移動作業(yè)將移動機器人與操作機器人相結合,可有效擴大機器人的作業(yè)范圍,提升機器人的作業(yè)靈活度,是多種服務機器人、新型工業(yè)機器人以及軍事航天機器人必須具備的能力。移動作業(yè)和固定作業(yè)有很大的區(qū)別。首先,操作機器人加上移動底盤后,路徑規(guī)劃的自由度增大;其次,移動作業(yè)機器人整體運動的動力學方程也發(fā)生改變,各自由度的軌跡規(guī)劃變得更加復雜;第三,帶有約束的移動作業(yè)機器人整體運動時避障也比固定作業(yè)機器人要復雜的多。現(xiàn)有的移動作業(yè)方法總是將底盤和手臂的規(guī)劃分開,這在作業(yè)時會帶來時間的浪費或者某些需要耦合底盤與手臂的任務限制。本文結合移動作業(yè)實際任務的需求,通過對移動作業(yè)機器人的運動學和動力學深入、系統(tǒng)的研究,提出了移動作業(yè)邊走邊作業(yè)的方法,取得了良好的應用效果。本文的主要研究內容和貢獻包括:(1)對移動作業(yè)機器人的整體視覺伺服運動規(guī)劃的問題進行了研究。通過對機器人運動學公式的微分,推導出移動底盤在2D平面和3D空間運動時,移動作業(yè)機器人上任意一點的整體雅可比矩陣。在分析經(jīng)典的基于圖像的視覺伺服算法、基于位置的視覺伺服算法以及混合視覺伺服算法優(yōu)缺點基礎上,提出一種混合視覺伺服算法。再把這種混合視覺伺服算法...

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景
    1.2 輪式移動作業(yè)機器人本體系統(tǒng)的發(fā)展和現(xiàn)狀
    1.3 移動作業(yè)機器人運動規(guī)劃核心算法發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.1 機器人的路徑規(guī)劃
        1.3.2 機器人的軌跡規(guī)劃
        1.3.3 機器人的抓取規(guī)劃
        1.3.4 機器人的視覺伺服
        1.3.5 機器人的動態(tài)避障
    1.4 課題的提出及研究意義
    1.5 本文研究內容和主要貢獻
第2章 移動作業(yè)整體視覺伺服
    2.1 引言
    2.2 底盤在平面運動的移動作業(yè)機器人整體雅可比矩陣推導
    2.3 底盤在空間運動的移動作業(yè)機器人整體雅可比矩陣推導
    2.4 基于整體雅可比矩陣的視覺伺服控制律
        2.4.1 基于位置的視覺伺服方法
        2.4.2 基于圖像的視覺伺服方法
        2.4.3 混合視覺伺服控制律
        2.4.4 控制律的穩(wěn)定性分析
        2.4.5 實時位姿的卡爾曼濾波
    2.5 實驗結果與分析
        2.5.1 與IBVS算法和PBVS算法的比較
        2.5.2 與底盤手臂分離的移動作業(yè)視覺伺服的比較
        2.5.3 利用卡爾曼濾波優(yōu)化位置后的效果
        2.5.4 本章機器人的仿真與實物實驗效果
    2.6 本章小結
第3章 基于迭代優(yōu)化和凸優(yōu)化的路徑軌跡規(guī)劃
    3.1 引言
    3.2 一種采用迭代優(yōu)化的移動抓取規(guī)劃方法
        3.2.1 抓取位姿的評估
        3.2.2 迭代優(yōu)化移動抓取位姿規(guī)劃
        3.2.3 手臂的啟發(fā)式隨機路徑規(guī)劃
    3.3 一種采用二階錐規(guī)劃的軌跡規(guī)劃方法
        3.3.1 移動作業(yè)機器人的動力學方程之推導
        3.3.2 軌跡規(guī)劃化為二階錐規(guī)劃問題
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 迭代優(yōu)化的移動作業(yè)規(guī)劃實驗結果
        3.4.2 二階錐規(guī)劃的軌跡規(guī)劃實驗結果
    3.5 本章小結
第4章 任務約束下移動作業(yè)機器人的動態(tài)避障
    4.1 引言
    4.2 傳統(tǒng)基于人工勢場法的移動作業(yè)的任務約束下的動態(tài)避障研究
    4.3 傳統(tǒng)的基于葉理流形的快速搜索隨機樹算法的動態(tài)避障研究
    4.4 基于模型預測控制的移動作業(yè)的任務約束下的動態(tài)避障研究
    4.5 實驗結果與分析
    4.6 本章小結
第5章 總結和展望
    5.1 總結
    5.2 論文創(chuàng)新點
    5.3 工作展望
參考文獻
攻讀博士學位期間的主要研究成果



本文編號：3810186