信息素模糊逻辑导引的机器人室内避障算法

机器人室内避障是机器人运动学研究的重要课题,在室内运动的机器人受到障碍物干扰因素复杂,避障路径规划困难,传统的避障算法采用遗传进化双目视觉动态跟踪技术,在室内障碍区分布不规则的情况下,避障性能不好。提出一种基于信息素模糊逻辑导引的机器人室内避障算法。把机器人的运动轨迹描述为一个种群觅食问题,种群觅食中释放的信息素作为避障导引,求出机器人运动参数和环境参数,构建机器人行为运动方程,根据环境中播撒信息素,以此驱动机器人运动,实现避障算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效规避障碍物,实现行走路程最短和最优。     

包装物料分拣机器人运动轨迹规划

为了保证自动物料分拣并联机器人平稳、快速地将目标物料码放到指定位置,需要机器人拥有良好的动态特性,尽可能保证机器人运动速度和加速度平滑过渡。介绍了并联机器人工作原理以及运动轨迹,介绍了传统的关节空间轨迹规划方法,并在此基础上提出了一种关节空间的多项式插值拟合的分拣机器人轨迹规划方法,通过多项式插值法对机器人运动速度进行了拟合,并在不同约束条件下得到了机器人最短运行时间。仿真结果表明,该轨迹规划方法能够实现机器人各轴速度平滑过渡,避免了机器人因加速度突变出现冲击。该规划算法简单可行,能够保证机器人拥有良好的动态特性,保证了机器人稳定可靠运行。     

机器人控制系统的运动规划研究

本文针对机器人控制系统的运动规划进行了系统的研究,对机器人进行了最优运动规划和复合控制,提高了机器人动态特性,达到了机器人的高速、高精度应用。     

基于改进粒子群算法的机器人机构误差补偿

并联机器人最重要的性能标准是运动精度,而并联机器人在给定的预期轨迹规划过程中,往往因存在机构误差导致预期轨迹和理想轨迹存在很大偏差,导致运动精度大大降低。针对以上情况本文提出了一种基于粒子群算法,对机器人的驱动杆期望轨迹不断修正,进而补偿机器人机构误差;通过种群排列熵模型和粒子速度激活方法改进粒子群算法,利用改进后的粒子群算法对机器人驱动杆参数进行优化,对机器人结构误差补偿,进而不断修正机器人驱动杆的预期轨迹,补偿机器人轨迹规划过程中的运动误差。仿真结果表明:本文所提出的方法能够有效对机器人机构误差进行补偿,有效补偿了机器人轨迹规划中的运动误差,保证了机器人的运动精度。     

曲率组合曲面喷枪轨迹组合优化连接

针对复杂曲率组合曲面的喷涂机器人喷枪轨迹优化及组合连接问题,基于曲面曲率特性,将其简化为针对大小曲率曲面片上及相交区域喷枪轨迹的优化研究,提出针对复杂曲率组合曲面的喷枪轨迹组合连接算法,实现了对组合曲面的整体快速喷涂,仿真实验验证了该智能算法具有良好的全局搜索能力及快速收敛性,为进一步完善喷涂机器人离线编程系统奠定了基础。     

探索机器人运动规划的奥秘

运动规划问题是智能机器人领域内长期研究的最基本、最重要的一个课题。作者首次提出了求解机器人实时运动规划的模型。本文在回顾各种运动规划方法的基础上,介绍了求解该问题的思维方法。     

欠驱动式柔性轮足机器人的腿部结构及步态设计

轮足式机器人兼具轮式和足式机器人的移动速度快及越障能力强等优点,但也存在崎岖路面运动稳定性差、控制难度高的问题。腿部运动结构设计是影响轮足式机器人运动特性的重要因素。为此,本文采用柔性四连杆机构原理设计了一种新型的四足轮足机器人欠驱动式腿部结构,并基于D-H法建立该轮足机器人腿部的运动学模型;在求解机器人腿部运动空间的基础上,依据工作空间及机器人最大效率原则,规划了该机器人的步态;结合多足机器人规范化能量稳定裕度原理对机器人进行了运动步态分析,得到该轮足机器人周期步态规范化能量稳定裕度规律。通过基于Matlab腿部运动仿真及SolidWorks稳定性仿真,结果表明该四足轮足机器人腿部结构具有规划步态的可行性和较高稳定性。     

