基于ROS的全向移动机器人定位导航系统研究

针对传统移动机器人自主运行能力不足及系统设计困难的问题,以自行设计的四麦克纳姆轮全向移动机器人为研究对象,根据层次化和模块化的思想建立了基于混合硬件架构的全向移动机器人定位导航系统的总体设计框架,建立了基于机器人操作系统ROS(Robot Operating System)的实验平台,分析了基于激光雷达的移动机器人Fast-SLAM算法,通过搭建软硬件系统,对机器人的即时定位与地图构建功能进行了测试,对路径规划能力进行了实验。结果表明,该系统能够实现全向移动机器人在未知环境下地图的实时构建,且拥有良好的全局导航及局部避障能力。研究成果对全向移动机器人定位导航系统的研究具有一定参考价值。     

基于STM32微处理器的全方位智能移动平台设计

全方位智能移动平台车可以实现平面内的3自由度全方位移动,机动性好、应用广泛。介绍了单平台移动车硬件和软件的设计方案,并论述了平台移动车运动控制中的理论。同时提出了一种可行的柔性连接联动行走方案,并论述了其平动的运动理论模型。在此基础上设计开发了基于STM32微处理器和麦克纳姆轮的实际应用产品。结果表明:该产品可以实现二维平面内任意方向的移动功能,运行平稳、转向灵活;两台联动时可实现带夹角姿态平动行走,从车实时根据夹角θ的变化调节自己各轮的运动速度;速度多档位连续可调,可实现装配过程中的高精度定位;手持遥控器实时显示车体运行状态信息,方便可靠易于维护。     

基于超声波传感器的全向移动平台的沿墙控制

针对沿墙自主导航,搭建一种由全向轮、步进电机、超声波传感器以及52单片机组成的全向移动平台,分析了其运动特性。进行了全向移动平台自主沿墙导航系统的硬件设计,提出了一种全动和差动相结合的沿墙控制策略。实验结果证明:该控制策略能有效实现自主精确沿墙导航,为全向移动平台的沿墙导航控制提供了一种方法。     

全向四驱变电站巡检机器人运动控制系统设计

为了实现变电站室内外一体化巡检,开发全向四驱结构的变电站巡检机器人。着重阐述该机器人运动控制系统的开发过程:介绍全向四驱移动平台的机械结构及运动控制系统结构,建立移动平台的运动学模型,探讨全向四驱机器人不同的运动模式并提出了控制方法。对研制的全向四驱变电站巡检机器人进行测试,验证了运动控制系统的可靠性以及控制方法的有效性。     

全方位行走AGV及其控制系统

全方位行走AGV是由全方位轮(Maknam轮)移动机构和其控制系统构成。本文结合AGV的特点,着重分析全方位轮的结构、运动规律、工作原理、系统特点和制导方式,以及采用三环数字伺服系统对AGV的自动与手动控制。     

有限纠偏能力的多差速单元循迹协同控制

对于舱段、机翼等制造业常见的超大超重部件，使用重载AGV转运可提高其转运效率和安全性。由于双轮结构的差速轮具有更高的承载力和驱动力，重载AGV多使用差速轮驱动。但是，差速轮的特殊结构不仅使得轮系运动时内部左右两轮相互限制，同时配套在同一AGV上的多套轮系受车体刚性约束，轮系间及轮系内部的相互制约使得整车循迹灵活性不足。提出一种将基于偏差的控制律和基于驱动能力的控制律结合的多差速驱动轮系协同控制方法。该方法充分考虑差速轮运动学特性及整车刚体运动学特性；为保证AGV流畅运行，对各轮驱动速度进行限制，避免了电机频繁正反转和超出驱动能力的情况。此外，该方法易于更多轮系的扩展，轮系旋转中心不局限于车体中轴线，保证了实用性。仿真结果表明：该方法可根据位姿偏差决策、计算符合要求的驱动速度，有效协调位姿纠偏需求与轮系运动能力，使得误差被有效消除并最终达到稳定状态，实现差速驱动AGV循迹性能的整体优化。     

