索牵引并联机器人静态平衡位置的正解研究

研究了一种大跨度但运动缓慢的索牵引并联机器人的位置正解问题,此时可认为系统处于静平衡状态,但必须考虑柔索垂度的影响。索牵引并联机器人的静态平衡位置的正解就是确定机器人末端执行器的位置和姿态,使得系统能在给定的柔索长度下处于静平衡状态。这涉及到系统的非线性力学分析而不仅仅是一个几何问题。本文采用悬链线方程描述柔索的力学特性,结合索端位移与机器人末端执行器位移之间的关系推导出机器人的末端执行器位移与索长变化之间的增量关系,据此提出一种迭代策略完成正解计算。数值算例验证了本文方法的有效性。     

基于多点动态捕捉的机器人关节位移与几何参数标定

机器人关节位移及几何参数误差是导致位姿出现误差的主要原因,对二者进行高精度标定可提高机器人的绝对精度．传统标定方法的精度受机器人位姿的影响,且需多次实验．本文提出一种基于多点动态捕捉测量的标定方法,可通过单次实验,同时标定串联机器人的关节位移和几何参数．首先基于多点动捕测量获取机器人各连杆上靶标点的3D坐标,结合罗德里格斯变换实现关节位移的求解．其次结合机器人运动学模型和坐标转换关系,实现几何参数误差小量的标定．对方程线性化处理以提高计算效率,并用最小二乘法降低噪声对结果的影响．最后通过对6自由度串联机器人进行仿真,验证了该标定方法的可行性．     

基于多传感器信息融合的双足机器人自主定位

针对单目视觉SLAM应用于双足机器人过程中易出现跟踪失败和传统位姿传感器累积误差较大的问题,提出了一种融合三种传感器信息的机器人定位方法。首先获取机器人关节编码器数据,运用运动学求解输出位置信息,再由基于特征识别的SLAM系统估计机器人头部单目相机位姿,经过尺度恢复和坐标系校正后输出位置信息,同时获取惯性测量单元的偏航测量,最后通过扩展卡尔曼滤波算法融合三种信息,从而更加精确稳定地对机器人进行定位。以双足机器人NAO为研究平台,在室内进行多组实验对所提出的方法进行验证,结果表明融合所得结果与传统位姿传感器输出信息相比,均方根误差明显降低;相比单目视觉SLAM跟踪失效率至少降低88%。     

结合GPS测姿技术的空中修正方案研究

文中提出一种结合ＧＰＳ载波相位测姿技术对弹上惯导进行空中修正的方案。在导弹飞 行过程中，利用ＧＰＳ载波相位测姿技术确定导弹方位，结合位置信息对弹载平台的姿态误差 进行修正，使之达到精度要求。文中论述了利用双天线ＧＰＳ接收机的载波相位信号测定载体 方位的原理，采用某型国产ＧＰＳ接收机进行了静态实验，验证了使用该型接收机的技术可行 性；讨论了利用位置及方位信息估计与修正平台姿态误差的三种方案，给出仿真结果及结论。     

船用惯性导航系统姿态测量误差辨识及其补偿方法研究

本文分析了某型号船用惯性导航系统（ＳＩＮＳ）的试验数据，结果表明，ＳＩＮＳ的姿态误差主要来源于水平测姿传感器。据此，本文对该ＳＩＮＳ水平姿态测量误差的辨识及其补偿方法进行了研究，并建立了水平测姿误差的回归数学模型，以提高ＳＩＮＳ姿态精度     

一种采用足部航姿参考和肩部航向参考的室内个人导航方法（英文）

为了解决传统足部航姿参考系统中航向信息可观性较差的问题,提出了一种采用足部航姿参考系统和肩部电子罗盘的室内个人导航方法。在这种模式下,肩部电子罗盘测量得到的航向信息被直接用于计算足部航姿参考系统的姿态转移矩阵。在此基础上,通过在行人在行走过程中足部处于静止状态时采用卡尔曼滤波器被用来限制惯性导航系统的误差漂移。实验结果显示,本文提出的方法平均位置误差与不使用肩部电子罗盘的方法相比降低了30%左右。     

强噪声下全驱空中作业平台自抗扰反演控制

针对新型空中作业机器人飞行平台存在的强噪声、扰动、参数不确定性以及全驱控制问题，提出了一种基于动态补偿的自抗扰反演控制方法。首先描述了新型空中作业机器人机构设计。其次，建立了基于Carig与递归Newton-Euler方程的空中作业系统运动学与动力学模型。然后，考虑机械臂对飞行平台的扰动影响，建立了飞行平台全驱控制补偿项，并结合自抗扰控制与反演控制技术分别设计了平台位置与姿态控制器。最后，考虑了随机强噪声与扰动、参数不确定性等实际问题，进行了仿真试验。仿真结果表明，在强噪声与扰动条件下对飞行平台的位置与姿态跟踪控制中，采用所提出的算法后比动态补偿（DC）PID算法的跟踪误差降低了37.9%以上，验证了所提出的控制方法具有噪、扰抑制能力，提高了系统控制精度。     

