小型仿人机器人步行稳定控制方法研究

针对小型仿人机器人足部异常着地姿态对步行稳定性的重要影响,提出了一种基于力分布的快速着地柔顺控制方法,使机器人能够根据着地时地面反作用力的分布情况,快速判断足部着地姿态,通过实时调节踝关节实现机器人的快速着地柔顺控制。该方法结合基于零力矩点（Zero Moment Point,ZMP）和身体姿态的平衡控制方法,在运动调节功能的协调下,形成了一个较为完备的小型仿人机器人实时稳定控制体系。     

基于ZMP的双足机器人稳定性分析

引入双足机器人研究中一个重要物理量——零力矩点ZMP（zero Moment Point）,研究其计算和测量方法,利用其分析双足机器人在单腿和双腿支撑时的作用范围,最后在二维和三维平面内对机器人的ZMP计算进行探讨,为稳定步态的设计做了理论铺垫。     

两足步行机器人并联腿机构的稳定性分析

提出了用ZMP点作为评价两足步行机器人并联腿机构稳定行走的指标,并给出了机器人在理想的状况实现静态行走时的ZMP点与稳定裕度的关系．分析了已知并联机器人在给定末端执行器轨迹的情况下在理想的地面进行稳定行走时的重心轨迹,并且给出了两足机器人能够稳定行走的区域,为两足并联机器人的研究开发和控制打下了坚实的基础．     

Robust State Feedback H∞Control for Dynamic Biped Robot Based on T-S Fuzzy Model

T-S fuzzy model was applied to describe nonlinear system and global fuzzy model was expressed by the form of uncertain system. Based on robust state feedback H∞control strategy, designed a global asymptotic steady fuzzy model. This control system can use the experimental input-output data pairs for the biped robot learning and walking with dynamic balance. It is proved by simulation result that robust state feedback H∞ control method based on T-S fuzzy model can effectively restrain the effect of model uncertainties and external disturbance acting on biped robot. From these works, we showed the satisfactory performance of joint tracking without any chattering.     

基于SPS型Stewart平台的两足步行器腿机构设计及仿真

在分析以往两足步行机器人结构的基础上,提出了采用并联结构作为步行器本体机构的设想．在对并联机构进行分析时,把图形学中的拓扑理论引入到空间并联机构这一特定领域中,并从理论上分析了步行器本体机构采用SPS型Stewart平台的可行性．最后通过仿真验证了步行器结构设计的合理性。     

六足机器人横向行走步态研究

以一种新型的多自由度六足机器人机构为对象,研究其横向行走步态,规划一种横向行走的三角步态,并完成了足端轨迹规划和稳定性分析.最后采用Pro/E和ADAMS等软件相结合的方式对六足机器人的样机模型进行运动学仿真与分析,结果证实了该横向行走步态的可行性,为接下来的物理样机实验提供了依据.     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

基于双质量-弹簧模型的仿袋鼠机器人间歇跳跃落地稳定性研究

跳跃落地稳定性是跳跃机器人的关键技术。通过对仿袋鼠机器人跳跃运动稳定性分析,揭示了袋鼠跳跃稳定性的运动规律,提出了一种机器人跳跃动态稳定性的分析方法。考虑踝关节力矩作用,建立了仿袋鼠跳跃机器人双质量-弹簧动力学模型,采用能量法,分析给出了该跳跃机器人的动态稳定区域及其前、后边界稳定裕量的表达式,并结合实例,应用Matlab进行仿真计算分析,给出了袋鼠机器人保持落地稳定性时的腿部弹簧刚度系数、触地角及触地速度等参数之间应满足的关系和各取值范围。分析结果表明:仿袋鼠机器人的动、静态稳定区域不同,二者无重合域。     

基于深度神经网络的注塑过程预测控制

注塑机作为现代工业中重要的塑料件生产与制造设备,其智能化发展一直备受业界关注。伴随着航空航天、电力电子、汽车制造等行业的发展,如何实现对注塑件的高精度、高效率、绿色节能化生产,是目前注塑机的重要研制方向。本文针对注塑成型过程中采用传统模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)难以保证跟踪控制实时性的问题,提出一种结合深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)学习的注塑过程预测控制方法。在注塑机注射过程动力学模型基础上,创建带约束条件的模型预测控制器,对控制器运行数据进行采集并用以训练深度神经网络,实现了基于深度神经网络控制的注射速度的跟踪预测控制。仿真实验结果表明,采用本文所提出的学习预测控制策略能够有效避免注塑过程中因模型预测控制所产生的复杂计算,并满足工业实时性要求,具有应用前景。     

多足机器人嵌入式控制系统研究

针对多足机器人行走控制的应用,进行了完整的控制系统任务规划,构造了以无线通信和485总线通信为基础的三级控制系统方案,设计了多控制器多驱动器协调控制的嵌入式硬件体系,同时对单个电机采用了位置模式下速度PID控制方案,并采用了双缓冲策略,有效维持了机器人行走.     

