神经网络在高速高精度机器人测量反馈系统中的应用

讨论了神经网络在高速高精度机器人测量反馈系统中的应用。该系统采用了由激光发生器与精确的位置敏感检测元件组成的测量装置，该装置可测量挠性机械臂的除杆长方向外的五个自由度误差；在详细地论述了高速高精度机器人系统神经网络的学习与训练后，根据系统的产同要求分析了四种离线学习方案，并通过仿真计算加以证实。所介绍的方法为高速高精度机器人的实时控制提供了一种有效的途径。     

基于神经网络的空间7R机器人模型辨识及其实验研究

针对空间冗余机器人建模中不确定因素的影响 ,采用神经网络辨识空间 7R机器人输入输出间的非线性关系 ,建立机器人的运动学模型。对Elman动态递归网络结构作了改进 ,提出一种状态延迟输入动态递归神经网络 ,提高了网络的学习速度。将该网络应用到机器人系统模型的辨识问题上 ,以德国PowerCubeTM模块化机器人为研究对象 ,根据机器人返回的关节位置信息及利用OPTOTRAK 30 2 0三维运动测量系统测得的机器人末端位置信息作为神经网络的学习样本 ,对包含各种影响因素的机器人运动模型进行了辨识 ,得到了满意的结果 ,说明了神经网络在此类问题中应用的优越性     

呼吸道主动监测微机器人系统设计及研究

设计了一种呼吸道主动监测微型机器人系统,用于实时测量重症监护机械通气中的主要呼吸力学参数.该机器人系统采用三自由度气动人工肌肉驱动器驱动,通过气囊钳位.介绍了机器人机体的构造和运动原理,建立了机器人的动态模型.提出一种模糊小波神经网络控制器对机器人进行控制.将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较.仿真和实验结果都说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了机器人的静动态特性,具有更快的训练速度和更好的控制效果,是一种理想的临测机器人系统控制方法.在猪气管中进行了初步实验,在机械通气情况下监测了气管末端的压力和温度参数.初步的研究结果表明,该柔性驱动的机器人系统可用于主动动态监测人体呼吸道中的呼吸参数.     

新型三维高精度多功能热变形试验装置研制

介绍了一种新型的三维高精度热变形测量装置 ,该装置由精密测控温系统、支持与调整系统、瞄准与定位系统、微变形运动与测量系统组成 ,可用于复杂几何形体的机械零件热变形的测量和材料膨胀系数的测定 ;根据各组成系统的误差 ,计算出了该装置的测量精度。     

遥操作机器人的神经网络校正地图策略

提出一种利用全身传感装置进行地图定位和校正的遥操作机器人.首先,针对遥操作控制系统进行了深入的研究,包括遥操作要素和技术要点等.其次,根据周围环境地图特征进行了地图建立和定位,提出了一种神经网络的方法进行地图校正.该方法可以学习来自信息捕捉装置的传感器数据信息,分配给每个神经网络的机器人执行器的位置之间的映射.最后,为了在学习过程中收集数据,机器人通过一系列成对的同步动作来校正地图.该方法可以应用于任何环境下机器人地图定位和校准,而不考虑环境物理中呈现出的差异.实验结果表明,该方法为实现机器人的遥操作提供了一种快速、有效、灵活的方法.     

微处理器控制的角度测量系统

最近,美国 Marshall 空间指挥中心的James R.Currie 和 Ralph R.Kissel 研制成一种由微处理器控制的角度测量系统。该测量系统由解算装置——旋转变压器、高速数据采集系统和微处理器构成,适用于速率盘、机器人、天线方向调节器以及机床等。测量时,先由微处理器触发脉冲发生     

我国研制出新型测量装置

一种高精度的新型光学二维图形圆度测量装置在中国计量科学研究院研制成功并通过专家验收。该装置首次将圆度测量的标准方法与影像探测技术进行结合，实现二维圆图形高精度圆度校准，准确度达到世界先进水平，解决了高精度影像测头坐标测量机的溯源问题。     

非接触式测量机器人

介绍了一种新型的非接触式测量机器人系统,该测量系统以串联机器手作为测量主体,可以对球壳类、回转类部件的几何尺寸、表面缺陷进行非接触式、高精度测量.     

基于小波反弹神经网络的车轮擦伤检测方法

车轮踏面擦伤是危及列车运行安全的重要因素之一，其准确测量方法是高速重载列车需要首先解决的关键问题。提出了一种采用变尺度多分辨小波与弹性反传神经网络算法相结合的擦伤诊断方法，该方法利用变尺度多分辨小波进行跟踪滤波，通过弹性反传神经网络来确定小波分解尺度与噪声存在尺度，实现信噪分离，并根据跟踪滤波的结果计算出擦伤值的大小。实验结果表明，该方法实现了车轮踏面擦伤的高精度测量，解决了现有方法无法定量测量和易受外界因素干扰等难题。     

基于高速视觉的绳索牵引并联机器人轨迹跟踪控制

在绳索牵引并联机器人中,实时测量动平台位姿是实现高精度轨迹跟踪控制的关键环节。为此,设计一种基于高性能工业相机的高速视觉测量系统,实现绳索牵引并联机器人的运动学视觉伺服控制。设计一种基于感兴趣区域的位姿跟踪算法,并且加入Auto-Regressive(AR)模型对位姿进行实时预测,避免了绳索牵引并联机器人复杂的正运动学求解。以此为基础,构建了工作空间的运动学视觉伺服控制方案,在实际6自由度绳索牵引并联机器人上进行了轨迹跟踪控制试验,试验结果表明基于高速视觉测量的工作空间控制方案明显优于基于编码器反馈的关节空间控制。     

