封底照片说明

目前一些国家开始在部队装备战斗机器人,它最大的好处是能减少人类士兵在战斗中的伤亡,但在实际使用中,机器人战士与人类战士间还存在很大的差别,特别是在灵活性及成本上还需改进,为此美国研究人员最近研究出模块化机器人系统,该系统能根据现场需要,将排爆机器人变成战斗机器人,从而大大增强了其灵活性。随着科学技术的进步,机器人战士最终将取代人类战士驰骋在战场。     

四元数的复数形式及其在6R机器人反解中的应用

把四元数应用于平面旋转的特殊情况,并把旋转角度的正弦、余弦改写为复指数形式,导出平面四元数的两个复数形式的基.利用这两个基可以把表示三维变换的四元数和对偶四元数改造为复数形式,得到复数形式四元数的4个基和复数形式对偶四元数的8个基,以及它们之间乘法运算的运算法则.通过把它们应用到空间$6R$机器人的位移反解问题,证明了Dixon结式展开后的次数为16次,而不是形式上的24次,并且得到单变量的16次方程.     

克隆时代

1．机器人大赛 “杀手”眼看“长江”号要从自己身旁超过去,便抽出一把长刀,猛地向“长江”号的头部砍去。观众席上一阵惊呼!只见“长江”号一跃而起,长刀恰好从他的下面刮过。“杀手”趁对方腾空之际,“呼”的一下又占了第一位。     

漂浮基柔性关节空间机器人自适应滑模运动控制及振动主动抑制

讨论了关节柔性且系统参数不确定的漂浮基空间机器人系统的动力学建模过程、运动轨迹跟踪控制算法设计及系统柔性振动的主动抑制问题。利用系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日法对系统动力学进行分析,并建立系统动力学方程。基于奇异摄动法将系统分解为表示系统刚性运动部分的慢变子系统和表示系统柔性运动部分的快变子系统。针对慢变子系统提出了一种自适应滑模控制算法。该控制算法是由基于滑模面的等效控制项、自适应控制项和PID反馈控制项组成。因此,它集合了滑模控制、自适应算法和PID技术的优点,且弥补了三种算法各自的缺点。该控制算法能够有效地补偿系统的转动误差和不确定参数,提高控制系统的精度。针对快变子系统,提出基于速度差值的反馈控制算法来抑制柔性关节引起的系统柔性振动,保证系统的稳定性。最后,通过仿真实验证明了提出的混合控制算法的有效性。     

并联机器人刚度与静力学研究现状与进展

并联机器人的刚度与静力学分析, 对于机构力学性能研究具有重要的理论价值和意义. 本文围绕杆支撑、绳牵引和钢带传动 3 种结构形式, 详细阐述了国内外并联机构刚度和静力学分析的研究现状. 着重从有限元、解析模型和性能分析 3 方面分析了杆支撑并联机构的刚度研究进展. 讨论了有关绳牵引并联机构中绳拉力、动载荷频率、绳牵引预紧力与刚度、静力学之间关系的研究成果. 根据钢带并联机器人结构的特殊性, 对钢带并联机构的刚度与静力学分析中可能遇到的失稳与振动问题进行了探讨. 最后, 对并联机器人技术发展情况进行总结与展望, 指出随着刚度分析与静力学分析的不断深入, 并联机器人的力学理论将会日趋成熟和完善, 为并联机器人机构优化设计提供更深入、系统的理论依据.      

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。     

消防机器人行走控制系统的设计与实现

近年来火灾事故频发,消防人员的安全问题无法保证,“机器换人”这一理念是处置火灾救援的一个重要手段和发展趋势。本文针对火灾现场的环境复杂性,设计了消防机器人的行走控制方案,通过设计电机驱动系统的硬件电路与针对行走控制系统进行MATLAB模拟仿真,实现并优化了消防机器人的越障及转弯功能。主要对电机驱动部分及整个系统软件流程进行设计。通过测试,验证了行走控制方案的可靠性。     

基于北斗/iNEMO惯性模块的机器人运动姿态解算方法

基于北斗/iNEMO惯性模块研究了一种组合式机器人运动姿态测量系统和解算方法。设计了以ARM为核心的嵌入式组合姿态解算平台,通过四元数法和卡尔曼滤波技术,对iNEMO惯性组件测量数据进行融合,进而在高动态环境中实时解算出机器人的运动姿态。同时,以北斗接收机输出的1PPS上升沿脉冲作为数据融合的同步信号,并利用其输出的导航信息辅助iNEMO惯性模块实现精对准。测试结果验证了设计方案的可行性和正确性,为机器人姿态解算提供了一种高精度、高稳定性、小体积、低功耗的解决方案。     

基于遗传算法的变电站巡检机器人任务路径规划方法研究

近年来,随着变电站巡检机器人在变电站中的广泛使用,巡检机器人路径规划问题越来越成为亟待解决的问题。巡检机器人在已知的拓扑地图中标记了待执行巡检任务的停靠点,不同任务需要从初始点出发经过不同的一系列停靠点再返回初始点,如何规划路径是机器人面临的问题。首先分析了路径规划面临的问题,然后通过分析拓扑地图的特征,对地图进行等价简化,再对问题进行建模使用遗传算法求解巡检任务路径规划的近似最优解。通过仿真实验证明,提出的基于遗传算法的路径规划方法是可行有效的,为变电站巡检机器人任务路径规划提供了一种有效方法。     

MC-ROV导航系统研究

针对研制的新型模态切换水下机器人(Mode-Converted ROV, MC-ROV),设计了一套以MEMS器件为主的微惯性组合导航系统,包括陀螺仪、加速度计、磁力计、深度传感器及微处理器等。系统采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,设计卡尔曼滤波器计算姿态角。本文采用了改进的自适用卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度。水池实验表明结合互补滤波、自适应卡尔曼滤波能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息。同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果。