关键词： 工程实践能力   图示策略   教育机器人   小学生   工程教育   格式塔心理学  

摘要： 从基础教育领域着手,发展学生的工程实践能力是培养未来创新人才的重要内容。以可搭建型教育机器人为载体,通过模仿、改造等方式搭建积木式机器人,从中体验、理解并掌握工程技术知识是中小学校发展学生工程实践能力的流行方式。然而,在教学实践中,既有的很多活动通常会为学生提供详细的分步式搭建图纸,机器人搭建过程通常较为顺利,但有可能会将活动转化为简单的手工操作。根据认知图式理论,整体图示更加有利于学生对整体构造的把握和理解,有助于学生的学习。基于此,研究尝试对这两种图示策略进行比较,揭示其在发展学生工程实践能力方面的差异,以期为基于教育机器人的教学活动设计提供有益的参考。本文围绕“机器人教育中小学生工程实践能力内涵要素与发展层次”、“整体和分步图示策略对小学生工程实践能力的影响”、“整体和分步图示策略对小学生创新能力的影响”三个问题,以乐高教育机器人套件We Do2.0为载具,开展为期十次活动课程的实验研究。通过招募6-10岁小学生72名,将学生分为实验组38人和对照组34人。其中,实验组在机器人搭建过程中采用整体图示策略,对照组则采用分步图示策略。在此过程中,研究通过开发工程实践能力测评工具、创新思维能力测试问卷,并结合访谈对学生的工程实践能力进行评价。研究的主要工作及发现包括:第一,构建以教育机器人为载体的小学生工程实践能力发展模型。包括问题理解、任务实施、团队协作、交流评价、优化设计五个实践维度;基础实践、综合应用、融合创新三个发展层次。第二,验证整体与分步图式策略对小学生工程实践能力的影响。整体图示策略更有利于提高小学生工程实践能力,且在任务实施、交流评价、优化设计三个方面的提升更为明显。第三,检验不同图式策略对小学生创新能力的影响。在外显的创新实践上,整体图示策略对于学生由基础实践向融合创新发展起更好的驱动作用。在内隐的创新思维上,整体图示策略更能够支撑小学生创新思维的发展。第四,提出优化改进小学生教育机器人课程教学的策略。针对教学设计,教师要善于发掘身边工程要素,以学生的“动手做”为核心,开展活动设计;针对实施策略,教师要以呈现主要结构的图示为核心,引导学生自主操作,解构创新;针对活动过程,教师要协调四方,组织学生开展合作,提高学生团队协作热情。

关键词： 机器人学   思政教育   改革与实践  

摘要： 本文以机器人工程专业核心课程——“机器人学基础”课程为例，从思政教育角度出发在教学方法、教学手段、创新实践教学、多元化考核体系上进行探索，着力解决机器人工程专业人才培养和教育教学中的突出问题，努力构建以思政教育为导向、集教与学于一体的教学新模式，有效推进自主探究与思政融合的模式。这对于提高学生的学习兴趣、知识应用能力、探究思维能力、创新实践能力和就业竞争力具有重要意义。

