一种腿臂融合四足机器人设计与分析

设计了一种腿臂融合的四足机器人,其具有腿臂功能复用的分支,不仅可以实现行走,还可以进行操作。对该机器人的行走模式和操作模式进行了研究,首先,建立了机器人单腿运动学模型,推导出机身整体的逆运动学;其次,对腿臂功能复用分支的5自由度操作臂模型进行了运动学分析,提出了欠自由度操作臂保证末端位置和末端姿态2种情况下的逆运动学最优求解方法,并分别给出了位置或姿态偏差;然后,建立了支撑面、支撑腿、本体、操作臂所组成的串并混联机构的运动学模型,利用本体位移补偿操作臂末端位置偏差,从而实现操作臂末端精确操作;最后,对机器人本体、操作臂以及串并混联机构的工作空间进行了仿真,并利用实验验证了该机器人腿行走和臂操作的功能。     

基于显式力控制的空间机器人抓捕碰撞力控制方法

针对空间机器人抓捕漂浮目标过程中的碰撞力控制问题,建立了空间机器人抓捕目标的动力学模型及与目标接触的接触碰撞模型;分析了手爪闭合速度和目标初始位置等参数对碰撞过程的影响;在此基础上采用任务优先逆运动学求解方法,设计了基于显式力控制的抓捕接触碰撞力控制方法,并对基于外力控制的碰撞力控制方法和基于显式力控制的碰撞力控制方法进行对比分析。结果表明,基于显式力控制的目标抓捕接触碰撞力控制方法能够实现满足平稳性要求的碰撞力控制,且所需的基座推力和关节控制力矩较小。     

一种新型并联灌注机器人运动学分析和多目标优化

针对大型航天器蜂窝结构灌注需求,提出一种新型串并混联灌注机器人机构,主要对并联机构进行分析研究。首先,对3PSS-PU并联机构进行了运动学分析,建立了运动学反解数学模型和雅可比矩阵;其次,确定了影响机构工作空间主要因素的约束条件,求解出了机构的工作空间;然后,建立了机构的刚度模型,求得机构在运动过程中的刚度变化分布;最后,利用遗传算法,以工作空间和全局刚度为目标对机构结构参数进行优化分析,确定了最终的机构尺寸参数,为蜂窝灌注机器人应用奠定基础。      

基于距离测量的机器人误差标定及参数选定

为消除机器人运动学标定中的模型奇异问题,研究距离平方差模型的可辨识参数.采用修正DH（Denavit-Hartenberg）模型描述机器人连杆结构,六参数描述末端关节到工具坐标系的变换,推导了连杆参数误差到机器人末端距离平方差的线性模型,从冗余关系式和物理解释角度讨论冗余参数,确定可辨识参数,使用迭代的最小二乘法辨识参数完整且非奇异的模型.结合某6旋转关节机器人,以激光跟踪仪为测量仪器进行标定实验,在设计末端执行器时目标测量点偏离末端关节轴线以保证倒数第二关节参数的辨识.结果显示,距离平方差模型避免了测量坐标系到基坐标系的转换,检验点的距离误差均方根降低93.1%,完整性和非奇异性提高了参数辨识的有效性.      

机械臂运动学标定技术发展概况

机械臂运动学标定对提高机械臂的绝对定位精度具有重要意义，探究高效的机械臂标定方法已成为机器人领域研究的热点。现有标定方法可分类为基于模型的参数运动学标定、自标定和无参数运动学标定三类，对基于模型的参数运动学标定，从运动学建模、末端执行器测量、参数辨识和误差补偿四个方面详细介绍了其研究现状。对各种标定方法进行了比较，并分析了其优缺点。最后对机械臂运动学标定中存在的问题进行了分析，展望了标定技术的未来发展趋势。     

面向未知目标的柔性关节空间机器人滑模控制

针对载荷捕获的空间机器人控制问题，同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响，提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先，针对空间非合作目标质量未知问题，设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而，采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理，建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型；针对动力学模型中刚柔耦合特性，基于奇异摄动理论将系统模型近似地分解为快慢变子系统；针对慢变子系统，设计滑模变结构控制器来保证系统的鲁棒性和动态特性；针对快变子系统，设计基于速度差值的反馈补偿控制算法，抑制柔性关节产生的残余振动，保证控制精度.最后，实验分析了快慢变子系统各自的作用机理，验证了控制方法有效性.     

机器人的空间位姿误差分析方法

采用了五参数模型作为机器人的运动学模型,根据相邻构件间的误差传递关系,应用位姿建模矩阵法建立了机器人的位姿误差模型,并编制了基于C++的位姿误差分析软件.利用所编制的误差分析软件,针对一6-DOF空间摄像机器人具体实例,计算分析了参数变化对机器人的末端位姿误差的影响规律,并绘制了该机器人的等误差曲线图.通过所建立的五参数误差模型和分析软件,可以直观地了解机器人机构的误差分布情况,便于合理地使用机器人或进行机器人机构误差的校正.研究结果为机器人的误差补偿提供了依据.     

刚柔空间机器人基于神经网络的协调运动控制及柔性振动抑制

探讨了本体姿态受控的刚柔耦合空间机器人关节运动控制及柔性振动抑制问题.基于拉格朗日方法及奇异摄动理论, 导出了系统的奇异摄动模型. 为确保系统在未知惯性参数影响下本体姿态、关节协调运动的精确跟踪控制, 针对慢变子系统, 提出了一种基于RBF神经网络的补偿控制策略; 同时针对快变子系统,采用惯常的线性二次型最优控制器以实现系统柔性振动的主动抑制. 仿真结果表明, 所提控制方案可有效补偿未知系统惯性参数的影响, 使系统能够准确跟踪所期望的运动轨迹, 并较好地抑制系统的柔性振动.      

自由漂浮双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制

针对末端所持载荷参数未知的自由漂浮双臂空间机器人系统, 提出了基于速度滤波器的鲁棒控制方法. 利用拉格朗日方法进行运动学及动力学分析, 建立了双臂空间机器人系统欠驱动形式的动力学模型. 借助于增广变量法, 证明了可将空间机器人系统的增广广义Jacobi矩阵及动力学方程表示为一组组合惯性参数的线性函数. 在此基础上引入速度滤波器, 设计了双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制方案. 该速度滤波器可利用实测位置误差生成末端爪手的伪速度信号, 有效避免了相关速度信号的实时测量与反馈. 该方案的显著优点在于, 不需要测量、反馈末端爪手的移动速度和加速度, 同时有效消除了控制过程中的抖振现象. 平面自由漂浮双臂空间机器人系统的数值仿真验证了算法的有效性.      

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

基于深度学习的航天器组合体惯性参数在轨智能辨识

针对在轨服务过程形成新组合体的动力学参数未知的问题,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的智能参数辨识算法,实现在外力作用下,线动量和角动量不守恒条件下的航天器组合体多参数辨识。利用卷积神经网络权值共享的特点,设计4层卷积神经网络,通过短时间内对大量特定存储形式的状态数据的训练,实现航天器组合体多参数快速高精度辨识。利用数学仿真试验对算法的可行性进行验证,结果表明：在24s内,质量与质心位置收敛;1190s内,惯量参数收敛,辨识精度在3%以内。说明所提方法在外界随机干扰力和力矩影响下能准确快速辨识出航天器组合体质量、质心位置和惯量矩阵。     

具有初始动量的空间机械臂零反作用轨迹跟踪

对具有初始动量的自由漂浮空间机械臂系统进行了研究,考虑其执行在轨任务时便已经具有的动量,根据系统的构型参数建立运动学模型,再采用拉格朗日第二类方程建立动力学模型。利用空间机械臂系统具有冗余自由度这一特性,推导运动学和动力学方程,得到了零反作用运动方程,消除了基座和机械臂之间的角速度耦合作用。末端运动轨迹用多项式插值函数来逼近,根据给定的机械臂末端初始和终止状态来规划其运动轨迹,并将机械臂末端的工作空间转换到关节空间中。根据已知的动力学模型,设计合适的比例-微分（PD）控制率。仿真结果表明,通过选择合适的增益反馈矩阵,机械臂末端能平稳地跟踪目标轨迹,同时,机械臂的运动不会对基座的姿态产生扰动,保证了基座姿态的稳定性及航天器的正常运行。     

CMGs驱动空间机械臂的自适应终端滑模控制

摘要： 针对V构型控制力矩陀螺（CMGs）驱动的空间机械臂的轨迹跟踪控制问题,研究一种自适应非奇异终端滑模（ANTSM）控制方法.利用基于Kane方程的递推组集算法建立了系统的动力学模型.以跟踪误差为变量,构造非奇异滑动面,以保证跟踪误差在滑动面上有限时间收敛.针对系统质量特性参数与关节处干扰力矩的不确定性,设计自适应控制器用以调节控制增益.该控制方法无需不确定性的上界,且闭环系统具有最终一致有界性.仿真结果表明,该控制器可使系统准确跟踪期望轨迹,并对质量特性参数不确定性和关节干扰力矩具有良好的鲁棒性.     

基于神经网络的自由漂浮空间机械臂 自适应鲁棒控制

针对自由漂浮空间机械臂动力学模型难以精确获得,且无法表达为关于未知参数的线性形式问题,提出基于自适应神经网络的鲁棒控制方法.对于不确定性空间机械臂系统模型中存在的未知不确定部分,利用神经网络的万能逼近特性,设计神经网络控制器来补偿未知模型,避免传统控制中的保守上界估计;采用泰勒线性化技术将神经网络隐含层中的高斯函数线性化,设计包括网络权值、高斯中心及宽度在内的网络全参数自适应学习律,实现在线实时调整,提高控制精度;设计鲁棒自适应控制器来抑制外界扰动,并补偿逼近误差,提高系统鲁棒性;基于Lyapunov理论证明闭环系统的一致最终有界（UUB）.仿真试验表明所提控制方法能够获得较好控制效果,对空间机械臂控制具有一定工程应用价值.     

基于遗传算法的柴油机喷油系统模型参数辨识

柴油机喷油系统中压力的变化会引起气泡的产生和溃灭,而气泡的变化会对燃油的流动和压力波的传播产生影响.为了更准确预测喷油系统中的初始含气率以及变化情况,提出了应用改进遗传算法对柴油机喷油系统模型中的柱塞腔、出油阀紧帽腔、高压油管和针阀腔初始含气率进行辨识的新方法.基于气泡模型,建立了气-液两相条件下的柴油机喷油系统模型,通过仿真数据和试验数据对比,构造了适应度函数,实现了对柴油机喷油系统模型的参数辨识,并得到了参数优化后的柴油机喷油系统模型.仿真结果与试验数据的比较验证了采用改进遗传算法对气-液两相条件下的柴油机喷油系统模型进行参数辨识的可行性.     

基于改进神经网络的空间机械臂阻抗控制方法

针对环境信息不确定和碰撞模型未知情况下的空间机械臂柔顺控制问题,提出了一种基于改进型神经网络的阻抗控制方法.以空间机械臂阻抗控制系统闭环方程为基础,分析了环境信息不确定和碰撞模型未知情况下不能实现精准力控制的原因.利用粒子群优化算法调整神经网络中的权值矩阵,以提高神经网络的收敛速度和寻优性能.基于改进后的神经网络设计阻...     

Nonlinear dynamic analysis of a multi-link manipulator with flexible links-joints mounted on a mobile platform

The present work theoretically demonstrates the dynamic analysis of a planar multi-link manipulator considering flexible links and joints mounted on a moving base. A nonlinear model of a multi-manipulator (N-links) has been developed accounting for an equivalent bi-directional mobile base. The nonlinear Euler-Bernoulli beam and spring-inertia/mass system have been introduced to demonstrate the flexibilities of links and joints, respectively. Modal analysis followed by trajectory analysis has been performed to investigate the behaviors of manipulator taking into account of accurate boundary conditions. Further, vibration characteristics, steady-state responses, and their stability at resonant situations due to joint motions and inertial coupling have been studied. Results of exploiting geometric and inertial coupling due to flexible arms on stability analysis of steady-state responses have been investigated and have been subsequently verified with the findings by directly solving the governing equations. Steady-state response characteristics to explore the dynamics of the multi-link manipulators under resonant states have been studied with the varying actuator mass, the flexibility of links, lifted payload, and joint parameters. The results thus obtained, deliver a useful insight into the position analysis and long-term behavior of multi-link flexible manipulators under harmonic hub-joint motions that shall further enable its proper vibration attenuation and control.     

基于飞行数据的无人机平飞动作质量评价模型

针对无人机（UAV）操纵质量高低多依赖专家主观评判、不同飞行动作缺乏针对性评判标准的问题,建立了根据飞行数据客观评价无人机平飞动作质量的模型。首先通过建立平飞判别规则识别无人机飞行数据中的平飞动作数据段,然后根据布林通道理论计算各平飞数据段内多个飞行参数的得分值,最后通过"熵权法"确定各参数的权重,进而得到反映不同无人机操控手平飞动作质量的指标数据。将一次四边平飞训练任务中4组不同无人机操控手操纵和1组无人机自主控制的飞行数据输入该模型,计算结果表明,模型可以较好地识别平飞动作并区分不同操控手平飞动作质量的高低,可以为无人机操控手的训练提供参考。      

薄板的后屈曲损伤分析与疲劳寿命预估

针对薄板在面内压缩载荷作用下的后屈曲损伤问题进行了研究,并进一步考虑屈曲与疲劳损伤的耦合作用,预估了薄板的疲劳寿命.首先建立了薄板的有限元模型,通过线性屈曲分析得到屈曲临界载荷和屈曲模态,进而采用大变形理论,将线性屈曲的一阶屈曲模态作为初始位移扰动,进行薄板的非线性屈曲分析,得到屈曲临界载荷.其次,根据损伤力学理论与方法建立了薄板材料在单次加载过程中的损伤演化方程,并根据材料疲劳试验结果进行参数识别,获取损伤演化参数.根据非线性屈曲分析结果和损伤演化方程进行了后屈曲损伤分析.最后,考虑疲劳载荷的作用,基于损伤力学理论,采用有限元数值方法求解,考虑每次加载引起的损伤与后屈曲应力应变场分析的耦合作用,通过反复迭代计算,给出了结构疲劳寿命.本研究为工程结构的后屈曲损伤分析以及考虑后屈曲损伤的疲劳寿命分析提供了一种新方法和实现手段.      

空间非合作目标惯性参数在轨辨识

在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10^-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。