模块化轮腿式月面机器人方案设计

针对传统月面轮腿式机器人受限于结构及尺寸的问题,引入模块化设计观点,基于图论理论建立了机器人构型与模块之间的数学关系。以直线运动车身动态平稳度为评价标准,通过机器人足式运动学分析,以直线型与环形六支链轮腿式月面机器人为例,进行了机器人构型设计。仿真结果表明,直线型构型机器人在足式直线运动步态下更加平稳,可作为模块化可重构轮腿式月面机器人的设计参考。     

多链可重构模块化机器人的构型转换

可变形指尖陀螺是一种流行的玩具,其多链、可变形的优点为空间机器人提供了一种方案。以此玩具为启发,结合链型机器人灵活多变的特点,引入了多链可重构模块化机器人。以构型分析及构型转换策略为重点对多链可重构模块化机器人的拓扑构型展开研究,使其改变拓扑构型来适应不同任务。首先,结合整数拆分及排列组合,建立了适用于正六边形基座的模块化机器人基本非同构构型库,提出了一种非同构构型枚举算法,该算法表明非同构构型数随模块数的增加呈指数型增长;其次,以构型转换为核心,定义了基于结构特征的等价关系库,设计了一种构型匹配的重构策略来完成构型间的最优匹配与转换;最后,通过演示与仿真,验证了重构策略的有效性。     

基于双混联机器人的镜像铣削系统运动学分析与加工路径生成方法

以一种由双混联机器人组成的镜像铣削系统为研究对象,采用矢量法建立了镜像铣削系统规格化的运动学正逆解模型,其中正解方法较采用牛顿迭代法求解的方法具有计算效率与精度高的优点。提出了一种镜像加工路径生成方法,明确了双机参考坐标系的位姿关系,通过设定薄壁结构件的期望加工壁厚计算位姿镜像对称的刀具与支撑头路径。提出了十轴联动与双五轴联动两种镜像加工路径执行方法,后者较前者具备可重构性与模块化的特点,支持铣削或支撑机器人单机作业,能够满足大工作空间内单机或多机快速现场布置与高效协同加工的需求。为验证所提出的运动学模型与加工路径生成、执行方法的正确有效性,开展了大型薄壁结构件镜像加工试验,试验结果表明,壁厚加工误差可保证在±0.18 mm以内。     

具有冗余度的三分支空间机器人的运动学分析

基于例如空间站等恶劣的应用环境,研制了一种具有冗余度的三分支空间机器人。该机器人的一个分支的末端可以和基座固联,另外两个分支可以进行控制来完成各种作业。在宇航员不在的情况下,该机器人可以代替宇航员对科学实验载荷进行操作。利用旋量理论对机器人的逆运动学进行了分析,并建立了统一的数学模型给出了其运动学优化、动力学优化以及容错控制的理论基础。基于球腕的封闭解,提出了一个简单的逆运动学模型。最后,通过计算机结果演示验证了所提出逆运动学模型的有效性。     

飞机油箱检查机器人的仿生结构及运动学研究

针对民航飞机油箱等内部结构复杂且充满危险气体的环境需要进行三维检查的问题,研究设计了基于仿生学的机器人结构.该机器人具有多个柔性的连续型关节,采用线驱动方式控制关节的弯曲及旋转.对具有柔性特征的连续型单关节采用投影曲率法和虚坐标变换法建立了驱动绳长变化量、关节角变量和关节末端位姿三者之间的映射关系.在分析单关节运动学基础上推导出了多关节之间解耦运动学方程.对机器人进行了三维建模,采用仿真实验验证了在油箱内的空间可达性.通过实验样机实验,进一步验证了机器人的空间运动能力和所提出的运动学方法的正确性.     

模块化可重构无人机机翼结构优化方法研究

模块化可重构无人机设计工况复杂、约束多样，需要根据不同设计思想的特点研究适用的优化方法才能得到最优方案。本文开展针对多模型的同步优化方法研究，给出不同构型机翼翼根弯矩约束方法，提出多构型机翼结构前后梁弯矩比例约束下的同步优化技术，并以某模块化可重构无人机机翼为对象进行应用验证。结果表明：与文献中模块化机翼优化结果相比，本文多构型机翼结构同步优化方法在解决整机翼更换的模块化可重构机翼结构优化问题时具有很高的适用性和收敛性，以及广阔的工程推广价值。     

基于ADAMS的关节型机器人正运动学分析与仿真

对关节型机器人进行了正运动学分析,运用齐次变换矩阵方法建立机器人末端执行器中心相对于基座坐标中心的位姿变换矩阵,得到了机器人的运动学正解.运用ADAMS软件对关节型机器人进行了运动学仿真,实现了所设计的运动,得到了仿真结果.     

