复杂机器人工位布局与运动时间的协同优化_徐立云_蔡炳杰_杨连生_李爱平

机器人协同工作的路径规划与控制机器人技术的迅猛发展为现实生活带来了诸多便利和创新。

其中，在工业领域中，机器人的协同工作能力尤为关键。

协同工作的机器人可以相互协调合作，共同完成一项任务，在提高工作效率的同时减少了人力投入。

而机器人的路径规划与控制则成为了实现协同工作的重要环节。

路径规划是机器人协同工作中不可或缺的一部分，它决定了机器人如何从起点到达目标，以及在过程中如何避开障碍物并最短时间地到达目的地。

路径规划需要综合考虑诸多因素，如环境信息、机器人能力、任务需求等。

一种常用的路径规划算法是A*算法，它能够在考虑障碍物避让的同时，根据启发式函数找到最短路径。

然而，单纯的路径规划并不能实现机器人协同工作的目标，还需要一种高效的控制策略来确保机器人按照规划的路径进行运动。

控制策略涉及到机器人的运动速度、加速度以及姿态变换等问题。

一种常用的控制方法是基于PID控制器的反馈控制，它通过不断调整机器人的位姿来使其沿着规划的路径运动。

当涉及到多个机器人的协同工作时，路径规划和控制就变得更加复杂和困难。

多个机器人之间需要在避免碰撞的前提下，有效地分工合作，完成任务。

这就需要将路径规划和控制策略进行进一步的优化和集成。

一种常见的协同工作方式是基于中央控制器的方式。

中央控制器负责协调多个机器人的路径规划和控制策略，确保它们按照既定的计划有序地进行工作。

这种方式能够有效地避免机器人之间的碰撞，并提高整体工作效率。

然而，中央控制器也存在单点故障的问题，一旦中央控制器发生故障，整个协同工作系统就会瘫痪。

为了解决中央控制器的单点故障问题，人们提出了去中心化的协同工作方式。

在去中心化的方式中，每个机器人都具有一定的智能和决策能力。

它们能够根据环境信息和自身状态，自主地规划路径并进行控制。

多个机器人之间通过通信交换信息，协商分工和任务分配。

这种方式具有较好的鲁棒性和扩展性，能够应对部分机器人发生故障的情况。

然而，路径规划和控制的优化仍然是机器人协同工作领域的一个挑战。

机器人航天员精细操作方法及在轨验证李志奇ꎬ刘伊威ꎬ于程隆ꎬ金明河ꎬ倪风雷ꎬ刘㊀宏(哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室ꎬ哈尔滨１５００８０)摘要:针对航天员舱外活动风险与空间探索的效率问题ꎬ建立了具有双臂手的机器人航天员系统ꎮ该机器人航天员由多自由度机械臂㊁仿人灵巧手及具有双目视觉系统的头部等构成ꎬ具有位置㊁力矩㊁视觉等多种感知功能ꎮ为了验证机器人航天员及在轨人机协同关键技术ꎬ在空间微重力环境下与航天员配合完成多种演示验证试验ꎬ为空间机器人辅助或配合航天员开展在轨维修积累了经验和数据ꎮ关键词:机器人航天员ꎻ机械臂ꎻ仿人灵巧手ꎻ在轨人机协同中图分类号:ＴＰ２４ꎻＶ４４７㊀文献标识码:Ａ㊀文章编号:１６７４￣５８２５(２０１９)０５￣０６０６￣０７ＥｌａｂｏｒａｔｅＯｐｅｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｆｏｒＲｏｂｏｔＡｓｔｒｏｎａｕｔａｎｄｉｔｓＯｎ￣ｏｒｂｉｔＶｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎＬＩＺｈｉｑｉꎬＬＩＵＹｉｗｅｉꎬＹＵＣｈｅｎｇｌｏｎｇꎬＪＩＮＭｉｎｇｈｅꎬＮＩＦｅｎｇｌｅｉꎬＬＩＵＨｏｎｇ(ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＳｙｓｔｅｍꎬＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＨａｒｂｉｎ１５００８０ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｖａｒｉｏｕｓｒｉｓｋｓｏｆＥＶＡａｎｄｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆａｓｔｒｏｎａｕｔꎬａｔｗｏ￣ａｒｍｅｄｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔｓｙｓｔｅｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｗｈｉｃｈｍａｙｈａｖｅａｐｒｏｍｉｓｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｓｐｅｃｔｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｓｏｆｔｈｅｓｐａｃｅｓｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｐｌａｎｅｔａｒｙｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｅｔｃ.Ｔｈｅｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔｗａｓｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ￣ｄｅ￣ｇｒｅｅ￣ｏｆ￣ｆｒｅｅｄｏｍｒｏｂｏｔｉｃａｒｍｓꎬｔｈｅｈｕｍａｎｏｉｄｄｅｘｔｅｒｏｕｓｈａｎｄｓꎬａｎｄａｈｅａｄｗｉｔｈｂｉｎｏｃｕｌａｒｃａｍｅｒａｓｙｓ￣ｔｅｍ.Ｉｔｈａｄｍｕｌｔｉｐｌｅｓｅｎｓｏｒｙｆｕｎｃｔｉｏｎｓｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎꎬｔｏｒｑｕｅꎬａｎｄｖｉｓｉｏｎ.Ｔｏｖｅｒｉｆｙａｎｄｅｖａｌ￣ｕａｔｅｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔａｎｄｔｈｅｏｎ￣ｏｒｂｉｔｈｕｍａｎ￣ｍａｃｈｉｎｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎꎬｓｅｖｅｒ￣ａｌｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｗｅｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄｉｎｔｈｅｓｐａｃｅｍｉｃｒｏｇｒａｖｉｔｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｃｏｏｐｅｒａ￣ｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔｓｙｓｔｅｍａｎｄａｓｔｒｏｎａｕｔ.Ｄａｔａａｎｄｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｗｅｒｅａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｆｏｒｔｈｅａｓｔｒｏ￣ｎａｕｔ￣ｒｏｂｏｔｃｏｌｌａｂｏｒａｔｅｄｏｎ￣ｏｒｂｉｔｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔꎻｒｏｂｏｔｉｃａｒｍꎻｈｕｍａｎｏｉｄｄｅｘｔｅｒｏｕｓｈａｎｄꎻｏｎ￣ｏｒｂｉｔｈｕｍａｎ￣ｒｏｂｏｔｃｏｌｌａｂｏ￣ｒａｔｉｏｎ收稿日期:２０１９￣０３￣１１ꎻ修回日期:２０１９￣０９￣１０基金项目:国家重点研发计划(２０１７ＹＦＢ１３００４００)ꎻ国家自然科学基金(５１５２１００３)ꎻ载人航天预先研究项目(０３０６０１)第一作者:李志奇ꎬ男ꎬ博士ꎬ助理研究员ꎬ研究方向为空间机器人技术ꎮＥ￣ｍａｉｌ:ｌｚｑ＠ｈｉｔ.ｅｄｕ.