液压驱动四足机器人控制系统开发

针对液压驱动四足机器人的结构特点和自动化运动需求,设计基于CAN总线通信的分层式控制系统,分为远程监控层、规划控制层和执行控制层三层,并按照控制系统总体设计方案进行硬件系统和软件系统开发;该控制系统应用基于WINDOWS的PC机和基于ARM开发的触摸操控板进行远程监测和控制,采用基于QNX的PCI/104单板机对机器人的运动进行规划,选用DSP作为执行机构处理器,从而构建了一个具有工作性能稳定、实时响应快、结构紧凑等特点的控制系统平台;软件系统采用模块化设计的思想进行开发,提高了控制系统的扩展性;最后,通过对液压缸运动的控制实验,验证了该控制系统的稳定性和可靠性。     

液压驱动型四足机器人电液伺服控制系统仿真建模与实验分析

复杂的作业环境和艰巨的作业任务使液压驱动型四足机器人对其伺服系统的精度、速度和力量均比一般机器人在普通情况下有更高的要求。为掌握液压驱动型四足机器人在多种路况下行走时各液压缸的受力情况以及液压系统内流量、压力的变化情况,需要对其虚拟样机进行机械动力系统和液压伺服系统的联合仿真,定性分析电液伺服系统位置、速度等被控对象的特性,并分析PID控制器在四足机器人伺服控制方面的特性与不足。针对传统控制算法在四足机器人控制存在的短板问题,设计了一种非对称前馈补偿模糊自适应PID算法,并利用物理样机进行了实际验证。实验结果为四足机器人电液伺服控制系统硬件、软件和控制算法的设计与优化指明了方向,还为研究四足机器人平稳步态控制策略提供了决策依据和数据支持。     

面向复杂地形的四足机器人步态生成方法

为实现四足机器人在凹凸地形上稳定运动并能选择最大步长的目的,提出了基于稳定裕度的步态规划方法。基于研究对象,建立四足机器人的运动学方程及逆运动学方程,将机器人足端的位置映射为各关节的关节变量;提出工作空间矩阵的概念,将所需克服的地形高度反映到工作空间矩阵中,并选择最优步态区域;依据四足机器人的立足点在质心坐标系下的空间坐标,以纵向稳定裕度为约束条件,在工作空间矩阵中计算机器人摆动腿的最大步长并规划机械腿的运动轨迹;针对所提出的方法,分别利用MATLAB和ADAMS进行仿真验证。在MATLAB环境中计算并验证质心的水平投影是否在立足点形成支撑多变形内,而ADAMS平台分析机器人在复杂地形上的位移变化及姿态变化。仿真结果表明机器人的质心始终在支撑多边形内,机器人的躯干姿态基本保持不变且运动速度匀速,所提出的方法能够保证机器人稳定行走,为四足机器人的稳定运动提出依据。     

基于CompactRIO的四旋翼飞控实时仿真平台设计

针对四旋翼无人机实时飞行控制系统的控制算法设计与参数整定,设计了一种基于CompactRIO的飞行控制系统实时仿真平台,该平台使用两台CompactRIO作为主控制器,分别在其嵌入式实时系统(VxWorks)中运行Simulink设计的无人机动力学模型与飞行控制系统模型,并使用LabVIEW开发PC上位机监控程序,用于调整飞行状态和整定控制参数。经试验证明,该平台实用性强,可视化程度高,实时性好,能较好地对四旋翼飞控系统进行实时仿真验证。     

基于虚拟样机技术的四足机器人静态稳定步态规划

针对现有技术文献中广泛使用的多种静态稳定步态中速度稳定性与稳定裕度不可兼得的通病,在随动质心的静态步态基础上,利用参数化坐标变换矩阵方法规划出一种四足机器人前进过程中质心以曲线轨迹移动的静态步态方法,使该步态方法以连续性速度运动的过程中保证一定稳定裕度。通过D-H法求得四足机器人的逆运动学坐标变换矩阵,分别在三维空间中对四足机器人的四组足端轨迹方程进行规划,并带入MATLAB软件后以逆运动学方程计算出关节夹角驱动方程,利用步态规划图求出机器人四条腿各自对应的夹角驱动方程以及机体质心轨迹方程。最后在MSC.ADAMS软件中建立四足机器人虚拟样机并对规划的步态进行虚拟仿真,仿真结果验证了该步态对提升四足机器人对于速度连续性以及稳定裕度的提升。     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型。采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器。搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统。在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比。实验结果验证了本文所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

