基于ROS的机械臂轨迹规划研究

针对机械臂轨迹规划中算法复杂、开发难度高的技术难点,提出基于一款开源软件平台(Robot Operating System,ROS)为机械臂搭建控制系统的方法作为解决方案.在此基础上,设计了一种基于五次多项式插值的算法来弥补该开源软件平台中关于轨迹规划功能的不足,并通过仿真实验验证了改进后的控制算法可以提高机械臂控制性能.该方法对于实现工程机械臂轨迹规划问题具有普遍的指导意义.     

一种多旋翼多功能空中机器人及其腿式壁面行走运动规划

 提出了一种既可实现飞行功能又可实现壁面运动的多旋翼多功能空中机器人。设计了机器人的结构,分析了其工作原理,研究了机器人腿式壁面行走模式下腿/足与壁面接触时的机体动力学。结合多旋翼推进的机理对机器人在壁面运动模式下的步态进行了规划,基于非线性轨迹线性化控制(TLC)法设计了空中机器人在步态过程中的姿态稳定控制器。在MATLAB环境下对机器人的腿式壁面运动进行了仿真分析研究,仿真结果表明了所设计的步态及其稳定控制方法的可行性。     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

复杂环境下考虑动力学约束的翼伞轨迹规划

翼伞系统具有大惯性、强非线性等特征,而基于传统质点模型所规划的目标轨迹难以满足复杂环境下的系统动力学约束,因此在轨迹规划中采用高自由度动力学模型也就成为了计算翼伞真实运动轨迹的必然趋势。然而,翼伞的动力学模型更加复杂,目前迫切需要解决的问题就是保证规划轨迹平滑、稳定。针对该问题,本文将建立精确的翼伞六自由度动力学模型,将其引入翼伞归航的轨迹规划中,并通过改进高斯伪谱法,设计一种基于分段点规划、离散点初次规划、离散点自重构的三阶轨迹优化策略。仿真结果表明,所提算法可解决传统算法在应用动力学模型后难以得到稳定轨迹的问题,并实现复杂环境下的精确地形规避,确保规划轨迹满足翼伞的非线性动力学约束。     

基于遗传算法的空间机械臂运动规划的最优控制

讨论了空间机械臂系统运动规划问题.利用系统的非完整特性,将空间机械臂运动规划转化为非线性系统最优控制问题.在最优控制中引入遗传算法,替代传统的牛顿迭代方法,提出基于遗传优化方法的运动规划最优控制数值算法.通过仿真计算,表明该方法的有效性.     

基于多阶段决策的侦察卫星任务规划研究

为解决侦察卫星任务规划中合理分配任务和避免信息传输冲突的问题,建立了基于多阶段决策的侦察卫星任务规划模型,包括任务分配模型和传输调度模型,并根据运筹学的基本原理,给出了求解模型的基本方法,从求解结果来看,该模型具有一定的理论与应用价值。     

空间机械臂建模方法与控制策略研究

针对刚柔耦合空间机械臂动力学建模中对柔性体采用的传统描述方法（有限元法、模态综合法以及集中参数法等）并不足以精确描述柔性大变形的问题,采用绝对节点坐标法描述柔性体,采用自然坐标法描述刚性体,建立了末端带集中质量的双连杆柔性机械臂的动力学模型并且研究了机械臂的空间定位问题。结合广义α法以及工程上常用的Scaling技术,开发了计算程序,实现了动力学方程的高效精确数值求解。针对机械臂的空间定位以及柔性变形问题,提出了一种运动规划方案,采用PD控制策略,实现了机械臂的运动跟踪控制;仿真结果表明：提出的运动规划方案能有效地减弱机械臂的柔性变形。     

一种星球探测六足轮腿机器人的设计与运动规划

针对星球探测,设计了一种具有高度对称性的六足轮腿机器人。为适应星球表面的复杂环境,该机器人具有不仅在机身水平面内中心对称而且关于机身水平面对称的结构,同时能够通过腿部构型的变化实现两种运动方式：轮行模式和足行模式。机器人的膝关节采用双平行四边形的传动机构,克服了现有足式机器人膝关节平行四边形机构传动的奇异问题,增加了膝关节的转动范围,实现了单腿关于机身水平面的对称运动。设计了一种基于指数坐标在SE （3）空间上规划的自适应步态,机器人可以利用该自适应步态在没有视觉传感器和局部地图的条件下,仅依靠足底力传感器和机身的惯性测量单元,实现自主连续稳定的行走。利用该机器人结构的高度对称性,提出了一种倾倒恢复策略以适应星球探测过程中的需求。以Adams和MATLAB为虚拟的仿真环境,对六足轮腿机器人的运动模式切换、自适应步态及倾倒恢复进行了仿真,验证了可行性。     

自主多无人机的分散化协同控制

协同前提是无人机(UAV)平台间的通信和信息共享,无人机平台之间信息和计算是高度分布的,无人机平台的运动以及通信拓扑的变化,使得集中式协调控制结构很难实现。以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好。针对多无人机平台分散化协同的特点和要求,建立了集中和分散相结合的多无人机平台协同控制系统结构,集中式任务管理系统主要完成目标分配、通信管理和编队管理功能,分散式协同部分主要实现局部任务规划、协调策略及协调控制等功能。分别以多机协同目标跟踪、多机和多编队一致性协调、多机协同编队控制与重构等多无人机平台分散化协同控制技术为应用对象,探讨了分散化协调机制、策略、控制及其与信息之间关系。给出了部分算法的仿真结果。     

航天器任务规划中资源约束的可分配处理方法

面对深空探测过程中环境的不确定性和扰动,航天器需要利用任务规划技术实现自主控制。航天器应用规划算法时,需要考虑到执行活动时满足的时间约束和资源约束。通过分析资源约束之间的关系,提出了可重复资源在规划执行时的可分配处理方法,和判断资源变量是否满足的可分配性条件。通过航天器仿真算例,验证了可重复资源的可分配处理方法在规划执行时的有效性。