面向飞机自动化装配的工业机器人标定技术

将工业机器人用于飞机的自动化装配有着很高的定位精度要求,对六自由度KUKA机器人的定位精度补偿方法进行了研究,该方法通过建立机器人运动学误差模型,以Levenberg-Marquardt阻尼迭代最小二乘法求出适合机器人标定空间的各参数误差最优值并以Kuka机器人为实验平台进行试验验证。经过补偿后,标定空间内机器人的绝对定位精度得到极大改善,可以满足飞机自动化装配的精度要求。     

大臂展空间机械臂运动学参数精确标定

大臂展空间机械臂,由于臂杆的几何参数误差及柔性等因素将会导致其末端定位产生很大误差,然而在某些空间作业时对机械臂末端定位精度要求较高,为了获得其准确的运动学参数,提出了一种线性标定机器人运动学参数的简便方法。以一个7自由度空间机械臂为研究对象,采用D-H建模方法建立了机器人运动学模型,基于该模型建立了机器人运动学误差模型,最后通过计算机器人末端的位姿误差,标定了该机器人的运动学参数。仿真实验表明该标定方法有较高的精度,并且该方法操作简单、便于实际应用。     

空间型两足步行机器人的运动学建模研究

提出两足步行机器人运动学建模的一般方法,既适应于平面运动型,也适应于空间运动型。采用这种建模方法,针对作者设计的NAIWR-Ⅰ空间型两足步行机器人,建立了运动学模型,并对逆运动学解和唯一解问题进行了讨论。     

可重构模块化机器人的构形设计

本文对模块机器人的结构进行了研究。并归纳出6种模块，其中包括3种关节模块。2种连杆模块和1种基座模块，同时还对3个自由度模块机器人的结构进行了设计。     

一种多旋翼多功能空中机器人及其腿式壁面行走运动规划

 提出了一种既可实现飞行功能又可实现壁面运动的多旋翼多功能空中机器人。设计了机器人的结构,分析了其工作原理,研究了机器人腿式壁面行走模式下腿/足与壁面接触时的机体动力学。结合多旋翼推进的机理对机器人在壁面运动模式下的步态进行了规划,基于非线性轨迹线性化控制(TLC)法设计了空中机器人在步态过程中的姿态稳定控制器。在MATLAB环境下对机器人的腿式壁面运动进行了仿真分析研究,仿真结果表明了所设计的步态及其稳定控制方法的可行性。     

可重组机器人教学模型的建立及软件实现

可重组机器人的研究是机器人领域研究的新兴分支 ,可重组机器人教学模型的建立 ,在高等教育相关专业的教学中 ,可收到很好的效果。本文 ,通过对可重组机器人的不同组合方式、工作空间和轨迹规划等方面的分析 ,给出了一个具有三个自由度的可重组机器手教学模型的建立方法 ,以及软件实现过程     

风力驱动球形机器人动力学

风力驱动球形机器人是一种新型移动机器人,适合于危险或人类难以到达的复杂地形环境的探测,因此在环境探测领域具有独特的优势。首先考虑了碰撞接触点无滑动和有滑动的情况,采用Kane方法建立了风力驱动球形机器人弹跳动力学模型,该模型可以直接分析机器人碰撞后的运动情况。然后给出了机器人滚动和滑动的运动条件,运用牛顿力学方法建立了机器人的滚动和滑动动力学模型。最后将弹跳、滚动和滑动运动模式有机结合,并考虑环境中随机风的作用,实现了风力驱动球形机器人的运动仿真。数值仿真结果揭示了环境变化和机器人结构参数变化对其运动性能的影响。     

惯性参数不确定的自由漂浮空间机器人自适应控制研究

针对自由漂浮空间机器人系统惯性参数不确定问题,提出一种笛卡儿空间内的自适应轨迹跟踪控制方法。采用扩展机械臂模型建立了自由漂浮空间机器人关节空间动力学方程,进而推导笛卡儿空间中的自由漂浮空间机器人动力学方程。在基于逆动力学法的自由漂浮空间机器人自适应控制器设计中,利用标称控制器离线固定控制参数与补偿控制器在线补偿方法,既可以保证惯量矩阵可逆,又可以使控制参数实时估计。采用Lyapunov方法的稳定性分析表明系统是稳定且渐进收敛的。最后,应用该控制方法对两杆平面自由漂浮空间机器人进行了仿真研究。仿真结果显示自由漂浮空间机器人末端执行器在笛卡儿空间具有良好的轨迹跟踪能力。     

一种非链式非完整球形机器人的反步轨迹跟踪控制器(英文)

Spherical robot has good static and dynamic stability, which provides it with strong viability in hostile environment, but the lack of effective control methods has hindered its application and development. This article deals with the dynamic trajectory tracking problem of the spherical robot BHQ-2 designed for unmanned environment exploration. The dynamic model of the spherical robot is established with a simplified Boltzmann-Hamel equation, based on which a trajectory tracking controller is designed by using the back-stepping method. The convergence of the controller is proved with the Lyapunov stability theory. Numerical simulations show that with the controller the robot can globally and asymptotically track desired trajectories, both linear and circular.     

