曲面复合材料缝合机器人自动路径规划技术

为提高复合材料预制件缝合机器人的灵活性与加工柔性,针对缝合机器人自动路径规划问题,研究了基于三维光栅扫描技术的曲面复合材料缝合机器人视觉接缝提取技术.针对三维扫描摄像机视场固定的特点,对摄像机进行标定实验,改进传统的手眼标定方法,提出一种用于求解手眼关系矩阵的四点标定新方法,建立了机器人坐标系与摄像机坐标系的位姿映射关系.经过手眼关系标定,三维光栅扫描仪采样得到的缝合预制件点云数据可转化为机器人坐标系下的点云数据坐标.进一步对采集的预制件点云数据进行接缝中心线提取,提出了一种缝合轨迹及姿态规划算法,采用三次多项式对接缝中心线进行空间曲线拟合,采用最小二乘法对缝合微切平面进行平面拟合,完成机器人操作空间前进矢量及接近矢量的计算.最后,将规划结果应用于缝合机器人的离线编程仿真与实验中.实验结果表明,该系统精度高,线迹成型良好,可以满足机器人缝合系统的要求.     

钛合金锁壳机器人自动线应用研究

本文通过对钛合金锁壳工业机器人自动线的生产环境、加工对象及其工艺的研究,制定零件的加工策略,最终明确了数控车床与工业机器人协同作业工作流程、刀具选择、工业机器人自动线节拍表等重要参数。研究表明:通过应用钛合金锁壳工业机器人自动线,不仅提升了产品加工质量,提高了加工效率,也在降低人工成本的同时更好地保证了操作者的安全性。     

基于径向基函数神经网络的多关节机器人滑模控制器

针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产生的抖动,同时保证了系统的鲁棒性;基于李亚普诺夫定理给出了系统稳定性的充分条件;仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪和速度跟踪性能,提高了对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性。     

一种欠驱动两级柔性自平衡机器人的建模及其最优控制

文章以一种欠驱动两级柔性自平衡机器人这一被控对象的控制问题作为出发点,详细阐述了其数学建模方法,讨论了其最优控制策略,并针对设计过程中出现的LQ加权矩阵Q的选取难题给出了一种解析解和证明,同时运用这一结论计算出了实际问题的加权矩阵Q,从而求得最优的状态反馈矩阵K;仿真结果表明,这样一种加权矩阵Q的求解方法是有效的,并能够在较为复杂的实际问题中获得应用。     

基于无线传感器网络的机器人高精度定位系统

机器人的定位在运动控制系统和任务执行环节起着至关重要的作用,为了提高机器人在特殊环境中作业的定位精度,设计了一种基于无线传感器网络的机器人高精度定位系统。在微处理器ATmega1280的硬件平台上采用芯片NanoPAN5375接收信号强度指示(RSSI)进行测距定位,并利用对称双边双路测距和极大似然估计算法大大提高了定位精度;同时,使用基于轮询的时分多址接入协议和表驱动簇路由协议,解决了多机器人协同作业定位问题,并使系统在网络性能设计上得到了平衡;通过在60m×60m区域内的实验表明,该系统工作稳定可靠,测量的相对定位误差小于0.25m,具有较高的定位精度,适用于机器人在矿井搜救、核泄漏检测和火山探索等特殊环境下的定位需要。     

基于输送带及视觉跟踪的机器人分拣包装工作站仿真

目的 提高分拣包装工作站的生产效率和柔性,并探索在早期设计阶段利用虚拟仿真技术进行验证。方法 以某食品公司巧克力饼干产品的生产为例,提出结合输送带跟踪和视觉识别技术搭建分拣包装仿真工作站。在ABB公司离线编程与仿真软件Robotstudio开发环境下,首先对相关设备进行了三维建模,并根据任务要求完成工作站的空间布局。其次,需要完成输送带创建、动态Smart组件设计、工作站逻辑连接、输送带跟踪功能启用、相机数据记录和机器人控制程序编写。最后,分析工作站结构得到生产节拍的参数设定公式。结果 仿真工作站实现了对持续移动输送带上杂乱摆放物料的动态跟踪分拣装盒,能依据理论计算方式调节参数满足生产节拍的需求。结论 工作站达到了预期功能目标,可以为各行各业里以机器人为中心的分拣包装系统高效、柔性生产研究提供参考与借鉴。     

