机器人典型平衡系统的研究

以关节型机器人典型的弹簧式平衡系统作为研究对象,探讨了它的计算模型与优化设计方法,并用实例进行了计算。     

室内多移动机器人协同建图与路径规划

多机器人协同定位与路径规划是协同侦察、作战等场景中的首要问题,其难点在于如何在未知环境下完成自主定位。提出了将多机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统应用于室内环境,,以解决此问题。针对机器人定位存在的相关定位误差,采用了增加惯性测量单元的方法,以进行修正。为解决单个机器人在构建地图时速度较慢的问题,将基于坐标变换的方法用于多机器人的地图融合。此外,基于冲突检测和冲突规避思想,对多机器人路径规划方法进行了研究,并将其部署在了多机器人系统中。实验结果表明,采用多机器人协作进行环境探测,在确保全局地图信息完备的同时,可以提高构图效率。基于冲突规避的多机路径规划方法,可以为机器人个体规划出无碰撞路径,机器人可以根据该路径到达目标位置。     

智能机器人——未来航天探索的得力助手

对机器人发展历史、智能机器人技术发展应用现状以及世界范围内空间机器人应用现状与发展趋势进行了综述和分析,并对未来空间机器人技术与应用发展趋势做出预测。     

双冗余度机器人的避碰运动规划方法研究

对双冗余度机器人的避碰运动规划进行了研究分析,发展和改进了一种基于距离函数的冗余度机器人避碰方法,提高了该方法的通用性和可靠性.      

在轨空间机器人参数辨识研究

文章以在轨自由漂浮空间机器人为研究对象,建立了基于空间算子代数的空间机器人运动学模型,研究了机器人本体和所抓取未知目标卫星的参数辨识问题,如本体和未知目标的质心、质量以及惯量张量等参数。首先基于空间算子代数理论建立空间机器人运动学符号模型;然后基于线动量及角动量守恒方程即可对空间机器人本体和未知目标卫星进行未知参数的辨识;随后分析了机器人的参数对辨识过程的影响以及参数辨识对控制规律的影响。在地面实验室中验证了本参数识别方法的可行性以及效果。     

自由漂浮空间机器人点到点避奇异运动控制方法

针对具有冗余机械臂的自由漂浮空间机器人（Free Floating Space Robot, FFSR）点到点避免奇异性规划和控制问题,提出了一种冗余FFSR的点到点避免奇异控制方法。首先,该方法基于离散状态依赖李卡提方程（DSDRE）控制器设计方法,利用FFSR的动力学和运动学方程实现了FFSR系统方程的伪线性重构;然后,基于伪线性重构系统及DSDRE状态调节器设计方法实现了FFSR的关节角速度和末端位姿的同时跟踪控制;其次,根据跟踪控制器对FFSR广义雅克比矩阵（GJM）行满秩的设计要求,定义FFSR的奇异性判别依据,构造了避奇异约束函数;再次,由于冗余FFSR系统具有多逆运动学解特点,考虑关节角及关节角速度约束,结合避奇异约束函数设计了FFSR的期望轨迹在线规划器,进一步将设计的跟踪控制器与规划器相结合提出了冗余FFSR末端点到点避奇异运动控制方法。最后,为验证所提方法的有效性同时考虑简化计算,采用平面4连杆FFSR模型进行数值仿真,仿真结果表明所提点到点避奇异运动控制方法能够有效实现冗余FFSR系统的点到点避奇异运动。     

机器人动态受力感知及零重力运动模拟技术

针对航天器在轨服务任务的地面零重力模拟需求,研究基于工业机器人的零重力运动模拟技术。建立基于BP神经网络的受力感知预测模型,该模型采用机器人末端姿态、加速度、角速度和角加速度作为输入层参数,采用机器人末端六维力传感器数据作为输出层参数,实现了对机器人末端负载的高精度动态受力感知。设计正交试验方法确定机器人的运动路径点进行样本数据采集,实现了受力感知预测模型对机器人全工作空间的覆盖。进一步,基于对机器人末端负载的受力感知数据,应用动力学理论计算负载在失重状态下的运动速度,并控制机器人执行相应的运动,实现了对机器人末端负载的零重力运动模拟。     

电化学加工机器人动态性能设计与优化研究

工业机器人工作空间大、姿态灵活、可配置性高,且成本低,广泛应用于搬运、装配、喷涂和焊接等多个领域。但由于机器人末端轨迹精度不高,低速波动大,在电化学加工领域的应用很少。根据电化学加工低速、高轨迹精度特点,提出采用象限法设定电化学加工机器人工作区域,建立电化学加工机器人动力学优化函数,采用第三代非支配遗传算法NSGA-Ⅲ求解各设计参数最优Pareto解集,通过仿真和实验进行了动态性能测试验证。结果表明在设定工作区域内,电化学加工机器人直线轨迹精度可达0.073 mm,圆弧轨迹精度可达0.145 mm,低速工况下轨迹精度相比传统工业机器人提高近10倍。     

基于概念空间学习认知的机器人目标识别方法

针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能.     

SiC材料机器人砂带磨削系统设计及试验研究

通过分析SiC材料的加工特点及难点,针对SiC材料成型后加工易产生崩边、开裂等问题,设计并搭建了机器人砂带柔性磨削系统,开展了相关试验研究工作。结果表明, 所搭建的砂带磨削系统可有效避免SiC材料加工过程中的崩边、开裂问题。