两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

基于粒子群算法的码垛机器人时间轨迹优化研究

阐述了码垛机器人的工作路径,根据D-H参数及机器人各关节坐标变换图进行运动学正逆解。应用Matlab对机器人码垛任务进行关节空间和笛卡尔空间轨迹规划。兼顾脉动连续性和减小计算量两方面要求,应用POS优化算法,考虑运动约束,并满足最大速度约束条件下对码垛机器人一个码垛周期的3-5-3次多项式轨迹最优时间求解,解决了多项式轨迹规划阶次高,运算量大,且没有凸包性的特点。     

基于微分几何法的机器人最优轨迹规划

将二自由度机器人的轨迹弧长指标视为黎曼度量,在黎曼空间内进行机器人的最佳轨迹规划.基于微分几何的方法,求出了具有此种黎曼度量的黎曼曲面上的测地线作为机器人的最佳轨迹,并进行了计算机轨迹仿真,验证了轨迹规划结果的正确性.     

基于微分几何法的机器人最优轨迹规划

将二自由度机器人的轨迹弧长指标视为黎曼度量，在黎曼空间内进行机器人的最佳轨迹规划基于微分几何的方法，求出了具有此种黎曼度量的黎曼曲面上的测地线作为机器人的最佳轨迹，并进行了计算机轨迹仿真，验证了轨迹规划结果的正确性。     

3-DOF平面微动并联机器人的动-静态建模

在叠加变形原理基础上，利用柔性关节两端的广义力传递关系和位移传递关系，分别对微动并联机器人进行运动学建模和静力学建模，两者相结合构成系统的动-静态模型．对于大多数工作在低速、低频和工作空间较小的微动机器人都是适应的．以3-DOF平面并联微动机器人为例，介绍了整个建模过程和求解方法．相比应用伪刚体法进行的解析建模，模型精度有了大幅度的提高．     

动态UP6工业机器人运动轨迹的实时规划

介绍了一种对运动中机器人的轨迹进行实时规划的方法。利用M otocom软件从机器人控制柜获取其当前的运动程序文件,通过一种轨迹规划算法,对运动中的机器人的轨迹进行实时规划,重组为运动程序文件,再通过M otocom32将文件上传给机器人控制柜,并使机器人按规划后的程序继续运行。这样便实现了对运动中机器人轨迹的实时规划。实验证明,这种轨迹规划的方法实时性较好,满足了一般工厂运行的要求。     

平面二自由度冗余驱动并联机器人控制实验研究

对平面二自由度冗余驱动并联机器人进行了逆运动学分析,由末端执行器的位置计算得到主动关节角的位置.分别采用传统的PID控制方法和PID+速度前馈补偿+加速度前馈补偿的方法对并联机器人轨迹跟踪问题进行了实验研究.通过比较2种控制方法的轨迹跟踪效果和比较由连接在连杆上的加速度传感器测量的振动大小,证明了PID+速度前馈补偿+加速度前馈补偿的方法能更好地实现轨迹跟踪.     

平面冗余并联机器人的综合性能优化设计

对平面二自由度冗余并联机器人的综合性能优化设计进行了探讨.基于运动学模型,给出了该机器人的雅可比矩阵和最优拓扑构形,分析了结构参数对工作空间和奇异性的影响规律.提出了衡量机器人运动精度、力传递性能、结构刚度和工作空间利用率的综合评价指标,建立了以综合评价指标为目标函数,以任务空间和无奇异位形为约束条件的数学优化模型,并采用自适应遗传算法求解.研究为同类机器人的优化设计提供了参考.     

