超声电机驱动多关节机器人的类PID小波神经网络控制

针对超声电机驱动多关节机器人的运行特性,提出一种新颖的速度-位置双闭环PID控制模式,有效地抑制了超声电机响应极快所导致的速度变化剧烈的现象,从而提高了机器人的运动平稳性.为了进一步提高超声电机驱动多关节机器人的控制性能,使其能根据超声电机的变化特性对PID控制参数进行实时调节,提出类PID小波神经网络控制器.通过对传统离散型增量式PID表达式各项的合理划分,将速度-位置双闭环PID控制、实践经验、当前的轨迹误差及其变化情况都融入进了类PID小波神经网络控制器中.该控制器参数的在线学习机制采用了δ自适应律并结合了BP算法和梯度下降法,算法简单,计算量大大减少.试验结果证明,所设计的类PID小波神经网络控制器不仅明显优于PID和PID神经网络控制器,而且具有很好的抗干扰能力.     

路径规划在移动(保洁)机器人装置中的应用

路径规划是机器人研究的一重要方向,论文提出了路径规划在保洁机器人中应用,所研究的保洁机器人装置采用了十字交叉式、内螺旋式与随机式三种路径规划.试验证明十字交叉式路径规划与内螺旋式路径规划比随机式路径规划覆盖率高、工作质量好.对保洁机器人路径规划的研究和应用有着极其重要的意义.     

超声电机驱动多关节机器人的非线性H∞控制

利用超声电机低速大转矩特性,实现了三关节机器人的直接驱动.一方面,由于超声电机是通过定转子间的摩擦驱动,其模型无法精确描述,另一方面,由于无法在方程中将关节机器人的所有动力参数表达出来,因而该机器人在控制中存在摩擦干扰和参数不确定带来的动力干扰.针对这些干扰,采用了非线性H∞控制方式,以L2增益作为设计指标,设计了H∞控制器.实践证明,非线性H∞控制器不仅可以保证机器人稳定运行,而且位置精度大为提高.最后,还对控制器的鲁棒性进行了实验验证,结果表明该控制器有很好的抗干扰能力.     

Memetic算法在机器人路径规划中的应用研究

针对机器人路径规划问题,采用memetic算法进行求解。算法采用全局搜索与局部搜索相结合的方式,即全局搜索策略融合了遗传算法的交叉与变异操作,局部搜索策略采用了爬山搜索。目标函数综合分析了路径规划中环境和机器人的实际约束条件,以期满足实际行走路径的最优方案。最后进行了机器人路径规划的仿真对比测试,证明了Memetic算法在机器人路径规划问题中具有更高的规划效率,得到的行走路径较优。     

应用超声电机的多关节机器人的设计与分析

主要设计了一个由超声电机驱动多关节机器人手臂。这种电机单位质量的转矩高,在低速下有大转矩输出,且不产生电磁干扰。利用ADAM S软件平台模拟机构的运动学和动力学,整体性能预测,结构模型优化,利用仿真结果重新设计手臂结构,为物理样机设计制造提供依据。     

六自由度机器人在焊缝焊接应用中的路径规划

常用的机器人轨迹规划有关节空间法和直角坐标空间法,本文分析了这2种轨迹规划的特点。提出了分段二次Lagrange插值路径规划法,并进行了计算机仿真。仿真结果表明,采用分段二次Lagrange插值的方法能使机器人末端的运动轨迹平滑且能很好地逼近于给定的焊缝曲线。     

一种新型机器人多自由度关节的路径规划方法

介绍了一种新型机器人多自由度关节的结构,对该关节路径规划问题的特殊性进行了分析和探讨,并在此基础上提出了一种将路径空间中的点映射到β-γ平面的路径规划新方法———β-γ平面规划法。该方法通过在上位机上进行β-γ平面路径规划,控制下位机来驱动基于超声波电机控制的关节,使关节沿规划的路径指向空间目标点并避免进入死区。通过建模和仿真,证实了该方法可以降低路径规划的难度,使之变得简单直观。     

机器人路径规划方法的探讨及应用

机器人要实现其自主化运动,路径规划是其核心技术.文中对比分析了不同路径规划方法的优缺点,提出了基于遗传算法和蚁群算法的智能路径规划法,并在此基础上进行机器人足球比赛试验,结果表明智能路径规划法能提高机器人的行动速度和目标捕捉.     

