多空间机器人协同工作空间的数值求解方法

针对未来在轨服务过程中，可能遇到单个空间机器人难以独立胜任的应用场景，需要多个空间机器人协同操作，但目前针对多空间机器人协同工作空间的研究很少。考虑到解析法计算工作空间难度很大，提出了一种基于蒙特卡洛法的一般协同工作空间数值求解方法。再进一步针对空间机器人协同的特殊性，提出了广义协同工作空间的概念，并给出了数值求解方法。仿真结果表明，基座姿态约束会引起协同工作空间的缩小，同时广义协同工作空间的范围明显大于一般协同工作空间。所得结论可以为空间机器人任务设计与规划提供参考。     

CT导航混联医疗机器人灵活性研究

总结了目前医疗机器人灵活性的分析方法,基于服务球的数值法,对5R串联机器人和4H并联机器人进行了灵活度计算,得到了各自的任务灵活度.针对9-DOF冗余度串并混联医疗机器人运动学的复杂性以及难以获得逆解的解析解的状况,给出了串联部分、并联部分的位移流形,推导了混联机器人的位移流形.提出了混联机器人的灵活性分析方法,即基于位移流形(黎曼流形)的方法,并定义了混联机器人灵活度的通用解析表达式.基于黎曼曲面外接椭球面的面积计算,得到混联机器人的灵活度超过了CT导航手术所需的灵活度,满足手术要求,为微创外科混联机器人灵活性分析和度量提供了新的参考.      

动力学奇点在漂浮基双臂空间机器人姿态无扰运动规划中的应用

讨论了载体位置、姿态均不受控制的双臂自由浮动空间机器人的无扰运动规划问题．结合系统的动量及动量矩守恒关系，证明了动力学奇点的存在，并导出了动力学奇点的数学解析求解公式．在此基础上，利用动力学奇点给出了双臂自由浮动空间机器人载体姿态无扰运动路径的规划设计方法．该方法有助于空间环境下遥控机械手辅助航天器对接等任务操作的运动规划。     

双臂空间机器人系统运动规划的双向逼近方法

基于双向逼近方法,讨论了载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人系统的运动规划问题．该方法以系统动量和动量矩守恒关系为基础,建立了控制系统设计所需系统状态方程;并通过对系统状态方程应用双向逼近方法,获得了机械臂关节角的控制输入方程,从而达到对载体姿态及机械臂关节角的双重控制效果．该方法的优点是减少了载体姿态控制燃料的消耗,有效地延长了空间机器人系统的使用寿命．系统数值仿真证明了该方法的有效性．     

微创外科机器人灵活工作空间分析

微创手术给外科机器人提出了较高的灵活性要求,但是机器人很难具有完全灵 活的工作空间.首先提出象限分割的方法,即把手术工作空间分割为8个象限,确定微创外 科机器人所需灵活工作空间只需要为手术工作空间的1/8.然后,给出微创外科机器人灵活 工作空间与工作空间之间的解析关系, 从而确定机器人的运动学参数.在此基础上,对自行 设计的微创外科机器人结构进行了运动学参数优化设计.这种方法有效降低了微创外科机器 人的灵活性要求,解决了机器人结构尺寸与灵活性之间的矛盾.      

神经外科手术机器人灵活性分析

开发了用于神经外科手术的五自由度机器人BH600.从神经外科立体定向手术的需求出发,分析了该机器人的灵活性.用服务球和服务区概念给出了五自由度机器人工作空间任意点的灵活度定义,提出了工作空间灵活性的分析方法.通过数值计算和图形显示给出了工作空间的灵活度分布,采用机器人物理样机进行实验,对分析结果进行了验证.掌握灵活度的空间分布,可以为手术路径规划提供可靠的依据.      

二驱动球形机器人的全方位运动特性分析

介绍一种新型二驱动球形机器人,它使用两个电机作为输入,而球形机器人在平面运动具有三个自由度,所以属于非完整欠驱动系统.内驱动机构通过改变配重重心的位置实现了球形机器人沿任意方向的运动,且球形机器人的位姿影响了球形机器人沿不同方向运动的灵活性.阐述了它的结构特点,利用非完整系统力学理论对球形机器人运动学、动力学进行了初步分析.采用欧拉角和三维转动群知识对球形机器人的全方位运动学特性进行了分析.     

一种新型医疗机器人运动学及灵活性分析

从临床应用的角度出发,分析了微创神经外科机器人的结构特点.建立了机器人空间运动学模型,确定了该机器人逆解具有解析解,通过仿真验证了逆解的正确性.分析了机器人手腕的灵活性,用姿态球的概念定义了五自由度机器人手腕灵活性,给出了手术矢量工具姿态球的边界表达式,提出了手腕灵活性的分析方法,给出了机器人的灵活区域分布.掌握运动学和灵活性分析方法,可以为结构设计提供可靠的依据,为后续机器人控制功能的实现奠定基础.     

