机器人在惯性元件测试中的应用

使用PUMA560机器人作为惯性元件测试台，设计并实现了机器人的垂向对准和加速度计阶跃翻滚试验。证明了使用机器人作为惯性元件测试台的可行性。     

机器人动态受力感知及零重力运动模拟技术

针对航天器在轨服务任务的地面零重力模拟需求，研究基于工业机器人的零重力运动模拟技术。建立基于BP神经网络的受力感知预测模型，该模型采用机器人末端姿态、加速度、角速度和角加速度作为输入层参数，采用机器人末端六维力传感器数据作为输出层参数，实现了对机器人末端负载的高精度动态受力感知。设计正交试验方法确定机器人的运动路径点进行样本数据采集，实现了受力感知预测模型对机器人全工作空间的覆盖。进一步，基于对机器人末端负载的受力感知数据，应用动力学理论计算负载在失重状态下的运动速度，并控制机器人执行相应的运动，实现了对机器人末端负载的零重力运动模拟。     

A novel visual servo method for space manipulators by planning jerk

A novel trajectory planning method for space manipulators is proposed in this article, which can generate trajectory in Cartesian space with continuous joint jerk. The key idea is that, given the desired position for an individual joint, the corresponding joint trajectory is generated in a way like a controller. The generated jerk acts as the controller’s output driving an ideal third-order system to arrive at the desired position, with no need for discrete points in advance. In real applications, the visual servo task is accomplished hierarchically. Since the desired pose in Cartesian space measured by cameras concerns multi degrees of freedom (DOF), desired positions for individual joints are obtained by inverse-kinematics model. Then, joint trajectories are generated as above. To improve the trajectory’s smoothness, a bridging matrix is implemented to ensure that the desired pose varies continuously. Simulation and experimental results show that the proposed method is effective to track targets with different kinds of motion, i.e. can track the input-bounded signal asymptotically.     

基于超宽带和航位推算的室内机器人UKF定位算法

超宽带是一种传输速率快、功耗低的新型无线通信技术,可提供亚米级定位精度,近年来超宽带定位在机器人领域的应用日益广泛。在超宽带信号有效区域边缘或信号受到遮挡时,超宽带定位精度急剧下降。为此提出了一种基于超宽带定位和航位推算的UKF组合定位方法,可有效克服上述问题,从而为室内机器人定位提供一种稳定可靠的解决方案。     

基于状态改变的机器人路径规划算法

为了解决目前机器人路径规划中时效性低、避障解算量大的问题,借鉴直流电路中理想电感元件两端电压能够从感抗状态恢复到稳定状态的现象,提出了一种利用机器人状态检测量对机器人状态实时检测,从而实现避障的机器人路径规划算法.首先对绕行单个固定障碍物的机器人进行深入分析,然后采用状态叠加的方法,生成任意位置多障碍物同时存在的避障路径.同时对斥力系数进行改进,以确保机器人能够有效到达目标点.为了验证算法在多障碍物环境下的路径规划能力,进行了数值仿真模拟实验.仿真结果表明,使用该算法规划机器人路径时,能够在避免局部极小值点和目标不可达问题的前提下,在较短时间内规划出机器人由起始点到目标点的路径.