吸尘机器人的路径规划算法

为了完成整个房间的清扫工作,一种合理的路径规划方法是必须的。本文提出了一种基于传感器信息的吸尘机器人的路径规划算法。在环境未知的条件下,这种算法比较简单,清扫的效率也比较高,而且具有自动检测障碍物,自主避障的功能。     

水下机器人关节电机驱动系统研究

针对水下机器人关节电机驱动系统体积和功耗大的问题,根据对其系统原理和结构的分析,提出了一种采用高集成度器件、小型封装、多层印制电路板、低功耗器件、电能管理等方法来减小其体积和功耗的方法。研制了一套水下无刷直流电机驱动系统,该系统包括驱动电路、控制算法与控制界面,测量了驱动电路的面积和功耗值,并进行了速度伺服实验。研究结果表明:驱动电路的面积减小到仅为8.2 cm2,可以将其直接装入电机中;驱动系统的静态功耗和动态功耗分别为0.24 W和0.5 W,满足水下作业时的低功耗需求;电机装入操作臂时,给定120 r/min参考转速,电机能够在1 s内稳定,并准确地跟踪给定转速,完成水下作业任务。     

冗余度机器人具有最小关节力矩的关节轨迹规划

对冗余度机器人最小关节力矩的关节轨迹规划进行了研究，提出了一种具有变系数复合指标的关节轨迹规划方法。该方法利用关节力矩和关节加速度构成一总目标函数，并由变系数根据耐要自动地调整关节加速度项对总目标函数的影响程度，从而既降低了关节力矩的最大值又不使其平均值增加过多，提高了算法的全局稳定性。最后，本文还给出了一个平面３Ｒ机器人的仿真实例。     

步进电机在工业机器人上的应用

HW-PJ-1型喷漆机器人是一台全步进电机驱动、多关节型、示教再现式连续轨迹控制的工业喷漆机器人。该机器人有五个关节,每个关节由一台步进电机独立驱动。一、步进电机的选择机器人五关节的力矩、速度要求如表1所示。     

改进蚁群算法在焊接机器人路径规划中的应用

路径规划是机器人研究的核心内容之一。为了解决针对于白车身生产线焊接机器人路径规划效率低下的问题,提出了一种改进的焊接机器人路径规划的方法,分析了焊接机器人路径规划问题的构成。并针对基础蚁群算法在解决焊接机器人路径规划时,容易出现搜索时间过长、效率低、容易陷入局部最优等问题,引用了粒子群算法。利用粒子群算法对蚁群算法随机产生的若干组较优解进行交叉和变异操作,得到了更有效的解。最后在MATLAB中利用优化后的蚁群算法计算最佳焊接路径,并与基础蚁群算法的结果对比。对比情况表明:优化的蚁群算法在解决焊接机器人路径规划问题上能得到更优的焊接路径和稳定性。     

基于遗传算法的行为控制在机器人路径规划中的应用

对于机器人在动态环境下要达到的目标以及根据周围环境进行实时的避障问题,提出了基于遗传算法的行为控制的路径规划方法.用行为来描述机器人在达到目标点时所要执行的任务,再用遗传算法对机器人的行为控制参数进行优化,适应度函数是由路径最短和能够动态避障的评价函数进行加权求和来确定.并以足球机器人为实验平台,通过仿真实验证明了该方法的可行性.     

改进遗传算法在机器人路径规划中的应用

为解决基本遗传算法在移动机器人路径规划中存在的路径不够平滑、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进遗传算法。首先采用中间值插入法提高种群的初始质量;其次设计了新的适应度函数来平滑路径;然后采用混合选择策略以改善算法早熟的缺陷,同时对交叉算子和变异算子进行了改进以便增加种群的多样性;设计了自适应策略,对交叉和变异概率进行调整,更有效地避免了算法陷入局部最优的情况;最后提出简化算子,对生成路径进行二次优化。仿真结果表明,该算法在性能上更优。     

弹性关节冗余度机器人轨迹规划的一种新方法

对于大多数工业机器人来讲,由传动系统、谐波减速器和伺服系统产生的关节弹性是机器人弹性的主要来源。当机器人高速运动时,由于关节弹性而产生的末端变形将会影响机器人的跟踪精度。并针对弹性关节冗余度机器人提出了一种使关节弹性变形极小化的轨迹规划新方法。该方法同时考虑了关节加速度和关节速度对关节弹性变形的影响,在保证关节弹性变形极小化的同时,也使关节加速度和关节速度明显减小。平面３Ｒ机器人的仿真研究表明,该     

自适应蚁群算法在轮式机器人三维路径规划中的应用

为了优化轮式机器人三维路径,进行了特殊三维空间有效路径设计,提出了自适应蚁群算法(AACS)。并将该算法应用于三维空间机器人路径规划中,将轮式机器人所处位置与目的点之间的空间划分成带有坡度角的立体网格,定义其有效路径,形成TSP模式。自适应蚁群按TSP模式搜索从原点到目的点之间的最短路径。实验表明:自适应蚁群优化方法克服了传统蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,提高了收敛速度和精度,输出稳定性好,可以解决轮式机器人在三维实际工作环境中的路径优化问题。     

冗余度柔性机器人最优关节驱动力矩规划

对冗余度柔性机器人最优关节驱动力矩规划进行了研究，以三杆柔性机器人为例进行了最优关节驱动力矩规划的数值模拟，并对结果进行了分析。