遥操作机械手因其独特的优势,已被广泛用于太空探索、深海探测、核设施维护和医疗手术。然而,随着任务复杂性和安全要求的提高,要求遥操作机械手具有更好的避障能力。针对此问题,提出一种新的基于可变阻尼的触觉反馈方法,为操作者提供阻尼力以感知远程环境中的障碍物,从而完成避障任务。在此基础上,提出避障阻尼模型,以解决传统的触觉方法由于考虑因素不全面而导致的不准确问题。该模型不仅考虑了传统的距离因素,还根据速度方向的新因素预测了遥操作机械手的碰撞情况,以在线调整阻尼值。实验结果表明与没有触觉反馈的远程操作相比,该方法能够有效地提高远程操作的安全性和人类操作员的工作效率。

针对传统碰撞风险量化考虑因素不全导致遥操作机器人碰撞情况量化结果不精确的问题,提出一种新的碰撞风险量化模型。该模型不仅考虑距离因素,还考虑速度和外部环境等间接因素对碰撞的影响。将碰撞风险应用于力反馈避障模型中,通过主手向操作者提供虚拟力来感知环境中的障碍物,从而控制机器人避开。采用位置-速度映射搭建主从控制系统,对提出的碰撞风险量化模型和力反馈避障模型进行验证。结果表明所提出的碰撞风险模型能正确反映机器人的碰撞情况,并且操作者能根据主手提供的反馈力控制机器人避开障碍物。

将电子驱鼠器功能与移动机器人结合起来，研制了驱鼠机器人。设计了驱鼠机器人的机械结构和驱鼠功能模块，利用单片机和红外传感器开发了具有避障和沿墙跟踪功能的机器人控制系统，并将模糊控制方法引入到机器人避障控制中。该系统结构简单、易于控制，实验证明该系统实现了预定功能。

为实现清雪车的自动避障性能,在多功能路面清雪车的基础上对某型清雪车清雪铲液压系统进行改进设计。采用双摇杆机构与液压驱动相结合的避障方式,既能够实现弱障碍条件下的机械避障,又能够实现强障碍条件下的液压提升避障,以提高清雪车在不同道路条件下的自动避障功能。

为解决人工捡球费力费时的问题,设计了一种双目视觉识别定位、机械手捡拾和自主避障的轮式智能捡球机器人。该机器人通过双目摄像头和Lab VIEW平台,实现对小球图像的实时采集与处理;运动控制系统采用以STM32F411为主核心的NUCLEO-F411RE嵌入式开发板,实现对各个模块的驱动;通过五自由度机械手实现小球的捡拾;通过红外传感器检测周围环境,实现自主避障;由计数器统计捡球数量,通过手柄模块人机交互辅助完成卸载过程。仿真结果表明:该机器人能够完成高尔夫球、乒乓球、网球等多种小型球类的捡拾任务。

移动机器人的导航及定位是机器人自主导航的关键技术之一。为提高移动机器人的导航及定位能力,提出以多种导航定位传感器组合为融合单元,设计扩展卡尔曼滤波算法,将陀螺仪、里程计和电子罗盘采集的数据进行融合。设计模糊神经网络对所融合的数据进行训练处理,提高数据处理的精度和效率,实现对移动机器人精确的控制。并进行了仿真分析,结果证明:所提出的多传感器信息融合算法既可使移动机器人在复杂环境中自主定位,又实现有效避障,有实际参

传统的避障算法多适用于静态障碍物,且当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时,算法会失效,针对传统算法的不足提出了一种基于任务转化的动态避障算法。该算法通过监测机械臂各杆件与障碍物之间的最小距离变化实现末端期望轨迹跟踪运动和避障运动的任务转化,通过实时监测障碍物的位置变化完成动态避障。最后,通过三自由度平面冗余度机器臂的仿真实验,验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法能够有效解决当障碍物位于机械臂末端期望轨迹上时存在的冲突问题,且能够完成动态避障。

对自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)在自动化仓储中的路径规划问题,提出基于优先级队列和加锁节点时间窗的路径寻优算法,找到运输成本最低的无冲突路径。通过创建任务的优先级队列,对任务进行优先级动态分配,能有效避免任务饥饿与死锁。利用A-Star算法启发式地为多个AGV分别搜索路径得到临时的最短路径,计算小车访问仓储节点的时间,通过动态地对时间窗进行精确计算和加锁来重置路线以避免冲突。最后通过仿真实验得出,算法在保证车辆无碰撞的条件下可使AGV路径成本最低,同时提高了任务和车辆调度的效率。

针对在危险环境下对移动机器人的运动要求，设计了一种简易的具有避障功能的小型地面移动机器人，阐述了其机构设计及其控制实现。

环境检测的轮式机器人应具备智能避障功能,在复杂的空间环境中实现自动识别和躲避障碍物,安全可靠地完成环境检测任务。采用超声波传感器为障碍感知器件,以单片机为控制核心搭建了避障控制系统的软硬件。针对障碍物尺寸的不同,通过硬件布置和算法编程实现了两种避障模式。最终实现了小型轮式机器人的自动避障运行。