基于AprilTag的视觉二次定位

移动机器人使用激光SLAM建图并导航之后,往往会因为地图的误差和移动机器人本身硬件的误差,导航结束时移动机器人的位置与目标点还有一段距离.针对这个问题,研究小组提出了一种基于AprilTag识别的二次定位方法,在目标点地面贴上AprilTag的标志,当移动机器人导航结束时,开启摄像头识别AprilTag并计算移动机器人...     

神经网络在果蔬收获机器人机械臂避障路径中的应用

果蔬收获机器人是机器人技术在农业中的具体应用,基于避障的路径规划是果蔬收获机器人主要的研究内容.由于农业机器人作业环境的复杂性和非结构性,神经网络将是其重要的研究方法.为此,介绍了神经网络的特点,重点分析了采用神经网络描述果蔬收获机器人工作环境的基本思路,最后给出了黄瓜采摘机器人的具体分析实例,对农业机器人工作环境的描述具有较高的参考价值.     

基于GPS的机器人导航技术的研究

随着科学技术和社会的进步,机器人技术获得了飞速发展,机器人各类传感的出现使机器人越来越高智能化.介绍各类导航技术(惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航和卫星导航等)存在的优点与缺陷,进一步认识其特点.GPS的诞生使机器人导航技术更加高智能,GPS在机器人农田导航中,准确实现自身的绝对定位及跟踪导航线路、目标,增强了机器人对外界环境的适应能力;DGPS技术的实现使机器人定位技术更加精确可靠,结合磁罗盘等传感器和农田栅格分割法可以准确完成机器人导航线路的追踪.     

基于RRT算法的自由飞行空间机器人避碰运动规划

自由飞行空间机器人在微重力环境下的非完整性运动学特性是其运动规划问题的特殊难点.为此,针对空间机器人的非完整特性,提出了一个基于快速随机扩展树(RRT)算法的避碰运动规划算法.经过实验表明,该算法可以有效地求解自由飞行空间机器人的避碰运动规划问题.     

苹果采摘机器人关节灰色滑模变结构控制

针对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰会影响到采摘机器人的工作性能的问题,提出了一种基于灰色理论的滑模控制器,利用灰色GM(0,N)模型对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测估计并对所设计的滑模控制器进行补偿,以减少不确定性和外部干扰对采摘机器人的工作性能的影响。仿真结果表明:本文所设计的基于灰色理论的滑模控制器能有效地对采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测和补偿,提高了采摘机器人的各关节的位置跟踪能力和抗干扰能力,降低了滑模控制策略中的抖动现象,进一步提高了系统的稳定性和鲁棒性。     

6-CPS正交并联机器入位置正解分析

根据并联机器人机构结构综合理论,提出了一种6-DOF 6-CPS正交并联机器人机构,并对位置正解进行分析.以机构6条驱动腿的长度为约束条件,建立约束方程,得到了求位置正解的非线性方程组.应用产生或强化混沌系统的反馈混沌化方法--Chen-Lai算法,对离散时间系统施加反馈控制,可得到预期Lyapunov指数和良好遍历性的混沌系统.应用基于反馈混沌化的Newton迭代算法(CBNIA)求解6-CPS正交并联机器人机构正位置分析中的非线性方程组.数值验证表明,CBNIA能够快速求出全部位置正解,且正反解结果十分吻合.     

蓝牙技术与农业机器人

蓝牙技术是当前最新的短程无线数据与语言通讯开放性全球规范,自1998年推出以来,蓝牙技术已在多种领域迅速发展,其典型应用环境包括无线办公环境(WirelessOffice)、汽车工业、医疗设备等,而在2003年日本几家公司分别推出了采用蓝牙控制技术设计的遥控机器人,拉开了基于蓝牙的机器人研究的帷幕。为此,简单介绍了蓝牙技术及其特点,综述了基于蓝牙技术的机器人研究现状,并对基于蓝牙技术的农业机器人发展前景作了展望。     

采摘机器人自适应鲁棒跟踪控制算法设计

针对采摘机器人在中速、高载荷及复杂作业环境下行走控制存在的问题,在分析采摘机器人简化动力模型及其剩余项(不稳定性)在行走控制中的作用和对控制系统影响的基础上,运用李亚普洛夫理论分析简化系统的跟踪误差,提出对野外农田不确定性和扰动具有自适应鲁棒性的稳定跟踪控制算法,计算机仿真和田间实验验证了机器人在中速和高负载下算法的有效性.     

