基于PLC技术的焊接机器人主从协调运动控制系统研究

焊接机器人运动控制系统的控制功能直接决定了焊接工作质量,利用PLC技术优化设计焊接机器人主从协调运动控制系统。在系统硬件设计方面,装设位置、速度、旋转电弧等传感器设备,利用传感数据检测焊接机器人实时位姿。在考虑焊接机器人组成结构、工作原理以及动力驱动方式的情况下,构建焊接机器人的数学模型。结合当前位姿和控制目标之间的位置关系,规划焊接机器人主从协调运动轨迹,在约束条件的作用下,利用PLC控制器生成控制指令,作用在改装的焊接机器人驱动器上,实现系统的焊接机器人主从协调运动控制功能。通过系统测试实验得出结论：与传统控制系统相比,优化设计系统的速度控制误差、姿态角控制误差分别降低了0.075mm/s和0.38°,在优化系统控制下,主从焊接机器人的运动轨迹与规划轨迹之间无明显差异。     

基于大数据聚类的工业遥操作机器人位姿定位控制系统设计

针对工业遥操作机器人位姿定位过程中难以同步控制位置和姿态角,导致位姿定位准确性较差的问题,利用大数据聚类技术,从硬件和软件两个方面优化设计工业遥操作机器人位姿定位控制系统。通过位姿传感器的改装,保证传感器设备能够同时测量机器人位置与姿态,改装定位控制器和驱动器。在系统硬件的支持下,考虑机器人组成结构、运动原理和动力学理论,构建机器人数学模型,在该模型下模拟机器人遥操作过程,确定机器人位姿的定位控制目标。实时采集机器人位姿数据,利用大数据聚类技术计算定位控制量,在控制器的约束下,实现系统的位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合多种类型的运动情况,在优化设计系统的控制下,机器人的位置误差平均值为4.5mm,姿态角控制误差为0.04°。     

基于D-H法的农业采摘机器人运动协作控制系统设计

为提升农业采摘机器人运动协作控制性能,降低机器人碰撞概率,利用D-H法优化设计机器人运动协作控制系统。改装位置、力矩以及碰撞传感器设备,优化运动协作控制器与驱动器,调整系统通信模块结构,完成硬件系统的优化。利用D-H法构建农业采摘机器人数学模型,在该模型下,利用传感器设备实现机器人实时位姿的量化描述,通过机器人采摘流程的模拟,分配机器人运动协作任务,从位置和姿态等多个方面,确定运动协作控制目标,经过受力分析求解机器人实际作用力,最终通过控制量的计算,实现农业采摘机器人的运动协作控制功能。通过系统测试实验得出结论：与传统控制系统相比,机器人位置、姿态角和作用力的控制误差分别降低了约40mm、0.2°和1.2N,在优化设计系统控制下,机器人的碰撞次数得到明显降低。     

基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计

为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化。改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计。根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型。在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿。规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能。通过系统测试实验得出结论：通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果。     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

云环境下基于PLC模拟量优化的机床自动控制系统设计

为解决机床控制过程中存在抖振现象和控制误差过高等问题,在云环境下通过对PLC模拟量的优化,从硬件和软件两个方面优化设计机床自动控制系统;加设可编程逻辑控制器,改装传感器、电机与驱动器,调整系统电路的连接方式,完成机床自动控制硬件系统的优化;根据机床生产任务,规划执行刀具移动轨迹,设定机床加工强度与速度参数;在云环境下自动采集机床模拟量与位姿,根据当前机床运行参数与设定参数之间偏差,利用优化PLC的模拟量并生成机床控制指令,实现机床自动控制功能;通过系统测试得出结论：综合两种实验场景,与传统控制系统相比,优化设计系统在机床执行刀具位置、运行速度和执行应力三个方面的控制误差分别降低约13.8 mm、0.26 mm/s和3.4 N,同时机床抖振现象得到显著抑制。     

