面向浅层月壤的小型取样器研究

面向浅层月壤取样,设计一种重量轻、功耗低、收缩体积小的卷簧式可伸缩月壤取样器,分别给出取样臂的静力学和动力学模型,并进行有限元分析,研究取样臂几何参数对其最大推力的影响,给出最大推力的数学估计公式,研究取样臂为不同长度时取样器的振动模态,得出取样器谐振频率与取样臂长度呈幂函数关系。实验证明取样器能够在模拟月壤、水泥及黄沙样品表面以下10cm内定量取样,取样器在有、无振动时取样的比较实验表明振动法能够有效提高钻进效率、钻进深度和样品抛丢效率。理论分析、仿真及实验验证了取样器设计的合理性及振动法取样的有效性。     

基于多传感器的空间遥操作机器人虚拟预测环境建模

虚拟预测环境技术是解决遥操作系统中时延问题的有力手段,但其有效性依赖于环境模型的精度。为了提高虚拟预测环境的建模精度,提出了基于多传感器信息融合的建模方法。首先根据CCD摄像机采集的图像建立虚拟环境模型的初始模型,再利用远地力觉和位置传感器信息对初始模型进行校验。为了观察命令在虚拟环境中的执行情况,采用一种简单有效的注册方法,将图形模型叠加在摄像机视频图像上,以便操作者进行对比分析。实验表明利用本文算法建立的虚拟环境模型是准确可靠的,有利于提高基于虚拟预测环境技术的遥操作系统的有效性和可操作性。     

一种刚、柔机械臂组合的月壤取样器动力学分析

针对月球表取任务,本文提出一种由三个刚性臂和一个柔性臂组合、结构新颖的月壤取样器。该取样器具有收缩体积小、工作空间大和重量轻的优点。重点描述了柔性臂的驱动机构设计。采用虚功原理建立了柔性臂的柔性动力学模型,并采用Wilson theta的数值计算方法分析了取样器的动力学特性。通过动力学响应确定了取样器的工作极限。最后通过仿真和实验验证了该柔性动力学分析的正确性。     

机器人多维力传感器的研究进展

机器人多维力传感器是机器人与人和外界环境交互的重要部件。力感知技术作为机器人的四大关键技术之一,在抓取、打磨、装配以及健康医疗等领域得到了广泛应用。本文针对机器人多维力传感器当前的研究进展情况进行了概述。首先对几种常用的多维力传感器的研究现状进行了简单地介绍。然后介绍了几种典型的弹性体结构和改进的弹性体结构。此外,对多维力传感器的标定方法进行了总结,并对标定中存在的问题进行了讨论。由于维间耦合是影响传感器精度的关键因素,且广泛存在于各种结构的多维力传感器中,所以减小或消除维间耦合成为多维力传感器研究中的一个不可或缺的内容,因此本文对多维力传感器的解耦方法进行了综述。在动态力信号测量场合,需要动态性能好的多维力传感器,因此本文还给出了多维力传感器动态性能补偿的一般方法,并分析了运动中的机器人多维力传感器存在的惯性力问题及一般的解决方法。最后,本文对多维力传感器技术的未来发展趋势提出了新思路,并指出了未来需要解决的问题。