摘要：由于桌面级协作机器人具有低成本、小型化、模块化等特点,被广泛的应用在医疗、食品、科研、3C等行业。针对模块化关节,设计了满足强度刚度要求、额定负载为1kg的桌面级协作机器人,建立了基于CoppeliaSim与Matlab的实验仿真平台。首先利用旋量法建立了机器人正、逆运动学模型,提出了基于最小变化角为准则的位置控制算法,成功的实现了机器人的运动控制,验证了正、逆运动学求解模型的准确性。实验平台的仿真结果表明,该算法能够有效的控制机器人的运动,具有实用性。

摘要：动力学是高速码垛机器人设计过程中必须考虑的问题,但要建立机器人精确的动力学模型比较困难。通过Solidworks建立机器人实体模型,并将其导入Matlab中,在仿真环境中调整相应参数,得到机器人的动力学仿真模型,再利用Simulink添加控制模块、驱动模块(Joint Actuator)和检测模块(Joint Sensor)建立完整的仿真模型,通过两者的结合进行机器人动力学仿真分析。结果表明,运用Solidworks与Matlab联合仿真,可以缩短设计周期、形象直观的模拟机器人的三维运动情况,有效的获取其动力学特性参数。

摘要：为提升增强现实装配系统中对于弱纹理零件的跟踪效果,提出一种基于区域的三维跟踪方法。首先,采用全新的平滑阶跃函数优化基于水平集函数的图像分割方法,提高了轮廓边缘的分割效果;然后,设计了像素前背景颜色后验概率统计模型,增强了连续帧之间的时间一致性,提高了对运动模糊的鲁棒性和准确性;最后,采用高斯牛顿方法进行姿态优化,利用其快速收敛和数值稳定的性质,保证算法的实时性和稳定性。实验结果表明,所提出的三维跟踪方法能对弱纹理零件进行精确的跟踪。同时,在面对运动模糊或背景杂乱等干扰时,图像分割与位姿估计表现出更强的鲁棒性,满足了工业场景中对弱纹理零件跟踪的要求。

摘要：在工业互联网IT/OT相互融合的发展趋势下,工业控制网络的信息安全问题愈加凸显。分析了工业以太网存在的主要信息安全问题以及通用的解决办法,基于TLS协议进行安全通信设计,但是考虑到基于TLS协议的安全通信方法存在一些工业应用场景限制,所以针对工业以太网协议改进了安全设计,并以Modbus/TCP协议为例进行了实验测试和方案有效性分析。实验结果表明,该方案能够满足工控系统对信息安全的要求,有效防止数据窃听、篡改和伪造等常见网络攻击。

摘要：针对无人潜器自主布放技术问题,研究设计一种可自主布放无人潜器的无人水面艇系统。系统设计由艇体结构、自主布放、自主航行控制、岸基监控子系统组成。为了实现自主布放系统的安装控制需求,USV在艇体结构布局、能源供给和控制策略上做了优化设计。针对远距离长时间精准运送问题,设计了增益调度串级PID自整定自主控制方法实现自主航行控制。布放机构执行布放动作包括推出机体固定座、释放首部卡件、下摆、释放压紧机构、潜水器滑出、机体固定座收回。先后进行了多次试验,USV自主运送并成功自主布放了“海翼”水下滑翔机。

摘要：面向水下环境大范围精细作业需求,对水下大臂展机械手系统进行动力学建模和关节驱动力矩求解分析。首先,基于D-H理论对水下大臂展机械手进行正、逆运动学分析,求解各连杆速度与加速度;然后,构建水下大臂展机械手的动力学模型,使用莫里森公式和D-H理论完善动力学模型中的水动力项,采用拉格朗日法求解整机的净浮力、惯性力、离心力、科氏力与末端负载力项,得出各关节所需驱动力矩和关节角、环境水流速度以及末端负载之间的函数关系;最后,针对具体作业场景,得出环境水流速度、目标负载转运下机械手各关节所需驱动力矩,为水下大臂展机械手设计提供理论支撑。

摘要：为提高无人航行器对轨迹的实航跟踪能力,结合航行器运动特性,提出势点跟踪算法,实现对典型航迹(环形轨迹)的稳定跟踪。以无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)作为验证平台,基于拟合偏差的最小二乘航向辨识,获得系统数学模型,并设计相应的控制律,在搭建好仿真平台后,针对无人水面艇控制特性设计相关控制策略及制导律,完成势点跟踪算法的设计及仿真验证。后经典型海况下多航次试验,经过对实航轨迹及USV与环形轨迹间距离变化规律分析,并结合数据均方根大小,表明了环形轨迹跟踪方法设计的合理性。

摘要：针对跨介质飞行器研究领域目前存在的任务负载小以及近水面介质属性强非线性变化导致的推力损失问题,设计了一种倾转四旋翼跨介质飞行器构型,具有较大的起飞负载,并建立了倾转四旋翼跨介质飞行器近水面静力学模型;在控制策略上,设计了水面垂直起飞流程以及切换控制策略,等效提高了跨介质飞行器近水面推重比,并进一步增强了倾转四旋翼跨介质飞行器起飞过程的稳定性,最后进行实验验证。结果表明,设计的水面垂直起飞流程及切换控制策略,可以实现大负载下倾转四旋翼跨介质飞行器的水面垂直起飞过程。

摘要：为了提升基于强化学习的自主水下航行器(Autonomous Underwater vehicle,AUV)控制器在复杂海况中对环境干扰的鲁棒性,设计一种利用上下文信息进行环境感知的强化学习控制器。结合水下机器人运动学及动力学方程对深度跟踪任务进行建模,构建了基于PPO-clip算法的深度控制器,并在算法中融入了上下文变量和域随机化方法。在仿真环境中分别进行海流干扰、暗涌干扰以及两者共同干扰环境的深度跟踪任务,仿真结果表明,本文提出的方法对强化学习控制器的抗干扰能力有明显的提升,在多种环境干扰下更精准地完成深度跟踪任务。

摘要：目的研究啄木鸟的啄击运动机理,探究啄木鸟啄击树干时运动和力学特性.方法利用MATLAB将高速摄像机拍摄的啄木鸟啄击运动视频片段分解成图像序列,观测啄木鸟啄击运动并分析运动参数;根据啄木鸟啄击运动特点和骨骼系统特点建立啄木鸟连杆模型,并对啄木鸟啄击进行力学分析.结果啄木鸟最大啄击速度为4.056 m/s、冲击加速度为8112 m/s^2、啄击时胸椎和尾椎所受最大力矩分别为2.3 N·m和3 N·m.结论啄木鸟在产生大冲击时身体稳定且关节承受力矩较小,可将啄木鸟啄击运动机理应用在破碎锤的仿生设计中可使机构受力状态更加合理,从而降低材料性能要求,有利于降低成本延长使用寿命.