船用爬壁监测机器人避障行走最优路径规划方法

为了解决传统监测机器人避障行走路径规划方法存在的规划误差大、规划耗时长的问题,本文提出一种船用爬壁机器人避障行走最优路径规划方法。构建爬壁监测机器人路径规划的动力学模型,对机器人行走位姿进行调整。采用栅格法构建监测区域内的机器人行走栅格地图。基于构建的动力学模型,在栅格地图中对监测机器人避障行走路径进行规划。实验结果表明,与传统避障行走路径规划方法相比,所提方法的路径规划结果更加准确,能够实现机器人行走的有效避障。     

自主式水下机器人最优路径规划问题的研究

路径规划是水下机器人实现自主航行的重要环节。根据自主式水下机器人的动力学性质，路径规划的特点以及实现智能行为的要求，采用基于案例的遗传算法，实现了自主式水下机器人最优路径规划。给出该方案的基本框架和算法，在基于案例类比的学习方法中引入模糊多属性综合决策的方法建立决策算子进行案例的匹配，在遗传算法中实际知识的指导，适当地改进遗传算子，加快搜索速度。仿真结果证明该路径规划方法能够取得较好的规划结果，使自主式水下机器人具有了一定的自主导航，自主避障和自主作业的能力。     

中小组立机器人焊接路径规划技术

针对船舶中小组立机器人焊接路径规划问题,提出一种基于点位分类结合快速搜索随机树的焊接路径规划方法.该方法根据工程实践将路径上的关键点位进行分类,使用随机树扩展点位之间的节点,并根据点位类型确定轨迹点需满足的约束条件,以此构建出完整的焊接路径.为验证该方法的有效性,使用Python编写的仿真程序分别模拟无障碍及有障碍环境...     

自由曲面上喷涂机器人喷枪轨迹规划方法研究

提出了一种自由曲面上的涂层生长模型及喷涂机器人喷枪轨迹规划方法,选取时间和涂层厚度作为优化目标,寻找喷枪沿指定路径的最优时间序列,通过求解带约束条件的多目标优化问题,找到了一条能使工件表面上涂层厚度方差最小且喷涂时间最短的喷枪轨迹。本文的优化方法将最优变量个数从一般喷枪轨迹规划问题中的6个(代表喷枪的位姿)减少为1个,从而大大简化了问题的复杂性。     

自由曲面上喷涂机器人喷枪轨迹规划方法研究

提出了一种自由曲面上的涂层生长模型及喷涂机器人喷枪轨迹规划方法，选取时问和涂层厚度作为优化目标，寻找喷枪沿指定路径的最优时间序列，通过求解带约束条件的多目标优化问题，找到了一条能使工件表面上涂层厚度方差最小且喷涂时间最短的喷枪轨迹。本文的优化方法将最优变量个数从一般喷枪轨迹规划问题中的6个（代表喷枪的位姿）减少为1个，从而大大简化了问题的复杂性。     

智能水下机器人路径规划方法综述

路径规划方法是智能水下机器人技术研究的核心内容之一,是实现自主航行和作业的关键环节。本文将水下机器人的路径规划方法按智能程度分为传统和智能两大类。传统方法包括基于路线图构建的路径规划方法、基于单元分解的路径规划方法以及基于人工势场的路径规划方法,智能方法包括基于群智能的路径规划方法和基于机器学习的路径规划方法。针对水下机器人规划环境的特点,分别对这几类典型方法进行总结与评价,重点分析了智能方法的优缺点和关键问题,最后展望智能水下机器人路径规划的未来研究方向。     

基于RRT*算法的水下机器人全局路径规划方法

针对海洋环境的复杂性,考虑水下机器人能量的局限性,为减小洋流环境中作业全程水下机器人的能量消耗,以某水下机器人为研究对象,设计实现基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法;并进行包括RRT*算法和RRT算法在复杂环境下的对比、不同洋流流速环境中水下机器人路径最短和能耗最低路径规划的仿真模拟。最后在水池中,利用实验室现有的水下机器人平台进行了真机实验。仿真测试和真机实验结果表明:所设计的基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法可行有效。     

船舶避碰路径规划研究综述

对船舶避碰模型和路径规划方法进行分类综述和评价,将评价碰撞危险的船舶避碰模型分为碰撞危险度模型和船舶领域模型,将现有的船舶避碰路径规划方法分为确定性方法和智能优化方法,并分别对其研究成果进行总结,分析船舶避碰路径规划发展趋势.     

