具有牵引失效自检测功能的高负载比微型拖曳机器人设计方法

针对微型机器人受体积制约而难以实现拖曳大负载的问题,设计了1种基于楔形刚毛阵列黏附脚掌原理,具有牵引失效自检测功能的微型拖曳机器人.该机器人采用轮式结构,通过执行机构对黏附脚掌的加载和脱附,将拖曳负载过程与机器人自身移动过程分开,使负载与机器人在平面上做尺蠖运动,实现微型机器人拖曳超过自身重量数百倍的负载.在此基础上,...     

基于数据的火箭总体设计方法研究及软件实现

为了提升火箭总体设计能力,通过集成化的设计工具实现设计方法的统一和规范,解决总体设计流程通过文档传递速度慢、缺乏统一接口和设计工具、设计效率低的痛点问题,提出基于数据驱动的运载火箭总体协同设计方法,并开发软件实现应用。遵循基于模型的系统工程（Model Based System Engineering,MBSE）理念,通过制定专业间接口数据规范,构建总体多专业协同设计数据物料清单(Bill of Materials, BOM),形成统一数据接口,围绕统一数据BOM模型开展协同设计工作,成功应用于总体协同设计工作中的多个场景,实现设计过程数据同源、状态变化同知。基于数据的总体协同设计方法,设计效率显著提升,设计精度与传统设计方法整体相当,局部更优。     

空间机器人深度学习识别捕获部位的应用探讨

针对空间机器人对捕获部位识别方法的普适性、实时性和准确性等要求,提出了采用深度学习方法对空间机器人捕获目标的特征部位进行识别。通过比较分析方法、数据驱动方法等传统识别方法和深度学习方法的优缺点,发现深度学习方法对于解决空间机器人捕获部位识别问题具有显著优势。进一步分析了应用深度学习方法解决捕获部位识别问题的几个关键技术问题,为后续空间机器人在轨捕获目标的研究与实践提供了新的思路。     

基于遗传算法的机器人负载重力补偿优化算法研究

航空航天装配领域,利用安装在机器人末端的六维力传感器来感知外力是实现工业机器人柔顺装配的关键技术之一,而负载的存在会干扰对外力的感知.针对工业机器人末端负载的重力补偿,提出一种基于遗传算法的重力补偿优化算法.此方法以误差平方和最小为目标建立了最优解模型,利用遗传算法求解,最终可以在不使用测量仪器的情况下,估计力传感器安...     

空间机器人抓捕碰撞分析与轨迹规划镇定控制

针对空间机器人抓捕目标过程中产生的碰撞冲击问题,分析了抓捕瞬态碰撞对机器人系统产生的影响,提出了一种控制力矩能量消耗少、对卫星平台基座扰动小的镇定控制方法,实现了对抓捕目标后组合体系统的镇定控制。首先,利用Kane方法建立了抓捕后的目标-机械臂-卫星平台组合体动力学模型;其次,利用ADAMS软件分析了瞬态碰撞冲击对空间机器人系统的影响,为后续镇定控制策略的设计提供初始仿真参数;采用四次多项式实现了机械臂关节空间轨迹的参数化,设定了基于控制力矩能量与基座扰动的加权目标函数,利用差分进化算法(DE)求解得到满足控制力矩能量消耗小、平台基座扰动少的机械臂关节空间轨迹。最后,利用七自由度空间机器人的数值仿真,验证了所提出方法的有效性。     

Compensation of base disturbance using optimal trajectory planning of dual-manipulators in a space robot

This paper presents a trajectory planning algorithm for a space robot with dual-manipulators. Here one manipulator of the space robot captures a target, and another manipulator is free. In this case, this study uses one manipulator as the mission manipulator to capture the target, and another as the balance manipulator aiming at the compensation of the pose disturbance. For this method, a novel trajectory planning algorithm applied to the balance manipulator is presented. The trajectory planning problem is transformed into series of problems of the optimal state solution, and then the iterative algorithms for the trajectory planning are designed. In the iterative algorithms, the bias force on the spacecraft base caused by the balance manipulator is used as the compensation force. Then, to calculate the expected compensation force and torque, a pose control law for the spacecraft base is introduced. The expected compensation force and torque provide equality constraints for optimization problems, which implies that the trajectory planning algorithm compensates for not only the disturbance generated by the manipulator’s motion, but also environmental disturbances. This is because the expected compensation force and torque depend on the pose change of the spacecraft base rather than the type of the disturbance. Numerical simulation was carried out to analyze the proposed trajectory planning method. It was observed that the method greatly reduces the disturbance of Manipulator A on the spacecraft base. These results validated the effectiveness of the proposed method for the trajectory planning to make the spacecraft base disturbance up to minimum.     

基于输入解耦特征模型的四足机器人运动控制

摘要： 针对四足机器人腿部关节控制和转弯步态规划问题，建立四足机器人单腿动力学模型，分析其多输入多输出、时变、耦合和非线性等特性，建立并推导一种具有输入解耦形式的多输入输出特征模型；在此基础上设计由多变量黄金分割自适应控制律和微分控制律组成的控制器；其次提出一种对角转弯步态，通过修正左右腿的迈步步长实现机器人的转弯，进一步分析步长修正量与转弯半径的关系；最后通过虚拟样机技术，分别进行机器人零负载和50 kg负载情况下的直行和转弯步态仿真，仿真结果验证所提方法的有效性.     

Positioning error compensation of an industrial robot using neural networks and experimental study

Due to the characteristics of high efficiency, wide working range, and high flexibility,industrial robots are being increasingly used in the industries of automotive, machining, electrical and electronic, rubber and plastics, aerospace, food, etc. Whereas the low positioning accuracy,resulted from the serial configuration of industrial robots, has limited their further developments and applications in the field of high requirements for machining accuracy, e.g., aircraft assembly.In this paper, a...     

漂浮基空间机器人捕获卫星过程动力学模拟及捕获后混合体运动的RBF神经网络控制

 讨论了漂浮基空间机器人在轨捕获目标卫星过程的碰撞动力学建模,以及捕获操作结束后空间机器人与卫星混合体的稳定控制问题。首先采用多刚体动力学建模方法并结合空间机器人捕获目标卫星过程中的碰撞动力学特性,建立了漂浮基空间机器人在轨捕获漂浮卫星过程的动力学模型,并在此基础上计算出完成捕获操作后空间机器人与目标卫星混合体关节的运动速度。然后针对卫星及空间机器人系统惯性参数均是未知的复杂情况,应用上述模型、神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计了空间机器人与卫星混合体在捕获过程碰撞冲击影响下稳定运动的高斯径向基函数神经网络控制方案,以达到对捕获卫星的有效控制。此外,高斯径向基函数神经网络控制方案具有不需要测量和反馈载体位置、移动速度与加速度的显著优点。系统数值仿真证实了上述控制方案的有效性。     

基于KS函数的协同优化算法及其应用

多学科设计优化(MDO)是当前航空航天复杂系统设计研究中一个最新、最活跃的领域,针对多学科设计优化中协同算法优化过程中存在的收敛困难、计算量大、费时等问题,提出一种新的系统级约束处理方法,利用KS函数的凝聚特性,将系统级的多个学科约束凝聚成一个拥有光滑高阶可微的可行域单约束,来取代罚函数法中的多个约束,以缓解多约束之间的冲突并加速收敛速度.利用两个典型算例进行测试,结果表明改进方法有效.