柔性关节机械臂振动抑制/柔顺统一控制

提出了一种可同时实现柔性关节机器人振动抑制控制和柔顺控制的自适应控制策略.所提出的控制策略为柔性关节机器人提供了振动抑制控制模式和柔顺控制模式的统一方案,将两种控制模式整合到一个控制器中,避免了设计两种控制器并在两种控制器之间切换,实现了两种控制模式的平稳过渡.本文还考虑了机器人连杆端和电机端动力学模型的不确定性,并通...     

含闭链机构机器人动力学探讨

本文用Appell方程就含闭链机构机器人动力学研究作了新的探讨,给出了建立含闭链机构机器人动力学方程的一般方法。旨在把含闭链机构机器人分解成相应的开链机构进行研究,因而大大简化了推导过程。文中通过一个实际工业机器人动力学方程的推导,证实了该方法的可行性。     

一种基于腹足动物运动机理的介入机器人

在对腹足动物运动机理研究的基础上,基于仿生学原理提出一种介入机器人设计方案.通过理论建模及实验手段对机器人仿生设计效果及运动性能进行研究.结果表明:对粘液功能的模拟方案正确;机器人正常运行速度由直线微马达伸缩速度决定,但过快的微马达运动方向变化会导致机器人运行效率的降低.     

基于ADAMS的MOTOMAN机器人运动学模拟

机器人的运动学分析是机器人末端操作器的位姿分析、速度分析和加速度分析。文中以MOTOMANUP6机械手为对象。基于D—H方法建立其位姿方程，运用ADAMS软件对其进行运动学仿真，得到机器人不同状态下的位移、速度和加速度的实时升析结果。对关节型机器人的运动性能研究具有积极意义。     

电动机器人脉宽调速系统的研制

本文介绍用于DGR-5A五自由度电动机器人关节伺服回路的脉宽调速系统。主要介绍脉宽调制型功率放大的工作原理及设计方法,同时简要介绍关节伺服回路的设计。     

水下巡检蛇形机器人移动单元结构设计及计算

随着经济蓬勃发展,水生农作物市场的需求量不断增长,水域水质检测行业显得日益重要,但人工水质水域检测效率低下,为此设计一套可以搭载检测传感器的水质检测蛇形机器人,以提高检测效率、降低检测成本、减轻人工劳动力度.为适应水下环境,该机器人具备小巧、灵活、机动性能好、转弯灵活、对复杂水域适应能力强、可检测不同深度水质的特点,在...     

双臂机器人协调动力学及其优化

通过引入“虚铰”概念，将双臂机器人协调动力学问题统一归结为约束多体系统的动力学问题。利用子系统牛顿－欧拉递推法获得的单臂机器人的动力学方程以及静力传递与速度传递间的对偶关系，很方便地导出了双臂机器人的动力学方程与回路约束方程，回路约束方程的建立无需增加额外的计算。此外，文中还对双臂机器人协调动力学的求解及其优化问题进行了讨论，最后以一搬运双臂机器人为例进行了动力学的计算机辅助优化，获得了令人满意的结果。文中所得结论对双臂机器人的设计与控制均具有一定的参考价值。     

基于神经网络的机器姿态逆解

首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解，突破了文献局限于研究益逆解的状况，应用本文创新的自组织神经网络训练方法机器人运动学特性，建立了工业机器人姿态逆解的神经网络方法，对ＰＵＭＡ５６０机器人的计算机仿真结果表明，该方法姿态控制精度高。     

机器人问题求解中的评价函数及矛盾和冗余的消除

本文提出了一种求解复杂的机器人问题的算法,该算法采用子问题求解与分层策略相结合,在动作规划过程中,建立了初始状态下的前指针和目标状态下的后指针,并形成一个决定动作排序优先级的评价函数,按不同的空间和时间段的差异,将全局的动作序列划分为若干子区域。本算法证明只需在子区域范围内消除冗余和矛盾,即可大大地提高系统的效率,在子区域范围内出现矛盾时,用优先级高的动作取代优先级低的动作,变矛盾为冗余,最后保留排在最前面的动作,而删除后面相同的动作,即消除了冗余。     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

三维物体平稳堆放概念的学习

提出在机器人动作规划控制系统中，增加学习模块，通过分析各种三维物体堆放的不稳定因素，从和平稳的正面例和堆放倒塌的反面例中，学习平稳堆放Ｓｔａｂｌｅ－Ｓｔａｃｋ概念。利用抽象的Ｓｔａｂｌｅ－Ｓｔａｃｋ概念，修正和改进机器人动作规划的制定以提高机器人自动化水平。     

层压型高弹材料及在机器人装配中的应用

在机器人实现自动装配过程中，为吸收系统中存在的位置和角度误差，促进装配过程的顺利进行，常采用柔顺装置，在该装置中，弹性件是关键元件。本文采用金属和非金属相结合，制成一种弹性杆，可作为该装置的弹性件。文中介绍了该弹性杆的层压型结构及其制造方法，分析了该杆的轴向压缩弹簧刚度和横向剪切弹簧刚度的计算方法，讨论了影响该杆性能的主要因素。本文应用该弹性杆组成了柔顺装配工作台，经性能测定和装配试验，效果良好。最后，介绍了该工作台主要性能参数的测定方法和结果。     

一种微机器人轮式驱动器的运动稳定性研究

本文从动力学角度出发,建立微机器人轮式驱动器的运动方程,并分析微驱动器运动稳定性的各种影响因素,得出造成微驱动器运动产生振动主要是存在动载荷。通过使用一相对运动弹性杆组成的模拟传动机构在微小传动力实验台进行传动力试验,试验结果表明弹性杆在啮合过程中产生了不稳定的变传动力,这种变传动力正是影响微驱动器运动产生振动的重要因素。     

NAIWR—1智能两足步行机器人模糊自适应控制研究

本文对模糊控制、自适应控制和ＰＩＤ控制进行了综合研究，实现了自行研制的ＮＡＩＷＲ－１智能两足步行机器人的模糊自适应ＰＩＤ控制，并用模糊递阶协调方法进行关节到位协高送数，成功实现了两足步行机器人的稳定行走。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

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。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于曲线等弧长分割的机器人轨迹规划

从机构学的角度，基于机器人机构运动方程中原动件角位移及其微分系数的变化关系，利用原动件的角位移在端点附近，其微分系数的值急剧增大的特征，对轨迹曲线上点的坐标进行变换，提出了输出输入角相互切换的基准和算法，以较少的计算量实现了轨迹曲线上输出点的等间隔分布，对机器人轨迹规划的研究具有积极意义。     

机器人务控制研究综述

回顾了机器人控制研究历史及目前的力控制研究现状，详细分析了现有的四种研究策略：阻抗控制，力／位混合控制，自适应控制策略，智能控制新策略；阐述了作者提出了“力／位并环控制”的智能新策略；提出了机器人力控制的四大关键问题：位置伺服，碰撞冲击及稳定性，未知环境的约束，力传感器，文末展望了力控制研究的发展趋势－智能控制。     

基于归结反演和中间—结局分析的机器人问题求解系统(RPRAMS)

RPRAMS系统是一个有效的机器人规划生成系统,该系统集问题求解的三大技术于一体,建立了搜索、演绎、归约相结合的有效机制;采用排序技术和回归原理解决目标相互影响问题;系统具有灵活的人机接口和机器人世界的动态显示,采用Common Lisp语言编写,可适用于仓库机器人工作环境。同时,本文对AI的基本算法——中间结局分析法作了较深入的探讨,证明了用归结反演树产生差别的有效性。