基于单UWB融合里程计的多机器人相对定位方法

针对卫星信号受阻,无预设基础设施(定位基站、地标等)环境下多机器人间的相对定位问题,提出了一种基于单个超宽带(ultra-wideband, UWB)融合里程计的多机器人相对定位方法。该方法利用滑动窗口截取历史时刻的多组机器人间测距信息与里程计预测的机器人位姿,构建非线性最小二乘问题,实现机器人间的相对位姿估计;利用扩展卡尔曼滤波算法估计里程计协方差,并将其以加权的方式运用于非线性优化,抑制滑动窗口内里程计累积误差对定位结果的影响;最后,利用图优化算法融合里程计与非线性优化获得的相对位姿作进一步优化,抑制UWB测量误差影响,以获得稳定的相对定位结果。实验结果表明,在6 m×12 m的真实测试环境中,所提方法能够获得0.32 m的相对位置精度和4.16°的相对角度精度,相比于现有多机器人相对定位方案,该方法具有高精度、低成本、部署简单以及定位稳定的优点。     

基于模糊控制的移动机器人避障研究

针对移动机器人在未知环境中的不确定性,利用Matlab构建了多传感器仿真试验移动平台,在Simulink中搭建移动机器人运动学模型,利用多传感器采集环境中的障碍物信息与目标物的方位角,设计了具有避障功能的模糊控制算法.通过模糊控制器控制移动机器人的左右轮速度实现机器人的转弯以及直走,根据机器人实时的角度反馈信息不断修正机器人的位姿以精确避障.仿真实验验证了该方法的可行性及有效性.     

基于立体视觉的串联机器人跟踪检测系统

建立一种六自由度串联机器人视觉跟踪检测系统框架,包括图像采集、摄像机标定、机器臂跟踪检测、机器臂位姿建模与计算等。提出利用CamShift算法对机器人进行在线粗跟踪,搜寻和画定出机器臂操作器在当前窗口的区域位置。对跟踪到的机器臂按照SURF算法进行特征提取与立体匹配。该方法被用于对串联机器人位姿检测进行实验。实验结果表明,2种算法的结合适用于六自由度串联机器人在空间复杂运动的跟踪检测。     

机器人智能控制系统的几个关键技术研究

针对现有机器人控制系统硬件优化困难、识别图像慢等问题，设计了一种基于NB-IoT模块的机器人监控系统，包括机器人控制模块、云服务器、NB-IoT模块和移动监控模块4个模块，实现机器人在安全的环境下正常运行。为了解决机器人智能控制系统影像获取困难的问题，本文利用基于方向梯度直方图特征模板实现图像块的快速识别。实验结果表明，该研究系统在对稳定动态目标抓取时，目标的运动速度为0.5 m/s时，抓取速度为0.432 m/s,机器人的控制性能良好。     

基于粒子群优化算法的工业机器人定位抓取控制系统设计

为消除工业机器人实际抓取位置与定位位置之间的误差,实现对机器人抓取行为的有效控制,设计基于粒子群优化算法的工业机器人定位抓取控制系统。根据主要机器部件选型情况建立电气网络结构,再联合视觉传感器与定位控制平台,控制抓取夹爪的行动范围,完成工业机器人定位抓取控制系统硬件的总体设计。遵循粒子群优化算法应用需求,实施Gbest选取与Pbest更新,并联合所得计算结果,定义三维坐标系表达式,建立基于粒子群优化算法的定位坐标系。根据跟踪点坐标求解结果,确定控制系数优化处理条件,完善抓取控制原则,再联合相关应用结构,实现基于粒子群优化算法的工业机器人定位抓取控制系统的设计。实验结果表明,粒子群优化算法作用下,工业机器人实际抓取位置坐标在X轴、Y轴方向上均准确符合定位位置坐标,有效消除了抓取误差,能够实现对机器人抓取行为的有效控制。     

基于DSP的足球机器人控制系统的设计

对微型足球机器人底层控制系统进行了研究,分析了用普通单片机控制的足球机器人在比赛中的利弊,给出了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。采用DSP芯片构造足球机器人后,不仅简化了系统外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了系统的准确性和实时性,获得更好的控制效果。详细描述了基于DSP的足球机器人控制系统组成的各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。最后通过机器人左右轮设定速度与测量转速关系曲线证明了设计方案的有效性。     