基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法

针对传统方法无法有效解决物流机器人一次访问若干点的全局路径规划问题。为此,提出一种基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法。通过栅格图法构造容易被移动物流机器人理解的仓储环境。在不考虑点和点间准确路径的情况下,按照移动物流机器人初始点是否处于出口,把全局路径规划问题划分成典型的TSP问题和TS-TSP问题,针对典型的TSP问题,将全局路径点看作种群个体,针对TS-TSP问题,将中间节点看作种群个体,以此构建移动物流机器人全局路径规划数学模型,并通过势场蚁群法对其进行求解,获取全局路径点的最优访问顺序,在此基础上,通过A*法计算准确的移动物流机器人全局路径规划结果。实验结果表明,采用所提方法收敛速度快,可快速得到全局最优解,且全局路径规划结果所需时间少,实用性强。     

多足球机器人视觉躲避相撞算法的仿真分析

在机器人足球比赛中,比赛过程对抗性激烈,需要机器人在运动状态下完成障碍物的躲避,但是当前的多机器人时间配合任务中,对避障的要求往往都是单一的,静态的障碍物,对运动中的同视觉机器人壁障效果不好。为了解决这一问题,提出一种基于多传感器运动信息约束规划的机器人视觉避障技术,采取信号采样技术采集多路机器人信号,采用射线追踪算法和内建的相撞检测机制,对足球机器人实际的不同路状下进行障碍躲避。实验证明该方法具有很好的鲁棒性与有效性。     

双驱双向AGV机器人运动学分析及仿真分析

对于双驱双向AGV机器人导引车的运动学分析与仿真分析,需充分考量双驱双向AGV导引车所采用驱动模块的特点,构建运动学模型。基于此,本文研究首先就双驱双向AGV机器人导引车进行简要介绍,进而就AGV导引车进行运动学模型构建与分析,在此基础上对AGV机器人导引车进行仿真分析,为AGV机器人导引车的结构设计与运动轨迹规划的优化提供参考。     

基于可操作度的机器人最优初始位形研究

冗余度机器人的初始位形的选择是很重要的。文章以可操作度为性能指标,给出了数学规划模型来选择机器人最优初始位形,使机器人避免奇异的初始位形,让其处于灵活性最优的位形。算例仿真结果表明,用文章中数学规划模型优选出的机器人位形是灵活性最好的位形。     

计及道路阻断的智能消防机器人路径规划策略

合理的运行路径规划对保障智能消防机器人的可靠运行意义重大。针对消防机器人路径规划问题,文章在对A-Star算法原理及动作过程进行深入分析的基础上,建立了适用于智能消防机器人的路径规划模型。之后,考虑到火灾现场存在的道路阻断问题,文章基于贪婪思想,提出了一种智能消防机器人路径修正策略。仿真结果表明,所提智能消防机器人路径规划与修正方案能够较好地解决火灾现场存在的道路阻断问题,有效提升消防机器人路径规划的合理性与可靠性。     

基于视觉的仿人机器人运动规划研究

仿人机器人的视觉系统和运动规划是仿人机器人研究的两大研究领域,对机器人在现实生活中的应用有很大作用。在图像的预处理过程中,进行图像去噪采用的是基于分数阶积分的去噪方法来进行的,与传统方法相比,这种方法更能提高图像的信噪比,保留原始图像中的关于边缘和纹理的信息。针对传统的SIFT点匹配算法效率较低,匹配速度慢等问题,提出并实现了基于区域增长的SIFT点匹配算法。这种算法可以在匹配可靠性基本保持不变的前提下,显著的提高匹配速度。在仿人机器人的运动规划方面,针对仿人机器人传感器对障碍物感知局限性的问题,采用信息窗口的算法。这种算法改进仿人机器人对障碍物的感知算法,使仿人机器人在运动过程中,最大程度的做到无碰运动。     

