关键词： 机器人自行车   平衡控制   动力学建模   拉格朗日方程   LQR控制  

摘要： 随着科学技术的不断发展,小型化的电驱动自平衡单轨车辆有可能为城市提供廉价、安全、节能的短距离交通工具,进而解决城市污染、道路和停车场拥堵问题。在单轨车辆自平衡控制的研究中,转向控制通常是基于线性动力学模型来实现的,例如Whipple-Cornell-Delft基准自行车。然而,在机器人自行车在处于接近零速度状态的情况下,转向控制是无效的。实际上,当单轨车辆静止时,转向控制对单轨车辆的横滚方向上的运动影响很小。因此,要让机器人自行车实现静态平衡,其中一种可行的手段是通过使用机械飞轮来提供足够大的侧倾扭矩,从而使得车身能够处于静态直立平衡。但是,增加高速的飞轮系统将使得单轨车辆的整体功耗及价格大幅增加,不仅不利于商业化,而且飞轮系统的存在也会使得机器人自行车不能够实现急转弯,从而降低了单轨车辆在复杂路况的适用性。因此,本文提出了一种新的能使机器人自行车在零速度下保持平衡的方法。并且由于已知的文献中没有可直接用于机器人自行车在大转向角状态下控制的线性动力学模型,所以在对自行车非线性动力学模型的研究基础上,建立了一个在大转向角附近下的线性化动力学模型,对新建立的线性模型进行了稳定性分析,并基于新模型设计了一个线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator,LQR）来对零速度下的机器人自行车进行平衡控制。最后还设计搭建了机器人自行车物理样机来验证理论工作的可行性。理论和实验都表明,通过所设计的LQR控制器,机器人自行车可以在零速度下达到平衡,而无需使用飞轮或任何其它提供侧倾扭矩的设备。基于此,本论文主要完成的工作如下:（1）首先通过广义坐标描述了无约束的自行车运动学,并分析了前后车轮与地面接触产生的完整和非完整约束,然后对机器人自行车进行动力学建模,得到了机器人自行车拉格朗日动力学模型,并在此模型的基础上,开发了机器人自行车在90°车把转角下的线性化动力学方程,新开发的线性模型可实现车辆在90°转把下的静态平衡控制,并且该模型与著名的Whipple-Cornell-Delft线性基准自行车模型不同的是,后者仅能够适用于车辆在小转向角和小倾斜角状态下的控制,最后并对新开发的线性化模型的可控性和可观性进行了分析。（2）基于新开发的线性机器人自行车模型设计了一个用于驱动前轮电机的LQR控制器,并进行了Matlab仿真,验证了LQR控制策略的有效性,并且仿真实验也表明,当倾斜角有遇到一定的扰动时,新设计的LQR控制器仍可以快速有效地帮助单轨车辆恢复到原地定车状态,从而实现车辆的静态平衡。（3）机器人自行车实验平台设计与搭建。设计并搭建了一辆通过前轮电机驱动的在90°车把转角下的机器人自行车,主要内容包括样机平台的安装结构设计,平衡控制系统的硬件平台搭建以及相应的平衡控制系统软件工作流程。并以此样机为实验平台进行静态平衡控制实验,物理样机的测试实验实现了车辆在零速度下的平衡控制,验证了该静态平衡控制设计方案的有效性。

关键词： 智能机器人   科技发展水平   科技工作者   高产作者   中国知网   统计分析   学术研究   数据计量  

摘要： 作为一个国家、地区或机构科技发展水平的关键标志之一,智能机器人的发展及应用前景非常广阔。本文通过对中国知网学术期刊全文数据库收录的近四十年来科技工作者对智能机器人的学术关注进行计量分析,从学术成果的年代产出、期刊来源分布、高产作者及机构等方面统计分析智能机器人的相关研究成果的概貌,旨在为智能机器人领域后续研究提供一定的数据参考依据。

关键词： Loop Closure Detection   Point Clouds   SLAM   Mapping   Computer Vision   Robotics  