磁导航AGV路径跟踪控制系统设计

针对磁导航自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)的路径跟踪问题,以前轮舵机转向、后轮电机差速驱动型AGV为研究对象,首先对AGV进行运动分析,建立了前轮转角与后轮转速之间的关系,提出了一种改进的模糊PID控制算法分别设计了转向模糊控制器与转速模糊控制器,实时根据路况合理调整舵机转角和电机转速,使前轮配合后轮转向运动,提高路径跟踪精度。在MATLAB中对算法进行验证,结果表明该方法有效减小了系统的超调,缩短了系统达到稳态的时间,AGV车沿设定路径行驶时,控制精度在±5 mm以内,实现AGV车的稳定运行。     

基于视觉的移动机器人避障控制系统设计

针对三轮全向移动机器人自主避障行进问题,提出一种以STM32F1处理器为核心的视觉避障控制系统。分析三轮全向移动机器人运动模型,设计避障机器人的硬件控制系统。利用OpenMV OV7725图像模块识别障碍物并获取障碍物位置信息。根据位置信息,采用模糊控制算法控制机器人移动方向,实现自主避障功能。结果表明:利用该系统,三轮全向移动机器人能自主识别并成功避开行进路线中的障碍物。     

基于视觉引导AGV路径跟踪模糊控制研究

在分析AGV的运动模型的基础上,采用模糊控制方法对AGV路径跟踪进行控制,并利用MATLAB中模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Control)设计了一个优化的、适用于AGV视觉导引系统实现路径跟踪的模糊控制器,并对其进行了仿真.仿真结果表明该模糊控制器的控制策略效果良好.     

基于改进野马优化算法的AGV路径规划北大核心

针对求解自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)路径规划问题,提出一种基于改进野马优化算法的AGV路径规划。首先,利用非线性自适应因子有效平衡了算法全局探索和局部挖掘能力;其次,引入偏移进化策略增加子代个体的多样性;然后,引入黄金正弦分割系数指引个体逐渐向全局最优位置方向移动,提高算法的收敛精度和收敛速度;最后,引入B样条曲线平滑策略,进一步优化最优解,获得更短更平滑的路径规划。通过仿真实验验证了改进野马优化算法总体能够减少5.84%的AGV路径规划长度。     

大长宽比AGV循迹导航控制方法研究

为解决现有的大长宽比AGV远距离横向移动存在的累积姿态偏差问题，提供可配合控制方案的机械结构，设计用于大长宽比AGV横向移动的控制方法，给出横向行驶的姿态调整算法。该方法利用车首和车尾安装的视觉相机识别循迹导航条，反馈至控制系统，调整AGV行进姿态。结合车身偏移类型，控制系统形成控制策略，实现大长宽比AGV循迹行走。并用一个应用实例验证了该方法可有效识别出大长宽比AGV的偏移并进行调整矫正。     

基于协同模糊控制的四轮驱动AGV稳定性研究

为提升四轮驱动AGV运行稳定性,通过建立其运动学模型,获得小车位姿、运动形式与各驱动轮速度的内在关系;提出小车协同运动控制技术,运用ADAMS软件对小车进行运动仿真并分析,验证了该控制技术的合理性;通过分析小车纠偏公式,提出模糊纠偏控制技术,建立小车协同模糊控制联合仿真模型,验证了协同模糊控制技术的合理性;搭建实验样机进行现场测试,结果表明:采用协同模糊控制技术可以使小车轨迹偏差稳定在±10 mm以内,单摆摆角范围在±5°以内,且均优于独立PID控制技术。     

基于数字化模型的砂轮表面地貌特性研究

单层电镀CBN砂轮通过电镀工艺将磨料固结在砂轮表面。通过严格的磨料粒径一致度控制,实现更高的砂轮品质是高端砂轮制造的关键技术。因此,建立磨料粒度及其分布与砂轮表面地貌特性之间的关系对砂轮设计及磨削质量控制将起到重要作用。针对单层电镀CBN砂轮提出了基于制造过程的数字化砂轮模型,可实现对砂轮生产制造过程中的每个步骤的仿真。通过对3种规格砂轮的建模与地貌测量,验证了模型的准确性和有效性。同时,通过该模型研究了磨粒直径标准差与砂轮微观地貌特征的关联机制,为砂轮数字化设计与质量控制提供了定量化依据。     

Robocup F-180全方位小型足球机器人运动学分析

在小型足球机器人两个前轮之间安装踢球器、控球器等装置不仅会对车体各部分的布局造成一定的影响，也会使小车的运动性能发生变化。本文建立了三轮和四轮全方位小型足球机器人的运动学模型，分析了主动轮速度和从动滚子速度随两前轮夹角不同而产生的变化，讨论了车体沿任意方向直线运动时夹角的变化对车体运动性能的影响，对车体机构的设计具有指导意义。     