基于模糊控制的机械臂控制系统设计与实现

文章针对传统机械臂操作过程中存在的问题,设计一种解决机械手操作的控制系统,该系统能够适应机械手操作过程中灵活多样的轨迹路线和操作动作的应用需求。实现对机械手操作过程的精确控制,并能够根据机械手操作过程中所处的位置以及操作运动轨迹,实时的调整机械手的运动路线。     

基于MATLAB的机器人GUI仿真平台设计研究

在机器人的设计及研发过程中仿真技术是一种重要的辅助设计方法。通过分析典型串联机器人的结构特征,选取PUMA560机器人作为研究目标,运用D-H法分析其杆件参数并建立各杆件坐标系,建立机器人运动学方程;在MATLAB环境下,在GUI中调用Robotics Toolbox的相关程序,创建机器人仿真图形用户界面。对PUMA560进行正、逆运动学与运动轨迹仿真,并且在该仿真平台上进行运动学实验验证。实验数据表明,该仿真平台可以获得有效准确的仿真数据且能对机器人的运动轨迹作有效控制,可为后续轨迹优化提供分析基础,为相关机器人运动分析提供参考。     

基于无物理方向性机器人的随机奇异系统耗散控制

研究了基于一种新型的无物理方向性机器人动力学随机奇异系统的耗散控制问题。首次提出了无物理方向性的概念,分析了机器人无物理方向性的运动原理,并在此基础上,建立起机器人系统的运动学和动力学模型。为了确保其运行的安全可靠,必须考虑随机因素的影响,文中研究了机器人动力学随机奇异系统的耗散控制问题,基于Lyapunov—Krasovskii数方法,设计线性状态反馈控制器使无物理方向性机器人动力学闭环控制系统是均方稳定并且满足严格的（Q,S,R）耗散性能,控制器可解的充分条件通过线性矩阵不等式即（LMI）给出,最后通过一个数值例子仿真证明了我们所提出设计方法的有效性。     

光电与RFID导引物流机器人设计

物流导引机器人运动导航、位置控制和路径优化是工业物流自动化的关键技术,而基于RFID技术实现运动轨迹中的关键点定位与导引,辅助使用光传感器与平面电子罗盘实现机器人运动和姿态控制,采用任务控制的方式实现系统功能,是一种新型的物流机器人导引和控制方式,具有成本低、智能化水平高、系统结构简单可靠的特点,是智能物流导引机器人新兴的研究与应用方向。     

基于模糊聚类SCARA机器人自适应动态控制

针对工业机器人的不确定性问题,本文提出了基于模糊聚类算法的SCAR A机器人自适应动态控制方法。该方法利用聚类算法去除机器人的运动轨迹数据中的噪声,将简化的数据送入模糊神经网络学习,在线生成模糊规则,调整规则参数。该神经网络在SCAR A机器人上进行验证,控制效果稳定可靠。     

GIS技术与配送车辆路线规划问题的一种结合方法

讨论了具有时间窗限制的车辆路线问题,考虑配送点之间的实际运送成本,结合GIS网络分析技术建立一种配送车辆路线规划方法,这种方法能考虑实际路网情形,将路线规划结果呈现在地理信息系统的路网图上,以准确的道路路线图示方式表示规划的结果。实例分析表明了该方法的有效性。     

基于ARM的机器人旋转绕臂二自由度控制设计

机器人旋转绕臂二自由度控制设计是机器人智能控制的关键技术,传统方法采用混频驱动的超外差控制方案,无法有效实现对仿人机器人的手臂抓取运动规划和二自由度控制。提出一种基于ARM的机器人旋转绕臂二自由度控制设计方案。将仿人机器人涉及的高维空间运动规划复杂问题分解成一系列低维空间的子问题,根据机器人在工作空间末端效应器位姿状态提供的启发式信息,采用二自由度控制方案,进行控制模型设计,基于ARM和Linux进行系统硬件设计,机器人系统硬件设计部分选择ARM11 CPU为中央处理器。选择ARM11 CPU S3C6410作为硬件核心,系统中使用了256 Mbyte的DDR内存,作为数据的缓存,进行系统设计与实现。仿真结果表明,该控制系统具有较好的机器人行为特征提取和识别能力,对机器人的旋转绕臂控制精度较高,展示了较好的应用价值。