障碍地形下的机器人轮足复合越障步态规划方法

为提高轮足复合机器人在障碍地形下的稳定性与通行效率,提出了一种轮足复合越障步态规划方法。首先基于轮足复合运动模式提出了一种机器人位姿调整算法,并给出了相应的足端轨迹方程与重心轨迹方程。其次基于轮足复合运动的运动学方程,给出了位姿调整阶段的轮速规划算法,使得每条腿足端轮子的滚动速度与足端的轨迹相匹配,以确保轮子在地面滚动时不发生滑动。虚拟样机仿真结果表明,应用该步态规划算法,机器人能够自主平稳地穿越障碍地形,从而验证了方法的有效性。     

一种多旋翼多功能空中机器人及其腿式壁面行走运动规划

 提出了一种既可实现飞行功能又可实现壁面运动的多旋翼多功能空中机器人。设计了机器人的结构,分析了其工作原理,研究了机器人腿式壁面行走模式下腿/足与壁面接触时的机体动力学。结合多旋翼推进的机理对机器人在壁面运动模式下的步态进行了规划,基于非线性轨迹线性化控制(TLC)法设计了空中机器人在步态过程中的姿态稳定控制器。在MATLAB环境下对机器人的腿式壁面运动进行了仿真分析研究,仿真结果表明了所设计的步态及其稳定控制方法的可行性。     

轮腿式火星探测机器人的多目标协同控制

火星探测任务要求机器人具有对未知的不规则地形的自适应能力和动态稳定性。针对轮腿式火星探测机器人,提出了基于运动学反解模型、车体姿态和轮壤接触力的多目标协同控制策略。通过车体姿态调整运动学建模、一阶低通滤波及腿部阻抗控制算法和基于腿部运动危险系数的重心高度调整算法,实现了车体姿态的跟踪控制、轮壤恒力接触控制和重心最优高度控制,提升了轮腿机器人在非结构地形中的自适应能力、运动稳定性及腿部运动空间的安全性。在MATLAB和UG中建立联合仿真模型,验证了控制策略的有效性。     

模块化轮腿式月面机器人方案设计

针对传统月面轮腿式机器人受限于结构及尺寸的问题,引入模块化设计观点,基于图论理论建立了机器人构型与模块之间的数学关系。以直线运动车身动态平稳度为评价标准,通过机器人足式运动学分析,以直线型与环形六支链轮腿式月面机器人为例,进行了机器人构型设计。仿真结果表明,直线型构型机器人在足式直线运动步态下更加平稳,可作为模块化可重构轮腿式月面机器人的设计参考。     

基于ADAMS平台的四足机器人越障仿真与测试

针对四足机器人在静步态行走过程中面对非平坦路面上障碍物的情况,提出一套完整的四足机器人翻越障碍物的步态理论分析方法,同时使用ADAMS虚拟样机软件对该步态进行运动仿真与测试。文中详细叙述了机器人膝关节与髋关节的运动轨迹规划,将规划的轨迹离散化后导入ADAMS和利用ADAMS/PostProcessor得到仿真测试结果。该研究通过虚拟样机平台弥补了前期客观条件限制下的测试局限,测试结果验证了四足机器人翻越障碍物的理论分析。四足机器人翻越障碍物的步态理论对未来四足机器人实物样机的设计和制造工作有着指导意义。     

六足机器人避障功能的研究

通过将红外线传感器安装在腿部最后一个肢节上,实现了六足机器人避障功能。同时对使用的红外线距离传感器的结构、传感器的探测空间以及对传感器干扰的处理进行了分析讨论。实验证明,该传感器布局方案简单、经济实用、性能可靠。     

星表移动探测机器人研究现状综述

星表移动探测机器人是多学科、高新技术的结晶,用于非结构化环境中的星球表面探测,能有效减轻人类工作强度、保护人身安全以及代替人类完成恶劣环境下的科研探测工作,有着巨大的经济和社会效益。本文对已发射的探测器进行了统计,系统梳理了成功着陆月球、火星的探测机器人的技术参数、结构与机构组成等,综合对比了各国在星表移动探测机器人研制方面的技术状态。结合国内外的研究现状和成果,重点针对星表移动探测机器人移动系统的研究进行了梳理,将星表移动探测机器人从运动形式上划分为轮式、腿式、履带式及其他类型4种形式,对每类机器人的研究进展、技术参数、结构与机构形式、运动形态等进行了系统回顾和详细分析。结合星表移动探测机器人面临的探测任务及发展方向,对星表移动探测机器人未来发展趋势进行了展望。     

星球表面着陆巡视一体化探测机器人研究进展

针对深空探测领域星球表面着陆巡视一体化的探测任务需求,全面而简要地回顾了国内外星球表面着陆巡视探测任务的发展历程,概述了在着陆过程中减速和缓冲减振方法及移动探测情况,指出了传统着陆巡视系统存在系统复杂、可靠性低、着陆缓冲装置的质量和体积占比高、着陆后姿态无法调整等局限,对比分析了着陆巡视一体化机器人的优势。在此基础上,分别综述了腿式移动机器人、风力驱动球形机器人、小型跳跃机器人和张拉整体机器人等具备着陆巡视一体化功能的机器人的研究进展;对各类机器人的性能特点进行了对比分析并给出了各自的适用范围;最后展望了未来星球表面着陆巡视一体化机器人的发展趋势,探讨了未来有待于进一步深入研究的难题及可能的解决途径。     

