四足仿生机器人的设计

近年来,机器人逐渐进入人们的日常生活,帮助人们处理一些复杂繁琐的事情。与此同时,有关机器人的比赛也蓬勃兴起,经过几十年的发展,不同机器人的比赛项目已经多达四十余种。而四足仿生机器人的相关赛事是最近几年才兴起的,本文对四足仿生机器人的结构进行设计并优化,使它能够快速完成任意轨迹的循线。     

六足仿生机器人步态规划与控制系统设计

本文以六足仿生机器人为研究对象,设计其机械结构,并通过分析六足纲昆虫的运动原理,进行步态分析,完成六足机器人的硬件电路及软件程序设计,使其能够完成多种运动方式并保证其强度.     

串并混联四足仿生机器人动力学建模与分析

对一种可快速行走、承载能力大及侧向解耦较好的串并混联四足仿生机器人进行动力学建模与分析。阐述了腿部机构的布局,进行了运动学分析,建立了具有显式的线速度雅可比矩阵,并推导了各构件的速度与末端线速度的显式表达式。采用Lagrange方程建立了显式的腿部机构动力学方程,推导了腿部机构的逆动力学方程。通过实例对腿部机构的逆动力学方程进行验证,分析了步长对驱动液压缸最大输出力的影响规律;依据逆动力学方程建立了仿生机器人的移动能耗性能指标,并对仿生机器人的移动能耗进行了分析。实例与分析表明,动力学方程理论推导正确;在腿部足端着地的瞬间各驱动液压缸产生最大输出力,与抬腿高度无关;在直线行走和侧向行走时,随着步长的增加,液压缸输出力单调增大;在腿部机构侧向行走时,3个驱动缸中侧摆缸输出力最大。     

可重构仿生四足机器人倾覆后恢复机理与特性研究

农业环境起伏多变,边界模糊,大多呈非结构化分布。四足机器人在复杂农业环境中作业时,易出现因倾覆失去运动能力的情况,因此机器人需具备倾覆后自我恢复能力。传统四足机器人倾覆后恢复多数依靠腿部运动来实现,而可重构四足机器人,可通过躯干与腿部协调运动来实现倾覆后自我恢复。本文基于可重构躯干构型多变,得到了多种仿生形态的可重构四足机器人,规划了基于可重构理论的倾覆后恢复机理。对比倾覆后可重构机器人利用躯干拱起折叠和单侧翻转折叠两种恢复方式,分析R1型、R2型可重构四足机器人恢复的运动特性。利用软件ADAMS进行仿真,对仿真数据进行分析,证明了可重构躯干比刚性躯干更有效地减少了恢复过程中的冲击。最后设计样机并进行实验,验证机理实施的可行性与稳定性,研究结果表明其可降低实现静态自我恢复的难度。     

基于模型的四足机器人步态转换控制研究

为了解决基于模型的控制方法在四足机器人步态转换过程中稳定控制问题,本文在仿生学和机构学基础上设计了一款四足机器人样机平台,并推导了机器人单腿运动学模型。在足端可达工作空间内规划了机器人抬腿高度和迈步步长,利用理想的复合摆线轨迹,通过合理控制步态周期,提出了一种过渡段变周期控制方法,实现了步态转换前后定速度控制和变步长控制,保证了步态转换前后速度不变或可变。为了验证所提算法的正确性和稳定性,分别开展了单腿足端轨迹实验和整机步态转换实验。在完成整机运动控制的基础上,对比了基于模型的控制方式和基于中枢模式发生器的控制方式在四足机器人步态转换过程的应用。仿真和实验结果表明,在基于模型的控制算法下,四足机器人可以实现步态的平滑转换,且速度能伴随步长和周期的变化实现调节,满足了不同速度下的行走要求,为四足机器的运动控制提供了参考。     

机器人自适应控制研究

为了找到一种改进机器人稳定性的通用系统方法,本文提出了一种新颖的自适应控制器,可与未知环境进行交互,控制器通过调整前馈力和阻抗来补偿交互任务中环境的干扰。以单腿跳跃机器人前三关节为对象进行仿真研究,仿真表明,该控制器是自适应控制的良好模型,以最佳方式适应与动态环境的交互。     

基于ANSYS六足仿生机器人建模及有限元分析

针对六足仿生机器人强度和刚度问题,以六足仿生机器人为研究模型,对该模型进行静力学分析,验证产品结构设计的合理性。利用CATIA三维造型软件生成三维实体模型,将其导入ANSYS软件中,对六足仿生机器人上承重板、悬臂梁、底部承重轴进行有限元分析,得出了在不同边界条件下的三个关键零件等效应变和等效应力结果,为其结构优化提供参考。     

基于STM32-PCA9685的四足机器人控制系统设计

近年来,四足机器人成为腿足式机器人研究的热点,控制系统作为整个机器人系统的核心部件之一,对机器人运动控制起着至关重要的作用。如何开发有效简便的四足机器人控制系统成为重要问题。文章设计了一款基于STM32-PCA9685的四足机器人控制系统,主控器STM32F407ZGT6通过构建的运动学模型计算机器人12个关节的目标转角值,转化为PWM波信号指令,再通过IIC通信协议发送给PCA9685,产生12PWM波控制信号控制关节舵机转动。该控制系统极大地节约了STM32F407ZGT6的资源接口,仅需占用其4个接口就可以控制12个舵机实时转动,提高了通信的稳定性。最后,文章通过四足机器人的单腿摆动实验和站立实验验证了该控制系统的稳定性和实用性。     

粒子群参数自适应调整的优化设计

在分析粒子群优化原理基础上,引入模拟退火机制以一定的概率对部分粒子的速度及位置执行更新操作,建立了粒子群惯性量权重因子及学习因子的模糊逻辑控制器以实现粒子群参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力.通过运用常规优化方法、遗传算法及参数自适应调整的粒子群优化方法对起重机结构主梁截面优化设计对比可知:采用粒子群参数调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点.     