基于强度扫描上下文回环检测的激光雷达SLAM算法

基于激光雷达的同步定位与建图（SLAM）技术可以在未知环境中实现机器人的实时定位并构建环境地图。LOAM、Le GO-LOAM等经典激光SLAM算法仅依赖点云的几何信息进行位姿估计,忽略了强度信息具有有效位置识别的特性;同时采用迭代计算的方式进行点云畸变补偿,虽然精度有保证但带来了高消耗的计算。基于此,提出了一种基于强度扫描上下文回环检测的激光SLAM算法,同时利用点云的几何和强度信息,采用强度扫描上下文（ISC）作为全局描述符进行回环检测以减少漂移误差,此外,采用非迭代两步法实现点云畸变补偿,以降低计算成本。基于室外公开数据集和室内采集数据的实验表明,所提出的激光雷达SLAM算法可有效抑制里程计位姿漂移,相比仅利用点云几何信息位姿精度平均提高约50%（均方根值）,并在增加回环检测模块的情况下保证算法的实时性。     

基于激光陀螺自适应补偿的船体变形测量方法

基于长期变形、动态挠曲变形以及陀螺随机零偏的状态方程,构建了激光陀螺测量的惯性姿态匹配最优滤波器,可以实时地估计出船体变形角。针对实时估计的长期变形角具有偏置误差的问题,推导了惯性姿态匹配的误差方程,指出动态挠曲变形角与船体惯性姿态角之间具有长时间的交叉相关耦合作用导致了长期变形角估计具有偏置误差,并提出了对输入到最优滤波器的激光陀螺角增量进行自适应补偿的方法来抑制偏置误差。实验结果表明,补偿后俯仰角、横滚角和艏挠角的偏置误差均方根均小于5″,较补偿前降低均方根误差约为5″,该自适应补偿方法可有效地抑制偏置误差,提高惯性姿态匹配方法在船体变形测量应用中的有效性。     

卫星惯性/星光组合自主定姿方法研究

利用星敏感器测量所得的恒星星光方向信息,采用六状态变量推广卡尔曼滤波,得到卫星姿态误差和陀螺漂移误差信息并进行相应的修正。仿真结果表明,这种方法修正效果良好,采用中等精度陀螺组件就可以实现高精度定姿;仿真结果还验证了陀螺随机误差、星敏感器测量噪声和滤波周期等因素对定姿精度的影响。     

Interaction solutions for a reduced extended $$\mathbf{(3}\varvec{+}{} \mathbf{1)}$$ ( 3 + 1 ) -dimensional Jimbo–Miwa equation

Heavy-duty industrial robots have great advantages in the manufacturing industry. Considering the heavy process load and low stiffness of the robot, an accurate and efficient dynamic model plays an important role in the behavior analysis and performance improvement in the robot. This paper presents a novel methodology for the inverse dynamic analysis of the heavy-duty industrial robot with elastic joints. In particular, high-order kinematics and dynamics are concisely deduced using Lie group to deal with elastic joints for the robot inverse dynamic analysis. Meanwhile, position errors of the end-effector due to elastic joints are evaluated through the inverse dynamic analysis when the robot is in heavy-duty applications. Compared with previous approaches, the advantage of proposed method is that new formulas for inverse dynamic analysis are shown to be more concise and computationally efficient using Lie group. Moreover, the position error evaluation method considering dynamic forces is proved to be more accurate than the traditional method when the robot is in the high-speed application. Because of the high computational efficiency and accurate evaluation results, the proposed approach is applicable to trajectory optimization and position error compensation, especially for the robot in heavy-load and high-speed applications.     

Orientation-error observer-based tracking control of nonholonomic mobile robots

In this paper, a novel trajectory tracking controller is proposed for mobile robots with unknown orientation angle by employing the orientation-error observer (OEO). In order to overcome the local stability resulted from linearization design methods, an asymptotically stable controller is designed using Lyapunov’s direct method. This method breaks down nonlinear systems into low-dimensional systems and simplifies the controller design using virtual auxiliary error function and partial Lyapunov functions. A state-feedback controller for the nonlinear error dynamics of the mobile robot is combined with an observer that estimates the orientation-error based on available trajectory information and measurement of the position coordinates. The stability of the system is easily proved via the Lyapunov theory. Abundant simulation and experiment results validate the effectiveness and superiority of the proposed control method.     

