基于视觉的驾驶机器人导航技术

对驾驶机器人的视觉导航技术进行了研究,提出了一种快速可靠的车辆引导线检测算法.该算法首先对感兴趣的移动窗口进行有条件的边缘检测,进而引入了梯度方向直方图的处理思想,制定了车辆引导线边缘候选点集与有效点集的筛选算法,最后,通过所提出的一种基于标量化处理Kalman滤波方法实现了引导线特征参数的快速准确提取.试验表明,本文提出的检测算法能够满足复杂路况下的导航需要,具有30ms/帧的实时处理速度.     

基于自适应模糊逻辑和神经网络的双足机器人控制研究

在双足机器人行走控制中,为了改善系统的行走性能,提出了一种基于RBF神经网络前馈控制的力矩补偿控制方法。该方法将自适应模糊控制和神经网络逆模控制有效地结合起来,利用神经网络来逼近系统的逆动力学模型,提高系统了的控制性能,改善了机器人的行走特性。     

应用于圆饼工件分拣的码垛机器人自适应积分滑模控制

目的 针对存在系统未建模特性和负载变化下码垛机器人关节空间轨迹跟踪控制的问题,设计一种基于结合时延估计技术与自适应积分滑模面的控制策略。方法 根据圆饼工件分拣需求,设计一款桌面式码垛机器人系统,推导机器人的运动学与动力学模型,给出关节空间轨迹规划算法,并基于无模型思想设计关节空间轨迹跟踪控制器。结果 利用雅克比伪逆法可反解出机器人的关节角;通过所提的轨迹规划算法能有效获得各关节运动轨迹;与PID控制器和积分滑模控制器相比,文中所提控制器具有较好的控制精度、较强抗干扰性和较高的鲁棒性。结论 仿真和实验结果表明,所设计的基于时延估计技术的自适应积分滑模控制器是合理的,能使得码垛机器人完成圆饼工件的分拣任务,具有一定的工程应用价值。     

A PSO based Energy Efficient Coverage Control Algorithm for Wireless Sensor Networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) are large-scale and high-density networks that typically have coverage area overlap. In addition, a random deployment of sensor nodes cannot fully guarantee coverage of the sensing area, which leads to coverage holes in WSNs. Thus, coverage control plays an important role in WSNs. To alleviate unnecessary energy wastage and improve network performance, we consider both energy efficiency and coverage rate for WSNs. In this paper, we present a novel coverage control algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO). Firstly, the sensor nodes are randomly deployed in a target area and remain static after deployment. Then, the whole network is partitioned into grids, and we calculate each grid’s coverage rate and energy consumption. Finally, each sensor nodes’ sensing radius is adjusted according to the coverage rate and energy consumption of each grid. Simulation results show that our algorithm can effectively improve coverage rate and reduce energy consumption     

包装生产线用码垛机器人智能定位方法

目的 为提高包装生产线中码垛机器人的智能定位精度,结合图像处理和智能算法设计一种码垛机器人定位方法.方法 分析码垛机器人基本结构和工作流程.介绍一种适用范围广的快速手眼标定方法,可通过图像处理得到物料实际位置.设计一种模糊神经网络控制器,用于消除实际抓取位置和理论计算位置之间偏差.采用遗传粒子群优化算法来解决控制器参数初始值优化问题.通过实验验证智能定位方法的有效性.结果 试验结果表明,实际抓取位置和理论计算位置之间偏差可控制在0.5 mm以内,实际分拣速度最高支持180个/min.结论 所述视觉码垛控制系统可实现工作区域内物料的定位和识别,几乎不会出现漏抓、误抓等情况,满足精度要求.     