一种新型四自由度并联机构设计与分析

根据放大尺原理构建具有大缩放比的六自由度菱形运动支链和四自由度菱形运动支链,将其作为并联机构组成支链,提出一种具有结构紧凑、工作空间大的新型四自由度并联机器人机构．依据等效替换原理,将菱形机构虚拟轴用传统串联运动支链的实轴替代,得到新型四自由度并联机构的等效模型．利用螺旋理论分析了新型并联机构等效模型各支链的运动螺旋系和约束反螺旋系,确定并联机构动平台具有两个移动自由度和两个转动自由度．     

6自由度喷涂机器人的设计与仿真

根据动车车体腻子刮涂自动化的需求,研究设计了一种适用于喷涂大型工件的机器人,确定了机器人的6个自由度,绘制出机器人二维简图,推导出运动学正逆解,通过Matlab建立了机器人的三维模型,然后进行了轨迹的仿真,仿真结果表明,轨迹没有出现波动和奇异性,整体和各个关节的运动曲线也比较平稳、响应快速,能够达到工艺的要求;运用蒙特卡洛方法求解出机器人的工作空间,仿真结果的点云图验证了所设计的机器人工作空间能够涵盖整体的需要喷涂的工件.     

基于混杂系统理论的无冲突4D航迹预测

为增大空域容量,在战略航迹规划阶段,设定航空器爬升、下降和平飞3个飞行状态和7组高度和速度参数规划航空器4D航迹.基于不同航段的航空器动力学模型,采用混杂系统理论, 建立了不同航段之间的状态切换模型,以及同一航段内航空器质量、空速、高度和航程连续变化的航空器运行状态演化模型. 通过调整航空器到达时刻和飞行速度,规划了多航空器无冲突4D航迹.算例仿真结果表明,在满足航空器性能约束的前提下,用混杂系统递推法规划的航空器起飞4D航迹计算时间在3 s以内;这两个模型准确反映了航空器在水平剖面和垂直剖面内的飞行状态变化;本文提出的航空器无冲突航迹规划方法是有效的.      

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法。建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级行程时间估计;选取单向4车道的城市道路为仿真算例,建立VISSIM仿真模型,验证本文模型性能。仿真结果表明,在不同的车辆行驶速度条件下,相比于传统行程时间估计方法,本文提出的改进5次多项式换道轨迹规划模型能够精确地得到车辆最短行程时间下的行车轨迹,实现车道级行程时间的准确估计。     

基于多目标优化的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆换道轨迹规划的拟人性和实时性,提出了安全、舒适、节能等多目标协同优化的换道轨迹规划算法,该轨迹规划方法的适应性取决于车辆换道时间、纵横向速度及加速度等关键变量的约束条件;基于车辆运动学和动力学理论,分析了动态未知环境下车辆换道安全区域,建立了六次多项式车辆理想换道轨迹模型,并运用遗传算法-BP神经网络理论对换道终止时刻及目标位置进行预测,得到了复杂场景下车辆换道轨迹簇;分析了基于可行解空间的车辆换道安全性、舒适性、经济性等性能评价函数,构建了多性能目标协同优化目标函数和约束条件,运用鲸鱼优化算法对换道轨迹簇进行优化,实现多性能目标协同的智能车辆换道轨迹最优规划;为进一步验证多目标优化轨迹规划算法的准确性,运用L3级智能车辆测试平台对结构化道路场景下多目标优化换道轨迹规划算法进行了试验验证。仿真和试验结果表明:提出的轨迹规划算法在满足各项约束的情况下可成功实现平稳、安全换道,并且与传统驾驶人换道相比,换道过程的安全性、舒适性及多目标综合性能分别提升了5.1%、3.3%和1.7%,有效提升了动态环境下智能车辆换道轨迹规划的拟人性。      

混合交通流环境下单交叉口自动驾驶车辆轨迹优化

信号交叉口对城市道路的通行能力以及车辆的燃油消耗具有重要影响。本文提出一种在自动驾驶车辆和人工驾驶车辆混合交通流环境下的自动驾驶车辆的轨迹优化方法。基于交叉口信号灯的配时方案,构建车辆旅行时间估计模型,并以自动驾驶车辆燃油消耗最小以及通行效率最大为目标,构建自动驾驶车辆轨迹优化模型,对车辆进行动态轨迹规划和控制。车辆轨迹滚动优化模型采用高斯伪谱法进行离散化求解,并基于SUMO仿真平台对模型结果进行验证。仿真结果表明,自动驾驶车辆可以通过优化自身控制变量影响人工驾驶车辆的运行状态,减少交通流的排队以及时走时停现象。本文提出的车辆轨迹优化方法对于降低车队整体燃油消耗、提升车队平均速度、缩短平均行程时间具有重要作用。     