船舶中组立结构机器人焊接工艺参数规划

针对船舶中组立结构机器人焊接工艺参数规划的问题,对设计软件导出的工件及焊缝信息进行处理,构建机器人焊接工艺数据库,对焊缝特征进行智能化识别,完成基于特征的焊缝焊接工艺匹配。机器人焊接工艺参数规划可有效提升复杂情况下的船舶中组立结构焊接程序规划设计效率。     

基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制

针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。     

基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划算法

针对当前基本蚁群算法应用于水下机器人全局路径规划时存在路径搜索速度慢、容易陷入局部最优等问题,对其进行优化,提出一种改进蚁群算法。首先,改进算法引入A*算法作为新的初始路径搜索策略提高初始解的质量,加快算法收敛速度;针对特殊环境下算法容易陷入局部最优的问题做出优化,引入狼群分配策略进行蚂蚁回退。此外,对距离启发函数做出改进,综合考虑当前节点和下一节点以及下一节点和目标节点之间的距离,提高了算法搜索效率;提出一种信息素动态自适应更新策略,加快了算法前期搜寻效率,同时又扩大了算法后期搜寻范围。最后,以三次B样条法为基础引入路径平滑操作,去除规划路径结果中的冗余节点,减少了水下机器人移动过程中的能耗。仿真结果表明,和基本蚁群算法相比,改进算法不仅能取得更短、能耗更低的最优路径,收敛速度也更快。     

基于模糊神经网络的水下机器人局部路径规划方法

该文探讨了基于模糊神经网络理论的实时局部路径规划问题,并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程和相应的算法。仿真实验结果验证了本文所提方法的有效性和可行性。     

考虑海流影响的水下机器人全局路径规划研究

为了适用于大范围海洋环境下须要考虑能量耗尽问题的AUV导航,提出了一种考虑海流影响的水下机器人全局路径规划方法,该方法将海流因素作为GA算法的评价因子,在路径规划的层面上考虑海流的影响;在此基础上对GA算法进行了改进,提出一种GA-PSO混合算法,GA-PSO混合算法比单纯的GA算法具有更快的收敛速度和运行效率。     

交互式水域环卫机器人的避障路径规划算法

为使交互式水域环卫机器人（Interactive Water Sanitation Vehicle,IWSV）在进行垃圾收集时成功捕获水中浮动垃圾并顺利规避水域障碍物,提出一种将基于采样的快速搜索随机树（Rapidly-exploring Random Tree,RRT）算法与速度障碍模型相结合的路径规划算法。利用双目摄像头基于视差定位法获取水域动态障碍物的位置坐标,利用IWSV搭载的感应元件获取其自身与障碍物的相对方位角,基于速度障碍法计算可成功避开障碍物的移动角度调整范围,对更优的RRT*算法中的随机采样过程进行进一步优化,得到改进的避障路径规划算法。考虑实际应用场景,引入抗积分饱和比例积分微分控制（Proportional Integral Differential Control,PID Control）法使航向控制器的控制效果更为精准有效。在实景测试时避障路径规划算法存在稳健性,基于到达时间（Time of Arrival,TOA）定位法进行仿真分析。仿真试验结果表明,该路径规划算法比RRT算法和改进前的RRT*算法路径规划效果更优,可靠性更好,可在较短时间内避障并得到较优移动路径。在实景测试时基于TOA的Chan算法更加符合定位估计需求,且IWSV本体感应装置的噪声测算宜在10 m以内。     

机器人堆焊气缸盖仿真设计

针对船用柴油机气缸盖生产过程中的生产效率不高、焊接质量人为因素影响大、工作环境恶劣和生产工人劳动强度高等问题,设计了基于焊接机器人系统的焊接技术方案.应用KUKA SIM Pro软件,在Pro/E中建立所需的三维模型,将模型导入KUKA SIM Pro,对所建立的模型添加约束,使模型能够按照所要求的方式运动,进行了焊接机器人工作系统仿真实验,优化了焊接路径和焊枪姿态,使得系统可有效地防止机器人与障碍物发生碰撞并保证其手臂具有良好的可达性.     

LNG船标准绝缘箱打钉机器人轨迹规划

以液化天然气（Liquefied Natural Gas,LNG）船液货围护系统中的1S型标准绝缘箱为例,分析标准绝缘箱的结构及钉子位置,设计机器人自动打钉系统,并开发机器人打钉轨迹算法,实现机器人运动轨迹的合理规划,大幅缩短现场编程时间。经实际应用,采用机器人自动打钉系统制造的标准绝缘箱质量稳定,实现标准绝缘箱的高效率、高质量制造。