关键词： 水下捕捞机器人   水下捕捞机械臂   结构设计   静力学分析   水动力学分析  

摘要： 随着全面小康社会的到来,我国人民的物质生活得到了极大的改善,对海产品的需求日益增长。然而我国在海产品捕捞方面自动化水平低,捕捞方式主要依靠人力。水下环境危险多变,人工水下捕捞操作难度高,捕捞数量低,单次作业时长短,致使人工捕捞成本高。为改善目前的捕捞方式,本文设计了一款缆控式水下捕捞机器人,围绕着结构设计展开深入研究,通过仿真分析与下水试验对设计的合理性进行验证。内容主要包括:根据机器人的设计目标,对主体框架、控制舱、浮力舱、储物筐等主体的零部件进行结构设计,基于Ansys静态结构有限元分析对所设计的零部件进行强度刚度校核。确定机器人的供能方式、驱动方式、检测系统及控制方案。针对结构中的捕捞装置,细化设计了一款包括底座、大臂、小臂、机械手和捕捞爪在内的空间4+1自由度机械臂,通过有限元分析验证各零件设计的合理性。计算各关节所需要的驱动力,从而完成电动舵机的选择。通过代数法和几何法对所设计的机械臂进行正逆运动学分析,基于Robotics Toolbox仿真验证了机械臂正逆运动学分析的正确性。对水下捕捞机器人进行水动力学建模并简化水动力学模型。基于Fluent对机器人进行水动力学分析,算出机器人纵荡、垂荡、纵摇、横摇、艏摇五个自由度的阻力(矩)系数,进一步简化动力学模型。加入对垂纵耦合运动的分析,研究不同攻角间各项阻力(矩)的差异,通过阻力曲线以及多种云图观察到所设计的机器人结构水动力的特点。根据算出的每个自由度的最大水阻力(矩),选出推进器的规格。研制并装配出机器人实体,并完成下水运动试验。试验结果表明,水下捕捞机器人结构满足设计目标与要求,验证设计的合理性。

关键词： 汽车驾驶机器人   构型综合   嵌套优化   动力学耦合   性能试验  

摘要： 汽车驾驶机器人是一种仿人驾驶车辆的特种作业机器人,无需改装现有车辆底盘,即可在驾驶室内实现无损安装并在危险恶劣环境下进行驾驶操作,是解决车辆无人驾驶的策略之一,广泛应用于军民两用等特殊领域。依据课题组对汽车驾驶机器人结构设计和动力学的相关基础,本文对汽车驾驶机器人拓扑结构和动力学耦合方面进行深入研究。 首先,本文系统阐述了汽车驾驶机器人的总体结构、工作原理以及驱动方式,分析了换挡机械手和驾驶机械腿的拓扑特征和POC集,在此基础上完成了换挡机械手和驾驶机械腿的拓扑构型综合。通过拓扑支链的动力学建模与组合配置,建立汽车驾驶机器人操纵机构拓扑支链动力学模型。 其次,本文根据汽车驾驶机器人的工作需求定义性能指标与约束条件,针对外层轨迹精度和内层负载刚度的优化,搭建了考虑不同拓扑构型的驾驶机器人操纵机构双层嵌套优化框架。采用改进的万有引力粒子群算法对换挡机械手和驾驶机械腿的嵌套优化模型分别进行求解,并对不同优化方法进行对比分析。 进一步,本文将广义动力学模型映射至关节空间内,建立汽车驾驶机器人操纵机构的动力学耦合模型。定义了动力学耦合程度衡量指标并对各操纵机构进行详细分析,进一步分析换挡机械手和驾驶机械腿的不同支链尺寸参数变化对动力学耦合特性的影响规律,并对动力学耦合效果进行稳定性评估。 最后,本文设计了汽车驾驶机器人试制与试验方案,通过驾驶机器人原理样机试验验证拓扑支链动力学模型的正确性,通过台架性能试验验证了转向机械手动力学耦合研究以及换挡机械手和驾驶机械腿拓扑结构分析的有效性,通过整车性能试验验证了换挡机械手和驾驶机械腿动力学耦合特性分析的有效性。

