移动机械臂无碰抓取方法的研究

提出了一种基于A*算法的移动机械臂无碰抓取方法。根据机械臂的初始姿态和目标物体的空间位置以及障碍物的约束,利用A*算法规划出机械臂末端无碰的轨迹,进而利用冗余度机械臂多解的特性,结合逆运动学,给出障碍物约束下基于最小关节角偏移量优化指标的关节角优化方法。同时,机械臂可根据当前环境的变化更新其末端轨迹,并相应调整姿态以提高适应性。仿真验证了该算法的有效性。     

基于A~*算法的空间机械臂避障路径规划

针对空间机械臂在轨操作任务需求,提出一种基于A*算法的避障路径规划算法。根据机械臂和障碍物几何特征,对机械臂模型和障碍模型进行简化。通过研究机械臂本身所固有的几何特性,根据障碍物的位姿坐标,分析机械臂各杆件与障碍物发生碰撞的条件,进而求解空间机械臂的无碰撞自由工作空间。在此基础上,利用A*算法在空间机械臂的自由工作空间进行无碰撞路径搜索,实现了空间机械臂的避障路径规划。通过仿真试验验证了基于A*算法的空间机械臂避障路径规划算法的有效性与可行性。     

冗余机器人的任务优先级轨迹规划方法

当机械臂末端沿期望轨迹运动时,若障碍物影响机械臂末端运动,则末端会与障碍物发生冲突,使其偏离期望运动轨迹。针对这一问题,提出了一种任务优先级轨迹规划方法,使机械臂末端避障后能够继续跟踪期望轨迹。当机械臂末端运动轨迹中含有障碍物时,赋予避障运动作为优先控制,通过计算末端位置增量使机械臂末端产生逃离速度,进而避开障碍物;反之,赋予轨迹跟踪作为优先控制,通过对机械臂期望轨迹与实际位置进行误差控制,达到提高末端轨迹跟踪精度的目的。最后,对冗余机器人进行了仿真及试验验证。结果表明,当障碍物与机械臂末端运动轨迹发生冲突时,基于任务优先级的轨迹规划方法可以使机械臂末端有效地避开障碍物,同时,末端避障后机械臂仍能跟踪到期望轨迹运动。     

基于ROS的六自由度机械臂环境探测与避障

针对机械臂在障碍物环境下的轨迹规划问题,提出了一种基于ROS环境的机械臂避障方法。该方法使用Realsense D435深度相机与机械臂构成手眼系统,通过点云数据构造OctoMap空间概率地图,在ROS环境下使用Moveit对机械臂进行运动规划,实现了机械臂在障碍物环境下的实时避障,在真实机械臂上验证了避障效果。     

基于双重配准的机器人双目视觉三维拼接方法研究

针对机器人图像视觉视野不够开阔,不能获得全面障碍物信息的问题,提出了一种基于轮廓识别的三维重建与可变视觉三维拼接方法。对双目立体视觉系统拍摄的两幅图像中提取出的边缘点进行了边界跟踪,然后基于窗口灰度匹配法,对两幅图像上的像素点进行了匹配,来寻找双目立体视觉系统左右两幅图像中对应的像素点,重建出了障碍物的三维轮廓,并根据目标物体轮廓的连续性对三维轮廓进行了优化;在此基础上提出了基于双重配准算法的可变视角三维拼接方法,采用改进ICP算法对转换到同一坐标系下的两片三维点云进行了精确配准,并对拼接处进行了融合处理,从而得到了大视野的障碍物信息。研究结果表明:通过可变视角三维拼接方法重建的三维模型具有较高空间坐标精度,并且能够通过改变双目立体视角范围获取大视野图像,最大限度地满足机器人障碍物检测和路径规划的要求。     

基于主从任务转化的闭环控制避障算法

冗余度机械臂避障算法研究一直是机器人领域的研究热点之一。针对传统算法的不足提出一种基于主从任务转化的闭环控制避障算法。主从任务转化通过监测机械臂各杆件与障碍物之间的最小距离变化实现避障任务和期望轨迹跟踪任务的主从切换,从而解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时避障运动和期望轨迹跟踪运动存在的相互冲突问题。考虑到机械臂避障时其末端跟踪精度差的问题,引入对冗余度机器臂末端期望位置和实际位置的误差控制,使得机械臂末端跟踪精度显著提高。同时,该算法还适用于多障碍物避障和动态避障且具有计算量小和躲避速度变化连续等优点。通过三自由度平面冗余度机器臂的仿真试验,验证了该算法的正确性。仿真结果表明,该算法能够有效解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时存在的冲突问题,而且机械臂在避障的同时也能够高精度跟踪末端期望轨迹,且能够完成多障碍物避障和动态避障。     

一种任务转化的动态避障算法

传统的避障算法多适用于静态障碍物,且当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时,算法会失效,针对传统算法的不足提出了一种基于任务转化的动态避障算法。该算法通过监测机械臂各杆件与障碍物之间的最小距离变化实现末端期望轨迹跟踪运动和避障运动的任务转化,通过实时监测障碍物的位置变化完成动态避障。最后,通过三自由度平面冗余度机器臂的仿真实验,验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法能够有效解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时存在的冲突问题,且能够完成动态避障。     

冗余机械臂空间轨迹规划综述

冗余机械臂可以利用多余的自由度避开障碍物,而又不影响末端执行器的操作。因此与一般非冗余机械臂相比,冗余机械臂处理避障问题具有明显优势。目前关于冗余机械臂空间轨迹规划的研究还未形成一套整体的框架归类,因此有必要对现有研究成果进行系统分析和深入总结。文中探讨了冗余机械臂空间轨迹规划的基本原理和实际应用,将其按照建模原理不同划分为五大类,详细归纳了这些方法的优势和不足,并对冗余机械臂空间轨迹规划未来发展趋势进行了构想和展望。     

旋翼飞行机械臂的混合视觉伺服和分层控制方法

无人机臂系统是一种具有强耦合特性的智能移动机器人,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等,同时机载机械臂的运动会造成飞行平台的重心变化和动态不稳定。针对基于图像的只在目标附近线性收敛与基于位置的目标易偏离视野范围等不足以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型并通过欧氏单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,最后通过分层任务组合控制算法完善了其耦合机制。最终改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性,通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性。     

基于快速扩展随机树的7R机械臂避障达点运动规划

基于单树随机树搜索算法(Single directional rapidly-exploring random tree,single-RRT)和双树随机树搜索算法(Bi-directional rapidly-exploring random tree,bi-RRT),对7R机械臂的避障达点运动规划展开系统研究。基于single-RRT算法进行避障达点运动的数值仿真和实物样机试验。提出一种新的bi-RRT算法,结合末端姿态调整和关节自运动来生成目标树。并利用7R机械臂的解析逆解,生成目标位形。传统的bi-RRT算法只给定了一个目标位形,而新算法中目标点树根是由一群目标位形组成。在给定的障碍物环境中,机器人自动选择某一合适的位形作为目标节点来引导搜索树最有效地生长。通过数值仿真,验证该方法的优越性。利用Matlab和C++的混合编程和OpenGL开发了7R机械臂避障达点运动规划仿真软件。利用该软件,对基于bi-RRT的7R机械臂避障达点运动规划进行虚拟样机的试验研究。