基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。     

正八面体可变形陆空两栖机器人设计与分析

设计了一种可变形的陆地两栖八面体机器人,其主要由传动模块、伸缩模块、传动机构和顶点模块构成.机器人在陆地上的运动主要是通过控制伸缩模块中的杆件伸缩量来改变机器人重心位置,实现机器人沿着指定方向进行翻转;空间运动通过调整螺旋桨的姿态来调整机器人飞行的方向及方式,从而确定机器人飞行的轨迹.给出了机器人在地面运动的重心计算公...     

基于Matlab的6DOF斯坦福机器人的运动学建模与仿真

机器人的运动学与逆运动学在机器人的动力学分析、轨迹规划及位姿控制等方面起着关键作用.以RRP-3R斯坦福机器人为研究对象,基于D-H法为其建立了关节坐标系及正运动学方程.在正向运动学的基础上,通过代数方法确定斯坦福机器人的逆运动学方程,规划了运动轨迹,利用逆运动学方程通过MATLAB编程进行仿真实现.     

航天复杂产品智能化装配技术应用研究

针对航天复杂产品多品种、小批量的特点,提出了一种基于搬运机器人与柔性功能点的智能化装配生产模式,通过工位功能的柔性集成技术实现设备动态重用与装配工艺兼容。同时,以空气舵为应用验证对象,进行空气舵智能化装配技术研究。结果表明,通过工业机器人、柔性工装及末端执行器协作能够实现空气舵装配所需的复杂装配路径,基于视觉识别技术进行的精度补偿和装配结果确认能有效保证产品质量,为航天复杂产品装配生产提供了新型解决方案。     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

一种含铰接动平台姿态类并联机器人的运动学标定

面向航空制造业大型零部件精确装配的重大需求,研究一种含铰接动平台姿态类并联机器人(4 PRS&H(R))的精度提升问题.首先,基于零件 部件 整机的装配思路,从零件加工设计与部件装配工艺来保证物理样件具有一定的基础精度,并借助区间理论,预估几何误差源对物理样机末端姿态精度的影响程度,其次,在精度预估的基础上,简化基于激光跟踪仪的误差参数辨识模型,然后结合物理样机实际装配精度和其结构的特殊性对测点进行规划,随后针对4 PRS&H(R)并联机器人开展运动学标定实验,激光跟踪仪检测结果表明,该机器人在运动学标定后沿α、β和γ三个转动方向的最大姿态偏差分别由0.195°、0.520°和2.089°降低至0.026°、0.044°和0.519°,且姿态偏差整体波动平稳,以此验证所述运动学标定方法的正确性和有效性.     

在轨服务软体机器人应用展望

软体机器人以其安全性高、功能多样、易于驱动等独特的优势,近些年来受到了广泛的关注。对软体机器人应用于未来空间在轨服务任务的设想,首先从现有用于在轨服务任务的空间机器人抓捕装置入手,分析了软体机器人用于在轨服务任务的可行性与优势,然后以软体抓捕装置为例,介绍了软体机器人的发展现状,最后提出了软体机器人用于在轨服务任务的建议。最终目标是通过将软体机器人引入在轨服务任务,提升我国在轨服务的智能化水平。     

基于后退设计的空间机器人系统的自适应控制

 结合后退设计方法和自适应控制理论,对载体姿态可控的空间机器人系统提出了一种自适应跟踪控制算法。当系统的惯性参数未知时,该算法可以保证空间机器人的手端跟踪误差渐近趋于零。和已有的算法相比,所提出的算法可以消除Lyapunov函数导数表达式中的交叉项,明显改善系统的跟踪性能。对平面两关节空间机器人的仿真结果证实了算法的有效性。     

空间坐标转换技术的分析与研究(二)

AnalysisandStudyofSpatialCoordinateTransformationTechnique（2）ZhouWelhu;LanYibing;DingShudan;FelYetai（上接1999年第19卷第4期第12页）7微分转动前已叙述,坐标系间的转换一般需多次旋转,旋转次序是任意的。但应记住,绕坐标不同的旋转次序,虽然旋转角都是三个,但各自旋转角之间的差别却可能较大。也就是说,旋转矩阵运算时不能交换位置。只有当ax,ay,a二均很小时,坐标旋转才与旋转次序无关,与左、右乘也无关。此时称转角a特别小时的转动为微分转动。微分转动不仅可以简化坐标转换,而且理论上可以解决绕空间任意轴的…     

基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器没计

在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法.首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性.