A numerical approach to trajectory planning for yoyo movement

Based on nonlinear trajectory generation (NTG) software package, a general approach (i.e. numerical solution) to trajectory planning for yoyo motion is presented. For the real-time control of such periodical dynamic system, a critical problem is how to implement fast solving the optimal trajectory, so as to meet the real-time demand. However, traditional numerical solution methods are very time-consuming. In this paper, the optimization problem is solved by mapping the problem to a lower-dimension space. And combined with multithread programming technology, the computation time for solving the optimal trajectory is greatly reduced. Simulation results show that the numerical solution is identical to the analytic one, which demonstrates the correctness of the proposed method. The computation time of one cycle of yoyo simulation is about 10 ms, which shows that the proposed numerical method can be applied to the real-time control of yoyo playing.     

航天器有限推力轨道转移的轨迹优化方法

为使小推力发动机航天器在航行中实现轨道快速机动并有效节省燃料,提出了基于拟谱法的航天器轨道转移轨迹优化方法.采用改进的赤道轨道根数,基于高斯动力学方程建立了航天器轨道转移过程的数学模型,克服了经典轨道根数当偏心率为0, 或者轨道倾角为0 或90时的奇异问题,给出了航天器轨道转移燃料最优性能指标函数以及终端约束和路径约束条件;采用拟谱法,将原始的连续最优控制问题转化为非线性规划问题;利用SNOPT(sparse nonlinear optimizer)算法求解最优轨迹,并提出了具体设计步骤和方法. 仿真结果表明:与fmincon优化方法相比,发动机最大推力为20 N时,本文的优化方法寻优时间减少61%,节省燃料18%.      

A real-time collision-free path planning of a rust removal robot using an improved neural network

In this paper, a real-time collision-free path planning of the rust removal robot in a ship environment is proposed, which is based on an improved biologically inspired neural network algorithm. This improved algorithm is based on the biologically inspired neural network and modified with obstacle detection sensors and kinematic state templates, and is implemented in a ship rust removal robot planning system for dynamic trajectory generation. The real-time optimal trajectory is generated by the biologically inspired neural network, and the moving obstacle detection process of a ship robot working on the wall is simulated with the obstacle detection sensors models. The local real-time trajectory can be re-planned by the updated local map information, where the obstacle detection sensors are used to inspect partial environment information and update the robot nearby information in real time in the original neural network algorithm. At the same time, the method of the kinematic state templates matching and searching is used to solve the pipes’ influence of the rust removal robot climbing on the wall, which can not only provide a smooth path, but also can judge the motion direction and turning angle of the robot. Comparison of the proposed approach with the simulation shows that the improved algorithm is capable of planning a real-time collision-free path with achieving the local environmental information and judging the rust removal robot’s motion direction and turning angle. This proposed algorithm can be good used in the ship rust removal robot.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.     

基于时空相似度聚类的热点载客路径挖掘

出租车的载客轨迹直接体现了车辆的行驶状态和居民的出行规律,热点载客路径的挖掘为交通管理与规划,居民行为模式发现及出租车载客推荐等具有重要价值. 本文以兰州市3 000 辆出租车载客轨迹为研究对象,提出了基于时空相似性聚类的热点载客路径挖掘算法. 首先,根据出租车的GPS轨迹数据提取出载客轨迹及其核心轨迹;然后,根据提出的相似性度量算法计算核心轨迹的空间相似性、时间相似性及时空相似性,并结合DBSCAN聚类算法对载客轨迹进行聚类;最后,根据聚类结果获取城市热点载客路径的空间分布,并分析了其在工作日和非工作日的差异. 实验结果表明,本文提出的挖掘算法能有效、快速地发现城市热点载客路径的分布.