基于无源性的不确定机器人的力控制

根据无源性理论,从一个较新的角度对机器人系统的力控制问题进行了研究.一个严格无源的动态系统一般具有良好的动态特性和较强的鲁棒性.因此在力控制中采用无源化方法对力控制器进行设计.对于机器人建模的不准确性及环境的影响,本文采用在力控制回路中加入一个补偿项来补偿模型的不确定性.仿真结果表明这种控制方案使系统获得了较好的动态性能和较强的鲁棒性.     

带时间窗的车间搬运机器人路径优化建模及算法研究

本文以车间搬运机器人为研究对象,在考虑时间窗的前提下,求解机器人进行物料配送和成品回收场景下的路径优化问题。提出一种强化学习遗传蚁群算法,首先利用扫描法求解初始搬运机器人的数量,并将子路径节点的几何中心设置为虚拟节点,利用嵌入遗传算子的蚁群算法求解连接虚拟节点的最优路径,再利用强化学习算法求解子路径的最优结果;最后将基本成本、运输成本和时间惩罚成本的加权和作为目标解,并最终求出满足约束条件的最优解。通过与基准问题求解结果对比,验证了强化学习遗传蚁群算法的优越性。     

“儿童机器人”iCub

身价高达750万英镑（约合8000万人民币）的“儿童机器人”iCub身高大概与3岁,小孩相仿,能模仿儿童的头部活动和眼睛活动,能爬行和坐立,并能准确地握住东西。     

机器人9号

巨大的图书馆废墟里,“3”和“4”这对略显胆小却又知识渊博的双胞胎,从眼睛里闪烁出历史的智慧光芒,告诉“9”他们机器怪兽的历史润源：被誉为“科学的大脑”的机器怪兽,曾是人类引以为豪的智能机器。     

FJ中子屏蔽层设计及虚拟装配

基于单元块的概念设计,对FJ中子屏蔽层进行了空间布局,并提出命名方法。基于真空室扇区与扇区接口确定的虚拟设计空间,将三维模型特征数字化。通过反求设计方法,对FJ中子屏蔽层进行了结构设计。为缩短设计周期,提高设计效率,采用了骨架建模和Instance建模方法。同时,对FJ中子屏蔽层进行了虚拟装配。     

装配后泡沫质量的表征技术北大核心CSCD

作为柱腔填充材料,泡沫材料在装配后的形变特征是重要参数,需要精确表征。光学于涉技术可以获得样品表面以下l～2mm深度内的层析结构图像,进而获得相关形变特征信息。利用光学干涉技术开展了对柱腔内泡沫质量的表征研究。搭建了一套基于低相干光源的光纤干涉系统,得到了装配后泡沫的二维和三维内部结构图像,空间测量分辨率好于10μm。通过泡沫图像检测出萃取后存在表面或内部形变的泡沫样品,为装配后泡沫质量的表征提供了依据。     

Research on lenses assemble precision in complicate laser amplification system

In a certain amplification system, signal laser can be amplified from 1 nJ to 5 J. To realize a high quality imaging transfer, meet beam diameter expansion requirement, and get good filtering effects, three spatial filters are designed and assembled. Lenses in these spatial filters can be assembled and adjusted by their reflection spots to meet wave-front requirements. In this letter, we analyze precision of the assembling, and make a ray-tracing simulation to discuss the relation between assembling precision and lenses parameters. On the optimized distance of 1000 mm, adjusting precision of lens tilt can reach 5 mrad.     

机器人也能通过出汗来散热

不管气味有多难闻,你都应该感谢自己在大热天流汗的能力—没有它,你的身体将很难散发那些热量。不幸的是,迄今为止,大多数机器人还没有类似的高效冷却系统。从汗流決背的人类身上获得灵感,研究人员为一个柔性机器人抓手创造了一个这样的系统。他们利用3D打印机创建了一个内部液体容器,并在表面添加小孔。当温度升高时,手指状握柄就会膨胀,导致小孔扩张并排出液体。     

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。     

基于信息融合的移动机器人目标识别与定位

针对单目摄像头工作的双足机器人的视觉定位问题,设计了一种视觉传感器与超声波传感器相结合的信息融合方法,进行目标的识别和定位。对拍摄的图像进行HSV颜色空间的阈值分割得到二值图像,并对其进行形态学滤波处理和Hu轮廓不变矩匹配,以此识别到目标和其重心点图像坐标;建立单目定位模型,用机器人自身的超声波传感器得到与目标物之间的距离,采用Zhang标定法得到摄像机参数,把这些已知数据带入坐标转换,得到目标物在世界坐标系下的坐标,实现定位。借助NAO机器人的平台,将基于信息融合的定位方法和一般单帧图像定位方法进行对比实验。实验结果表明上述方法的误差相对较小,且能得到目标物的三维信息,验证了该定位方法的实际可行性。