月面服务机器人研究进展及发展设想

针对我国后续无人月球探测和载人月球探测中巡视勘察、资源利用、设施建造等任务对多功能巡视作业功能的月面服务机器人的迫切需求,综述了国内外轮腿式、可重构、仿生、翻滚式、弹跳式等新概念月面机器人的研究进展;结合无人月球探测及有人月球探测的任务,分析了月面活动对机器人高效移动、载荷操作、月面组装等需求;在此基础上,提出了月面服务机器人向轮腿式、可重构、多机协同、人机协作等方面发展的设想。可为我国后续无人月球探测和载人月球探测提供参考和借鉴。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

High-adaption locomotion with stable robot body for planetary exploration robot carrying potential instruments on unstructured terrain

There is a strong demand for Planetary Exploration Mobile robots (PEMRs) that have the capability of the traversability, stability, efficiency and high load while tackling the specialized tasks on planet surface. In this paper, an electric parallel wheel-legged hexapod robot which has high-adaption locomotion on the unstructured terrain is presented. Also, the hybrid control framework, which enables robot to stably carry the heavy loads as well as to traverse the uneven terrain by utilizing both legged and wheeled locomotion, is also proposed. Based on this framework, robot controls the multiple DOF leg for performing high-adaption locomotion to negotiate obstacles via Gait Generator (GG). Additionally, by using Whole-Body Control (WBC) of framework, robot has the capability of flexibly accommodating the uneven terrain by Attitude Control (AC) kinematically adjusting the length of legs like an active suspension system, and by Force/torque Balance Control (FBC) equally distributing the Ground Reaction Force (GRF) to maintain a stable body. The simulation and experiment are employed to validate the proposed framework with the physical system in the planetary analog environments. Particularly, to smoothly demonstrate the performance of robot transporting heavy loads, the experiment of carrying 3-person load of about 240 kg is deployed.     

基于惯性/偏振光/光流的六足步行机器人自主导航方法研究

针对惯性/卫星组合导航系统易受干扰或自主性不足等问题，引入偏振光传感器和光流传感器，分别建立航向角和速度量测方程，以辅助惯性导航系统，提出了一种基于惯性/偏振光/光流的自主导航方法。同时，为实现惯性传感器、偏振光传感器和光流传感器等多传感器的融合，设计了无迹Kalman滤波器。为验证该方法的有效性，以六足步行机器人为对象开展仿真和实验验证。结果表明，在没有卫星信号源的情况下，仅依靠机器人自身感知，可实现较高精度的机器人位姿估计，实现了不依赖于卫星导航信号的自主导航，提升了导航系统的自主性。     

Haptic based teleoperation with master-slave motion mapping and haptic rendering for space exploration

This paper presents a new solution to haptic based teleoperation to control a large-sized slave robot for space exploration, which includes two specially designed haptic joysticks, a hybrid master-slave motion mapping method, and a haptic feedback model rendering the operating resistance and the interactive feedback on the slave side. Two devices using the 3 R and DELTA mechanisms respectively are developed to be manipulated to control the position and orientation of a large-sized slave robot by using both of a user's two hands respectively. The hybrid motion mapping method combines rate control and variable scaled position mapping to realize accurate and efficient master-slave control. Haptic feedback for these two mapping modes is designed with emphasis on ergonomics to improve the immersion of haptic based teleoperation. A stiffness estimation method is used to calculate the contact stiffness on the slave side and play the contact force rendered by using a traditional spring-damping model to a user on the master side stably. Experiments by using virtual environments to simulate the slave side are conducted to validate the effectiveness and efficiency of the proposed solution.     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率，建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题，采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数（ReLU）改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU)，以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题，进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明：激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%，与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比，步态识别率有所提高。     

基于改进的卷积神经网络的步态识别

为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。     

一种环境探测球形移动机器人的运动控制

 球形移动机器人具有结构紧凑、运动灵活等特点,在环境探测等应用领域具有独特优势。介绍了一种新型的、带有双摄像头的环境探测球形移动机器人BHQ-2的结构与运动原理,并对其运动控制问题进行了研究。由于该球形机器人属于非完整约束系统,其不存在位置级的运动学逆解,因此从速度级上讨论了它的运动控制问题。基于旋量理论推导了该球形移动机器人的速度雅可比矩阵,采用广义逆的解法求得了它的速度逆解,并采用可控性李代数证明了BHQ-2球形移动机器人系统是满秩的,因此该机器人系统是完全非完整的并且是可控的。基于运动学速度逆解对BHQ-2球形移动机器人进行了直线和圆形运动轨迹的仿真和实验,仿真和实验结果验证了该球形机器人的可控性及速度逆解的正确性。     

带褶皱的等张力体航天服软关节设计与实验

面向未来行星表面探测任务,航天服的活动性能需要进一步提高。为此,应改进航天服软关节的结构形式。根据等张力体形状内部承压时不存在周向应力的理论,在该曲面周向上加入褶片结构,设计出了带褶皱的等张力体关节,使之能够沿周向弯曲或伸展。为验证关节性能,利用柔性单自由度关节测量设备,进行了多次加卸载和不同运动范围的力矩特性研究,分析了关节的几何形态、等容性以及主应力状态,并将该关节与无褶皱的等张力体关节和平褶式关节进行了比较,最后讨论了关节的优化方向。结果表明,在测试的0°~80°范围内,关节力矩较小,最大容积变化为1.6%。关节弯曲时,等张力体曲面上周向应力仍可忽略不计。首次加载与之后的加载有一定的差异,而不同的运动范围对关节活动性能无影响。与其他两种关节形式比较,带褶皱等张力体关节在几何尺寸、运动形态和活动性能上都具有一定的优势。此外,该关节可在结构和材料方面进一步优化。