上肢镜像康复机器人控制策略研究

镜像疗法是促进偏瘫患者上肢运动功能康复的有效疗法,结合镜像疗法的机器人可通过促进双侧运动易化患侧的运动通路。为此,研究上肢镜像康复机器人的控制策略。基于传统镜面治疗方法设计了上肢镜像康复机器人系统,提出了基于参考轨迹的镜像训练。同时提出了基于分段三阶Bezier插值的轨迹优化方法,优化机器人运动轨迹。考虑到患者患侧与机器人的交互需求,开发了由引导力场和约束力场组成的力场控制算法,协调患侧主动运动与镜像训练动作。开展镜像康复训练实验,验证了力场控制算法的良好性能。     

一种具有力检测机制的新型血管介入手术机器人

为了在机器人辅助远程介入手术中实现向医生提供高精度的力反馈,设计了一种具有力检测机制的新型血管介入手术机器人,其是一个主从控制系统,包括一个操作方便的主端装置和一个递送导丝/导管的从端装置。首先,设计了血管介入手术机器人的力检测机制,以实现轴向近端力的精准测量和径向夹紧力的感知。然后,基于血管介入手术机器人的动力学分析,设计了具有在线整定参数功能的模糊PID (proportional integral derivative,比例积分微分)控制器,以提高从端装置的递送精度和抗干扰能力,同时选择阶跃信号对所设计的模糊PID控制器进行仿真验证。最后,搭建血管介入手术机器人物理样机,并开展主从运动跟踪实验和轴向近端力、径向夹紧力检测评估实验。实验结果表明,该血管介入手术机器人具有[-0.31, 0.25] mm的运动跟踪误差,可检测平均误差为0.12 N的轴向近端力以及可感知0.47～4 N的径向夹紧力。研究结果验证了所设计血管介入手术机器人的鲁棒性以及其力检测机制的可行性,可为同类产品的设计和改进提供参考依据。     

压电谐振驱动三足机器人的平面运动

设计并实现了一类利用压电陶瓷片作动,由三条曲梁足支撑的振动驱动机器人.建立了在一条足共振驱动下机器人水平运动的动力学方程,数值计算解释了摩擦作用下的运动机理,寻找到异性摩擦对运动方向、速度的影响和压电激励频率与运动速度间的关系.通过建立圆弧曲梁控制方程求解圆弧型足面内振动的固有频率及振型,设计了三组不同频率的圆弧曲梁足参数,实验制作了机器人模型,利用压电控制三足间振动的共振切换,实现了预想的三个方向的运动以达到平面运动的效果,实验测量了机器人的运动速度与理论计算吻合得较好.     

基于元生成内在奖励的机器人操作技能学习方法

针对稀疏奖励下,复杂任务学习效率低的问题,在离线策略(off-policy)强化学习思想基础上,提出了元生成内在奖励算法(meta generative intrinsic reward, MGIR),并将其应用在机器人操作技能学习问题求解方面。具体步骤为先使用一个可将复杂任务分解为多个子任务的元生成内在奖励框架,对子任务进行能力评价;再引入生成内在奖励模块,将智能体探索得到状态的新颖性作为内在奖励,并联合环境奖励共同指导智能体完成对环境的探索和特定任务的学习;最后,在MuJoCo仿真环境Fetch中对离线策略强化学习进行对比实验。实验结果表明,无论是在训练效率还是在成功率方面,提出的元生成内在奖励算法均表现较好。