液压驱动型四足机器人电液伺服控制系统仿真建模与实验分析

复杂的作业环境和艰巨的作业任务使液压驱动型四足机器人对其伺服系统的精度、速度和力量均比一般机器人在普通情况下有更高的要求。为掌握液压驱动型四足机器人在多种路况下行走时各液压缸的受力情况以及液压系统内流量、压力的变化情况,需要对其虚拟样机进行机械动力系统和液压伺服系统的联合仿真,定性分析电液伺服系统位置、速度等被控对象的特性,并分析PID控制器在四足机器人伺服控制方面的特性与不足。针对传统控制算法在四足机器人控制存在的短板问题,设计了一种非对称前馈补偿模糊自适应PID算法,并利用物理样机进行了实际验证。实验结果为四足机器人电液伺服控制系统硬件、软件和控制算法的设计与优化指明了方向,还为研究四足机器人平稳步态控制策略提供了决策依据和数据支持。     

基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统设计

为了有效确保移动机器人视觉伺服控制效果,提高移动机器人视觉伺服控制精度,设计了基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统。通过三维视觉传感器和立体显示器等虚拟环境的I/O设备、位姿传感器、视觉图像处理器以及伺服控制器元件,完成系统硬件设计。从运动学和动力学两个方面,搭建移动机器人数学模型,利用标定的视觉相机,生成移动机器人实时视觉图像,通过图像滤波、畸变校正等步骤,完成图像的预处理。利用视觉图像,构建移动机器人虚拟移动环境。在虚拟现实技术下,通过目标定位、路线生成、碰撞检测、路线调整等步骤,规划移动机器人行动路线,通过控制量的计算,实现视觉伺服控制功能。系统测试结果表明,所设计控制系统的位置控制误差较小,姿态角和移动速度控制误差仅为0.05°和0.12m/s,移动机器人碰撞次数较少,具有较好的移动机器人视觉伺服控制效果,能够有效提高移动机器人视觉伺服控制精度。     

基于人机交互的机械臂位姿自动监视系统设计

为了提高机械臂位姿自动监视和控制能力,提出一种基于人机交互的机械臂位姿自动监视系统设计方法,系统设计包括机械臂的位姿自动控制算法设计和系统硬件设计两部分,采用粒子滤波位姿跟踪方法进行机械臂的动态定位位姿参数信息采集和融合处理,在动态和静态环境下,结合加速全局定位方法进行机械臂位姿自动监视的人机交互设计,构建机械臂人机交互的动态定位控制模型,采用自适应位姿跟踪方法实现对机械臂的位姿自动监视,通过捕捉未知目标的质量特性参数,实现机械臂的位姿自动监视和人机交互设计。通过DSP和嵌入式ARM实现对机械臂位姿自动监视系统的硬件设计。测试结果表明,采用该方法进行机械臂位姿自动监视的自动化水平较高,智能性较好,提高了机械臂的位姿自动监视和控制能力。     

基于干涉量子雷达的远距离空中目标探测系统设计

空中目标探测对于空中交通管理与调度具有重要的参考意义，为了克服距离给空中目标探测工作带来的困难，利用干涉量子雷达技术，从硬件和软件两个方面优化设计远距离空中目标探测系统。加设干涉量子雷达探测器，改装雷达信号处理与成像装置，完成硬件系统的优化。利用干涉量子雷达技术生成空中目标雷达图像，通过杂波抑制、图像增强等步骤完成初始雷达图像的预处理。提取雷达图像的轮廓特征，测量空中目标距离，计算空中目标尺寸、位置等几何参数以及移动速度参数，最终通过特征匹配确定区域是否存在空中目标，输出空中目标探测结果。通过系统测试实验得出结论：与传统探测系统相比，优化设计系统的距离、尺寸和移动速度探测误差分别降低了5.15m、4.85㎡和4.15m/s，同时扩大了空中目标的探测范围。     

Design and Control of a Single Tilt Tri-Rotor Aerial Vehicle

The aim of this paper is to outline a design process of an attitude control system for unmanned rotorcraft. This small-scale unmanned aerial robot’s concept is based on three rotors and one single tilt mechanism. Final design is consisted of mechanical construction, measurement system including navigation algorithm, as well as control structure and algorithm implementation at the last stage. It is important to underline that high attention was focused on the measurements filtering, estimation of the angular position, and in particular the practical aspects of the control implementation. Furthermore, a PID algorithm including various modified loop structures was studied. On the whole, it is worth to mention that the design, analysis and the validation tests were undertaken on the experimental aerial platform.