基于双蚁群算法的双机器人路径规划方法

针对双机器人协同作业时的路径规划问题，在蚁群算法的基础上提出一种双蚁群路径规划方法。通过轮候选择机制，使2个不同的蚂蚁群能合作完成所有的作业任务。在蚁群迭代过程中，利用同种群蚂蚁之间信息素的正反馈作用，优化蚁群的移动路径；利用不同种群蚁群之间信息素的负反馈作用，降低2个蚁群之间的冲突,找到2台机器人的最优移动路径。仿真结果表明：该算法具有收敛性，能同时实现双机器人的任务分配和路径规划，且路径规划结果优于现有的双机器人路径规划算法。     

考虑阻塞的双向AGV路径规划方法

针对制造车间物料搬运系统中的AGV路径规划问题,提出一种考虑阻塞的AGV路径规划方法。依据各相邻节点之间路径中AGV搬运情况的统计数据计算路径的拥堵系数;引入拥堵系数计算AGV的统计搬运时间矩阵,将其作为路径规划的权值矩阵;设计Dijkstra算法求解起始点到终点的最短统计搬运时间路径,将其存入最短统计搬运时间路径表供查询使用。案例分析结果表明：与传统Dijkstra算法相比,考虑阻塞的AGV路径规划方法可以有效降低搬运时间,提高搬运效率。     

非球面超精密磨削误差建模与补偿研究

为提高课题组自研的超精密磨床加工精度,基于多体系统理论,运用齐次坐标变换原理,分析该超精密磨床37项几何误差来源,对非球面超精密磨削的综合误差建模。超精密磨床的多项几何误差元素已在制造阶段标定、补偿,取砂轮对刀误差和砂轮轮廓半径磨损误差作为主要面形误差来源,分别推导其对综合误差的传递函数,分析误差辨识方法,建立误差修正补偿模型,提出基于直接补偿的点补修正法。试验结果表明：建立的综合误差模型正确,根据误差辨识方法和修正补偿模型,修正误差后面形误差显著降低,有效提高面形精度。     

超精密晶圆减薄砂轮及减薄磨削装备研究进展

在芯片制程的后道阶段,通过超精密晶圆减薄工艺可以有效减小芯片封装体积,导通电阻,改善芯片的热扩散效率,提高其电气性能、力学性能。目前的主流工艺通过超细粒度金刚石砂轮和高稳定性超精密减薄设备对晶圆进行减薄,可实现大尺寸晶圆的高精度、高效率、高稳定性无损伤表面加工。重点综述了目前超精密晶圆减薄砂轮的研究进展,在磨料方面综述了机械磨削用硬磨料和化学机械磨削用软磨料的研究现状,包括泡沫化金刚石、金刚石团聚磨料、表面微刃金刚石的制备方法及磨削性能,同时归纳总结了软磨料砂轮的化学机械磨削机理及材料去除模型。在结合剂研究方面,综述了金属、树脂和陶瓷3种结合剂的优缺点,以及在晶圆减薄砂轮上的应用,重点综述了目前在改善陶瓷结合剂的本征力学强度及与金刚石之间的界面润湿性方面的研究进展。在晶圆减薄超细粒度金刚石砂轮制备方面,由于微纳金刚石的表面能较大,采用传统工艺制备砂轮会导致磨料发生团聚,影响加工质量。在此基础上,总结论述了溶胶–凝胶法、高分子网络凝胶法、电泳沉积法、凝胶注模法、结构化砂轮等新型工艺方法在超细粒度砂轮制备方面的应用研究,同时还综述了目前不同的晶圆减薄工艺及超精密减薄设备的研究进展,并指出未来半导体加工工具及装备的发展方向。     

具有有限缓存的模具FMS单AGV调度研究

在实际生产应用FMS中,由于加工单元缓存区容量有限导致在一段时间内单AGV工件运输任务的累积,增加模具生产成本及延长模具完工时间,为了解决此问题,建立了有限缓存区容量的AGV调度模型,并根据模型特点设计了改进遗传算法求解AGV的最短路径,改进遗传算法的选择操作采用轮盘赌选择和最佳个体保存相结合的方法以保持种群的多样性。实例结果表明,与传统的遗传算法相比,改进遗传算法具有更快的收敛速度,并且得到最优解的概率更高。