一类不确定性机器人的鲁棒跟踪控制

本文提出一种新的用以控制具有参数不确定性机器人的轨迹跟踪鲁棒控制方案。控制器由基于标称模型设计的非线性补偿控制器和基于Lyapunov理论设计的鲁棒补偿控制器构成，鲁棒补偿控制器用十消除参数误差带来的不确定性影响，其结构简单，只需知道系统的一个参数不确定性上界，最后保证系统达到三种不同的稳定性。另外，在机器人参数不确定性上界未知时，我们还设计了一个简单的在线辨识器，以保证系统全局收敛。并通过仿真实验证明其可靠性和有效性。     

基于多传感器信息的双足机器人步行系统的研究

提出了一种基于多传感器信息和实时修正算法的双足机器人分级递阶行走控制结构。在系统设计中,充分考虑零力矩点（ZMP）稳定性规则以及机器人行走时所受的其它物理性约束条件。为提高机器人对不平整路面的鲁棒性和克服系统建模误差,行走控制系统中采用了鲁棒地面反力控制器和基于地面反力最优规划的姿态控制策略。     

多自由度包装机器人人机交互控制方法

目的 为了在人机交互内容和形式复杂度较高,深度信息获取较为困难的背景下,解决多自由度包装机器人控制存在的控制鲁棒性较差问题,提出新的多自由度包装机器人人机交互控制方法.方法 利用Kinect传感器获取多自由度包装机器人信息,并以此为基础,通过信息熵方法计算人机交互复杂度,构建相应的人机交互控制体系,基于拉格朗日方程建立人机交互动力学模型,完成多自由度包装机器人人机交互信息深度获取;采用自适应模糊控制器控制多自由度包装机器人人机交互流程与界面,实现多自由度包装机器人人机交互的控制.选样六自由度包装机器人为实验对象,确定最佳自由参数,进行人工交互控制仿真实验.结果 实验结果显示,仿真实验中的多自由度包装机器人动作完成率平均值为89.6％,平均包装时间为1.542 min,控制鲁棒性较佳.结论 该控制方法大大提高了机器人控制的鲁棒性,有效提升了包装机器人的包装效率.     

全方位移动清扫机器人控制技术的研究

研制出一种全方位移动清扫机器人,可实现大面积区域室内地面的清扫服务。结构开放性、模块通用 性和反应快速性为原则,设计出一种适合于机器人服务的控制系统,提出了一种分级并行控制结构,阐述了硬件结构和软件流程,提出了电源管理和腔路转换两种节能措施,最后给出了现场试验结果。     

基于显微视觉与微力觉柔顺混合控制的微操作机器人

简单介绍了一种基于显微视觉和微力觉柔顺混合控制的微操作机器人的系统构成，并重点介绍了显微视觉系统和微力控制系统的组成及工作原理。阐述了显微视觉伺服系统和力觉柔顺控制在微操作机器人中的作用。同时，基于视觉与力觉混合控制技术，以微小轴孔零件装配任务为研究目标，进行了微装配试验，并取得较好效果。     

针对全盲用户的导航软件信息无障碍设计

目的 研究影响全盲用户使用导航软件的因素,并基于信息无障碍设计,提出具体的设计策略和服务系统架构,为导航软件进一步服务全盲用户提供借鉴。方法 首先,提出信息无障碍设计中信息的等效替代、强固性、易用性及设计的通用性原则。其次,从生理、认知和行为习惯等方面分析全盲用户群特征,并通过实地访谈和观察实验的方法对全盲用户进行调查研究,构建人物角色模型,绘制用户旅程图,从而获知全盲用户使用导航软件的痛点和机会点。结论 研究表明当前导航软件的无障碍服务水平有待提升,存在缺少盲道指引、无障碍物提示、目的地定位不准确等问题,因此,在增加盲道指引,利用听觉感官给予交互反馈,提供实时路况这3个具体功能点的基础上,构建信息无障碍的服务系统架构。     

基于并联机器人的包装分拣系统设计

目的针对我国食品生产和包装存在的效率低、分拣精度不高等问题,基于并联机器人设计一种包装分拣控制系统。方法根据机器人自动分拣系统的结构,采用一种基于时间和工件位置的图像去重复算法,以去掉重复信息。为了提高抓取精度,基于PID算法设计一种位置跟踪控制器,能够判断物体位置并实时调整并联机器人末端执行器,以实现目标物体的动态跟踪和抓取。结合工业控制机和运动控制卡搭建控制系统,并进行实验研究。结果实验过程中最快分拣速度可达到120次/min,漏抓率为0,误抓率小于0.2%。结论所述控制系统具有较高的稳定性和准确性,可满足实时性要求。     

