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Study of Model and Control of Network-Based Teleoperation Robot Sampling Systems
网络遥操作机器人系统是网络技术与机器人技术相结合的产物。它延伸了操作者的感知和操作能力,使操作者可以置身于安全的环境中而完成危险环境中的作业任务;提高了机器人对工作环境的适应能力,辅之以操作者的决策,机器人可以工作于非结构化的工作环境中。网络遥操作机器人技术作为机器人学的一个重要分支,近十几年来受到许多研究机构和研究人员的关注和重视。本文针对网络遥操作机器人采样控制结构,通过控制策略解决非结构环境下网络遥操作机器人的实时控制问题。为此,首先研究了网络遥操作机器人采样系统建模问题。目前,关于网络遥操作机器人采样系统模型大多是针对单采样周期的,主从端不同采样周期的统一模型目前还没有相关报道。由于操作者是网络遥操作机器人采样系统的组成部分,因此若建立网络遥操作机器人采样系统模型首先要建立操作者模型。然而由于操作者建模问题比较复杂,目前在遥操作系统建模时,一般都避开了操作者建模问题。本文在分析了现有的遥操作控制方式和遥操作系统模型的基础上,主要针对网络遥操作机器人采样系统模型和控制问题进行研究。操作者模型研究方面,主要以操作者用小臂操作具有力反馈功能的操纵杆为例,研究操作者操作操纵杆过程的动态模型建模方法。首先对人体骨骼肌肌肉力学模型中不可测量,即肌肉激活度,通过实验进行研究,得出在操作者保持紧张程度不变情况下“肌肉激活度”与肌肉收缩长度的关系。在此基础上,考虑手臂的动力学特性、操纵杆的动力学特性,建立了肌肉力驱动的手臂—操纵杆系统动力学模型。在操作者模型的基础上,设计动态补偿器,补偿操作者操作操纵杆的动态过程,解决由于肌肉动态特性被污染所造成的操作者所想与所做不一致的问题,克服操作者操作时延,提高网络遥操作机器人系统的性能。遥操作机器人采样系统模型研究方面,首先针对主从端不同采样周期的网络遥操作机器人采样控制结构,通过引入双端口RAM的方法,实现网络遥操作机器人系统主从端的采样同步;在网络遥操作机器人采样同步控制结构模型的基础上,建立从端离散状态空间表达式,利用提升技术对从端离散状态空间表达式按遥操作周期提升,利用采样系统理论得到主从端统一的网络遥操作机器人采样系统模型;最后对从端系统提升前后的稳定性、可控性、可观测性进行分析,得出从端系统提升前后稳定性、可控性、可观测性不变的结论。遥操作控制策略研究方面,提出基于时延预测的采样切换控制方法。首先对互联网节点间的网络时延进行测试分析,得出任意两个网络节点间时延分布规律,即任意时间段内网络时延的概率密度都可以用平移Gamma分布曲线描述。采用拟合样本概率密度曲线的方法,对平移Gamma参数进行预估,得出平移Gamma分布的种类,进而根据平移Gamma分布的种类,确定出网络时延的均值,最后确定出期望的采样周期;为了实现任意采样周期下切换系统的稳定控制,对采样切换系统的稳定性进行了研究,得到如下结论,即如果从端系统一致渐进稳定,则对从端实行任意采样切换控制时网络遥操作机器人采样系统是稳定的。为了对所研究内容进行实验验证,以移动机器人为被控对象,搭建了一个具有力反馈控制和局部自主功能的网络遥操作机器人采样系统实验平台。用人工势场法建立了虚拟力模型并给出了虚拟力在力反馈操纵杆上的实现方法;以移动机器人自主避障为例,给出了从端自主的模糊控制设计方法和实验系统遥操作软件设计方法。实验结果证明了所提出的模型和控制方法是有效的、可行的,对于建立性能良好的网络遥操作机器人系统具有现实意义。本文所研究的许多结论,对于一般网络遥操作机器人系统的理论研究和实际应用也具有一定的参考价值
Gravity Center Control of a Kind of Wheeled Robots
介绍了一类建筑领域等非结构环境下使用的由6个转动关节和4个直动关节组成的轮式机器人,其特殊的结构加上重心控制,能使机器人在不平整地面上行走而不倾倒。绘制了机器人重心控制原理,推导出使机器人不倾倒的重心控制运动方程,给出了实验用的部分软硬件原理框图,并通过实验验证了方案的可行性
Visual Feedback Tracking System Design of Optical Micro Swimming Robot
微型游动机器人的研究是机器人微型化电子领域发展的一个重要分支.借助光致形变弹性体材料在光诱导下,分子内部发生光异构产生形变原理,设计制造一种仿鞭毛细菌游动机器人.通过采取对可见光和紫外光光源照射方式的改变,为其全光供能与控制,并采用改进型背景周期差分视觉反馈技术对游动机器人跟踪定位.这种全新的外场驱动的新型管道微型机器人设计,可控性强,可将负载物运输到指定地点,是微型机器人驱动与组装制造、微管道运输的全新设计
Attitude Detection of Mobile Robot Based on Complementary Filter Algorithm
移动机器人的姿态检测能够反映出机体相对于路面的实时姿态,有利于机器人对行进过程中的当前姿态做出相应的控制。针对移动机器人姿态检测的要求,采用MEMS陀螺仪和加速度计对移动机器人在移动过程中相对于路面的姿态倾角进行测量并通过互补滤波算法对其测量的角度进行解算。互补滤波算法将加速度计静态特性和陀螺仪动态特性有效融合到一起,并对互补滤波算法进行了微分处理,提高了系统的动态特性,计算量小,从而实现对机器人行进过程的路面起伏状况进行实时测量
Control of Wheeled Mobile Robots Based on Motion Description Languages
介绍了一种基于运动描述语言的轮式移动机器人控制方法.运动描述语言不仅可以有效地描述机器人系统中离散和连续动力学过程的相互作用,而且可以定量地描述操纵机器人的复杂性.利用该方法对具有非完整约束的轮式移动机器人的位姿镇定问题进行了研究,仿真结果验证了该方法的有效性
Control and Study of Internet-based Teleoperation Robot System on Agent
为了充分发挥智能机器人的自主性和人的主观能动性,实现通过网络遥操作非结构化环境下的智能机器人,提出了一种基于Agent的网络遥操作机器人控制系统结构,分析了控制系统中各部分的功能,给出了系统中各个Agent的实现方法。该控制方法已通过仿人形机器人的遥操作控制实验得到了验证
Improved ant colony algorithm of path planning for mobile robot
针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数; 从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意
Improved ant colony algorithm of path planning for mobile robot
针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数; 从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意
Dynamic Model of Muscle Force Driving System and Its Application in Teleoperation
Muscle force model with constant degree of nervousness was proposed, in the context of modeling the operator system and operation delay of the internet-based teleoperation system. The dynamic model of the operator’s arm–joystick with force reflection was obtained. Dynamic compensation of muscle force driving system was given and verified by teleoperation experiments of a mobile robot through internet
