一种独轮车机器人俯仰平衡运动的控制与实现

针对一台3驱动独轮车机器人系统,对其运动学和动力学特性进行了分析,给出了一种可实现其前后俯仰平衡运动的控制策略。通过对独轮车俯仰运动分析,建立了独轮车俯仰平衡运动的简化力学模型;采用部分反馈线性化的控制方法对车体俯仰角进行了线性化处理,以车体俯仰角和行走轮转角为输出设计了控制器;最后,通过数值仿真实验和物理样机实验验证了力学模型的可靠性和所设计的控制器的有效性。     

基于嵌入式系统的搬运机器人设计与路径规划研究

为了解决目前工业搬运机器人发展的需求问题,设计了一款基于嵌入式系统的搬运机器人。该型搬运机器人的循线采用的是一种七路灰度传感器,并通过设计的一种蓝牙模块将灰度信息发送到手机端,从而简化了循线时的调试,具有创新性。搬运机器人前端安装有颜色传感器用以区分不同种类的物料。电机控制部分设计了一个PID闭环控制系统,通过PWM脉冲宽度调节来控制电机的转速。然后,针对模拟场地提出了一种路径规划算法,并通过设计的搬运机器人进行了实验测试与分析,验证了该方法的准确性和有效性。     

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。     

基于预测控制的非连续路段下移动机器人的轨迹跟踪

针对非连续路段下的轨迹跟踪问题,设计了基于观测型的预测控制器。首先建立了移动机器人的运动学模型,根据机器人的运动学模型得出了其位姿误差微分方程;然后在轨迹跟踪问题的基础上,设计了系统的观测模型,通过将预测控制器与系统的观测模型结合,设计了观测型预测控制器;最后再MATLAB环境下,利用本文所设计的控制器对移动机器人在非连续路段下的轨迹跟踪问题进行仿真,并将仿真结果与PID控制器控制的仿真结果进行对比,由仿真结果可以看出,本文所设计的控制器具有很好的鲁棒性、快速性及稳定性,可适用于移动机器人的轨迹跟踪的研究。     

机器人头部的视觉跟踪系统研究

对运动目标进行识别和跟踪是机器人视觉的一项关键技术。提出了一种可以快速跟踪运动目标的系统设计方案,采用了双计算机处理和Memolink通信方式的机器人控制结构,以图像处理为基础,在图像经过校正之后,通过区域分割和目标识别两个步骤来确定目标的位置,并控制机器人对目标进行跟踪。实验表明,该方法具有较高的速度和准确性。     

基于RFID的移动机器人巡逻路径优化研究

针对移动机器人在大范围环境中的巡逻路径优化问题,提出一种基于RFID信息节点导引方法的路径和时间优化策略。研究了在一由实际环境抽象得出的拓扑地图环境下,使用RFID标签来标记环境中的关键位置,例如走廊,交叉点,拐角等,并且利用标签中储存的导航指令来指导移动机器人的行动。将机器人分为3路巡逻,优化得出巡逻总路程最短且历经信息节点数均衡的路径。设定机器人在节点的停留时间,研究了机器人在一限定时间内巡逻完所有节点的分组及路径优化方法。为大范围布置RFID信息节点导引机器人行动的环境下,提供了一种巡逻路径优化方案。     

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.     

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。     

基于行为模糊控制的移动机器人路径规划

针对未知环境下移动机器人路径规划和提高自主导航安全性问题,基于行为的控制结构思想,在此基础上提出了一种基于模糊控制的移动机器人路径规划算法;根据传感器接收的障碍物和目标距离方位信息,将路径规划分成避障行为、趋向目标行为;结合模糊逻辑理论和人类驾驶经验,制定模糊规则,输出转角和速度;仿真结果表明,移动机器人能够克服环境中的不确定性,有效地实现良好的路径规划,验证了模糊控制算法的可行性,体现了该路径规划策略的有效性和正确性。