关键词： 多关节水下机器人   动力学建模   路径跟踪   神经网络滑模控制  

摘要： 在海洋环境应用中,多关节水下机器人是一类具有多个关节的细长型AUV,配有前进和侧移推进器,能够灵活地改变形状穿越更狭窄空间或携带工具进行水下作业。由于机器人具有冗余度高、动力控制复杂等特点,在水下运动受到外界干扰等不确定因素,导致无法建立精确的动力学模型。面对复杂路径需要实现稳定可控的路径跟踪是实现多关节水下机器人在受限环境中保持准确航向的关键,针对这些问题本文进行了研究。首先,针对多关节水下机器人设计了一种正交齿轮驱动结构和推进器位置排布方案,并选用了合适的驱动电机类型和推进器类型;对结构耐压壳体进行了壁厚设计和稳定性及静压力分析;阐述了控制系统构成和机器人整体结构。其次,建立了有效的动力学模型以提高运动控制效果。采用牛顿-欧拉法建立了多关节水下机器人的运动学和动力学方程,考虑到机器人每个连杆的不同质量和长度的特殊性以及刚体之间的相互作用力和推进器的推力,并结合莫里森方程对水动力建模,得到比较准确的动力学模型;并以三连杆机器人模型为例,在Simulink中结合基于模型补偿的PD控制律证明了动力学方程的准确性。再次,为了获得更准确的水阻力系数,基于FLUENT软件对多关节水下机器人进行了水动力仿真分析。以国际标准潜艇模型为算例,验证采用的FLUENT求解方法的准确性后,进而对机器人进行定常直航运动下的水阻力仿真计算,得到了直航运动下的水阻力公式和直航方向的摩擦阻力系数,为运动控制提供了更准确的水动力学模型。最后,研究了一种针对多关节水下机器人路径跟踪的方法。根据分析的推进器受力分配矩阵,结合积分视线制导律的直线路径跟踪方案,通过模糊PID控制和神经网络滑模控制两种算法,在Simulink仿真平台搭建控制器,得到路径跟踪仿真模拟结果,验证了直线路径跟踪方案的可行性,并对比分析两种算法的跟踪效果,可根据需要选用更适合的控制方法。

关键词： 工业机器人   动力学参数辨识   无源鲁棒控制   正逆运动学模型  

摘要： 工业机器人作为多输入、多输出、智能化的高端加工制造装备系统，具有适用性强、效率高、经济性好等特点，被广泛应用于汽车、航空、航天等领域。上述领域产品在加工制造时具有尺寸大、结构复杂、载荷重等特点，工业机器人经常需要在高速、重载工况下运行，其动力学特性对控制系统精度的影响较大。因此，有必要将机器人的动态特性考虑进机器人的控制当中，即对机器人进行基于动力学模型的控制。然而，工业机器人的动力学模型具有高非线性和强耦合的特点，其参数解耦和辨识困难，参数辨识误差和负载干扰等不确定性对动力学控制精度影响较大。鉴于此，本论文对工业机器人动力学模型参数辨识和动态鲁棒控制方法进行了研究。　　首先，本文以SNR6工业机器人为研究对象，分析计算其正逆运动学模型，利用欧拉-拉格朗日方法建立含摩擦项的SNR6工业机器人动力学模型;其次，采用最小二乘法对机器人动力学模型的最小参数集进行辨识，分析参数线性化前后的机器人动力学模型，求解机器人动力学全参数模型;再次，对机器人模型参数辨识误差和负载干扰进行分析，建立了具有不确定性的 SNR6 工业机器人动力学模型，基于无源控制理论设计了一种SNR6工业机器人的无源鲁棒控制器，该控制器包含了基于机器人动力学辨识模型设计的无源控制部分和基于在线辨识不确定性边界信息设计的自适应鲁棒控制部分，利用有界性理论证明了所提控制器的稳定性;然后，借助Solidworks与Simulink的联合仿真，模拟不同工况，对所提控制方法进行了数值仿真，初步验证所提控制方法的有效性;最后，基于TwinCAT3搭建了SNR6工业机器人控制系统的实验平台，完成了控制系统主要功能模块的开发，设计了不同工况的实验验证方案，通过与基于逆动力学的PID控制方法对比，进一步验证了所提控制方法的可行性和先进性。