基于ELM的航空制孔机器人定位精度补偿方法

针对航空制孔机器人绝对定位精度补偿中存在的建模复杂及运算量大的问题,提出了一种基于极限学习机的绝对定位精度补偿方法。该方法通过将机器人视为一个黑箱系统,忽略机器人的几何因素和非几何因素的影响,通过高精度的激光跟踪仪测量获得机器人的末端运动误差,采用极限学习机建立机器人误差预测模型。由机器人误差预测模型获得机器人在期望位置的位置偏差,通过修正机器人位置坐标来实现机器人的绝对定位精度补偿。最后该方法在航空制孔机器人上进行了试验,试验结果显示机器人的绝对位置误差的平均值和最大值分别降低了75.69%和78.16%。     

Virtual Reality-based Teleoperation with Robustness Against Modeling Errors

This article investigates virtual reality (VR)-based teleoperation with robustness against modeling errors. VR technology is an effective way to overcome the large time delay during space robot teleoperation. However, it depends highly on the accuracy of model. Model errors between the virtual and real environment exist inevitably. The existing way to deal with the problem is by means of either model matching or robot compliance control. As distinct from the existing methods, this article tries to combine model matching and robot compliance control. On one hand, the status of the virtual robot is corrected by using the position sensor data from robot joints before and during teleoperation, and the pose of the virtually manipulated object is obtained with visual recognition technology. On the other hand, compliance control algorithms of impedance control based on joint torque sensors and hybrid position/force control based on a wrist sensor have been executed in order to eliminate the small sustaining model errors. A VR-based teleoperation system of satellite on-orbit self-serving is built up. In order to verify the proposed method, an experiment deploying the solar panel troubled by malfunction is carried out through teleoperation. It shows that the large model errors are removed with the model matching method and the adopted compliance control is robust against the remaining small model errors.     

Fuzzy adaptive robust control for space robot considering the effect of the gravity

Space robot is assembled and tested in gravity environment, and completes on-orbit service（OOS） in microgravity environment. The kinematic and dynamic characteristic of the robot will change with the variations of gravity in different working condition. Fully considering the change of kinematic and dynamic models caused by the change of gravity environment, a fuzzy adaptive robust control（FARC） strategy which is adaptive to these model variations is put forward for trajectory tracking control of space robot. A fuzzy algorithm is employed to approximate the nonlinear uncertainties in the model, adaptive laws of the parameters are constructed, and the approximation error is compensated by using a robust control algorithm. The stability of the control system is guaranteed based on the Lyapunov theory and the trajectory tracking control simulation is performed. The simulation results are compared with the proportional plus derivative（PD） controller, and the effectiveness to achieve better trajectory tracking performance under different gravity environment without changing the control parameters and the advantage of the proposed controller are verified.     

Kinematics-based four-state trajectory tracking control of a spherical mobile robot driven by a 2-DOF pendulum

Spherical mobile robot has compact structure, remarkable stability, and flexible motion,which make it have many advantages over traditional mobile robots when applied in those unmanned environments, such as outer planets. However, spherical mobile robot is a special highly under-actuated nonholonomic system, which cannot be transformed to the classic chained form. At present, there has not been a kinematics-based trajectory tracking controller which could track both the position states and the attitude states of a spherical mobile robot. In this paper, the four-state(two position states and two attitude states) trajectory tracking control of a type of spherical mobile robot driven by a 2-DOF pendulum was studied. A controller based on the shunting model of neurodynamics and the kinematic model was deduced, and its stability was demonstrated with Lyapunov's direct method. The control priorities of the four states were allocated according to the magnification of each state tracking error in order to firstly ensure the correct tracking of the position states. The outputs(motor speeds) of the controller were regulated according to the maximum speeds and the maximum accelerations of the actuation motors in order to solve the speed jump problem caused by initial state errors, and continuous and bounded outputs were obtained. The effectiveness including the anti-interference ability of the proposed trajectory tracking controller was verified through MATLAB simulations.