轮式机器人轨迹跟踪控制系统的设计

针对轮式机器人轨迹跟踪控制系统误差收敛速率低、精度和实时性差的问题,采用反演控制算法并结合李雅普诺夫稳定性分析方法对轮式机器人的轨迹跟踪系统进行了优化设计。建立了轮式机器人轨迹跟踪控制系统的运动学模型,并对该模型进行位置偏差分析;在反演控制算法中引入了分部虚拟控制量,并分析和设计了其他间接受控量,提高了算法运行的效率;采用李雅普诺夫收敛定理对系统的收敛性进行分析,根据分析的结果提出了算法更加简单的控制律。利用Matlab软件的Simulink库对设计的轨迹跟踪控制系统试验研究。结果表明,与基于李雅普诺夫直接法或者迭代学习算法设计的轮式机器人轨迹跟踪控制系统相比较,设计的控制系统具有跟踪精度高、收敛速度快、实时性好的优点。     

一种新的双足机器人模型设计与相关研究

针对双足机器人最简模型在行走过程中出现摆动腿足部擦地的问题,提出了一种通过摆动腿膝关节弯曲达到摆动腿缩短的新模型。当摆动腿开始摆动时,摆动腿膝关节弯曲锁定,摆动腿缩短;当摆动腿摆动到最大位置时,膝关节解锁,摆动腿伸直再锁定,此后摆动腿回摆,系统变为直腿模型。采用脚后跟冲击控制,在摆动腿落地前,拖后的支撑腿与地面接触处施加一指向髋关节的瞬时冲击力,冲击力可以减小摆动腿着地时能量的损耗,同时驱动被动机器人向前行走。设计了迭代学习控制算法,找到极限环与不动点,实现不同给定期望步长跟踪的冲击力的计算。仿真结果表明,迭代学习控制可以有效的实现不同期望步长的跟踪,可以很快的找到机器人系统的不动点,通过收敛的相平面,得到稳定的极限环,保证了机器人行走过程稳定。     

基于预测PI的多变量控制在锅炉燃烧系统中的应用

在锅炉的燃烧控制系统中,燃烧对象是一个具有多变量、强耦合、强干扰、大滞后等特性的复杂过程系统,常规的PID控制无法满足实际需求。针对该问题,提出了将动态解耦方法与非线性最小二乘优化算法相结合,得到降阶模型,并运用预测PI控制算法进行控制研究。仿真结果表明：基于降阶模型的预测PI解耦控制策略具有良好的稳定性和鲁棒性,且抗干扰能力强,具有一定的实际应用价值。     

基于模糊PID的助行机器人调速系统的研究

助行机器人对系统的动态特性要求较高,而且在其爬楼的过程中有诸多不确定的因素,基于传统控制策略的单闭环负反馈控制系统调速效果难以令人满意。在这种情况下建立了系统的数学模型,设计了基于模糊PID的双闭环调速控制系统,并和传统的PID控制进行了对比。为了保证助行机器人爬楼过程的平稳性和乘坐者的舒适性,参考电梯运行的速度曲线,设计了正弦速度给定曲线。仿真结果表明：在助行机器人调速系统中,模糊PID控制比传统PID控制启动和制动过程更平稳,舒适性更高,误差更小,精度更高。     

半被动双足机器人控制系统设计

为有针对性地根据不同干扰类型选择正确的抗干扰措施,有必要对无人机数据链所处环境的干扰信号进行分析和分类识别。本文以变换域通信系统(Transform Domain Communication System,TDCS)为载体,对无人机数据链常面临的干扰类型的自动识别进行研究,采用时域、频域、时频联合分析的方法,提出了一组对干信比变化不敏感的特征参数,并利用这组参数提出一种基于决策树理论的干扰分类识别方法,仿真结果表明,该方法能够快速准确地识别出干扰类型,具有很好的鲁棒性,并且在干信比和干噪比在0dB以上时,正确识别率均在90%以上。     

自适应环境的机器人视觉伺服控制方法

机器人和机器视觉的迅速发展,使得基于视觉的智能机器人得到更加广泛的应用。机器视觉提高了机器人控制系统对环境的适应程度,但其适应程度也受到周围环境对机器视觉算法的影响。针对这一情况,本文对机器人视觉伺服控制系统中的机器视觉算法进行了改进,提出了一种基于帧间差分法的自适应环境的机器人视觉伺服控制方法,从而提高了控制系统对环境的自适应程度,提高了对机器人控制的精确度,实验和理论分析证明,该方法具有较大的应用前景和实用价值。     