柔性关节-柔性臂空间机器人的神经网络自适应反演控制及双重柔性振动抑制

空间机器人系统的柔性主要体现在空间机器人的臂杆和连接各臂杆之间的铰关节。由于空间机器人系统结构的复杂性,以往研究人员对同时具有柔性关节和柔性臂的系统关注不够。为此探讨了参数未知柔性关节-柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、轨迹跟踪控制算法设计和关节、臂杆双重柔性振动的主动抑制问题。首先,采用多体动力学建模方法并结合漂浮基空间机器人固有的线动量和角动量守恒动力学特性,推导了系统的动力学方程。以此为基础,考虑到空间机器人实际应用中各关节铰具有较强柔性的情况,引入一种关节柔性补偿控制器解决了传统奇异摄动法应用受关节柔性限制问题,导出了适用于控制系统算法设计的数学模型。然后,利用该模型,基于反演思想在慢时标子系统中设计神经网络自适应控制算法来补偿系统参数未知和柔性关节引起的转动误差,实现系统运动轨迹跟踪性能;针对快时标子系统,设计了鲁棒最优控制算法抑制因柔性关节及柔性臂引起的系统双重弹性振动,保证系统的稳定性。最后,通过仿真对比实验验证了所设计控制算法的有效性。     

基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法

利用人体特征辅助行人导航与外骨骼机器人控制是近年来导航与机器人领域中的热点研究方向。针对惯性测量组件足部安装方式在过载较高时无法实现有效测量的问题,研究了一种基于机器学习的人体虚拟惯性测量组件构建方法。该方法以同步采集安装于足部与下肢其他部位的惯性测量组件的输出作为数据样本,通过遗传算法改进的误差反向传播(GA-BP)神经网络实现虚拟惯性测量组件的构建。为进一步改善训练效果,采用基于步态相位检测方法对训练样本进行筛选。基于Anybody与MATLAB的联合仿真结果表明,本文所研究的方法可实现采用安装于髋关节附近位置的惯性测量组件数据,有效模拟足部位置的惯性测量组件数据。该方法对未经训练的步态也有一定的适应性。本文所研究的方法可进一步应用于行人精确定位与外骨骼机器人控制等领域。     

双航海惯导联合旋转调制协同定位与误差参数估计

单轴/双轴旋转调制航海惯导备份配置满足了舰艇对于定位精度、可靠性、成本的综合要求,但系统间缺少信息融合。针对此问题,以单轴旋转惯导的姿态误差、速度误差、位置误差与双轴旋转惯导对应误差的差值以及两套惯导的陀螺常值漂移、水平加速度计常值零偏为系统状态,并以二者间扣除杆臂效应后的速度及位置的差值为观测量,通过联合旋转调制,改变两套系统IMU的相对姿态关系。分段常值可观测性分析表明,所有系统状态完全可观。建立了定位误差预测方程,对单轴旋转惯导方位陀螺漂移造成的定位误差进行预测补偿。实验结果表明,对单轴旋转惯导方位陀螺漂移造成的定位误差预测补偿后,其定位误差减小了30%,不仅满足了高可靠性的要求,而且提高了故障情况下的导航精度。     

Disturbance compensation of a dual-arm underwater robot via redundant parallel mechanism theory

Disturbance compensation is one of the major issues for underwater robots to hover as a mobile platform and to manipulate an object in an underwater environment. This paper presents a new strategy of disturbance compensation for a mobile dual-arm underwater robot using internal torques derived from redundant parallel mechanism theory. A model of the robot was analyzed by redundant serial and parallel mechanisms at the same time. The joint torque to operate the robot is obtained from a redundant serial mechanism model with null-space projection due to redundancy. The joint torque derived from the redundant parallel kinematic model is calculated to perfectly compensate for disturbances to the mobile platform and is included in the solution of the joint torque based on the serial redundant model. The resultant joint torque can generate force on the end-effector for required tasks and forces for disturbance compensation simultaneously . A simulation shows the performance of this disturbance compensation strategy. The joint torque based on the algorithm generates the desired task force and the disturbance compensation force together, and a little additional joint torque can generate a large internal force effectively due to the characteristics of a redundant parallel mechanism. The proposed method is more effective than compensation methods using thrusting force on the mobile platform.     

Force/position control of parallel robots using exteroceptive pose measurements

The aim of this paper is to study force and position control of kinematic parallel machines. Relying on a recent work showing that computed torque control in Cartesian space is suitable for parallel structures, we propose a parallel force position control scheme of a parallel robot based on the visual servoing of the end effector pose. Simulation results show the efficiency of the proposed approach.     

基于真实工况下的工业机器人关节转角辨识与分析

本文基于多目视觉测量系统,对真实工况下连续运动的工业机器人进行关节转角的实时重构．该方法通过机器人运动前后的坐标集,在对刚体运动进行最优拟合的条件下,采用最小二乘法获得了各关节的旋转矩阵与平移向量．在此基础上,在考虑相邻关节牵连运动的前提下,获得了各关节的相对旋转矩阵．结合罗德里格斯变换理论通过相对旋转矩阵,确定了各关节转角．仿真与实验分析,验证了该方法的有效性与正确性．在该测量与辨识体系下,初步确定了各关节转角随机器人运动的真实状态．2与3杆臂由于物理尺寸呈细长形状,连杆挠度较大,这时变形误差与振动建立了关系,角振动幅度很大,曲线随机性较强．其余杆臂由于刚度较大,关节转角曲线呈光滑状态．