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.     

基于手眼视觉的测量与定位方法的研究与实现

机器视觉对机器人克服工作环境中的不确定性具有重要意义。针对空间遥操作机器人面对的是危险不确定环境，文中提出一种基于手眼视觉的测量与定位方法，可为判断示知目标物体是否可抓持以及进行抓持规划提供有效依据。在重复定位的任务中，该方法可以利用目标物质的先验信息快速定位从而避免频繁移动手臂。文章首先给出了该方法的原理，然后通过实验实现了此方法，并对误差进行了分析，实验结果表明了该方法具有较高的精度。     

基于改进优先经验回放的SAC算法路径规划

为解决智能体在复杂环境下的路径规划问题,提出一种基于改进优先经验回放方法的在线异策略深度强化学习算法模型.该模型采用柔性动作评价算法,通过设计智能体的状态空间、动作空间及奖励函数等实现智能体无碰撞路径规划;利用样本状态优先度与TD误差构建的样本混合优先度的离散度计算样本采样概率,进一步提出基于改进优先经验回放方法的柔性动作评价算法,提高模型学习效率.仿真实验结果验证了提出的改进柔性动作评价算法在各个参数配合下的有效性及改进优先经验回放方法在连续控制任务中模型学习效率的优越性.     

基于水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统

针对水下机器人实现自主抓取过程中缺乏引导系统的问题,提出了一种依托水下机器人的海产品智能检测与自主抓取系统,用来解决水下目标的智能检测问题,并引导水下机器人进行海产品的自主抓取。将卷积神经网络检测算法应用到水下场景,利用水下图像数据集训练特定的网络模型DSOD检测海产品。建立短基线定位系统定位水下作业的机器人。通过分析相机成像坐标系与定位系统坐标系之间的关系,提出了一种计算海产品实际位置的坐标转换方法,计算海产品的实际位置。设计了一种基于反馈机制的多信号分析方法,引导机器人在水下移动并抓捕海产品。为了验证所提系统的有效性,搭建了一款水下抓捕机器人,并成功将所提算法应用到机器人,在真实海洋环境中进行海产品的自主抓取实验。      

基于快速仿射模板匹配的AMCL算法

自主定位是移动机器人的重要任务，机器人绑架问题是定位技术中的难点。基于粒子滤波的自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法能够解决机器人绑架问题，但其在定位恢复过程中需要在全局地图中放入新粒子，恢复效率低。通过对自适应蒙特卡罗定位算法的研究，结合图像学中模板匹配思想，提出了一种基于快速仿射模板匹配的自适应蒙特卡罗定位(AMCL-FM)算法。该算法利用全局代价地图与局部代价地图估计出机器人的真实位置，并在估计出的位置放置新的粒子，提高定位恢复能力。与传统的自适应蒙特卡罗定位算法相比，所提算法定位精度提升了61.13%，定位恢复效率提升了69.23%。     

双机器人系统的碰撞检测算法

针对共享工作空间的双机器人系统,提出一种双机器人碰撞检测方法和机器人简化的几何模型.首先将机器人的关节和连杆分别用球体和胶囊体（由一圆柱体与两个在两端的半球体组成的复合几何体）两种几何基元表示,机器人之间的碰撞检测转化为几何基元之间的干涉检查,即转换为几何基元间的距离计算;针对胶囊体之间的距离计算,提出一种空间线段间的距离计算方法.将碰撞检测算法应用于KUKA双机器人实例中,并在UG平台进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

自由漂浮双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制

针对末端所持载荷参数未知的自由漂浮双臂空间机器人系统, 提出了基于速度滤波器的鲁棒控制方法. 利用拉格朗日方法进行运动学及动力学分析, 建立了双臂空间机器人系统欠驱动形式的动力学模型. 借助于增广变量法, 证明了可将空间机器人系统的增广广义Jacobi矩阵及动力学方程表示为一组组合惯性参数的线性函数. 在此基础上引入速度滤波器, 设计了双臂空间机器人基于速度滤波器的惯性空间轨迹跟踪鲁棒控制方案. 该速度滤波器可利用实测位置误差生成末端爪手的伪速度信号, 有效避免了相关速度信号的实时测量与反馈. 该方案的显著优点在于, 不需要测量、反馈末端爪手的移动速度和加速度, 同时有效消除了控制过程中的抖振现象. 平面自由漂浮双臂空间机器人系统的数值仿真验证了算法的有效性.      

基于虚拟现实Stewart平台遥操作系统

针对基于虚拟现实的遥操作Stewart平台设计了虚拟系统.介绍了虚拟系统的驱动算法的原理.该算法首先建立合适的坐标系,通过一系列的空间坐标变换,解决了平台和6根杆的运动一致问题.采用基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的BP(Backpropagation Algorithm)神经网络来解决平台位置正解的问题,经过检验,证明该网络具有很好的泛化性能.采用了层次化的包围盒技术,每个节点建立轴向包围盒,来解决虚拟环境中的虚拟模型的碰撞检测问题.设计了一种简单的控制策略来解决大时延的稳定性问题.在机器人本地控制器的设计中采用离散化的微分跟踪器来保证机器人本地控制的稳定性和良好的动态性能,最后通过试验验证了本系统的有效性.      

基于视觉引导的工业机器人示教编程系统

针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人运动所需的位姿数据。然后解析机器人控制器可执行文件的格式,将位姿数据转化为机器人可以执行的文件。最后通过试验验证了视觉引导示教方式的可行性,并对示教跟踪精度进行了分析,结果表明,跟踪误差最大为-1.18 mm,均方根误差为0.47 mm。      

对空间业务极化方式选择的考虑

回顾世界无线电通信大会对卫星广播业务规划修改的历程,并以国际电联的相关建议为基础,通过对实例的分析、比较,认为空间业务极化方式的选择应综合考虑载波的传输特性、空间业务的继承性、《无线电规则》的相关条款、是否有利于网络的兼容性以及易于用户接收设备的安装等因素。     

基于RTK-GPS的提梁机组协调控制系统设计

双提梁机组协调控制系统利用对称布置的双频载波相位RTK-GPS(Real-Time Kinematic difference Global Position System )接收机完成对提梁机位置、航向位姿信息的测量,通过卡尔曼滤波与里程计融合,消除坐标定位信息的波动,提高位姿测定的精度;单机采用基于CAN (Controller Area Network)总线的网络控制系统,机组间数据传输采用无线网络,构成混合网络控制系统;采用基于双闭环的同步控制策略实现对两提梁机的同步协调控制.实际应用结果表明,两提梁机间相对位置偏差不超过0.1m,相对航向角度偏差不超过0.1°.      

Advances in Research and Service of Space Environment in China

This paper presents the recent progress of space environment research and service in China.During the past two years,many models of space environment forecast and analysis methods of space environment effects have been developed for tailored space environment service for Chinese space mission.A new Re-locatable Atmospheric Observatory(RAO)for monitoring atmospheric wind,temperature,density and pressure of the near space from 20 km up to 120 km altitudes is being constructed.In space environment service space environment safety was provided to ensure the safety of CE-1 for its launch and operation in 2007.      

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络（Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN）逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.      

一些空间站活动的智能系统

空间站活动的自主性要求空间系统具有智能。本文就空间站的一些活动,尤其是针对材料生产所需的智能:空间视觉,空间机器人规划,智能敏感器,专家系统等提出初步的设计思想和技术实现途径。并对支持这些智能的空间站计算机系统作一构思。     

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。