在轨服务软体机器人应用展望

软体机器人以其安全性高、功能多样、易于驱动等独特的优势,近些年来受到了广泛的关注。对软体机器人应用于未来空间在轨服务任务的设想,首先从现有用于在轨服务任务的空间机器人抓捕装置入手,分析了软体机器人用于在轨服务任务的可行性与优势,然后以软体抓捕装置为例,介绍了软体机器人的发展现状,最后提出了软体机器人用于在轨服务任务的建议。最终目标是通过将软体机器人引入在轨服务任务,提升我国在轨服务的智能化水平。     

空间机器人操作：一种多任务学习视角

利用空间机器人辅助、代替航天员完成在轨服务操作是近年的技术发展趋势。基于学习的空间机器人操作以深度神经网络为控制器载体,对非结构化太空环境适应能力强,在高轨、地外、深空等场景具有良好应用前景。目前,无论是空间机器人操作,还是地面机器人操作,多数研究只关注单一任务学习问题。立足一种多任务学习新视角,针对空间机器人操作面临的多任务适应性要求高、精细化要求高、不确定性强问题,首先分析了在轨服务的多样化任务需求。其次,全面综述了机器人操作多任务学习算法与应用相关工作,分析了开展空间机器人操作多任务学习的难点挑战,给出了关键技术发展建议。相关关键技术的突破将有助于提升空间机器人系统的自主性、鲁棒性,进而助力中国在轨服务技术向无人全自主方向推进。     

智能GPS软件接收机载波跟踪环路设计

传统的GPS接收机设计较为固定,用户不能改变接收机各类参数以适应不同导航信号处理的需要.而软件接收机只需做较小改动就可以适应不同信号,能够迅速分析、仿真、实现各类算法.在GPS软件接收机的基础上,利用鉴频器辅助鉴相器的输出,引入一个模糊逻辑控制器,使得环路能够智能跟踪GPS信号的动态变化.实验结果证明所提出的设计方法与传统环路相比可大幅度缩短跟踪时间,减小环路滤波器带宽,并能消除周跳.      

新型大转角2T2R并联机构的设计与分析

针对大尺寸细长结构部件的加工需求,提出了一种新型五自由度混联机器人,并对机器人中新型大转角2T2R并联机构模块进行了研究分析。首先,应用螺旋理论计算出了2-UPS&（2-RPR）R并联机构的自由度,并应用修正的G-K公式进行了验证;其次,应用封闭矢量方程对机构进行了运动学分析,建立了运动学正反解模型,并计算出了雅可比矩阵;然后,利用机构的约束条件,绘制了机构的工作空间;然后,应用线速度各向同性指标和角速度各向同性指标对机构的灵巧性进行了分析;最后,通过给定轨迹进行运动学仿真。通过分析,验证了该机构的可行性和实用价值,为新型五自由度混联机器人的应用奠定了基础。      

微创外科机器人手腕灵活性的研究

为了能够按照手术最佳姿态完成机器人路径规划,从几何角度对微创外科机器人手腕灵活性进行研究.根据微创外科机器人末端工具的结构和安装特点,运用末端工具姿态球解析法分析手腕灵活性.研究工具的预置位姿对手腕灵活性的影响,证明工具轴线与末关节轴线垂直时,二自由度手腕可以获得满足微创手术要求的灵活性.研究关节轴向偏距对手腕灵活性的影响,证明当存在Z轴方向偏距的情况下,末端工具可以实现全方位的姿态.在此基础上,提出了二自由度手腕成为灵活手腕的必要条件.依据这一条件可以简化微创外科机器人手腕结构.     

基于运动灵活性的蟑螂机器人机构参数优化

从仿生蟑螂机器人机构特点出发,基于运动灵活性,选择椭圆形身体布局,分别以单腿工作空间和整机雅克比矩阵的条件数倒数作为灵巧度指标,在兼顾运动灵活性和可靠性的基础上,对机器人机构参数进行优化配置,选择了最优的杆长比例.利用分析得出的优化尺寸建立ADAMS参数化仿真模型进行实验研究,仿真结果与理论分析相吻合,验证了优化配置的可行性和正确性,为样机的研制和机器人的驱动及控制等进一步研究奠定了基础,也为其他六足机器人的开发提供了参考.     

一种柔性空间双臂机器人的协同控制和避障方法

针对柔性空间机械臂在轨服务应用需求,提出一种基于刚体运动与柔性振动相耦合的空间双臂机器人协同控制方法.首先引入空间位姿变量的概念,构造出面向协同控制目标的Jacobian矩阵,建立柔性空间机器人系统的刚柔耦合动力学模型,基于指定的最小距离得到其运动学逆解,并根据系统动量矩守恒关系及系统的Jacobian矩阵,并根据机械臂末端的运动速度,然后采用阻尼最小二乘法得出关节角度,使柔性空间机器人能够有效完成协同控制和空间避障任务,并基于RecurDyn V7R5软件环境验证算法的正确性.最后,基于SolidWorks和ADAMS虚拟样机建立柔性空间机器人系统的立体CAD模型,并结合空间在轨搬运任务进行模拟仿真,柔性空间机器人关节操作和运动轨迹的仿真结果图验证了本文算法的有效性.     

基于速度方向可操作度的机器蛙机构参数优化

以速度方向可操作度作为跳跃性能的评价指标,从机构设计角度寻求改善仿蛙跳跃机器人跳跃性能的方法.在仿蛙跳跃机器人机构模型的基础上,建立了起跳阶段的运动学方程,得到机器人从关节空间到质心运动空间的速度映射关系,结合速度方向可操作度,利用优化算法对仿蛙跳跃机器人的机构参数进行优化,使机器人的跳跃性能达到最佳.优化结果表明,运用速度方向可操作度理论,对跳跃机器人机构参数进行优化研究是有效可行的.