摘要： Robotics and autonomy continues to be a key research and development focus around the world. Robots are increasingly prevalent in everyday life. From manufacturing, home cleaning, to self-driving vehicles, robots are an ever-present reality with demonstrated ca- pability to increase quality of life for humans. As more and more robots exist surrounding humans, it becomes increasingly critical that robots can accurately sense and reason about the environment. The functionality of a robot building a map of its environment and lo- cating itself constantly within the map is known as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). SLAM is a difficult problem, and can be especially challenging when environmental appearance changers occur or when a GPS signal is not available. However, it’s within these challenging environments where the use of robots is critical. Consider a partially collapsed underground mine environment. If the environment is potentially dangerous, it doesn’t make sense to risk human life to enter the mine to perform search and rescue. If robots can be enabled to operate in challenging environments such as collapsed mines, human life can be saved. This Master’s thesis addresses the problem of increasing the effectiveness of SLAM in these challenging environments. First, I describe a data structure capable of capturing environmental metadata for semantic description overlay to augment mapping capability. Secondly, I introduce a novel loop closure detection technique that utilizes robot learning to understand complex environments. These efforts combined contribute to increasing the effectiveness of SLAM in GPS-denied environments or environments with varying lighting conditions.

关键词： 工业机器人   动力学模型   参数辨识   摩擦模型   碰撞检测   前馈控制  

摘要： 随着智能制造业的不断发展,自动化的生产线需要更高的效率和安全,对作为主要执行机构的工业机器人高精度控制提出了更高的要求。传统的基于运动学的位置控制通过运动控制器给定位置到伺服驱动器侧,控制的精度完全取决于伺服驱动器的性能。同时,在人与机器人协同工作的时候,基于位置控制的运动控制器在机器人发生意外碰撞时并不能及时响应,造成机器人的损害甚至危及操作人员的安全。本文以SCARA机器人和六轴机器人为研究对象展开了机器人动力学的研究。以SCARA机器人作为研究对象,通过拉格朗日法建立动力学模型,明确机器人的物理属性与动力学模型之间的关系。针对机器人谐波驱动关节复杂的摩擦非线性现象,提出了改进的非线性摩擦模型以及周期性摩擦模型;针对激励轨迹对参数辨识的重要性,提出改进的遗传算法,设计了五级傅里叶形式的激励轨迹。实验证明所提摩擦模型能更好表征机器人的摩擦力矩,设计的激励轨迹可以充分挖掘模型的“特性”,提高了辨识的精度。以六关节机器人作为研究对象,通过牛顿欧拉法建立动力学模型,确定了串联机器人速度和力矩的传递方式,并通过联合仿真验证了动力学模型的准确性。针对六关节机器人无法直接测量摩擦力矩的问题,提出效果接近于非线性摩擦模型的经验摩擦模型,与动力学参数一起辨识。针对前后关节力矩大小“失衡”导致的辨识精度降低的问题,利用了力矩测量方差作为权重,加权最小二乘估计动力学参数,提高了整体辨识出的动力学参数的准确性。针对基于模型的碰撞检测算法在模型存在误差时效果降低的问题,提出了等效于带通滤波器的新型观测器。通过分析动力学模型的频率分布,确定了带通滤波器中高通滤波器的截止频率。新型的观测器能够有效地减小模型误差导致的碰撞力矩观测值的扰动,提高了碰撞检测算法的鲁棒性。针对伺服系统三闭环控制的局限性,研究了基于模型的前馈控制。通过建立单关节的直流电机模型以及机器人动力学模型,仿真测试了速度前馈补偿以及力矩前馈补偿。实验结果表明,单关节速度和力矩前馈降低了73.5%和95.7%的轨迹跟踪误差,整体实验中前三个关节的轨迹跟踪误差分别降低了93.3%、92.3%和81.9%。本文通过联合仿真和实验,对动力学建模进行验证,提高了模型的可靠性;通过改进摩擦模型,提高了模型辨识的精度;通过基于广义动量法的新型观测器,避免了求取加速度,减小了模型误差的干扰,提高了碰撞检测的鲁棒性;通过基于模型的前馈补偿控制策略,减小了关节跟踪误差,提高了伺服系统的控制性能。

