一类不确定非完整运动学系统的鲁棒镇定

确定非完整运动学系统的镇定问题已有许多研究,然而当实际系统几何参数未知,特别是控制系统考虑不校准视觉测量时,运动学系统是不确定的.研究针对一类典型的不确定非完整运动学系统,即非完整移动机器人的鲁棒镇定问题.通过对质心和几何中心不重合情况下两轮独立驱动移动机器人镇定问题的研究,得到了以两独立驱动轮速度为控制输入的机器人运动学模型.对于车轮半径和两驱动轮之间距离参数已知情况下提出了光滑的时变镇定律,并针对这两个参数未知时,给出了鲁棒控制律设计方法.对这两类控制律下的闭环系统分别给出了严格的渐近稳定性证明.这类设计方法对于研究一般的不确定非完整运动学系统的镇定问题具有一定的启发意义.仿真试验验证了提出方法的有效性.      

空间机器人协调控制全物理仿真设计与验证

机械手在空间运动时,对卫星本体会产生干扰,卫星本体采用协调控制方法,减少机械手运动对本体的影响.设计基于气浮台的全物理仿真试验系统,通过气足漂浮支撑机械手和三自由度气浮台,来模拟卫星在空间微重力环境下一个平面内的协调控制运动,采用星上部件、控制器和控制软件,对协调控制进行了验证.     

燃气动力弹跳机器人在不同地面弹跳能力

燃气动力弹跳机器人具有很强的越障能力,但不同特性地面对其弹跳性能影响较大。针对上述问题,对燃气动力弹跳机器人起跳过程的动力学模型进行理论与试验分析。首先建立了机器人起跳动力学模型,利用Hunt-Crossley模型对机器人脚与地面的作用力进行分析;然后构建试验平台,对模拟硬黏土、草地进行静态、动态力学特性测试,得到相应的力学参数;最后对弹跳机构在刚性地面、模拟硬黏土和模拟草地分别进行弹跳分析与试验。在一定充气压力条件下(丙烷0.01 MPa、一氧化二氮0.21 MPa)燃烧室内燃后压力基本相同(最大压力约3.1 MPa),而弹跳机构(总重为3.55 kg)在刚性地面和硬黏土地面的弹跳高度分别为2.0 m和1.4 m,在草地地面相对充气压力为0 MPa条件下,其弹跳高度为0.1 m。结果表明,机器人在松软的地面较刚性地面弹跳高度较低,且模拟3种地面的弹跳试验结果与分析结果较为吻合。      

基于运动灵活性的蟑螂机器人机构参数优化

从仿生蟑螂机器人机构特点出发,基于运动灵活性,选择椭圆形身体布局,分别以单腿工作空间和整机雅克比矩阵的条件数倒数作为灵巧度指标,在兼顾运动灵活性和可靠性的基础上,对机器人机构参数进行优化配置,选择了最优的杆长比例.利用分析得出的优化尺寸建立ADAMS参数化仿真模型进行实验研究,仿真结果与理论分析相吻合,验证了优化配置的可行性和正确性,为样机的研制和机器人的驱动及控制等进一步研究奠定了基础,也为其他六足机器人的开发提供了参考.     

空间四面体翻滚机器人运动学分析及仿真实验

对四面体及多面体机器人的研究现状进行了分析.介绍了空间四面体翻滚机器人的结构,由6根伸缩臂和4个顶部节点平台组成,通过伸缩臂的运动可以使四面体的重心失稳,实现翻滚运动.结合四面体翻滚机器人的运动形式,给出了翻滚的临界条件,根据不同的运动阶段对四面体翻滚机器人进行了运动学分析.利用Adams虚拟样机技术对四面体翻滚机器人进行了运动学仿真,并进行了样机的实验,验证了方法的正确性.该分析结果可进一步用于空间四面体翻滚机器人的动力学分析和优化设计.     

空间细胞机器人面向桁架在轨攀爬步态分析

面向空间在轨装配维修过程中的攀爬移动问题,基于空间细胞机器人(CSR)理念,提出连接细胞、转动细胞、末端执行细胞三种基本细胞单元。利用图论和拓扑学原理,在关联矩阵的基础上进行改进得到一种细胞迁移矩阵,直观准确地表达细胞机器人任意构型,以及不同节点之间的组织迁移过程。考虑桁架应用环境和细胞机器人自身的特点,划分出三种广义双杆攀爬工况,能够覆盖所有桁架攀爬任务需求。利用基于旋量理论的指数积公式进行不失一般性运动学分析。基于一致性、重复性以及无干涉原则,针对每种攀爬工况提出相应的攀爬步态,进行数值仿真分析,对比不同步态细胞机器人的关节力矩、能耗以及末端轨迹所占据工作空间等参数。仿真结果对空间机器人在轨攀爬路径规划以及控制方式的研究具有重要理论意义和工程价值。     

能量辅助骨骼服NAEIES的开发

骨骼服是一种辅助人承受负载,有效增强人的负重能力,并帮助人们在各种地形条件下行走,结合了人的智能和机械动力装置的机械能量的一种人机结合的机器人。文章介绍了海军航空工程学院开发的能量辅助骨骼服(NAEIES)的系统组成及工作原理。NAEIES采用上肢控制下肢的原理,通过测量上肢的运动信息,控制下肢膝关节的运动,而下肢髋关节的运动则通过气弹簧来巧妙地实现,良好的实现了骨骼服在承载的同时,跟踪人的行走步态。     

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。     

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。     

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。