基于TRIZ理论的果实采摘机器人研究

在介绍发明问题解决理论-TRIZ概念的基础上,分析了40个发明原理、39项技术特性、矛盾冲突解决矩阵、物质-场分析理论以及发明问题解决算法(ARIZ)等.运用TRIZ理论对果实采摘机器人进行了具体研究,对其中的机械手和末端执行器进行分析改进,建立了只抓住果梗而不与果实本体直接接触的软质水果收获机器人模型,解决了果实采摘机器人在果实采摘过程中的一些问题.     

移动机器人低能耗最优路径规划方法

在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。兼顾考虑机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改进AD*(Anytime dynamic A*)算法的移动机器人低能耗最优路径规划方法。首先,通过构建机器人动力学模型及其在运动过程中的能耗模型,实现对路径的能耗计算。结合机器人运动学模型,采用基于采样的模型预测算法(Sample based model predictive optimization,SBMPO)生成优化轨迹簇。然后,改进AD*算法,将距离成本和能耗成本融入搜索节点的评估函数,根据轨迹簇中的节点连接关系和环境地图进行在线规划,以获得能耗最优的路径。最后,通过设计仿真测试场景,将所提出的能耗最优路径规划方法与距离最优规划方法进行规划结果对比,验证了算法的有效性。     

基于Kinect的机器人抓取系统研究

智能抓取搬运机器人能够高效、可靠地完成各种搬运任务,降低工作人员的劳动强度,精准的物体定位是机器人执行搬运任务的基础。本文研究了基于Kinect的机器人抓取系统,可实现物体的类别检测、物体定位及机器人抓取任务。抓取系统由3个子系统(物体检测系统、物体定位系统及机器人抓取系统)组成。首先利用Kinect采集的物体图像信息训练单次多盒检测(Single multi-box detection,SSD)模型,然后根据SSD模型对物体的类别进行检测,得到物体在图像中的边框,并获取边框中物体像素坐标和深度,接着通过Kinect相机手眼标定法将像素坐标和深度转换到机器人基坐标系中,实现物体的定位,最后通过机器人逆运动学求解关节角,驱动机器人运动完成抓取搬运任务。对机器人进行了物体的定位和抓取实验,实验结果表明,物体的定位误差较小,物体抓取搬运实验的平均成功率达到97%,满足物体的抓取搬运需求。     

温室移动机器人轨迹控制系统的设计

以温室移动机器人的轨迹控制为主要目标,研究了线性控制算法在机器人轨迹控制中的具体实现,论证了其可行性,并分析了算法的稳定性约束条件,通过仿真分析了控制参数对运动轨迹的影响.将该算法应用到实际的机器人控制中,设计出基于陀螺仪和光电编码器的温室移动机器人控制系统.     

基于ZRM-MDH模型转换的串联机器人运动学参数标定

运动学参数误差是影响工业机器人绝对定位精度的主要因素,通过误差标定能够有效地提高工业机器人的精度。运动学模型的完整性、连续性与冗余性对运动学参数的辨识精度影响较大。为尽可能地提高机器人的标定精度,并易于实现机器人误差补偿,本文提出一种基于ZRM-MDH模型转换的机器人运动学参数标定方法。首先,基于零参考模型(ZRM)建立TX60型串联工业机器人的位姿误差模型,结合测量位姿误差辨识ZRM的参数;其次,基于圆点分析法将ZRM转换成MDH模型。在TX60型机器人前侧工作区域内任意选择50个测量点,实施运动学参数误差标定。实验表明,基于MDH模型标定后的机器人平均综合定位误差为0.081 mm,而经过ZRMMDH模型转换后的机器人平均综合定位误差为0.062 mm。为验证标定方法的稳定性,在TX60型机器人前侧工作区域内,选择5个区域实施运动学参数误差标定,结果表明,基于ZRM-MDH模型转换获得的标定精度稳定性相对较好。     

基于含避障角人工势场法的机器人路径规划

针对基于距离的人工势场法(Artificial potential field,APF)存在的局部极小值问题,提出了一种含避障角的人工势场法的避障路径规划方法。在平面环境中,采用斜率判定路径规划过程中的位置关系,通过机器人当前点到障碍物的距离与障碍物的影响半径二者之差得出人工势场法中的排斥力,并对排斥力的偏转角进行调整;另外,在空间环境中利用圆弧插补理论将机器人平面避障问题转换为空间避障问题;基于机器人构型配置对改进人工势场法进一步完善以满足实际避障要求。仿真和实验研究结果表明,含避障角的人工势场法,在单个或多个障碍物环境中进行避障路径规划时解决了局部极小值的问题,同时实现了6自由度机器人末端在避障时的轨迹曲线平滑无振荡,验证了所提出避障路径规划方法的可行性。     

