磁导引与UKF滤波定位的轮式AGV路径跟踪研究

为实现农用机器人自主导航行走系统在满足较高环境适应性和运动灵活性条件下,能够平稳导航自动路径跟踪.根据农业机器人采摘作业环境要求,构建四轮转向AGV位姿估计的运动学模型,开展了基于模糊控制器的磁导航路径跟踪控制和多传感器信息融合的AGV位姿定位方法研究.试验结果表明:采用模糊控制器能够即时调整AGV车体速度与导向角,UKF滤波器进行数据信息融合的方法能够有效提高AGV位姿定位精度,实现48mm以内的位姿误差和小于4°的航向误差,可为农用轮式AGV应用提供参考.     

工业机器人定位误差在线自适应补偿

受工业机器人本体结构几何及非几何误差因素的影响,机器人执行末端的实际运动轨迹与其理论规划轨迹往往不一致,这严重限制了机器人在加工领域的拓展应用。另外,通过研究发现机器人除在工作空间上定位误差等级存在差异分布外,在服役时间上随着机器人工作性能的退化也会显著恶化其定位精度。为解决该问题,提出了一种基于定长记忆窗增量学习的机器人定位误差在线自适应补偿方法。在该方法中,首先定量分析机器人定位误差与位姿的相关关系,将工作空间划分为多个位姿区块并创建校准样本库,建立了位姿映射模型的自适应优化机制以克服空间中误差等级差异分布的问题;然后设计了定长记忆窗增量学习算法,克服神经网络模型的灾难性遗忘缺陷,并平衡了在线模式下建立机器人新、旧位姿数据映射关系的精度和效率,解决了机器人性能退化加剧定位误差影响位姿映射模型适用性的问题,从而确保算法的补偿精度稳定在目标精度水平线以上;最后,利用St?ubli机器人和UR机器人对所提方法进行了精度在线补偿实验验证。实验结果表明该方法可将St?ubli机器人的定位误差从0.85 mm降至0.13 mm,将UR机器人的定位误差从2.11 mm降至0.17 mm,明显提高...     

基于改进粒子群算法的并联机器人运动学精度提高新方法

针对并联机器人在基于给定工作任务进行轨迹规划过程中,存在因机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差,由此造成并联机器人运动学精度降低的问题,提出了一种并联机器人运动学精度提高新方法。首先将连续工作任务离散化为满足精度要求的若干理想位姿点,在建立并联机器人位姿误差模型基础上,将机构误差项转化为驱动杆误差;基于种群排列熵模型和粒子速度激活机制改进了粒子群算法,并利用改进的粒子群算法组合优化驱动杆参数,补偿并联机器人位姿误差,进而修正期望轨迹以提高并联机器人运动学精度。通过MATLAB和ADAMS仿真验证了所提出方法的可行性和有效性。     

重载复合机器人自导引纠偏PID算法与实验研究

针对重载棉桶搬运专用复合机器人纠偏控制过程存在的问题,对复合机器人本体机构、纠偏控制系统组成、纠偏控制关键电子检测元件、PID控制算法进行了阐述,对棉桶搬运专用AGV的电子纠偏原理、电子纠偏PLC实现方法、纠偏控制模型进行了研究,探讨了采用PID算法理论实现自导引车实时纠偏的控制方法;建立了AGV运动纠偏数学模型,运用Matlab软件进行仿真,获得PID纠偏算法响应曲线规律;设计了现场实际测试原理与方法,并进行实验样机的现场实地运行与测试,获得AGV运行实际轨迹与磁条中心线轨迹的偏差数据。研究结果表明:PID纠偏算法能够稳定快速地校正AGV的轨迹偏差,纠偏过程无超调、无振荡,纠偏精度≦±10 mm,达到国标设计规范要求,复合机器人整体运行平稳可靠。     

基于最优偏差路径的自动导引车纠偏方法

针对使用二维码作为定位模块的视觉自动导引车(AGV)的轨迹跟踪问题,提出了一种基于最优偏差路径的模糊PID纠偏算法。首先建立AGV的运动学方程,将横向偏差和航向偏差作为控制系统的输入变量;其次引入Hamilton最优控制函数,得到基于最优偏差转化策略的AGV最优偏差路径和最优控制方程;最后以AGV与最优偏差路径之间的位姿偏差更新模糊PID控制器的参数,实时调节驱动轮的差速,使AGV按最优偏差路径行驶,实现AGV纠偏的最优控制。实验结果表明,该方法可以平稳、快速地消除横向和航向偏差,本文控制方法在极端偏差状态下的4种隶属度区间的横向偏差纠偏结果分别为2.38、2.54、3.29和4.43 mm,均不超过5 mm,纠偏距离小于1.2 m,跟踪精度为3.2 mm,既提高无轨导引AGV的导航精度,也能较好地满足系统运行的稳定性和伺服驱动能力。     

