特殊环境下服役机器人发展现状及其关键技术研究

在人类认识世界和探索世界的过程中,存在许多人类无法到达或危险的特殊场合,如以地震为代表的自然灾害环境和以核电站与石化行业为代表的特殊高危环境,而随着机器人技术的不断进步,特种机器人可应用到这些特殊极限作业环境中.本文分析了灾害救援机器人、核电站机器人、石化行业机器人的研究现状,针对特殊环境下服役机器人机构、机器人控制技术、复杂目标物体形貌快速识别及系统标定技术、机器人控制系统可靠性技术等关键技术进行了分析,在此基础上,对移动机器人机构、机电一体化集成、高效末端执行器、机器人协调作业方法、多机器人协调作业技术及机器人控制系统可靠性的发展趋势进行了展望.     

气动肌肉驱动关节轨迹跟踪的自适应鲁棒控制

设计了一种简单、经济的单根肌肉关节驱动上肢外骨骼助力机器人。为解决单根肌肉关节轨迹跟踪控制精度差、抗干扰能力差及颤振严重等问题,基于反步法设计单根肌肉关节伺服系统的自适应鲁棒控制器。该控制器呈两层级联结构,每层均包含一个鲁棒反馈、参数自适应及快速动态补偿项,基于递归最小二乘法和梯度法分别设计参数自适应及快速动态补偿项。通过Lyapunov函数证明所设计控制器的稳定性,并结合实验分析参数自适应及快速动态补偿项的作用。实验结果表明,设计的控制器具有良好的暂态及稳态性能,跟踪不同行程的轨迹时,系统运行平稳,颤振很小,特别是跟踪幅值为15 mm正弦信号时,其暂态最大绝对跟踪误差为0.94 mm,稳态跟踪误差均方差为0.21 mm,几乎没有颤振现象。干扰测试实验进一步证明所设计的自适应鲁棒控制器继承了传统鲁棒控制器的抗干扰能力。     

弧焊机器人的动态特性及其结构参数的修正

用实验模态分析法对弧焊机器人GJR-Gl的动态特性做了分析研究,并用动画显示法及灵敏度分析技术对其参数进行了修正。为提高机器人的工作性能和抑制振动提供了途径。     

多机器人混合编队控制

提出了一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法.采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中.改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度的队形变换的问题.在AmigoBot机器人平台上的实验证明表明该方法具备一定的可行性.     

水下机器人油源安全阀动态特性仿真分析

对某水下机器人中美国生产的小型安全阀的结构及动态参数进行了分析，设计了该产品的代用品，并对该代用品进行了动态分析与仿真，为该产品实现国内工程化提供了必要的理论技术资料。     

多机器人混合编队控制

提出一种将行为控制和反馈控制相互融合的多机器人混合编队控制方法. 采用基于行为的体系结构模型,将动态死区和动力学方程控制共同应用于多机器人编队控制中,从而改善了基于反馈的跟随领航者方法不能快速适应大角度队形变换的问题. 在AmigoBot机器人平台上的实验证明,该方法具备一定的可行性.     

动态环境下移动机器人导航行为函数建模

针对机器人自主导航中行为划分较多的问题,机器人依据自身感知数据建立了个体动态决策空间,并在此空间内建立了方向角函数和速率函数.分别给出了函数的设计过程,通过动态修正行为函数参数,快速有效地调整机器人方向角及速率,能够成功实现避障和目标点的奔向过程.由于函数建模是基于个体决策空间进行的,所以该方法不受机器人数量的限制,有效地提高了系统的分布式特性.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性,并分析了行为函数参数对机器人导航过程的影响.     

一种鲁棒结构的机构手自适应控制

本文针对机械手这种强非线性及强耦合的复杂控制对象，分析了其控制系统的结构，并应用自适应技术给出了一种鲁棒结构的自适应控制方案。在此基础上，作了对机械手绘圆操作的研究，仿真结果表明，所设计的机械手自适应控制方案对负载变化及外界干扰具有鲁棒性，并有较好的动态性能和较高的跟踪精度。本文给出了该方案自适应规律的推导和稳定性证明，以及部分仿真结果。     

基于动态碰撞时间预测的机器人区域射门算法

为提高机器人足球比赛中射门成功率,提出一种基于动态碰撞时间预测的区域射门算法.该算法根据实时预测的射门机器人与球发生碰撞的时间计算、调整机器人左右轮速,实现了机器人走曲线和走直线的平滑过渡.实验仿真结果表明,该方法在快速动态环境下的射门成功率明显提高.     

教育机器人三维软件系统的设计与实现

在中小学教育机器人领域,引入并实现了教育机器人的虚拟制造,实现了教育机器人的三维流程图编程和基于虚拟现实技术的教育机器人作业的动态仿真.首先介绍系统的设计目标,详尽阐述基于OpenGL的虚拟现实技术设计教育机器人系统软件.其次实现了教育机器人的虚拟制造、三维作业编辑和仿真,具体展示了系统软件的功能,最后对于系统工作做了总结.     