关键词： 机器人   动力学建模   递推最小二乘   动力学参数辨识   前馈控制  

摘要： 随着工业机器人在工业场所中的应用范围不断扩大,各应用领域在保证效率的同时,对机器人的精度要求也在逐渐提高。其中SCARA机器人具有灵活快速、重复定位精度高等优点。在快速搬运、点胶、激光焊接以及精密装配等工业场合,要求机器人沿固定路径进行工作,需要对机器人关节施加适当力矩使得机器人末端精准跟随期望轨迹,由于机器人系统具有很强的非线性,传统的工业控制方法并没有考虑机器人的动力学特性等非线性因素,不再适用于高精度的轨迹跟踪控制,而通过基于动力学模型的前馈力矩控制可以有效提高机器人的轨迹跟随精度,并改善机器人的动态响应速率。因此对于机器人的动力学模型中参数进行辨识继而采用前馈控制展开研究,具有重要的价值和意义。首先,本文以SCARA机器人为研究对象,为了避免在设计机器人运动轨迹时遇到奇异位置,对机器人模型的运动学方面展开研究。通过建立D-H坐标系求解出机器人的运动学正解和逆解,然后通过正逆运动学关系得到机器人奇异位置,并介绍了SCARA机器人实验平台和具体参数,为后续开展实验打下基础。其次,针对SCARA机器人动力学模型中参数不准确的问题,提出了一种采用递推最小二乘法进行动力学参数辨识的方法。对机器人模型进行动力学建模,根据实际需要将动力学方程进行简化和线性化处理,并进行验证,得到动力学模型中待辨识参数集。然后设计了激励轨迹优化方案,将动力学方程中的回归矩阵条件数为优化指标,得到了机器人的最优激励轨迹并进行实验验证。接下来设计了动力学参数辨识方案,经过多次实验和数据滤波处理,采用递推最小二乘法辨识出机器人动力学参数,并选择另一条轨迹进行验证,证明了参数辨识结果的正确性。最后,针对机器人系统控制精度不足问题,在动力学参数辨识结果的基础上,设计了基于动力学模型的力矩前馈控制方案。对关节中的摩擦力进行补偿,同时计算出机器人所需前馈力矩值,并搭建ADAMS+MATLAB联合仿真平台进行仿真验证。然后对机器人控制系统进行二次开发,实现了前馈控制并进行实验,仿真和实验结果表明力矩前馈控制可以有效提高机器人的轨迹跟踪精度,并改善了动力学特性。

关键词： 绳索驱动超冗余机器人   运动学分析   动力学分析   虚拟样机   构型设计  

摘要： 绳索驱动超冗余机器人是一种采用绳索部分或全部替代刚性杆的机器人，具有结构简单、工作空间大、运动惯量小、灵活性好等优势。本文基于超冗余机器人小型化、轻量化需求，开展绳索驱动超冗余机器人构型设计、运动学、动力学等方面的研究，论文的主要内容与研究结果如下：　　?在绳索驱动超冗余机器人构型设计初步方案的基础上进行改进设计，包括绳索支链通过滑轮穿过平台时绳索锁紧器的设计，以及绳索支链与电机相连时绕绳机构的设计，得到绳索驱动超冗余机器人最终构型。　　?建立绳索驱动并联模块的位置方程，在此基础上采用矩阵全微分法得到绳索驱动并联模块的误差映射模型。通过灵敏度分析来描述绳索驱动并联模块末端动平台姿态误差在不同层次空间下的分布规律，通过各误差源的误差局部灵敏度仿真与灵敏度系数计算结果得到末端动平台姿态误差的敏感误差源。　　?对绳索驱动并联模块进行运动学分析，采用牛顿-欧拉法建立绳索驱动并联模块的逆动力学模型，在忽略绳索质量与惯性力的基础上，将绳索视为直线模型，分析绳索拉力、驱动力矩以及驱动功率，利用数值积分的方法计算电机所需的能耗。在给定特定运动轨迹与周期内，计算并仿真总的驱动力矩、与加速度有关的驱动力矩、与速度有关的驱动力矩、与重力有关的驱动力矩，与动平台有关的驱动力矩、与电机转子—联轴器有关的驱动力矩以及以上驱动力矩驱动功率的贡献。　　?根据绳索驱动超冗余机器人构型特点，通过脊线模态法生成空间脊线来描述绳索驱动超冗余机器人整体位姿，结合各并联模块约束条件以及在自身静平台的变换矩阵，得到绳索驱动超冗余机器人的位置逆解。在通过封闭矢量法建立任意一个并联模块的位置方程的基础上，并结合欧拉转角关系得到各并联模块动平台的姿态方程，对方程求导得到绳索驱动超冗余机器人末端平台的广义速度和广义加速度与各并联模块绳索支链速度和加速度之间的数学关系。在忽略绳索质量与惯性力、各并联模块相互解耦的前提下，通过虚功原理建立绳索驱动超冗余机器人逆动力学模型，计算各绳索支链驱动力的大小。　　?结合在SOLIDWORKS?中建立绳索驱动超冗余机器人的机械系统与在ADAMS?建立机器人绳索模型，分别建立绳索驱动超冗余机器人并联模块与机器人整体虚拟样机模型，并进行仿真。仿真结果与绳索驱动超冗余机器人理论计算的运动学模型与动力学模型基本一致，从而验证理论模型的正确性。