基于关节电机速度控制的机器人直接示教策略研究

本文提出一种无外力传感器、稳定高效的基于关节电机速度控制的机器人直接示教策略。对示教过程中的机器人重力、摩擦力分别进行建模分析。通过机器人的力/力矩平衡方程,递推作用于关节上的重力,并在MATLAB和Adams中仿真验证。建立包括库伦摩擦力和粘性摩擦力的摩擦力模型,并进行模型参数识别。最后,在UR10机器人测试平台上进行了控制策略实现和直接示教实验,实验示教效果显著。该控制策略运算量小、系统响应快、示教灵活、成本低,为后续机器人直接示教研究提供新的方法和途径。     

蛇形机器人平面运动控制方法的研究

介绍了蛇形机器人实现转弯运动的一种新方法——幅值调整法,并用实验验证了该方法。选取位移传感器安装到蛇形机器人的一个单元上,来测量侧向滑动距离和偏转角度。综合幅值调整法和传感器信息,提出了蛇形机器人自主运动控制规律。最后给出计算机仿真结果。     

Hybrid particle swarm optimizer for a class of dynamic fitness landscape

This article presents the use of particle swarm optimization (PSO) for a class of non-stationary environments. The dynamic problems studied in this work are restricted to one of the possible types of changes that can be produced over the fitness landscape. A hybrid PSO approach (called HPSO_dyn) is proposed, which uses a dynamic macromutation operator to maintain diversity. In order to validate the approach, a test case generator previously proposed in the specialized literature was adopted. Such a test case generator allows the creation of different types of dynamic environments with a varying degree of complexity. The main goals of this research were to analyze the ability of HPSO_dyn to react to the changes in the environment, to study the influence of the dynamic macromutation operator on the algorithm's performance and finally, to analyze the algorithm's behavior in the presence of high multimodality.     

（6＋1）自由度重型机器人的控制系统

研究了一种七自由度重型装填机器人控制系统的设计与实现。该系统用数字方法实现了速度反馈和加速度反馈校正策略，采用了数字ＰＩＤ控制算法并将给予改进。完成了含有数字式和模拟式控制系统的设计与调度。调试结果表明，本系统达到了预定的要求。     

Enhanced particle swarm optimization for size and shape optimization of truss structures

This article presents an enhanced particle swarm optimization (EPSO) algorithm for size and shape optimization of truss structures. The proposed EPSO introduces a particle categorization mechanism into the particle swarm optimization (PSO) to eliminate unnecessary structural analyses during the optimization process and improve the computational efficiency of the PSO-based structural optimization. The numerical investigation, including three benchmark truss optimization problems, examines the efficiency of the EPSO. The results demonstrate that the particle categorization mechanism greatly reduces the computational requirements of the PSO-based approaches while maintaining the original search capability of the algorithms in solving optimization problems with computationally cheap objective function and expensive constraints.     

新型壁面清洗机器人的控制系统

新型壁面清洗机器人是在原有的瓷砖壁面清洗机器人（I型）基础上研制开发出的专为清洗高楼玻璃幕墙的自动化清洗设备,作者从遥控方式,电机驱动,姿态控制等几个方面进行了新型机器人控制系统的小型化创新设计,使机器人的操作变得简单易行。     

基于模糊控制的导轨型码垛机器人设计与实现

目的针对传统码垛机器人只能在某一固定位置实现货物搬运,严重限制了码垛机器人的应用范围,无法实现灵活变更工作区域这一问题,提出一种导轨型码垛机器人。方法通过将导轨与机器人的结合,来拓宽码垛机器人的工作范围,使单个机器人可以实现多功能化应用,以提高机器人的应用效率。结果采用模糊控制方法提高了导轨滑块停靠精度,实验表明停靠精度稳定在±1.5 mm,机械手最大误差球形半径为1.5 mm,满足应用需求。结论导轨型码垛机器人可以最大化利用现有机器人系统,提升了码垛效率,节约了成本,具有一定的应用前景。     

月球机器人高精度定位模糊神经网络直接自适应控制

针对常规模糊控制的不足,提出一种模糊神经网络直接适应控制,它结合了模型控制、神经网络控制和自适应控制的优点,实现了模糊控制的智能化,并将其应用于月球机器人的定位控制中。仿真证明了该方案的优越性、有效性和可行性。