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。     

基于倒立摆模型的四足机器人对角步态规划

为提高点着地四足机器人在匀速对角小跑过程中的动态稳定性,将对角小跑过程简化为一个倒立摆模型。针对四足机器人对角小跑过程中由于重心无法始终处于支撑对角线上所引起的翻转,在此模型中转换为由于重心引起的摆动角误差。采用虚位移原理对机器人摆动角的变化进行分析,确定不同重心运动变化对摆动角误差的影响并找到合适的重心起始位置,理论上能够使摆动角的误差为零。动态仿真实验验证了所提出的对角步态规划能够使四足机器人实现稳定的对角小跑的有效性。     

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。     

液压四足机器人的实时分散解耦控制

针对液压驱动四足机器人单腿协调性难以保证的问题,开发了一种实时分散解耦控制系统：基于PC-Based控制系统架构,在RTX环境下模块化了实时控制子任务,并对多任务的处理进行了实时调度,搭建出了机器人的实时分散控制系统框架;针对单腿系统设计了基于PID神经元网络的广义解耦控制算法,并将其嵌入到整体程序框架中,实现了多腿联动的分散解耦控制。物理样机实验表明开发的控制系统能够满足分散解耦控制算法的实时性要求,提高了四足机器人运动的协调性,进而保证其连续稳定地行走,具有一定的独创性与实用价值。     

基于远程控制的六足搜救机器人系统的设计

针对灾后现场环境的危险性与复杂性,设计了一套搜救机器人系统。在基于仿生学的基础上设计机器人六足式移动平台,以Atmega128型单片机为控制核心,通过步态与动作控制,使之具有强大的越障能力和机体灵活性。整个搜救系统分为机器人系统和控制中心系统两大部分。机器人系统配有完备的传感器模块以及高清摄像头,通过无线传输技术,可在0-1000米范围内实现向控制中心系统上位机的数据与图像传输,并接受上位机控制指令,控制中心根据采集到的信息,可以有效指挥现场搜救人员,大大提高了搜救速度与效率。     

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。     

基于遗传算法的多车体机器人路径规划方法

带拖车的移动机器人系统是一种复杂的多车体系统,在不同的转弯角度下所需的路径宽度也不同,其路径规划是个难题;在给出带拖车轮式移动机器人稳态和暂态过程运动学方程的基础上,推导得出了多车体移动机器人在最大转弯情况下所需的最大路径宽度,并将之定义为等效尺寸;应用遗传算法,提出了基于等效尺寸的多车体移动机器人的路径规划方法;首先通过等效尺寸的多步障碍扩张,对障碍物的临近区域和狭窄通道进行可行性约束的分析;然后应用遗传算法进行全局的路径规划,将路径的长度和宽度综合在适应度函数之中;在一定程度上,多车体移动机器人的路径规划问题得到解决;文章通过建立三维网格化地图,对障碍物的临近区域和狭窄的瓶颈通道区域进行了可行性约束的描述,遗传算法在较复杂的环境中实现了良好的避障,并得到了相对较短的有效路径。     

双足机器人下楼梯动作的设计与生成

上下楼梯是人们典型,常见的动作,研究其动作生成算法是实现稳定步态的重要保证;以双足机器人为研究对象,以下楼梯动作为例,基于重复变换的上体重心移动法提出双足机器人下楼梯动作的设计方法;通过仿真生成了3种典型模式的下楼梯动作过程,评价了下楼梯过程中各关节的角度变化,力矩变化和稳定性,讨论了楼梯参数变化对机器人各关节负担的影响;仿真结果表明,通过改变下楼梯的方式,可以减轻下楼梯对腿部损伤关节的负担,提高安全性,实现稳定的下楼梯动作;为福祉,康复医疗教育提供依据。     