关键词： 工业机器人   动力学模型   拖动示教   碰撞检测   人机协作  

摘要： 作为工业机器人智能化和开放性领域发展的一个重要方向,人机协作在机器人领域的发展过程中得到越来越多的重视。相比于协作机器人,工业机器人往往造价较低,且不配备有关节力矩传感器或多维力传感器,在人机协作的实现上存在更大的困难。出于对成本的考虑,目前基于机器人动力学模型是实现工业机器人人机协作的主要途径。论文基于机器人动力学模型,提出了机器人拖动示教和碰撞检测的控制方法。论文构建了机器人的动力学模型,包括动力学方程构建和参数辨识。基于牛顿-欧拉法建立了机器人的逆动力学方程并进行线性化处理,使用多级傅里叶级数轨迹作为激励轨迹和加权最小二乘法求取动力学参数集的具体值。由于机器人关节在低速转动传递过程中存在较大非线性摩擦,为提高动力学模型精度,采用动态摩擦模型对关节摩擦力矩进行建模。论文基于弹性摩擦模型对机器人的关节摩擦力矩进行建模,该模型使用一个弹性摩擦单元和带刚度的弹簧组成,可以有效地描述关节的预滑动摩擦效应和stribeck效应。基于粒子群算法,以计算力矩和测量力矩之间误差的范数作为目标函数,建立参数的迭代优化方案,实现对参数的辨识工作。对于关节减速器内部存在的波动摩擦效应,提出采用傅里叶级数和BP神经网络结合的方法进行建模。接着,本文基于位置控制的驱动器模式,提出了机器人免传感器的拖动示教控制方法,其中包括基于关节空间的拖动示教、基于笛卡尔空间的拖动示教以及在机器人运动过程中的拖动示教控制。拖动示教使用基于广义动量的估计方法计算机器人受到的外力矩,并使用导纳控制控制方法实现。为抵消关节静摩擦力的影响,在控制算法上对拖动示教的起动阶段进行改进,提高拖动的顺滑性。之后,本文分析了机器人在与外界碰撞下的力矩误差的变化特征,并根据是否存在振动现象,将碰撞分为硬碰撞和软碰撞,基于类包络线算法提出一种机器人实时碰撞检测方法。最后,本文以六轴工业机器人为实验对象,对机器人动力学模型、拖动示教以及碰撞检测三个方面展开相关实验。实验首先辨识基本的动力学模型、弹性摩擦模型和波动摩擦模型的相关参数,得到一套完整的机器人模型。接着,在已辨识的动力学模型基础上,实验验证了拖动示教和碰撞检测方法。拖动示教实验部分开展了关节空间的拖动示教、笛卡尔空间的拖动示教以及机器人运动过程中拖动示教三个实验,验证了拖动的有效性和顺滑性。碰撞检测部分则对基于类包络线的碰撞算法在硬碰撞、软碰撞和人机碰撞的条件下进行实验,验证了该算法的碰撞检测灵敏度和安全性。