ｃｎ１㊀引言空间机器人在过去三十几年里得到了迅速的发展ꎬ针对空间站应用的大型机械臂如加拿大航天飞机机械臂[１￣３]㊁国际空间站机械臂[４￣６]㊁日本ＪＥＭＲＭＳ[７](ＪａｐａｎｅｓｅＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔＭｏｄｕｌｅＲｅｍｏｔｅＭａｎｉｐｕｌａｔｏｒＳｙｓｔｅｍ)及ＥＲＡ机械臂[８](ＥｕｒｏｐｅａｎＲｏｂｏｔｉｃＡｒｍ)等ꎬ其他空间机械臂还有美国轨道快车机械臂[９]㊁ＥＴＳ￣ＶＩＩ机械臂[１０](ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｓｔＳａｔｅｌｌｉｔｅ－ＶＩＩ)㊁德国的ＲＯＴＥＸ项目[１１]和ＲＯＫＶＩＳＳ[１２]等ꎮ面向更广泛㊁更精细的操作任务和更多样化的应用环境ꎬ美国㊁德国以及意大利等开展了机器人航天员的研究ꎬ以代替或协助人类航天员完成空间操作任务ꎮ德国宇航中心提出了机器人航天员的概念[１３]ꎬ在移动卫星上安装２个轻型机器人手臂㊁２个多指灵巧手及２台立体摄像机ꎬ并基于该概念研制了机器人手臂和多指灵巧手[１４]ꎮ第２５卷㊀第５期２０１９年㊀１０月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀载㊀人㊀航㊀天ＭａｎｎｅｄＳｐａｃｅｆｌｉｇｈｔ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｖｏｌ.２５㊀Ｎｏ.５Ｏｃｔ.２０１９ＮＡＳＡ推出具有仿人型的机器人航天员Ｒｏｂｏ￣ｎａｕｔ１[１５￣１６]ꎬ典型应用背景是国际空间站的舱外作业(ＥｘｔｒａｖｅｈｉｃｕｌａｒＡｃｔｉｖｉｔｙꎬＥＶＡ)ꎮ它不需任何特殊的环境设施ꎬ能够使用大部分的舱外作业工具ꎬ并可以和航天员协同工作ꎮ美国的机器人航天员Ｒｏｂｏｎａｕｔ２已于２０１１年３月发射至国际空间站执行任务ꎮ自上世纪９０年代ꎬ我国就开始稳步推进空间站工程ꎮ中国空间站远程机械臂系统ＣＳＳＲＭＳ(ＣｈｉｎｅｓｅＳｐａｃｅＳｔａｔｉｏｎＲｅｍｏｔｅＭａｎｉｐｕｌａｔｏｒＳｙｓ￣ｔｅｍ)项目处在研制阶段[１７]ꎮ鉴于空间站及空间任务的复杂性要求ꎬ迫切需要开展机器人航天员在轨试验ꎬ为今后空间站的建造和维护奠定技术基础ꎮ本文提出一种机器人航天员的臂手系统方案ꎬ包括７自由度机械臂㊁５指仿人灵巧手㊁手眼相机和全局相机㊁在轨人机接口等模块ꎬ以期在空间微重力环境下与航天员配合完成多种演示验证任务ꎬ对空间机器人关键技术以及在轨人机协同关键技术进行验证和评价ꎬ为空间机器人辅助或配合航天员开展在轨维修积累经验和数据ꎮ２㊀系统方案２ １㊀总体方案机器人航天员系统划分为６个相对独立部分ꎬ如图１所示ꎮ本体系统(１~４层)为现场机器人航天员ꎬ包括自身的硬件本体及底层控制ꎻ基于触觉和视觉的遥操作人机界面系统(５~６层)为临场感操作端及机器人顶层的任务规划ꎮ分层的系统结构ꎬ使得复杂系统的设计和实现变得容易并提高了可操作性ꎬ任务的分配更加明确ꎮ机器人航天员由２个７自由度的轻型柔性臂㊁２个１５自由度的多指灵巧手㊁包含３个自由度颈部的头部㊁２个自由度的腰部㊁双目视觉及控制器等构成ꎮ其本体共有４９个自由度ꎬ具有位置㊁力㊁关节力矩㊁视觉等多种传感器ꎮ具有多种感知能力ꎬ可实现机器人航天员的自主柔顺操作㊁航天员在轨或地面遥操作等控制ꎮ机器人航天员三维模型如图２所示ꎮ为在地面条件下实现移动ꎬ增大操作范围ꎬ将机器人航天员安置在一个移动平台上ꎮ２ ２㊀机械臂机器人航天员手臂如图３所示ꎬ采用７自由图１㊀机器人航天员６层结构模型Ｆｉｇ.１㊀Ｓｉｘｌａｙｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔ图２㊀机器人航天员模型Ｆｉｇ.２㊀Ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｒｏｂｏｔａｓｔｒｏｎａｕｔ度构型ꎬ具有重量轻㊁负载能力大㊁感知能力强等优点ꎮ采用模块化设计ꎬ由２个模块化的肩部关节㊁３个模块化的肘部关节㊁２个模块化的腕关节构成ꎮ多个连接件将７个模块化关节连接ꎬ构成手臂ꎮ模块化的肩㊁肘㊁腕关节具有相近的结构ꎬ根据关节力量需求ꎬ在电机和谐波减速器的选型上有所区别ꎬ传感器配置及关节电气系统是相同的ꎮ关节配置如图４所示ꎮ采用直流无刷电机㊁谐波减速器的驱动和传动方案ꎮ为便于走线㊁扩大关节的活动范围ꎬ采用大中心孔结构ꎮ电机的转子７０６第５期㊀㊀㊀㊀李志奇ꎬ等.