多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务，首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型，采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型；其次，研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法，并引入零反作用机动，消除机械臂运动对平台姿态的扰动；再次，在不使用零反作用机动功能时，分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器，在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后，开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真），仿真结果校验了上述方法的有效性。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。     

多臂协调操作自由飞行空间机器人的位置和内力混合控制

基于多臂自由飞行空间机器人多臂协调操使负载沿着期望的轨迹运动并且控制负载所受的内力为目的，在多臂自由飞行空间机器人系统协调操作的动力学方程基础上，推导了各个机械臂协调操作负载按期望轨迹运动时各个机械臂关节的驱动力矩的计算方法；给出了作用在负载的内力的定义，根据关节力矩计算方法和PID反馈控制原理，建立了多臂自由飞行空间机器人协调操作负载时的位置和内力的控制算法；讨论了所提出的控制算法的稳定性问题，得到了负载的位置误差和内力误差的约束条件。通过仿真实验证明该控制算法能够使负载的实际位姿和内力收敛到期望的轨迹和内力。     

弹性机器人的LQG／LTR控制

ＬＱＧ／ＬＴＲ设计方法仅适合于最小相位系统，本文对单臂弹性机器人系统，进行适当的处理和对方法进行改进后，仍采用ＬＱＧ／ＬＴＲ方法设计控制器，得到的闭环系统有较强的鲁棒性。     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

自由浮动空间机械臂的最优控制

自由浮动空间机械臂所满足的动量矩守恒方程是一个非完整约束条件。首先把铰关节角速度作为输入，建立起系统的状态方程。然后把输入表示成待定系数的Ｆｏｕｒｉｅｒ 基组合，从而将最优控制转化为对代数问题的求解。最后用非线性最小二乘法迭代求出同时使载体和铰关节达到预定位形，而且使输入能量最小的最优控制。仿真算例说明，本文的方法是有效的。     

任务空间内空间机器人鲁棒智能控制器设计

研究了基于神经网络的自由漂浮空间机器人在任务空间内的轨迹跟踪问题。首先利用RBF神经网络来逼近自由漂浮空间机器人高度非线性的动力学模型，然后设计了鲁棒控制器对逼近误差和外部干扰进行抑制。利用Lyapunov直接方法建立的新的神经网络参数和连接权值的在线学习算法，以及利用耗散理论设计的鲁棒控制器保证了系统的稳定性，并能够使系统L2增益小于给定的指标。利用该控制器对平面二连杆空间机器人进行了仿真研究，表明该智能控制方案是有效的。     

基于事件的EMR遥操作自适应规划与控制方法

提出了基于事件的舱外自由移动机器人 (ExtravehicularMobileRobot,简称EMR)系统在任务空间内的自适应规划与控制方法 ,使系统具有处理突发事件和不确定事件的能力 ,同时提高了系统的自主性和适应能力 ,增强了遥操作的安全性 ,仿真证明了该方法的正确性和有效性。     

混合式壁面移动机器人横向移动机构及运动分析

 针对结构较复杂的椭球形壁面，提出了由两类不同移动机构组成的混合式壁面移动机器人，一类为框架移动式，实现沿壁面经线（纵向）的攀爬运动；另一类为浮动的轮轨驱动式，实现沿壁面纬线（横向）的运动，二者相互独立。重点介绍了轮轨式横向移动机构，分析了它的工作原理，根据工作环境的几何特征并结合DH法，对复杂约束环境下，机器人的横向运动进行了运动学分析，并进行了样机实验，结果表明通过控制两个驱动轮的角速度可以控制机器人横向运动的速度和姿态。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。