士兵可穿戴下肢外骨骼机器人多元感知方法研究

下肢外骨骼机器人是一种可穿戴且融合了多种机器人技术的复杂人-机系统。它将人类的智慧与机器人强壮的能力有效地结合起来,最大限度地提高人体的机动力和耐力,这为提升单兵作战系统的能力创造了条件。鉴于下肢外骨骼机器人在作战、后勤保障时可能遇到的复杂地形、多变随机的任务等,仅通过基于既定的典型步态规划程序驱动执行已知的特定动作,难以保证人机间的耦合性和动作的高随意性切换。为此,模拟并提炼出士兵常见的六种下肢动作作为后续研究,然后分析了下肢外骨骼机器人的感知控制原理,并提出了基于脑电预判感知、肌电精确感知和光纤实时校正的多信息融合的感知方法,强调将人的智能参与到机器人控制中,以期推进士兵可穿戴下肢外骨骼机器人的实用化。     

基于水质监测的船形机器人设计

为实现水质实时检测本文设计了一种船型机器人。该机器人采用双尾电机协调实现运动控制,并应用多传感器信息融合技术设计了智能水质检测系统。该系统以GPS为导航,搭载水质PH值、浊度、电导率、温度检测装置,实现了对指定水域水质的采集与分析,并将水质检测数据通过无线传输到上位机。实验结果表明,该环境检测船形机器人可大大减少人工检测的工作量, 检测数据准确,具有一定的应用前景。     

基于机器艇与ZigBee的湖泊水质监测系统设计

湖泊是地表水资源的重要载体,为了全面、实时、高效地监测湖泊水环境,设计一种湖泊水质自动监测系统尤为重要。多艘机器艇搭载水温、pH值、溶解氧等传感器,在湖面上组成基于ZigBee的无线传感器网络进行数据采集。水质数据通过无线传感器网络传输到上位机进行分析显示。基于GPS和姿态传感器的运动控制算法实现了机器艇自主航行到指定监测点的功能。实验结果表明,系统实现了对湖泊水质的较大范围实时监测,能满足实际应用需求。     

Fast filtering algorithm based on vibration systems and neural information exchange and its application to micro motion robot

This paper develops a fast filtering algorithm based on vibration systems theory and neural information exchange approach. The characters, including the derivation process and parameter analysis, are discussed and the feasibility and the effectiveness are testified by the filtering performance compared with various filtering methods, such as the fast wavelet transform algorithm, the particle filtering method and our previously developed single degree of freedom vibration system filtering algorithm, according to simulation and practical approaches. Meanwhile, the comparisons indicate that a significant advantage of the proposed fast filtering algorithm is its extremely fast filtering speed with good filtering performance. Further, the developed fast filtering algorithm is applied to the navigation and positioning system of the micro motion robot, which is a high real-time requirement for the signals preprocessing. Then, the preprocessing data is used to estimate the heading angle error and the attitude angle error of the micro motion robot. The estimation experiments illustrate the high practicality of the proposed fast filtering algorithm.     

水冷壁磨损检测机器人控制系统的设计与研究

设计以磁吸附履带式爬壁检测机器人为载体,采用上下位机相结合的控制系统。提出了一种下位机基于STM32单片机的爬壁机器人控制系统的设计方案,配备超声波无损检测技术和其他传感器,用于实现流化床锅炉水冷壁磨损检测机器人的运动控制、管壁检测数据采集,并且基于Visual Studio 2010平台创建人机交互界面,实现与下位机的数据传输以及后续数据处理。实验证明,该设计自动化程度高,运动稳定可靠,上下位机能实时通讯,有效提高检测效率,具有较高的智能化水平。     

基于T-S模糊神经网络的智能轮椅避障控制策略

在复杂的环境中,智能轮椅的自主避障是安全的保证。本文提出基于超声波和激光传感器的环境深度分区算法,和T-S模糊神经网路的信息融合方法,实现避障策略。提高了智能轮椅控制系统的实时性和安全性,实现避障控制的高效性。     

一种基于单目视觉的移动机器人室内导航方法

针对室内导航的环境特点,提出了一种简单快速的、以踢脚线为参考目标的移动机器人室内导航方法。该方法从图像中提取踢脚线作为参考直线,通过两条直线在图像中的成像特征,提取角度和横向偏离距离作为移动机器人的状态控制输入,从而实现移动机器人的横向运动控制。该方法无需进行摄像机的外部参数标定,大大简化了计算过程,提高了视觉导航的实时性。