基于模糊控制算法的变电站巡检机器人路径规划

针对变电站巡检机器人位姿调整时的车体姿态振荡、摆尾行驶的问题,通过分析变电站巡检机器人的运动规律和巡检路径,利用磁轨迹导航和RFID定位技术,提出一种基于模糊控制算法的变电站巡检机器人路径规划的方法,实现了变电站巡检机器人的稳定、可靠、高精度巡检作业,并对该算法利用Simulink进行了仿真,验证了其有效性与可行性。     

除锈爬壁机器人位姿分析与纠偏技术

根据除锈机器小车在钢铁立面上进行水平行走动作时容易出现位置偏移和姿态倾斜的现象,专门设计出一套机器人位姿纠偏控制系统.该系统主要包括除锈爬壁机器人的本体结构、机器人控制系统、以及纠偏控制中的关键检测元件的阐述介绍;构建车体静力学模型,深度剖析机器人位姿倾斜问题的产生原因;借助激光测距系统,建立位姿倾斜时的数学模型,分析其纠偏原理.本爬壁除锈机器人纠偏控制系统基于激光测距系统和电机反馈信息结合PID纠偏算法,通过PLC控制,达到运动过程中自动纠偏的目的,对小车位置偏移和姿态倾斜问题有一定的改善.并且通过仿真实验和现场样机测试证明了该纠偏控制系统的有效和实用性.     

移动焊接机器人坡口自寻迹位姿调整的轨迹规划

主要研究移动焊接机器人在自寻迹过程中位姿调整的轨迹规划。在焊前,根据坡口识别特征模型寻找到焊接坡口并得到机器人与焊缝坡口的夹角后,对机器人本体和焊炬的位姿进行轨迹调整是自寻迹过程中非常关键的一步。首先讨论了具有自寻迹功能的移动焊接机器人的系统组成,在分析移动机器人运动学模型的基础上,对焊接坡口自寻迹过程中的位姿调整轨迹进行了规划,最后根据机器人自身的结构对调整轨迹进行了修正。试验结果表明:将该算法用于坡口自寻迹过程中的位姿调整,其误差精度可控制在±1.5mm左右,满足实际焊接工程需要。     

一种并联机器人误差综合补偿方法

针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将位姿误差补偿转化为驱动杆参数组合优化问题,进而利用粒子群算法寻优驱动杆参数,修正并联机器人期望轨迹;在轨迹跟踪过程中,设计基于自适应迭代学习控制算法的动态误差补偿策略,实现对期望轨迹的有效跟踪。在Stewart平台下基于ADAMS和Matlab进行仿真试验,在轨迹规划和轨迹跟踪过程中,分别修正期望轨迹偏差并补偿轨迹跟踪动态误差,实现并联机器人误差综合补偿。进一步,基于混联机床进行工件加工试验,验证方法对于提高并联机器人工作精度的有效性。     

基于Simulink的履带机器人路径追踪仿真

针对履带式移动机器人在其复杂工作环境下,履带发生纵向滑移导致行走路径难以跟踪控制的问题,采用纯追踪算法,在Matlab/Simulink软件中建立了履带机器人的运动学模型和跟踪控制系统模型并进行仿真。仿真结果表明,履带机器人位姿误差满足需求精度,轨迹跟踪效果良好,系统具有稳定性。     

基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制

为完成机器人高效率工业生产任务，提出一种基于非线性优化算法的工业机器人轨迹跟踪自动控制方法。考虑杆件运动重力因素，从角速度、加速度等方面明确工业机器人动力学规律；使用具备非线性优化性质的蚁群算法规划运动轨迹，引入人工势场法计算待选节点和目标节点的间距，评估当前路径是否为最佳路径并更新信息素，输出最优工业机器人运行路线；计算机器人相对功率因数校正控制量，运用粒子群算法求解轨迹跟踪预测控制序列，通过支持向量机构建轨迹跟踪自动控制模型。实验结果表明，所提方法的轨迹跟踪稳定性强、精度高，能满足工业生产的实时动态需求，实用性强。     

基于标定和关节空间插值的工业机器人轨迹误差补偿

轨迹精度是工业机器人重要的动态性能,目前工业机器人的轨迹精度远低于定位精度,提出一种基于机器人运动学标定和关节空间插值误差补偿的方法来提高机器人轨迹精度。基于MD-H方法建立机器人的运动学模型,在此基础上运用机器人微分运动学理论建立末端位置误差模型和轨迹误差模型。为克服最小二乘法等传统方法在数据噪声较大且不符合高斯分布时收敛慢甚至发散的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波算法的机器人运动学参数辨识方法,实现运动学参数辨识的快速收敛。经过分析发现机器人误差在关节空间具有连续性的特点,为此提出一种关节空间插值误差补偿方法,建立网格形式的误差补偿数据库,并利用关节空间距离权重函数和已知的网格顶点误差计算各控制点的关节转角误差。通过试验对所提出的参数辨识和关节空间误差补偿方法进行了验证,试验结果表明：经过运动学参数辨识和补偿后机器人的绝对定位精度由1.039 mm提高到0.226 mm,轨迹精度由2.532 mm提高到1.873 mm,应用关节空间插值误差补偿后机器人的轨迹精度进一步提高到1.464 mm。     

