摘要：设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求.

摘要：为了实现气动人工肌肉拮抗驱动机器人关节系统的类人运动控制,针对该系统严重非线性的特点,本文将其控制问题视为一个非线性最优控制问题,根据人体手臂关节运动的最小加加速度模型设定系统的最优控制性能指标,首先采用扩张状态观测器将机器人关节模型线性化得到积分器串联标准型,然后在线性化模型基础上设计最优控制律,使机器人关节具有与人手臂关节相似的无约束运动轨迹.仿真结果表明,采用本文算法,机器人关节能实现大运动范围(0~120°)的类人运动,关节运动轨迹对负载的改变(1 kg^5 kg)不敏感,并且关节运动具有较好的抗扰动能力.在机器人关节实验平台上通过实物实验验证了算法的有效性,并进一步讨论了控制器参数的设计规则.本文算法需要整定的参数只有2个,适用于气动肌肉拮抗驱动关节的类人运动控制,能够满足协作机器人在本质安全性、运动柔顺性以及类人运动模式等方面的要求.

摘要：为提升机器人在杂乱环境中推抓协同性能、增强网络感知物体位置和物体间的位置信息的能力,提出一种基于物体位置信息的推动与抓取协同网络来解决机器人在杂乱环境中的抓取问题。该网络使用2个全卷积网络分别从视觉观察中推断出抓取和推动操作的位置与方向。使用坐标注意力模块分别沿着二维空间的2个方向聚合特征,即在水平空间方向上捕获长距离依赖关系的同时在垂直空间方向上保持物体的位置信息。然后生成推动和抓取的位置特征的注意力图,以提升网络推断操作位置的准确性。提出物体分散度从全局角度衡量环境中物体间的分散程度,并设计基于物体分散度的推动奖励函数来提升推动动作的质量。在仿真实验中,该网络的抓取成功率和动作效率分别为75.1%和73.2%。在现实世界中,该网络的抓取成功率和动作效率分别为80.1%和76.2%。

摘要：为提高仿袋鼠机器人的站立平衡控制性能,基于混合粒子群算法对机器人的平衡控制进行了优化.首先,将在地面站立平衡时的仿袋鼠机器人简化成一个倒立摆模型,使用拉格朗日方法对机器人进行动力学建模.然后,基于机器人的动力学模型设计了线性二次型控制器,并使用混合粒子群算法对线性二次型控制器的权重矩阵进行优化.最后,使用优化的线性二次型控制器对仿袋鼠机器人站立平衡控制进行了仿真实验.优化后的控制器的调节时间比优化前明显缩短,结果表明:基于混合粒子群算法优化的线性二次型(linear quadratic regulator,LQR)控制器可以提高系统的稳定性和鲁棒性,能有效降低控制器参数的整定工作量.

摘要：为了提高强化学习算法在多智能体系统中的性能表现,针对典型的多智能体系统-Keepaway平台总是以失败告终的特点,受与之有相同特点的单智能体系统杆平衡系统所采用强化函数的启发,重新设计一种新的惩罚式的强化函数。新的强化函数在系统成功状态时设零值奖赏,失败状态时给与负值惩罚。基于新设计的强化函数的Sarsa(λ)算法成功应用在Keepaway平台上。仿真结果表明,新设计的强化函数在一定参数条件下有效提高了强化学习算法载Keepaway平台的性能表现,其最终的学习效果更好。

摘要：针对电话语料比较缺乏的问题,提出了一种完全由软件模拟实现由纯净语音向电话质量语音转换的算法。该算法采用滤波器设计技术来模拟电话线路连接中各种模拟传输设备频率响应特性,并对电话通道环境中各种噪音行为等电话语音现象进行了模拟研究。频谱失真分析和识别实验结果表明,通过模型参数的合理设置和调整,该算法能有效地实现纯净语音向电话质量语音的近似模拟,使用由纯净数据生成的模拟语音可以获得与真实语音同等的识别性能。

摘要：针对传统的基于Dahlin算法的控制器在对变时滞系统进行控制时控制效果恶化,甚至发生不稳定现象的弱点,提出了以CMAC神经网络与Dahlin算法相结合的控制方法。以CMAC神经网络作为一个前馈控制器,通过对Dahlin控制器输出的学习,实现时滞系统的自适应稳定控制。仿真实验表明,这种复合控制方法保留了Dahlin算法与CMAC神经网络的各自特长,同时具备学习速度快,适应能力强的优点,具有良好的稳定性控制效果。

摘要：当前针对倒立摆的研究一般是把角度控制或者位置控制作为控制目标,很少着眼于速度控制,有鉴于此,设计了一种简单的模糊控制器,应用于一级直线倒立摆的匀速行走控制中;仿真实验和实物实时控制实验均验证了该控制器的有效性,对于设定的速度整定值,通过调整几个比例环节的系数,系统具有很好的动态性能指标,而且控制器在有外界扰动时体现了很好的抗扰性;考虑到实际物理系统中倒立摆行程的限制,设计的自动换向开关实现了倒立摆在一段给定的行程上匀速来回行走的控制目标,通过手动切换开关也能实现倒立摆的位置控制。

摘要：“新工科”背景下,亟需培养一批实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才。但传统教学方式,以灌输式教学方式为主,难以满足人才培养需求。从成果导向理念(OBE)出发,依据支架式教学策略,本文创新提出一种《机器人机构设计》课程设计方法,以学习者为核心,通过支架帮助学生更好掌握、建构和内化所学知识和技能,最终实现知识的积累和技能的培养,并按照5个教学环节进行课程实践。结果表明,本文的课程设计方法,使学生很好地掌握了机器人机构设计课程理论和方法,是一种行之有效的教学策略,可为其他新工科专业人才培养的教学模式提供有效借鉴。

摘要：设计了一种四面对称结构的解魔方机器人。该机器人由智能手机上位机系统和四面对称结构的下位机系统组成。利用智能手机采集并处理魔方图像,根据解魔方算法解算出魔方还原控制数据,通过蓝牙实现手机上位机与机器人下位机之间的数据传输。采用四面对称的形式设计了机器人的机械结构,四组可独立控制的机械爪可以执行平移、旋转与开闭动作,共同协作完成魔的动作驱动。该魔方机器人结构设计合理,动作执行稳定可靠,可以快速准确的完成魔方的快速准确还原。