世界第一个探索月球南极的飞行任务宣布

2013年7月18日,据美国网站报道,国际月球天文台协会与月球快车公司宣布了世界第一个探索球南极的飞行任务。这个商业科学私人企业任务计划在月球快车公司的机器人着陆器上搭载国际月球测台(ILO)。ILO旨在建立一个持久的天体物理观测基地,为研究人员提供一个月球商业通信系统。月球快车公司CEO罗伯特理查德博士表示,此次任务将史无前例地着陆在月球从未探索过的区域,些区域可能含有太阳系的丰富资源。     

自由飞行空间机器人基座位姿调整的模糊PD控制

由于自由飞行空间机器人处于微重力的环境,因此其在目标获取的过程中必然会出现因机械臂运动和环境影响而导致基座的复杂运动.本文设计了自由飞行空间机器人位姿调整的模糊PD算法,根据接收到的实时位置信息,空间机器人可以自主地调整基座的姿态和位置来校正位姿误差,保证目标的稳定捕获.利用开发的实验平台与传统的on/off式控制器进行了实验对比,验证了此方法在稳定性、控制精度和燃料消耗上都有较好的表现.     

偏置式冗余空间机械臂逆运动学求解的参数化方法

针对肩、肘、腕均有偏置的空间站遥操作机械臂（SSRMS）型7DOF冗余机械臂,提出了逆运动学求解的关节角参数化及臂型角参数化两种方法。前者根据机械臂的臂型特征,推导以θ1、θ2、θ6、θ7中的一个作为给定参数时其他关节角的表达式,得出8种可能解;后者首先构造与SSRMS型机械臂相对应的零偏置球关节-旋转关节-球关节（SRS）机械臂,然后以臂型角为参数求解SRS机械臂的逆运动学,再根据SSRMS与SRS机械臂的关系,得到SSRMS的8组逆解。仿真算例校验了所提方法的有效性。     

空间绳系机器人单目视觉伺服控制系统

为解决空间绳系机器人近距离交会对接中的目标测量问题,设计了一种单目视觉伺服控制系统。该系统针对小模板在大场景中匹配时存在鲁棒性差、耗时长等缺点,采用了一种新的模板匹配算法。匹配模板借鉴FAST算法的空心圆环结构,使得算法具有旋转不变性,也减小了因背景变化引起的累积误差。同时匹配准则采用灰度值+梯度值的复合算子,具有较强的抗噪声和抑制光照变化的能力。为避免因错误匹配和遮挡等引起的跟踪失败,还设计了动态模板更新策略;最后结合最小二乘综合位置预测方法和PD控制器,实现了对复杂场景中的非合作目标的实时跟踪逼近。     

面向未知目标的柔性关节空间机器人滑模控制

针对载荷捕获的空间机器人控制问题,同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响,提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先,针对空间非合作目标质量未知问题,设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而,采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理,建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型;针对...     

基于深度强化学习的机器人推拨优化装箱问题研究

三维装箱问题是指在满足容积限制、稳定性限制等条件下,将一定数量的物体放入较大容量的箱子中并使空间利用率最大的组合优化问题.三维装箱问题是典型的NP完全问题,通常采用启发式算法规划物体放置的位姿.在使用机器人完成装箱任务时,还要额外考虑机器人操作限制,如机械臂或末端执行器与物体或箱子之间的碰撞、机械臂运动轨迹的规划等,使得部分最优位姿不可行,只能将物体从更高处落下或者将物体放在最优位姿的附近.机器人在抓取、识别和放置时的不确定性也会导致最终放置位置与规划产生偏差.因此,本文提出基于深度强化学习的机器人三维装箱推拨优化方法,以最小化包装箱中物体放置位置的启发式算法分数为目标,通过推拨动作对于已放置的物体位置进行调整、归集,将物体朝角落中压缩,以腾出更多空间,提高装箱空间利用率,减小由于机器人操作不确定性对装箱结果的影响.     

灵巧手滚动操作的运动规划

主要研究灵巧手和物体滚动接触时运动规划,首先,介绍了空间物体曲面的表示,在此基础上建立了两刚体点接触时的运动学方程,并由点接触的运动学方程和滚动接触的约束条件得到了两刚体的滚动接触运动方程,然后,由于掌坐标,手指末端坐标,接触坐标和物体坐标之间的位置关系,推导了关节速度和物体速度之间的关系,建立了灵巧手滚动操作的运动方程,并分析了滚动操作中的物理约束,位置约束,速度的约束和方向约束及其表示,最后,     

机器人适从运动的混合控制

本文研究了理想情形下一类机器人适从运动的混合控制。对于一个机械臂手端与刚性环境发生光滑接触的类型,本文给出了一种约束描述,并进行分析。在此基础上,通过将控制变量分成两个分属于相互垂直的子空间的控制:力控制和运动控制,将机械臂动力学方程分裂成两个。一个用于力控制,另一个用于运动控制。从而对混合控制的思想有了更好的理解,使力控制和运动控制的设计能单独分别进行,为寻找混合控制提供了简便途径。     

基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。     

漂浮基空间机器人及其柔性影响下逆模神经网络控制

针对漂浮基空间机器人及其柔性影响下动力学模型,提出一种神经网络控制方法,把神经网络和传统反馈PI控制相结合构成一种混合性机器人逆模学习控制方案,并分析此控制方法工作原理。最后给出带两机械臂漂浮基空间机器人的仿真结果。结果表明所应用逆模控制方法具有较快收敛性和较高跟踪控制精度,是一种有效的控制方法。