无线射频识别技术在奶牛饲喂机器人上的应用

无线射频识别技术(RFID)是一种非接触的自动识别技术,无线射频识别系统主要由远距离射频卡、远距离读卡器以及天线组成.奶牛饲喂机器人是用来进行奶牛个体精饲料补给的精准饲喂系统,主要由奶牛自动识别、计算机控制和喂料机构等3部分组成.为此,介绍了无线射频技术的主要特点和工作原理、几种不同形式的奶牛饲喂机器人以及基于射频识别技术的奶牛饲喂机器人的工作原理.     

仿生四足机器人自适应粒子群优化控制

针对仿生四足机器人液压伺服驱动所带来的非线性和参数时变性等问题,有效抑制基于位置内环PID控制液压伺服系统过程中产生的高频振动对仿生四足机器人稳态行走的影响,采用自适应粒子群(PSO)算法优化位置内环PID控制的仿生四足机器人液压伺服系统。该方法能让PID控制器快速通过粒子种群的随机搜索和全局通讯来寻找最优解作为仿生四足机器人实时控制中的PID控制参数,优化液压伺服系统的传动性能。在分析仿生四足机器人结构和液压驱动模型的基础上,建立了液压伺服系统仿真模型。通过Mat Lab/Simulink软件对所建立的模型作为目标函数进行了正弦响应跟踪仿真试验,并在所设计的仿生四足机器人试验样机上进行了对角步态行走测试。实验结果表明:与传统的PID控制器相比,采用自适应粒子群(PSO)算法优化PID控制的液压伺服系统,具有更好的动态响应和鲁棒性,能够有效地提高对仿生四足机器人液压伺服系统的控制精度,保证仿生四足机器人能够平稳行走。     

基于改进AD~*算法的低能耗移动机器人最优路径规划

在移动机器人路径规划中需要考虑距离约束和时间约束,同时,为了使机器人在能量补给不足的情况下更高效地执行更多的任务,降低运动过程中的能耗变得尤为重要。考虑到机器人对降低能耗和路径规划效率两方面的需求,本文提出了一种基于改进AD~*(Anytime Dynamic A~*)算法的低能耗移动机器人最优路径规划方法,该方法可以降低能耗,又兼顾距离约束和时间约束。首先,通过构建机器人动力学模型及其在运动过程中的能耗模型,实现对路径的能耗计算。结合机器人运动学模型,采用基于采样的模型预测算法(Sample based model predictive optimization,SBMPO)生成优化轨迹簇。然后,改进AD~*算法,将距离成本和能耗成本融入搜索节点的评估函数,根据轨迹簇中的节点连接关系和环境地图进行在线规划,以获得能耗最优的路径。最后,通过设计仿真测试场景将所提出的能耗最优路径规划方法与距离最优规划方法进行规划结果对比,验证了算法的有效性。     

基于立体视觉的遥操作工程机器人自主作业系统

建立了基于立体视觉技术的遥操作工程机器人自主作业控制系统.采用立体视觉技术实现对目标物体的形状自动识别与空间定位,进行了遥操作工程机器人运动学方程求解、运动轨迹规划与控制的研究.针对液压伺服控制系统具有非线性、参数不确定的特点,设计了模糊控制器.最后,在遥操作工程机器人实验台上进行了自主作业控制实验.实验结果表明,所构建的基于立体视觉技术的工程机器人自主作业控制系统,能够完成初步的自主作业任务,且作业过程比较流畅.     

除草机器人田间机器视觉导航

建立了除草机器人模型,利用VC 开发了基于机器视觉的除草机器人杂草识别和导航系统应用软件,引导除草机器人沿农作物行自动行走.提出新的图像分割算法,在RGB空间直接将农作物分割出来,再利用优化的Hough变换检测出农作物行中心线,根据摄像头姿态和透视变换原理确定除草机器人位姿.试验表明,分割一幅真彩色图像(分辨率:1 536×1 152)只需450 ms,并能够适应自然光线变化.优化的Hough变换算法使运算时间减少了1/2,导航距和导航角平均误差分别为-0.6 mm和0°,证明了此导航方案的可行性.     

基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法研究

针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential,POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648mm,0.212°)降低为(0.457mm,0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237mm,0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。