足球机器人视觉图像分割算法

为提高机器人在比赛中对多目标提取及识别的准确度和效率,采用离线的自适应阈值颜色分类法,同时识别不同颜色的多个目标物,对颜色的变化有一定的适应性;然后用改进的数学形态学中的膨胀腐蚀算法对颜色分类后的图像滤波,该方法在保证图像处理效率的同时提高分割精度;最后使用种子填充法来实现同时分割和多目标特征提取,减少像素点遍历次数,提高算法效率。实验证明,通过上述方法可以使足球机器人适应一定的光照变化,准确快速地分割多个目标。     

基于全景视觉机器人定位的路标提取方法

针对全景图像像素点过多、图像复杂导致单一图像分割算法难以提取出图像中人工路标的问题,提出了一种用HSV阈值分割法与OTSU最大类间方差法相结合的算法.通过对两种算法的结合使用,可以更有效地滤除图像中的干扰区域及干扰点,从而将路标从图像中提取出来.利用三角定位法的相交圆法计算出移动机器人的坐标,完成对移动机器人的定位.结果表明,该方法能够提取出全景图像中的路标,有效地避免了错误提取的情况,具有一定的可行性.     

RoboCup中型机器人视觉系统的设计与实现

针对RoboCup中型机器人比赛,设计了机器人的视觉系统．首先选择HSI颜色空间并采用查找表技术对图像进行颜色分割,接着利用RLC技术分割感兴趣的区域,实现目标识别后,再采用角度定位和特征点定位相结合的方法实现机器人场上自定位．     

配置机械手的轮式移动机器人目标物体跟踪与抓取

针对配置机械手的室内轮式移动机器人目标物体识别、跟踪和抓取问题,采用一种目标物体识别和机器人定位的方法,利用一种基于模糊控制的轮式移动机器人视觉伺服跟踪控制的方法。针对机器人目标识别跟踪及抓取过程中受环境条件变化的影响,采用HSI颜色模型和基于阈值的区域分割的图像处理方法可以完成目标颜色物体的快速准确识别。基于云台摄像机角度信息的机器人小车目标定位方法和模糊控制理论,设计了模糊跟踪控制器,使机器人输出合适的线速度和角速度,能够实现机器人目标跟踪,使移动机器人趋近目标物体位置,并完成机械手目标物体抓取任务。仿真和实时实验结果表明：所设计的系统具有良好的目标物体识别、跟踪和准确抓取目标的能力。     

双目移动机器人立体匹配算法

提出一种基于图像分割和可信点的双目移动机器人立体匹配算法,首先采用纹理检验分割算法对双目移动机器人获得的左右图像进行分割,确定低纹理和纹理相似区域;然后通过SIFT特征匹配点得到可信点视差;其次采用SAD区域匹配加速算法得到初始视差;最后依据SIFT特征匹配点的分布、初始视差和最小距离分类器对图像分割块进行视差处理,同时对于较小的图像分割块进行BLOB滤波处理来获取较高精度的视差图.实验结果表明,本算法能有效解决双目移动机器人周边环境中的低纹理和纹理相似视差精度差的问题,可快速准确识别障碍.     

移动机器人检测与跟踪系统的研究与设计

从智能控制与模式识别方法和传统控制理论相结合的思想出发，提出了一种自主移动机器人对运动目标检测和自动跟踪的识别与控制方法.建立了基于连续图像帧差分和二次帧差分的改进的图像HSI差分模型，给出了运动目标的特征分析和计算方法.通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域，采用Kalman预报器对运动目标状态进行一步预测估计和两步增量式跟踪，可以快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制.以移动机器人对汽车桩考的全过程进行监控为例，给出了移动机器人视觉检测识别和跟踪控制系统在汽车桩考中的应用.     

基于混合智能算法的彩色图像 模糊颜色聚类分割方法研究

结合模糊技术较好地表达和处理了不确定性问题的特点,提出了一种新的彩色图像模糊聚类分割方法.对于信息量大的彩色图像,提出了采用灰度图像处理在RGB颜色空间的应用的分割方法.在足球机器人视觉系统的软件中,设计模糊聚类混合智能算法(包括遗传算法和蚁群算法)进行图像信息处理.实验结果表明:这种方法能有效提高足球机器人视觉系统的识别与跟踪性能.     

基于Kinect传感器的机器人室内环境检测方法

针对移动机器人室内环境检测问题,提出了一种基于Kinect传感器的目标物体检测方法.利用Kinect传感器采集的视频图像和深度数据来实现对机器人工作环境中已知特征目标物体和完全未知目标物体的检测及定位.对于已知特征目标通过颜色特征分析来完成检测,而对于完全未知的物体则通过深度地面消除算法和提取深度图像的轮廓来进行检测.利用传感器成像模型对检测出的目标区域进行三维空间定位,从而获取目标物相对于机器人的空间位置信息.基于移动机器人平台进行实验,结果表明,该方法能够有效地实现室内环境信息的检测及定位.     

基于改进的HSI空间模型的目标搜索方法

在分析了RGB空间模型的优缺点后，决定采用HSI空间模型进行图像处理，并根据足球机器人比赛的实际情况对HSI模型做了相应的改进；同时依据连续图像相关性的特点，提出了一种顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法。通过在微型足球机器人视觉系统上的应用，验证了该方法的可靠性。     

全自主型足球机器人目标识别与定位方法研究

以全自主型足球机器人的视觉系统为研究对象，介绍了一种基于彩色图象的目标识别与定位方法，重点研究了颜色空间的选取，目标识别中确定阀值的策略及特征点的选取方法，对如何提高颜色识别算法的鲁棒性，稳定性等问题进行了较为深入的探讨。实验结果验证了算法的有效性。所提出的算法已经在国内国际比赛中应用，收到了很好的比赛效果。