机器人臂的多项式PD型学习控制方法

提出一种用于机器人臂的带有重力补偿的多项式PD型(PPD)学习控制器,基于多项式神经网络给出了这种控制器的比例系数连续学习算法,由非线性机器人动力学模型与所提出的学习控制器所组成的闭环系统被证明在满足李雅普诺夫直接法和拉萨尔不变集定理时是全局渐近稳定的,除了理论结果,也提供了在两自由度机器人臂位置控制中的仿真实验比较,结果表明PPD学习控制器在系统快速响应性方面优于常规PD控制器。PPD学习控制器为机器人控制系统提供了一种新的途径。     

基于人工情感与CMAC网络的机器人行为学习

人工情感是一个新兴的研究方向,情感智能是人工智能对人类智能的重要逼近。该文利用模糊情感模型来指导机器人学习,在CMAC网络框架内实现机器人的新的行为学习方式。仿真实验结果表明基于人工情感与CMAC网络的机器人行为学习能够学习到一条好的行为策略,具有良好的学习性能。该方法对于提高机器人在恶劣环境下的生存能力和自主决策能力具有很大理论意义和实际应用价值。     

状态延迟输入神经网络及其在机器人定位监督控制中的应用

对复合输入动态递归网络作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟输入动态递归神经网络 (State Delay Input Dynamical Recurrent Neural Networks)。这种具有新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的含义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确。网络增加了输入输出层前一步的状态信息 ,使其收敛速度和泛化能力与其他常用网络结构相比 ,均有明显提高 ,增强了系统实时控制的可能性。本文将该网络用于机器人定位监督控制系统中 ,通过利用神经网络建立起被控对象的逆模型 ,与传统 PD控制器结合 ,确保了控制系统的稳定性 ,有效地提高系统的精度和自适应能力。仿真结果表明了这种改进的有效性和优越性     

基于神经内分泌的并联机器人智能控制系统

为研究一种高速度、高精度的二自由度冗余驱动并联机器人自适应控制系统,通过建立运动学模型,基于神经内分泌甲状腺激素调节原理,设计了一种带长环、超短环结构的神经内分泌智能控制器,对机器人系统进行控制,并给出了其控制算法。仿真分析结果表明,运动学模型简单有效,使机器人运动过程中各个关节运动稳定、连续且平滑;相对于传统PID控制算法,神经内分泌智能控制算法具有较好的快速响应性、稳定性、鲁棒性、自适应性和抗干扰能力。该方法为机器人的复杂控制提出了一种新思路。     

一种基于ARM嵌入式系统的低成本小型移动机器人平台

文章介绍一种应用常见经济型器件构建的移动机器人平台,它满足低成本、装配简单、可扩展性好等要求。我们选择了高速低功耗的ARM芯片作为处理器,为机器人设计了丰富的功能,并与上位机视觉定位和控制系统结合,使其适用于导航与定位、运动控制策略、多机器人系统体系结构与协作机制等领域研究。     

高压带电作业机器人产品化样机控制系统研制

提出了高压带电作业机器人产品化样机控制系统设计方案,该系统采用主从控制方式,机器人控制的实时性和控制精度较高。作为产品化样机,机器人控制系统人机界面友好,具有完善的保护和异常处理功能,并能够最大限度的保证操作人员的高压安全。经过现场实验,机器人能够满足作业要求。     

移动机器人的离散迭代学习控制

移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、运动控制与执行等多种功能于一体的综合自动化系统,对移动机器人的运动轨迹跟踪静、动态特性的要求也越来越高。迭代学习控制是一种能够有效地处理重复跟踪控制问题或抑制干扰性问题,提高系统性能的先进控制方法,能在给定的时间范围内实现未知对象实际运行轨迹以高精度跟踪给定期望轨迹,且不依赖精确数学模型。建立了移动机器人的运动模型,将迭代学习控制应用于具有重复运动性质的移动机器人,完成了迭代学习控制结构和控制率设计,通过仿真可见,该系统稳定收敛,能实现移动机器人良好的轨迹跟踪。     

数控研磨机研磨去除量的在线监控系统试验研究

将光栅测量系统和数控技术用于高速研磨机上,从而给研磨机增加监控功能,这是新型高速研磨机的发展方向。光栅测量系统具有数字化、精度高和安装方便等优点,故选用光栅测量系统测量压头的位移,并利用计算机实现相应的控制。介绍了光栅测量系统的组成、工作原理及主要技术参数,并对数控研磨机监控装置的组成和监控原理进行了分析,对高速研磨机的设计优化具有参考价值。     

CIMS底层环境的网络与实设备之间的远程MMS通信

ＣＩＭＳ底层制造环境中各种计算机与自动化设备之间的通信是实现ＣＩＭＳ的基础。本文首先介绍ＣＩＭＳ底层环境中的网络，用于实设备间通信的国际标准ＭＭＳ，以及实设备入网技术的标准和策略，然后阐述了在ＢＩＴＢＵＳ网络支持下与机器人系统远程ＭＭＳ通信技术的研究与实现。