关键词： 工业机器人   动力学模型   参数辨识   免疫克隆选择算法   自适应阻抗  

摘要： 随着工业机器人的应用场景日益复杂,对机器人性能和精度的要求也越来越高。一方面,工业机器人动力学模型具有高度不确定性和时变性,而保证高精度的轨迹跟踪性能必须要对动力学参数进行准确识别。另一方面,对于抛磨、装配、焊接等接触式作业任务,要求机器人必须具备一定柔顺性从而避免零件和自身的损坏。为此,本文主要从工业机器人动力学参数辨识以及阻抗控制两个方面展开研究。主要研究内容及创新点如下:(1)利用修正D-H法对六自由度工业机器人进行了运动学分析,基于牛顿-欧拉法构建了考虑关节摩擦特性的动力学模型。为了保障模型参数的唯一可辨识性,利用平行轴定理对模型进行了线性变换并对辨识参数进行重组。最后,通过Adams和Matlab联合仿真分析对重组后模型的准确性进行了验证。(2)针对辨识过程易受噪声干扰而导致参数精度较低的问题,提出了基于改进免疫克隆选择算法(ICSA)的动力学参数辨识方法。首先,为了降低噪声对辨识过程的干扰,以辨识观测矩阵条件数最小为准则优化了轨迹常系数。然后,为了提高参数辨识精度,通过改进克隆复制策略并引入自适应变异机制来提高算法全局搜索能力。最后通过实验对不同算法辨识结果进行验证,结果表明所提方法能够降低关节力矩误差均方根,提升动力学辨识参数的精度。(3)针对工业机器人在环境位置和刚度变化下的接触力控制问题,设计了一种学习率模糊调整的自适应阻抗控制器。首先基于辨识模型设计了结合前馈补偿的自适应阻抗控制器,其次为了降低变环境刚度下的力超调与跟踪误差,引入模糊控制思想对学习率进行在线调整。同时采用变尺度状态转移算法对阻抗控制参数进行优化。实验结果表明,所提方法能够提高变环境刚度下恒力和变力的控制精度与动态响应性能。在以上理论方法研究的基础上,研发了基于APP Designer的工业机器人动力学参数辨识及控制仿真软件,实现了激励轨迹求解、采集数据预处理、参数辨识与结果显示、控制仿真等功能,有效提高了辨识和控制仿真过程的可操作性。论文共计图40幅,表10个,参考文献67篇

关键词： 人工智能   机器人学   无人系统   理实结合   项目驱动学习  

摘要： 针对面向“新工科”的人才培养模式和教学内容改革，依托“无人系统科学与技术”新兴交叉学科，西北工业大学无人系统技术研究院开设了“智能无人系统综合设计”课程，探索竞赛项目牵引、理论实践结合、重视团队合作的“人工智能+无人系统”教学模式，建立多层次、开放式教学体系。该课程以机器人操作系统为软件平台，利用智能无人机、无人车等硬件设备，紧密围绕智能自主方向的人才培养需求，融合多学科知识内容，涉及智能感知、自主决策、集群协同等几个关键技术的理论教学及实验设计。该课程能够使学生在动手实践中掌握智能无人系统的设计方法和系统集成等全流程环节，培养学生的综合能力，为后续开展相关学科竞赛和科研活动奠定理论和实践基础。