关键词： 仿人双足机器人   人体下肢运动学与动力学   可变阻尼   二自由度并联机构   步态分析  

摘要： 双足机器人的研究已经经历了一个较长的发展过程,技术也日益成熟。目前一个新的研究趋势就是更加关注人体运动与双足机器人的结合,使得双足机器人的运动能够更加接近真实的人体运动。通过仿人双足机器人来进行正常步态实验、病理步态分析实验、跌倒与防摔倒实验、下肢机电产品检测与开发等,将具有十分重要的研究意义与价值。本课题基于人体下肢运动学与动力学分析,设计并搭建了一个仿人双足机器人,提出了创新的结构设计方案,完成了机器人的整体结构设计,并搭建了机器人样机开展了基础的实验研究。本文的仿人双足机器人各项参数设计与人体下肢参数相近,通过人体下肢惯性参数研究确定了机器人下肢的各项设计参数。同时结合专业软件进行了一个步态行走周期过程中髋关节与膝关节的运动学与动力学分析,确定了髋关节和膝关节的关节输出力矩、关节运动角度、角速度等参数,为仿人双足机器人的结构设计和硬件选型提供了标准。在人体下肢运动学与动力学分析的基础上,确定了仿人双足机器人结构设计标准,完成了结合二自由度并联机构的大力矩髋关节和可变阻尼轻量化大力矩膝关节的设计。相较于已有研究,本文的仿人双足机器人髋关节具有大力矩输出特性、二自由度运动灵活、结构紧凑等优势。机器人的膝关节设计充分利用了大腿空间,具有轻量化、结构紧凑、阻尼可变、大力矩输出等优势。本文完成了仿人双足机器人的整体结构设计和主要结构强度校核,并搭建了仿人双足机器人样机。最后,进行了仿人双足机器人控制系统设计、运动学与动力学建模分析以及平衡行走控制策略研究,并完成了硬件选型和实验平台搭建,对该机器人样机开展了基础的实验研究,实现了机器人二自由度髋关节和单自由度膝关节的运动控制,验证了仿人双足机器人结构设计的合理性和控制系统搭建的可行性,为后续实现仿人双足机器人的平衡控制和更为复杂的步态运动奠定了基础。

摘要： 本刊讯(通讯员黄立波)日前,2020年百色市中小学电脑机器人竞赛在平果市第五小学举行。本次电脑机器人竞赛为百色市举办的第二届,共有来自该市11个县(市、区)、市直属学校的163支队伍参赛,参与师生800余名。本次竞赛活动设置有WER积木赛、超级轨迹赛、创意制造、3D打印、无人机航拍赛、无人机穿越赛、室外滑翔机共7个竞赛项目。本次竞赛在去年传统项目的基础上,增加了以"众志成城,科学防疫"为主题的3D打印创意赛和创意制造两个创客特色项目。近年来,百色市着力推进青少年科技教育,强化学生实践操作、情景体验、探索求知、亲身感悟和创新创造,培养中小学生创新思维和科技创新能力、动手实践能力。

关键词： 示范学习   操纵规划   双流卷积神经网络   Mask R-CNN  

摘要： 当今机器人主要在受控制的工业环境中进行着重复的运动。如果将机器人部署在新的环境,或者执行其他的任务,则需要专业人员重新编程。因此,研究人员提出了可以通过演示直接向计算机或机器人教授新的技能,而不是通过机器命令对计算机或机器人进行编程的想法,并称之为示范学习。本文提出了一种从演示视频中学习机器人操纵规划的算法,其目的是让机器人可以通过观看演示视频学习新的操纵规划,而非由专业人员重新编程。这可以极大的降低机器人重新部署或者更换任务的成本和时间,在日常生活中更好地服务人类。并且输入算法的演示视频是无约束限制的,这意味着机器人可以在互联网中寻找已经存在的演示视频,自动学习新的技能。更具体地说,本文使用三元组操纵规划表达式对演示视频进行高度概括。通过使用双流卷积神经网络和Mask R-CNN对演示视频中演示者的动作和被演示者操纵的物体进行分析,从而得到三元组操纵规划表达式。然后通过深度摄像机扫描机器人运行时的真实环境,之后由机器人将从演示视频学习到的三元组操纵规划表达式在真实环境下执行。本文在名为MPII的一个包含273段无约束的演示视频公开数据集上进行实验,结果表明,本文提出的算法能够从演示视频中准确的获得三元组操纵规划表达式,总体准确率达到了73.36%。此外,本文将所提出的算法与人形机器人Baxter整合在一起,Baxter机器人通过演示视频学习操纵规划,并在真实环境中执行了所学内容,有效地验证了本文所提出的算法的性能。