模型。然后采用二阶拉格朗日方程,对其进行相应的动力学分析和比较,求出模型的动力学标准状态方程和弹跳高度的计算公式;并通过计算机模拟结果和试验结果的对比说明了分析的正确性。本文的分析结果同时适用于连续型和间隙型弹跳机器人的动力学分析。     

机器人制孔工艺参数优化有限元仿真分析

采用大型有限元DEFORM-3D和Abaqus软件分析机器人制孔的切削机理和制孔时机器人的振动机理。仿真分析了机器人制孔的切削力,并以仿真数据为基准,拟合了机器人制孔切削力的经验公式,仿真机器人的模态、刚度和阻尼,运用颤振理论分析了机器人制孔时避免振动的工艺参数范围。通过有限元仿真研究表明:有限元仿真计算有效地解决了机器人制孔工艺参数优化问题。     

关于工业机器人运动学反问题的两种解法

本文发展了求解工业机器人运动学反问题的两种新方法:几何法和迭代法,分别适用于可解和不可解工业机器人的工作空间综合。     

机器人操作机的建模及避障研究

介绍了机器人智能路径规划系统-RIPPS.该系统可用作机器人离线编程工具.系统由几何建模,运动学建模及路径规划三部分构成.用户利用其几何建模功能建立分布着障碍物体的机器人工作环境,通过输入参数利用机器人运动学建模功能来定义机器人操作机.系统的路径规划器根据指定的机器人起始位姿及目标位姿产生准优化路径,首先将障碍物体变换到位姿空间中,再在位姿空间中进行路径搜索.作者已在SGI/4D70工作站上进行了有效的仿真研究,下一步工作是在商业化机器人上实现该规划系统.     

半自主多机器人竞技对抗决策系统研究

机器人竞技以其独有的动态性、实时性等特点,逐渐成为多智能体机器人系统的研究平台。以类人型机器人为硬件平台,设计了包含视觉子系统、决策子系统以及通信子系统在内的半自主机器人的竞技对抗决策系统。然后根据类人型机器人运动特性提出攻防策略模型,设计态势评估、路径规划等相关机器人对抗决策策略。最后通过实验证明了对抗决策系统的稳定性。     

一种基于遗传算法的机器人补偿学习控制方法

机器人建模的不精确性以及一些扰动的存在给机器人控制增加了相当大的难度。针时这一问题，本文以PUMA560机器人为被控对象，给出了一种PUMA560机器人动力学模型的简化形式，采用PD控制的计算力矩法，得到了机器人的闭环动态误差方程，在此基础上设计了机器人的控制器结构，提出了一种新的基于遗传算法(Genetic algorithm，GA)的机器人补偿学习控制方法。将GA与计算力矩法相结合，利用进化学习来消除机器人中不确定因素的影响，实现时机器人轨迹跟踪的良好控制。最后给出了这种控制的仿真结果，验证了该方法的有效性。     

多功能水冷壁排管爬壁机器人的研制

介绍了一种新研制开发的永磁吸附式双履带结构爬壁机器人，主要应用于火力发电站的大型排管锅炉中的水冷壁排管壁面的清扫和检测，并能够在检测到壁面厚度小于预置的极限值处发出报警信号、打标记，具有较高的推广应用价值。文中阐述了该机器人的结构、磁路的优化设计、自动测厚、打标系统和控制系统的研制。目前，该机器人已经经过多次现场试验。各项指标均已达到设计要求。     

多机械手混合位置/力协调学习控制的研究(英文)

研究了多机械手抓持一刚性物体的协调控制。考虑多机械手系统的动态模型不确定性,导出了物体位置的误差方程和内力的误差方程,给出了多机械手的混合位置/力协调学习控制策略,并对学习控制的收敛性进行了讨论。文中提出的控制策略在每次迭代学习后,通过修正系统的控制输入来改善系统的性能。最后,通过两个平面机械手抓持一物体的仿真实验证明了该方法的有效性     

移动机器人视觉伺服仿真系统研究

采用基于单应矩阵的视觉伺服方法,利用机器人仿真工具箱（Robotics Toolbox for Matlab）,在Matlab／Simuiink环境下,构建移动机器人视觉仿真系统。仿真试验表明所构建的移动机器人视觉伺服系统的有效性。     

PLC和机器人在柔性制造系统中的应用

设计PLC和机器人程序来实现柔性制造系统“物料分配单元”的控制任务,并进行模拟仿真,为机电一体化教学和研究提供一个范例。     

三维物体平稳堆放概念的学习

提出在机器人动作规划控制系统中，增加学习模块，通过分析各种三维物体堆放的不稳定因素，从和平稳的正面例和堆放倒塌的反面例中，学习平稳堆放Ｓｔａｂｌｅ－Ｓｔａｃｋ概念。利用抽象的Ｓｔａｂｌｅ－Ｓｔａｃｋ概念，修正和改进机器人动作规划的制定以提高机器人自动化水平。