针对机器人在复杂动态工作环境下如何进行定位和导航的问题做了深入研究,全文阐述了机器人混合导航和地图重建的基本方法。首先,介绍了机器人机械结构与软件平台,并分析了经典双轮差动模型,并总结了机器人的应用范围;然后,通过对视觉数据的数据采集实现了对于环境特征的提取,建立了导航图像和导航机器人导航;最后,建立了基于超声波传感器的模糊避障系统,解决了由于障碍物定位不准确、检测盲区、镜子反射等缺陷导致避障不稳定的问题。经过实验证明,该机器人具有良好的避障性能和导航性能,实现了机器人视觉导航算法。

多机器人协同工作可以提升电力设备巡检的工作效率、准确性和稳定性,但初始位置对应关系不清楚导致协同工作时信息一致性无法保障。在对单机器人SLAM算法和多机器人SLAM算法分析的基础上,结合粒子滤波器设计方法,提出了基于RBPF的多机器人SLAM算法。将提出的算法应用于有人穿越走廊且具有许多反射表面环境下的地图建造实验中,结果表明RBPF-SLAM算法能够有效地确保多机器人协同工作时信息的一致性,这对移动机器人在未知工作环境中的定位与地图构建具有一定的参考价值。

机械手作为能够自动定位控制且可重新编程的多功能机器人,为提高生产效率,提出未知环境下机器人受限机械手PLC阻抗控制系统。分析机械手组成结构,结合理想惯性、黏性阻尼与刚度矩阵,构建阻抗模型;选用西门子S7-200PLC可编程逻辑控制器,明确其主要构成模块与优势;确定旋转编码器、光电传感器等控制系统主要硬件;建立物体空间坐标系,获取定向矩阵;结合协调控制思想,将物体与目标坐标系的六维位移通过空间平移、旋转、连接三种虚拟弹簧表示;计算各类弹簧的储存能量,分别得出弹簧形成的电机力矩,设置阻抗控制规律,针对控制策略设计软件控制程序,完成阻抗系统设计。仿真实验证明,该方法在未知环境下对阻抗具有良好的跟踪性能,能够实现稳定控制。

传统基于位置的定阻抗控制器进行柔顺控制时,力跟踪性能取决于控制器对环境信息的了解程度,且阻抗参数值需经多次试验确定,一旦环境发生变化需要重新多次试验确定各参数值。为降低环境信息的未知性对力跟踪效果的影响和阻抗参数调节的不便,通过力偏差与机器人终端速度设计自适应补偿器对参考轨迹进行补偿,从而间接调整阻抗参数,提高系统对未知环境的自适应性。仿真试验结果表明:该方法相对定阻抗参数法,20 N期望力下力跟踪稳态误差在5%内

针对机械臂在未知环境或环境参数存在变化的情况下无法有效跟踪目标接触力,提出一种在线调节参考轨迹自适应阻抗控制算法,该方法能够实现精确力控制,并保证机械臂系统的运动稳定。根据力误差信息调整参考轨迹以实现力跟踪。同时引入模糊调整器实时调整控制算法参数,优化机械臂运动性能。以RRR型三自由度机械臂为例对算法进行仿真验证。仿真结果表明,该方法提高了力控制精度与动态响应,其自适应算法有效增强了机械臂在与外界环境接触时对接触环境参数变换的鲁棒性。