基于ARM的六足仿生机器人野外定位系统

为了更好地控制六足仿生机器人适应野外作业环境,针对机器人野外定位问题,提出了一种六足仿生减灾救援机器人无线野外定位系统解决方案,方案以三星S3C2440为硬件平台,以嵌入式linux系统为软件平台,设计了六足仿生机器人野外定位系统。通过GPS全球定位系统进行六足仿生机器人的定位,利用GPRS实现网络通信,并将定位信息传输到终端设备,终端设备通过发送命令的方式控制六足仿生机器人实现相应的动作。实验证明：该系统的稳定性好,可靠性较高,能较好的满足六足仿生减灾救援机器人野外定位的需求。     

基于PSO算法的RoboCup2D机器人研究

对机器人体系结构、动作学习及行为的组织方式进行了研究,以演化计算为基本方法,以RoboCup2D为平台,设计了基于PSO算法的足球机器人的体系结构,解决感知、动作、和规划问题;在训练环境下,形成感知规则,优化感知相关参数,得到对信息高效快速的感知方法,并根据指定的粒度、功能、参数,对RoboCup2D机器人的原子动作进行了组合优化,得到一组带参数和执行效果描述的粒子动作;最后在赛场环境和任务驱动下,搜索粒子动作并进行组织规划,得到完成特定任务的机器人行为;RoboCup2D仿真实验表明,演化计算方法不仅能利用原子动作进行组合优化,得到适应于不同条件的粒子动作,而且能通过其在线搜索粒子动作,动态组成机器人行为;基于演化计算的足球机器人能更好地完成跑位、截球、带球、传球等任务,具有更强的适应性。     

一种新的三维测量机器人手眼标定方法

为了提高三维测量机器人的手眼标定精度以更好地满足工业需求,提出了一种采用动态改变变异率的自适应差异进化算法进行手眼标定的新方法。首先构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统,利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型;然后针对数学模型中的手眼关系,使用半径已知的球体,采用定点变位姿的方法,进行粗略的估计,并对手眼关系求解的精度进行分析;最后采用动态改变变异率的自适应差异进化算法对手眼关系做进一步寻优。实验结果表明,算法具有较高的求解精度。该方法用于手眼标定是可行的、有效的,整个标定过程简单,便于实际应用。     

Trajectory Planning of Robot Manipulator Based on RBF Neural Network

Robot manipulator trajectory planning is one of the core robot technologies, and the design of controllers can improve the trajectory accuracy of manipulators. However, most of the controllers designed at this stage have not been able to effectively solve the nonlinearity and uncertainty problems of the high degree of freedom manipulators. In order to overcome these problems and improve the trajectory performance of the high degree of freedom manipulators, a manipulator trajectory planning method based on a radial basis function (RBF) neural network is proposed in this work. Firstly, a 6-DOF robot experimental platform was designed and built. Secondly, the overall manipulator trajectory planning framework was designed, which included manipulator kinematics and dynamics and a quintic polynomial interpolation algorithm. Then, an adaptive robust controller based on an RBF neural network was designed to deal with the nonlinearity and uncertainty problems, and Lyapunov theory was used to ensure the stability of the manipulator control system and the convergence of the tracking error. Finally, to test the method, a simulation and experiment were carried out. The simulation results showed that the proposed method improved the response and tracking performance to a certain extent, reduced the adjustment time and chattering, and ensured the smooth operation of the manipulator in the course of trajectory planning. The experimental results verified the effectiveness and feasibility of the method proposed in this paper.     

Missing Value Imputation Method for Multiclass Matrix Data Based on Closed Itemset

Handling missing values in matrix data is an important step in data analysis. To date, many methods to estimate missing values based on data pattern similarity have been proposed. Most previously proposed methods perform missing value imputation based on data trends over the entire feature space. However, individual missing values are likely to show similarity to data patterns in local feature space. In addition, most existing methods focus on single class data, while multiclass analysis is frequently required in various fields. Missing value imputation for multiclass data must consider the characteristics of each class. In this paper, we propose two methods based on closed itemsets, CIimpute and ICIimpute, to achieve missing value imputation using local feature space for multiclass matrix data. CIimpute estimates missing values using closed itemsets extracted from each class. ICIimpute is an improved method of CIimpute in which an attribute reduction process is introduced. Experimental results demonstrate that attribute reduction considerably reduces computational time and improves imputation accuracy. Furthermore, it is shown that, compared to existing methods, ICIimpute provides superior imputation accuracy but requires more computational time.     

