基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器设计

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。     

一种机器人砂带磨削的路径规划方法(英文)

机器人砂带磨削系统具有弹性接触和宽行加工两个显著优点,被广泛应用在具有复杂工件的终加工领域,提高表面质量和加工效率。有关在曲率约束下的磨削路径规划研究较为少见。由于工件与接触轮之间存在复杂的弹性接触,因此,机器人磨削路径可以利用接触运动学的一般方法来求解。机器人砂带磨削过程且需要满足一般的砂带磨削工艺要求,其中最重要的是保证接触轮与工件的局部几何特征贴合。在曲率较小的局部,相邻刀位点的弧长加大,以保证加工效率。相反地,在曲率较大的局部,相邻刀位点的弧长较小,以保证加工精度。利用一系列平面与目标曲面相截,得到相应的截平面的轮廓曲线。对于任意一条轮廓线,优化相邻刀位点之间的弧长,在曲率较大的局部增加一个中间刀位点。本文提出了一种包含弧长优化和主曲率匹配的磨削路径生产方法,通过离线仿真验证了有效性,并利用该方法提高了曲面的磨削质量。该路径规划方法为生成光顺且精确的机器人曲面磨削路径提供了理论依据。     

一类不确定非完整动力学系统的鲁棒控制

研究一类带有未知惯性参数、动静态摩擦及外界干扰的非完整动力学系统的鲁棒控制问题。基于齐次展开的思想,给出了一种鲁棒控制器设计方法,使得闭环系统的广义位置坐标指数镇定,广义速度渐近镇定。将所提出的方法应用于一类移动机器人的镇定控制,仿真结果验证了该方法的有效性     

脑外科机器人视觉伺服研究

定位精度是脑外科机器人系统一个最重要的指标.提出了利用视觉伺服提高脑外科机器人系统定位精度的方法.根据机器人辅助脑外科手术的特点,选择基于位置的末端点闭环的视觉伺服方式,提出了一种利用机器人运动信息对机器人的特征点进行视觉跟踪定位的稳定可靠的方法.针对病人体内病灶点在摄像机图像中不可见的问题,推导了脑外科机器人系统的视觉伺服控制律.采用视觉伺服的方法后,系统定位精度有了很大提高,系统定位误差主要由靶点映射误差引起,受机器人绝对定位误差的影响不大.手术过程模拟和定位精度测试验证了该方法的有效性.      

灵巧壁面移动机器人运动学和动力学研究

灵巧壁面移动机器人是一个约束可变的系统,其可控性问题有待于证实.针对履带驱动方式具有非完整约束的性质,利用李群理论和微分几何的分析方法,对各种构型情况下灵巧壁面移动机器人运动学和动力学特性进行了研究,证明了灵巧壁面移动机器人的可控性,建立了机器人动力学方程,为机器人控制器的设计提供了理论指导.      

倒锥面高层玻璃幕墙清洗机器人设计

为满足倒锥面高层玻璃幕墙清洗机器人对小质量、高可靠性、高安全性的要求,提出了运动驱动分散配置、主运动与辅助运动一体化、主运动柔性驱动的机器人结构设计原则;针对具体建筑结构设计了完备的清洗机器人系统,讨论了机器人对作业对象遍历运动和吸附、清洗功能的实现方法;分析了机器人系统对建筑结构误差的适应能力,证明了柔性驱动结构的可行性.在上述基础上开发了倒锥面高层玻璃幕墙清洗机器人系统,并进行了现场试验,证明了系统的实用性和可靠性.该系统已成功应用于机场指挥塔幕墙的清洗作业.      

基于单颗粒模型的航发叶片砂带磨削微观仿生锯齿状表面形成及实验

基于鲨鱼皮衍生出来的微观仿生表面被广泛应用于机翼等航空零部件的设计中，对于提高航空零部件的疲劳寿命、气流动力性等服役性能具有重要作用。砂带磨削能实现零部件表面的高完整性要求的加工，故常用于叶片、整体叶盘等复杂曲面的精密磨削，且能实现微观表面形状，但目前缺乏砂带磨削微观表面的系统研究从而难以实现其精确控制。首先，分析了微观仿生锯齿状表面的典型结构特征，基于单颗粒砂带磨削模型，研究了单颗粒砂带磨削去除机理；然后，建立了砂带磨削多颗粒参数化数学模型，提出了微观仿生锯齿状表面砂带磨削方法；最后，以钛合金叶片型面为对象，搭建以钛合金为典型材料的微观仿生锯齿状表面砂带磨削基础实验平台，进行仿生表面的实验验证。通过对磨削后叶片的表面微观形状参数进行检测，结果表明通过砂带磨削方法实现的微观仿生锯齿状表面以锯齿形沟槽为主，其中沟槽的宽度在2.5~8 μm之间、平均值为4.91 μm，沟槽的高度在3.5~9 μm之间、平均值为5.91 μm，沟槽的夹角在28°~68°之间、平均值为42.3°，验证了微观仿生锯齿状表面砂带磨削的可行性。     

基于局部大气偏振特性的仿生导航方法

目前主流的偏振导航算法中，思路通常为通过对全天域偏振图像的获取拟合出太阳子午线或中性点的位置，进而判断导航方向。现提出一种新的导航方向获取算法，可在小视场条件下，通过对太阳方向矢量的拟合判断导航方向。在此基础上进行了计算机仿真和室外实验，利用偏振相机获取了天顶区域大气偏振分布模式；利用斯托克斯矢量分析法解算出了大气偏振模式的分布情况，包括其中偏振度和偏振角的信息，初步证实了解算算法在实际情况下的可行性和精度，导航精度可达到0.2°左右。     

空间机器人抓取未知目标的质量特性参数辨识

根据动量守恒定理,研究了单臂自由飘浮空间机器人抓取未知目标的质量特性参数辨识问题。已有文献中基于动量守恒原理进行的参数辨识只适用于系统线动量和角动量为零的情况,当两者不为零时无法得到正确的辨识结果。为解决此问题,本文首先在惯性系而非本体系下推导得到了机械臂抓取未知目标后的系统线动量和角动量,保证了其各分量的守恒特性。然后基于此特性,通过在轨测量两个时刻机器人本体的线速度、角速度以及机械臂各关节的角速度和转角信息,建立了含有未知目标质量特性参数的动量增量方程。最后根据三组测量信息,从联立的动量增量方程组中求解得到未知目标的质量特性参数。数值仿真表明,此方法在系统线动量和角动量为零和不为零两种情况下都能实现高精度的参数辨识,同时还避免了方程求解的奇异问题。     

基于模板识别的高精度自动定位系统

为满足机器人辅助 医疗手术中高精度自动识别物体的需要,利用Bumblebee 2 摄像头拍摄图像,把黑白交互的椭圆和圆作为一个模板,用改进的角点提取方法提取出图像中的角点;在对图像进行增强之后,利用模板黑白格的几何对称性特征提取模板中的角点,然后区分出椭圆中的角点和圆中的角点,最后利用向量垂直关系提取出椭圆中的目标角点,识别出模板.通过Bumblebee 2自带的深度函数,提取模板的深度,得到模板在摄像头空间中的坐标,达到高精度自动定位物体的目的,克服传统摄像机需要标定内外参数的步骤.实验表明,定位误差在0.42 mm之内,基本上可以满足手术的要求.