关键词： Mecanum轮   瞬态动力学   接触刚度   运动仿真   滑动  

摘要： 近年来,在我国的制造业、服务业和医疗业等领域,移动机器人技术已经取得了巨大的进步。Mecanum轮式移动机器人因为其轮子的特殊性,具有易操控、高效率和全方位移动等特点。由于Mecanum轮的辊子与地面以高副接触,在运动过程中不可避免的会发生振动,因此辊子的应力集中和变形对机器人的运动平稳性有很大的影响;而由于辊子轴向力的存在,以及路面的影响,轮体也会存在打滑现象,影响机器人的运动精度,为了解决上述问题,本文以Mecanum轮移动机器人为研究对象,从Mecanum轮的结构和运动控制两方面展开研究,具体研究内容如下:(1)根据Mecanum轮的结构特征和运动特性,对Mecanum轮进行瞬态动力学分析,得到运动过程中辊子的变形和应力变化情况,结果表明,当辊子交替运动时,端部很容易受到摩擦和磨损,从而导致接触疲劳,这是Mecanum轮发生振动的主要原因,为后文对辊子结构的优化方法奠定了基础。(2)通过Hertz接触理论,进行接触仿真实验研究,从改变辊子外层材料和端部厚度的角度出发,并基于ANSYS Workbench平台设计辊子优化正交实验,得到最优的辊子优化方案,通过对比分析优化前后的结果,发现辊子优化后沿辊子轴向不同接触点的接触刚度具有更好的均匀性,从而验证了辊子优化的正确性。(3)对Mecanum四轮系统进行运动学分析,推导了Mecanum轮移动机器人车轮转速与整车速度的运动关系,采用拉格朗日方程对机器人进行动力学分析,确定了动力学状态空间模型,随后建立仿真路面,利用ADAMS软件对辊子优化前后的Mecanum轮机器人进行运动仿真分析,优化后的仿真结果表明,机器人在垂直方向的振动幅度减小,速度波动相比于优化之前也更加稳定,从而提高了机器人的运动平稳性,进一步验证了辊子优化的合理性。(4)根据对机器人运动仿真误差的分析,考虑滑动因素对Mecanum轮移动机器人运动精度的影响,建立Mecanum轮移动机器人打滑的运动学方程,随后利用MATLAB中Simulink模块搭建机器人滑动模型,最后设计PID控制程序,当机器人纵向运动时,给予横向干扰信号,以模拟运动过程中的打滑现象,仿真实验结果表明,该控制程序可以有效并且及时的纠正机器人运动过程中产生的位置偏差,从而提高机器人运动精度。

关键词： 串联机器人   动力学模型   参数辨识   误差补偿   支持向量回归模型  

摘要： 串联机器人通常采用闭环反馈控制,该控制方式虽原理简单、便于实现,但机器人在高速运动时,其惯量变化大,且非线性效应较强,若采用闭环反馈控制策略,易出现很大的控制偏差,使得系统动态特性变差。逆动力学前馈控制可以很好地改善机器人高速运动时的动态控制性能,而获取精确的逆动力学模型是实现前馈控制的前提。本文围绕精确逆动力学模型构建问题展开研究,主要内容如下:首先,研究了经典的的动力学建模方法,选取牛顿-欧拉法实现了机器人动力学模型的构建,并实现了动力学模型的线性化。为减小参数辨识难度,采用参数重组方法推导了机器人的最小惯性参数集。同时,选择库伦-粘滞摩擦模型补偿关节摩擦力,整合以上线性化模型,得到可进行参数辨识的机器人动力学方程。接着,针对加权最小二乘法辨识方法精度低与传统的库伦-粘滞摩擦模型效果差等问题,为提高动力学模型参数精度,提出选用精度更高的非线性摩擦模型描述关节摩擦特性并采用改进的布谷鸟搜索算法辨识动力学参数,以加权最小二乘法辨识方法获得的结果作为改进布谷鸟搜索算法的初始值,该辨识算法在提升计算效率的同时还可得到更精确的结果。然后,针对动力学模型存在误差的问题,实现了基于支持向量回归模型的动力学模型误差补偿方法,通过支持向量回归模型建立起动力学模型力矩预测误差与机器人运动状态之间的联系,为进一步提高支持向量回归模型的力矩预测精度,采用改进布谷鸟搜索算法优化模型参数,优化后的模型对关节误差力矩补偿效果更好。最后,通过机器人实验平台进行了机器人参数辨识与误差补偿实验研究。结果表明,本文提出的参数辨识方法获取的动力学参数精度较加权最小二乘法提高16.73%;支持向量回归模型的误差补偿模型效果良好,误差补偿后的动力学模型精度提高12.04%。