基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测

针对工业机器人运动轨迹准确度检测困难的问题,提出了一种基于双目视觉理论的检测方法。根据空间解析几何学中点、线和面三者之间的约束关系,建立了基于直线特征匹配的工业机器人运动轨迹位姿视觉检测模型。基于此模型对一种典型六轴工业机器人运动轨迹的位置偏差和姿态偏差进行了测量。测量结果表明采用这种方法的测量系统结构相对简单,能够方便地进行工业机器人动态轨迹准确度的测量。     

Continuous path control of a 5-DOF parallel-serial hybrid robot

Using the 5-degree of freedom parallel-serial hybrid robot, to realize the de-burring, new forward and inverse kinematic calculation methods based on the “off-line teaching” method are proposed. This hybrid robot consists of a parallel stage section and a serial stage section. Considering this point, each section is calculated individually. And the continuous path control algorithm of this hybrid robot is proposed. To verify the usefulness, a prototype robot is tested which is controlled based on the proposed methods. This verification includes a positioning test and a pose test. The positioning test evaluates the continuous path of the tool center point. The pose test evaluates the pose on the tool center point. As the result, it is confirmed that this hybrid robot moves correctly using the proposed methods.     

全天候移动车间巡检机器人目标定位算法

全天候移动车间巡检机器人移动轨迹复杂,为获取高精度的巡检机器人目标定位结果,提出一种全天候移动车间巡检机器人目标定位算法。优先标定得到移动车间环境的相机,获取相机参数,通过高低纹理匹配完成移动车间环境重建。然后通过相机内外参数将匹配点的图像坐标和世界坐标相关联,以此为依据估计巡检机器人的位姿。最终将得到的移动车间环境地图和周围数据相结合,采用粒子滤波算法对全天候移动车间巡检机器人位置组建的粒子群集合优化处理,通过不断迭代更新,输出目标定位结果。结果表明,所提算法可以有效降低巡检机器人目标定位时间以及联合定位误差,获取准确率更高的目标定位结果。     

基于VBKF-CPA-TSA算法的UWB定位技术

设施内移动农业设备的精准定位是农业智能化、无人化发展的关键。针对设施内GPS拒止环境下农业设备的定位问题,提出利用超宽带(UWB)系统构建设施内移动农业设备的导航定位系统。为了提高移动农业设备的定位精度,提出利用变分卡尔曼滤波(VBKF)对UWB系统的4个测量距离进行平滑处理,提高测量距离的估计精度,采用全质心定位算法(CPA)求解目标节点的位置坐标;为了进一步提高定位精度,利用改进的泰勒级数优化算法(TSA)对VBKF-CPA方法的定位结果进行优化处理。以移动机器人为实验平台,利用UWB系统在室内开展了动静态模拟实验,验证所提方法的有效性。实验结果表明,VBKF-CPA-TSA算法能提升目标节点的定位精度,获得较稳定的定位结果,x轴、y轴、z轴的平均误差由0.085、0.071、0.064 m减小为0.034、0.032、0.028 m,平均估计精度分别提高了60%、54.9%、56.3%;VBKF-CPA-TSA算法的动态定位轨迹更逼近真实轨迹,表明所提定位算法能提高设施内UWB系统的定位精度,该方法为设施内GPS拒止环境中移动农业设备的定位提供新方法。     

欠驱动机器人最优运动轨迹生成与跟踪控制

以被动关节自由的欠驱动机器人为研究对象,对其最优运动规划与轨迹跟踪控制问题进行研究,控制目标为实现欠驱动机器人关节的任意位置控制.对欠驱动机器人系统的可控性条件进行分析,提出部分稳定规划器的思想,利用遗传算法对建立的适应度函数进行全局优化,得到部分稳定规划器的最优切换顺序.利用变结构控制方法进行反馈控制,实现了期望轨迹的精确跟踪.提出的方法一方面利用遗传算法的全局搜索能力,不必考虑机器人的严格线性化,能够快速、准确地实现路径寻优,且具有很好的稳定性:另一方面采用的变结构控制方法能够对系统干扰及参数变化具有良好的自适应性,因此本方法可以很容易推广到多自由度欠驱动机器人系统控制当中.通过末关节为被动关节的平面3自由度机器人进行仿真,仿真结果证明了方法的有效性.     

大视场室内移动机器人高精度动态定位方法

高精度室内定位是移动机器人实现自主导航、运动控制和协同作业等任务的前提条件.利用单目视觉定位原理,提出了一种针对大视场的室内移动机器人绝对定位方法.该方法适用于室内多移动机器人同步动态定位,解决了大视场环境下多相机非线性标定和视场融合问题,相机标定精度提高了52.6％.为提高移动机器人动态定位精度,设计了基于光信标的高...