基于自适应弹性粒子群算法的小水电长期优化调度研究

以三插溪电站为研究对象,建立了该电站以控制水位和弃水最小为目标的优化调度数学模型;设计了一种以自适应方式更新粒子飞行速度的弹性粒子群优化算法求解该优化调度数学模型,包括粒子编码设计、适应度函数设计以及弹性修正值设计,并编制了基于MATLAB语言的优化程序。仿真结果表明:自适应弹性粒子群算法是有效的,比基本粒子群优化算法和自适应粒子群优化算法具有更强的全局寻优能力;和常用的以发电量最大为目标的优化调度模型相比,数学模型可以实现水位控制,更充分地利用水能资源,是简单可行的小水电优化调度数学模型。     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题,提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上,分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律,实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多,采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

基于Arduino的六足仿生机器人的设计与研究

文章分析了六足机器人的工作原理,机械结构设计和运动步态,并以Arduino板作为主控板,舵机控制板控制舵机,超声波和红外传感器结合实现机器人平稳运动。     

双机器人自适应蜂拥控制研究

开展机移动机器人相关的研究工作必须要十分关注路径规划问题。路径规划是指的机器人要按照命令和对周围环境信息的感知来自动寻找路径,躲过其他物体,完成工作要求。路径规划水平的高低标志着移动机器人是否高度智能化,是其能够实现命令要求的安全屏障,同时构成了人工智能和机器人技术的交叉点。     

自适应粒子群优化算法（APSO）在膜下滴灌优化灌溉中的应用

在考虑了灌溉水量、作物水分响应模型、降雨量、不同生育阶段缺水对产量敏感指数、作物市场价格、农业灌溉用水价格、膜下滴灌成本价格等因素下,建立了农作物经济效益最优的多约束、非线性灌溉模型。将APSO算法进行灌溉模型优化求解。利用新疆棉花膜下滴灌实验所得数据,得出了作物在不同范围有限灌水量下棉花各生育阶段间灌水量的最优效益分...     

融合IMU的四足机器人腿部里程计

针对四足机器人腿部里程计问题,提出了一套融合IMU和四足机器人运动学的腿部里程计算法。首先介绍了四足机器人的结构和参数,对四足机器人进行运动学分析;然后通过分析接触力,计算腿部的接触概率;最后利用卡尔曼滤波将四足机器人运动学和IMU信息进行融合并计算四足机器人腿部里程计,通过实验验证腿部里程计的实际性能。     

四足机器人trot步态联合仿真分析

以四足机器人为研究对象,利用SolidWorks建立四足机器人的简化模型,并利用MATLAB、ADAMS搭建联合仿真平台,采用联合仿真的方法,通过不断调整轨迹参数,实现了该机器人稳定的trot步态行走,验证该结构的合理性以及稳定性.通过联合仿真可以方便地进行参数优化,得到设计物理样机所需的数据,大大提高了设计效率.     

基于Adams的四足机器人的设计

四足机器人由于灵活稳定,能够进行复杂控制,能适应各种不同的复杂环境。一直以来,四足机器人的研究都是足式机器人的研究重点。为提高机器人的运动速度,本文通过对足式机器人采用了如下改进:1)设计一种新型的机械结构,将电机安装在机器人躯干部位;2)设计改良了足端布置,缓解了机器人高速运动时的刚性冲击;3)通过仿真验证了方案的合理性。     

农业火电机组SCR烟气脱硝系统优化设计——基于自适应粒子群优化

为了提高农业火电机组SCR烟气脱硝系统的效率,将自适应粒子群算法引入到了控制系统的设计上,提出了一种基于神经网络粒子群的PID控制器参数优化方法,并将其应用到了秸秆火力发电机组脱硝系统上。为了验证该方法的有效性,将3种不同的方法应用到了脱硝系统上,测试结果表明：采用神经网络粒子群优化的智能控制器得到的脱硝效果最好,对于提高农业火电机组脱硝系统的脱硝效率具有明显的效果。     

除草机器人定位系统设计 —基于跳距修正粒子群优化和WSN

为了实现除草机器人的定位和路径规划,首先介绍了WSN技术,将WSN定位和AOA定位算法结合起来,并利用粒子群对其进行优化,实现了一套基于跳距修正粒子群优化和WSN的除草机器人定位系统。试验结果表明:该除草机器人实现了整个六边形草坪的割草作业,没有留下死角区域,且除草机器人行走路径最短。由此表明,除草机器人定位精度高,具有较高的实时性和可靠性。     

水库优化调度的粒子群算法

提出了在用粒子群算法求解水库优化调度问题时,将模拟退火因子引入罚函数,可以克服不变罚因子的缺陷.采用动态规划法和PSO算法优化调度程序,结果发现PSO算法计算结果更优于动态规划结果.实例计算表明,粒子群算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,适合求解具有复杂约束的水库优化调度问题.