基于电磁超声的天然气管道机器人测控系统设计

分析了国内天然气管道现状及检测维护情况,针对目前天然气管道裂纹缺陷检测问题,采用电磁超声检测方法,并结合虚拟仪器技术,设计了天然气管道机器人测控系统。系统以PXI模块化仪器平台为核心,结合数据采集模块和运动控制模块构建了硬件平台,以LabVIEW编程语言为基础开发了人机交互软件平台。该系统能够控制机器人在管道内的运动,并可在管道内壁激励和接收超声导波。整个系统可靠性高、扩展性强、人机交互界面友好,满足了机器人管内电磁超声检测作业时的运动控制、数据采集及处理要求。     

一种点阵码的自动识别方法

对电影经纬仪和高速摄影机所拍摄胶片的阵列码点分布形式进行了分析，建立了基于点间描述和点描述的模型。介绍了一种码点自动识别简便算法，基于所建立点描述模型．采用对比度和空间判据对阵列码点进行识别．讨论了判据中可变参数调整对各种码点缺陷的适应性。针对拍摄条件恶劣和冲洗存放不当导致的成像劣化胶片．可用该方法完成准确判读。与经典的阈值方法作以比较．发现该方法有很好的判读适应性．且不易产生误漏判．误帧率小于1／1000。     

Highly Accurate Visual Method of Mars Terrain Classification for Rovers Based on Novel Image Features

It is important for Mars exploration rovers to achieve autonomous and safe mobility over rough terrain. Terrain classification can help rovers to select a safe terrain to traverse and avoid sinking and/or damaging the vehicle. Mars terrains are often classified using visual methods. However, the accuracy of terrain classification has been less than 90% in read operations. A high-accuracy vision-based method for Mars terrain classification is presented in this paper. By analyzing Mars terrain characteristics, novel image features, including multiscale gray gradient-grade features, multiscale edges strength-grade features, multiscale frequency-domain mean amplitude features, multiscale spectrum symmetry features, and multiscale spectrum amplitude-moment features, are proposed that are specifically targeted for terrain classification. Three classifiers, K-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), and random forests (RF), are adopted to classify the terrain using the proposed features. The Mars image dataset MSLNet that was collected by the Mars Science Laboratory (MSL, Curiosity) rover is used to conduct terrain classification experiments. The resolution of Mars images in the dataset is 256 × 256. Experimental results indicate that the RF classifies Mars terrain at the highest level of accuracy of 94.66%.     

城轨车辆电气柜故障诊断方法研究

城轨车辆电气柜种类繁多,结构复杂,若依靠人工检测的方式进行故障的排除,不仅诊断效率低且可靠性差。通过对多个城轨车辆电气柜的具体分析,提出一种动态提取有向图结构模型并生成测试序列的算法,利用图的最优路径算法进行测试自检,最后使用一种适应性测试诊断树来完成故障的定位与隔离。实验表明,该诊断方法能够有效地对城轨车辆电气柜的故障进行诊断,且对于不同拓扑结构的城轨车辆电气柜具有良好的适应性。     

基于单站地基望远镜的空间目标姿态估计方法

为实现从单站光测图像中估计出已知3D模型的空间目标姿态,利用Vega Prime提出了一种采用仿真图像进行相关度局部最优搜索的姿态估计方法,该方法无需建立2D-3D特征投影关系和大量的模型匹配库。首先,对输入图像进行图像预处理,获得目标原始图像。然后,利用Vega Prime加载目标3D模型生成仿真匹配图像,并进行图像预处理获得目标匹配图像,计算两幅图像相关度。最后,更新3D目标模型姿态,直至仿真匹配图像与目标原始图像的相关度值取得局部最优,输出目标模型姿态。仿真实验结果表明,采用本文所提方法的观测仿真图像姿态平均估计误差为3.85°,仿真原图可实现姿态准确估计,表明该方法是一种空间目标姿态估计的有效方法。