基于神经网络的机器人控制精度优化方法与技术研究

针对工业生产过程中机器人操作时控制精度不高的问题,采用具有自学习、自适应的智能控制手段——神经网络进行优化控制,将整个操作过程的控制精度由被训练后的网络来优化,从而提高控制精度,提高效率。     

基于模糊控制的移动机器人路径跟踪

建立了履带式移动机器人的数学模型.模仿人工驾驶过程中的预瞄行为,提出了一种移动机器人路径跟踪的模糊控制方法.用距离误差和预瞄角度误差作为控制量建立角速度控制器,实现对匀速行驶移动机器人的路径跟踪控制.LabVIEW仿真结果表明,提出的模糊控制方法能够保证移动机器人快速、准确的沿规划路径行驶,具有良好的鲁棒性.     

基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制(零力跟踪)中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明:该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.     

基于参数寻优的自学习算法在两轮机器人控制上的应用

针对两轮机器人现有控制算法的弊端,基于自学习参数寻优算法设计自适应控制器.该控制器结构简单,无需依赖精确数学模型,经过多次学习训练,即可获得最优控制参数.将该控制器应用于两轮机器人的平衡控制中,并与线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)最优控制器进行对比,仿真结果验证了该算法的正确性、有效性,凸显出较强的鲁棒性和仿生学习性;将该控制器应用于两轮机器人物理系统,取得了良好的控制效果.     

基于下肢病情估计的康复机器人自适应阻抗控制

针对康复患肢的病情变化,提出了一种自适应阻抗控制方法。在患肢康复过程中,患肢的病情是进行康复训练的基础。首先采用周期参数来估计患肢病情,然后建立以符合生理学特征的标准函数为基础的轨迹参数,采用超代遗传算法,对下肢轨迹参数和阻抗参数优化,接着设计了自适应阻抗控制器,最后进行仿真实验,通过与传统方法比较,结果验证了超代遗传算法的有效性。     

基于模糊-PID控制的对开路面汽车制动稳定性研究

提出了利用横摆力矩控制汽车在对开路面制动稳定性的方法.根据建立的动力学模型确立了相关的控制策略和控制模式,设计了参数自整定的模糊PID控制器,仿真与道路试验结果表明,利用汽车制动稳定性横摆力矩模糊-PID控制方法,能减少汽车在对开路面制动时的跑偏或激转等危险,且使汽车在制动偏驶后能快速恢复正确行驶车道,而将模糊-PID控制与模糊控制,PID控制得到的仿真结果进行对比也证明模糊-PID控制能更好的满足控制要求,从而验证了参数自整定模糊-PID控制方法对于提高汽车制动稳定性和行驶安全性的可行性.     

Slope Terrain Locomotion Control of a Quadruped Robot Based on Biological Reflex CPG Model

Inspired by the neuronal principles underlying the tetrapod locomotion,this paper proposed a biomimetic vestibular reflex central pattern generator(CPG) model to improve motion performance and terrain adaptive ability of a quadruped robot in complex situations,which is on the basis of central pattern generator (CPG) model constructed by modified Hopf oscillators.The presented reflex model was modified in the light of the particular joint configuration of the quadruped robot and the trot gait pattern.Focusing on slop locomotion of the quadruped robot with trot gaits,the cosimulations of the ADAMS virtual prototype,CPG mathematical expressions with vestibular reflex and Simulink control model were conducted.The simulation results demonstrated that the presented CPG controller with vestibular reflex was more efficient and stable for the quadruped robot trotting on slopes,compared with the different trotting control models.     

基于RMDM的双臂自由飞行空间机器人姿态控制算法

在Ｄｕｂｏｗｓｋｙ提出的增强干扰图基础上，提出了一个新的受限最小干扰图ＲＭＤＭ的计算方法，以减少计算ＥＤＭ图所需的时间和存储ＥＤＭ图所需的空间，并在此基础上，提出了基于ＲＭＤＭ图的姿态控制算法。这种姿 态控制方法可以保证机器人的本体净 机械手的运动过程中保持不变。     

Autonomous Tracking Control for Four-Wheel Independent Steering Robot Based on Improved Pure Pursuit

Autonomous tracking control is one of the fundamental challenges in the field of robotic autonomous navigation, especially for future intelligent robots. In this paper, an improved pure pursuit control method is proposed for the path tracking control problem of a four-wheel independent steering robot. Based on the analysis of the four-wheel independent steering model, the kinematic model and the steering geometry model of the robot are established. Then the path tracking control is realized by c...     

基于Kinect视觉功能的机器人控制方法

介绍了一种基于Kinect装置的机器人控制方法,该方法涉及机器人控制领域,并且具体应用于两轮自平衡机器人运动控制和人机交互系统。该方法针对两轮自平衡机器人的运动控制系统利用Kinect与DTW手势识别算法对其进行控制。实验结果表明：该方法能够实现人与两轮自平衡机器人的自然交互控制,并且具有良好的实时性和鲁棒性。