机器人航天员精细操作方法及在轨验证图３㊀７自由度模块化机械臂Ｆｉｇ.３㊀７￣ＤＯＦｍｏｄｕｌａｒｒｏｂｏｔｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒ通过连接轴带动谐波减速器的波发生器高速转动ꎬ电机定子和谐波减速器的钢轮与关节基座固定ꎬ柔轮通过关节力矩传感器带动关节输出端转动ꎮ图４㊀手臂模块化的关节构成Ｆｉｇ.４㊀Ｔｈｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｊｏｉｎｔｉｎｍｏｄｕｌａｒａｒｍ传感器对于提高机械臂的智能水平㊁作业水平㊁控制系统的稳定性等具有重要作用ꎮ手臂关节的传感器配置如表１所示ꎮ电机端的相对位置传感器采用自主研制的非接触绝对位置传感器ꎬ具有厚度小㊁便于系统集成的优点ꎮ３个数字霍尔传感器作为冗余的位置传感器ꎬ安装在电机的定子上ꎬ检测转子磁钢的位置ꎮ关节力矩传感器有２方面作用:①保护作用ꎮ防止机械臂在高速运动过程中出现不期望的㊁意外的碰撞ꎻ②控制作用ꎮ为机械臂的阻抗控制㊁抑振控制等提供力反馈信息ꎮ基于应变理论设计的关节力矩传感器采用８个应变片㊁构成２个全桥电路ꎬ提供冗余ꎬ同时也为消除温度和反向加载的影响ꎬ具有机械过载保护结构[１８]ꎮ电流传感器采集与电机相绕组串联的采样电阻两端电压ꎬ实现电机相电流的检测ꎬ实时检测电机输入电流的大小ꎮ灵巧臂电气系统设计采用模块化㊁多层次结构ꎮ底层是７个关节ꎬＦＰＧＡ(ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙｓ)作为微处理器ꎬ实现关节的驱动㊁传感器信息采集及处理㊁高速串行通讯等功能ꎬ关节的驱动和控制均被集成在每个关节内ꎮ关节电气系统结构如图５所示ꎬ传感器信号处理模块㊁电机电流控制模块㊁关节伺服控制模块及串行通讯模块由控制板和驱动板两部分构成ꎮ关节控制器实现电机的控制㊁各传感器的测量㊁通讯等功能ꎬ关节驱动单元包括传感器信息处理㊁直流无刷电机驱动ꎮ表１㊀模块化肩部和肘部关节传感器配置Ｔａｂｌｅ１㊀Ｓｅｎｓｏｒａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｍｏｄｕｌａｒｓｈｏｕｌｄｅｒａｎｄｅｌ￣ｂｏｗｊｏｉｎｔｓ序号传感器类型数量/关节测量原理１关节力矩１应变２关节位置１电位计３磁编码器１磁场效应４电机位置３数字霍尔５电流传感器２电阻压降６温度传感器１温度计图５㊀机器人航天员手臂电气结构Ｆｉｇ.５㊀Ｅｌｅｃｔｒｉｃｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｒｏｂｏｔａｒｍ８０６载人航天第２５卷２ ３㊀灵巧手机械臂末端安装的模块化手指由２个独立的单元组成:手指主体和手指基座ꎮ５根手指的指单元体完全相同ꎬ每个手指模块中包含一个扁平直流无刷电机和一个微型谐波减速器(减速比为１００ʒ１)ꎮ电机与减速器之间采用减速比为１ʒ２.１的高速传送带进行连接ꎮ多种传感器集成在手指体内ꎬＢＬＤＣ电机控制器和驱动器集成在第一连杆的背面[１９]ꎬ指骨和远节指骨的运动通过钢丝传递ꎬ实现１ʒ１的耦合运动ꎮ在手指基单元中２个旋转轴相交(图６)ꎮ对于卷曲/伸展运动ꎬ电机使用２个电机的扭矩对锥齿轮施加同步运动ꎮ对于外展/内收运动ꎬ电机转向相反的方向ꎮ使用小型电机和减速器的方案ꎬ减轻体积与重量ꎬ同时在指尖上达到双倍输出力ꎮ２个自由度的基关节ꎬ由４个相同结构的伞齿轮组成差动机构ꎬ关节及指尖的运动和输出力是由２套驱动系统㊁２个电机共同合成㊁承担的ꎮ１个自由度的手指单元和２个关节采用钢丝机构实现精确的１ʒ１耦合运动ꎬ并具有钢丝预紧机构ꎮ图６㊀ＤