基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

基于相关峰细化时延估计的舱内服务机器人发话人定位研究

发话人定位是舱内服务机器人有效区分航天员与环境并获取与航天员相对位置关系的重要手段。针对时延估计的机器人声定位算法精度受采样频率和噪声限制的问题,提出了一种基于相关峰精确插值的空间六元阵列发话人定位方法。该方法基于机器人球形结构设计,利用信号预处理和二次相关降低噪声干扰,通过线性调频Z变换(MCZT)取代快速傅里叶变换(FFT)计算细化频谱,突破已有时域采样率的限制,能有效弱化FFT带来的栅栏效应,提高相关函数分辨率、时延估计精度及发话人定位精度。实验结果表明:基于相关峰精确插值算法的发话人定位方法,其时延估计性能有明显提升,能较好地对声源目标进行定位,且算法精度优于基于广义互相关的发话人定位方法,能满足舱内服务机器人的定位需求。     

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%。     

一种空间机器人用复杂末端执行装置的可靠性验证方法

对空间机器人用末端执行装置的功能展开分析，确定表征产品功能的可靠性特征参数和分布类型，提出一种可靠性试验验证方法。结合空间站机械臂末端执行器给出具体应用验证，包括产品分析、可靠性模型的建立、特征量和分布类型的确定、样本量的选取和故障判据等内容，为其他复杂空间产品的可靠性验证提供思路。该验证方法基于计量型可靠性试验的基本思路，通过极小的样本量完成产品的可靠性验证，大幅缩减研制经费，降低科研成本。     

腿臂融合型在轨装配机器人运动建模与步态规划

针对目前机器人在轨装配存在的作业效率低、空间操作受限、环境感知不完全等问题，提出一种腿臂融合型在轨装配机器人。首先，使用D-H法建立了腿臂融合型装配机器人运动学模型，并对其单个腿部进行正逆运动学分析，得到单个腿各个关节角和足端之间的运动关系；其次，分析了腿臂融合型装配机器人的行走步态和装配步态，行走步态中分析了二步态和三步态，装配步态中分析了单臂装配和双臂装配，使机器人达到平稳的行走和装配；最后，基于ROS(robot operating system)搭建仿真平台并对行走步态进行了仿真验证，结果表明提出的方法能够有效用于该机器人的行走。     

基于深度强化学习的四足机器人后空翻动作生成方法

四足机器人灵巧运动技能的生成一直受到机器人研究者们的广泛关注,其中空中翻滚运动既能展现四足机器人运动的灵活性又具有一定的实用价值.近年来,深度强化学习方法为四足机器人的灵巧运动提供了新的实现思路,利用该方法得到的闭环神经网络控制器具有适应性强、稳定性高等特点.本文在绝影Lite机器人上使用基于模仿专家经验的深度强化学习方法,实现了仿真环境中四足机器人的后空翻动作学习,并进一步证明了设计的后空翻闭环神经网络控制器相比于开环传统位置控制器具有适应性更高的特点.     

Capture and detumbling control for active debris removal by a dual-arm space robot

Active debris removal (ADR) technology is an effective approach to remediate the proliferation of space debris, which seriously threatens the operational safety of orbital spacecraft. This study aims to design a controller for a dual-arm space robot to capture tumbling debris, including capture control and detumbling control. Typical space debris is considered as a non-cooperative target, which has no specific capture points and unknown dynamic parameters. Compliant clamping control and the adaptive backstepping-based prescribed trajectory tracking control (PTTC) method are proposed in this paper. First, the differential geometry theory is utilized to establish the constraint equations, the dynamic model of the chaser-target system is obtained by applying the Hamilton variational principle, and the compliance clamping controller is further designed to capture the non-cooperative target without contact force feedback. Next, in the post-capture phase, an adaptive backstepping-based PTTC is proposed to detumble the combined spacecraft in the presence of model uncertainties. Finally, numerical simulations are carried out to validate the feasibility of the proposed capture and detumbling control method. Simulation results indicate that the target detumbling achieved by the PTTC method can reduce propellant consumption by up to 24.11%.     

电化学加工机器人动态性能设计与优化研究

工业机器人工作空间大、姿态灵活、可配置性高，且成本低，广泛应用于搬运、装配、喷涂和焊接等多个领域。但由于机器人末端轨迹精度不高，低速波动大，在电化学加工领域的应用很少。根据电化学加工低速、高轨迹精度特点，提出采用象限法设定电化学加工机器人工作区域，建立电化学加工机器人动力学优化函数，采用第三代非支配遗传算法NSGA-Ⅲ求解各设计参数最优Pareto解集，通过仿真和实验进行了动态性能测试验证。结果表明在设定工作区域内，电化学加工机器人直线轨迹精度可达0.073 mm，圆弧轨迹精度可达0.145 mm，低速工况下轨迹精度相比传统工业机器人提高近10倍。     

空间连续型机器人位姿与构型的能量整形控制

针对空间连续型机器人(SCR)位置和姿态机动、连续型机械臂变形控制以及系统受到外界干扰的问题，基于连接与阻尼配置-无源性控制(IDA PBC)方法设计了控制器。通过能量整形得到空间连续型机器人期望的能量函数，再对系统注入阻尼使其渐近稳定。利用非线性干扰观测器估计系统受到的干扰，并对外界干扰进行补偿。仿真结果表明：设计的控制器可以使空间连续型机器人机动到指定的位置和姿态，同时控制连续型机械臂变形为期望的构型，并且具有主动抗干扰的能力。通过选择合适的能量整形系数和阻尼注入系数，可使系统以期望的动态性能到达指定的平衡点。     

Workspace,stiffness analysis and design optimization of coupled active-passive multilink cable-driven space robots for on-orbit services

The use of space robots (SRs) for on-orbit services (OOSs) has been a hot research topic in recent years. However, the space unstructured environment (i.e.: confined spaces, multiple obstacles, and strong radiation interference) has greatly restricted the application of SRs. The coupled active-passive multilink cable-driven space robot (CAP-MCDSR) has the characteristics of slim body, flexible movement, and electromechanical separation, which is very suitable for extreme space environments. However, the dynamic and stiffness modeling of CAP-MCDSRs is challenging, due to the complex coupling among the active cables, passive cables, joints, and the end-effector. To deal with these problems, this paper proposes a workspace, stiffness analysis and design optimization method for such type of MCDSRs. Firstly, the multi-coupling kinematics relationships among the joint, cables and the end-effector are established. Based on hybrid series-parallel characteristics, the improved coupled active–passive (CAP) dynamic equation is derived. Then, the maximum workspace, the maximum stiffness, and the minimum cable tension are resolved, among them, the overall stiffness is the superposition of the stiffness produced by the active and the passive cable. Furthermore, the workspace, the stiffness, and the cable tension are analyzed by using the nonlinear optimization method (NOPM). Finally, an 8-DOF CAP-MCDSR experiment system is built to verify the proposed modeling and trajectory tracking methods. The proposed modeling and analysis results are very useful for practical space applications, such as designing a new CAP-MCDSR, or utilizing an existing CAP-MCDSR system.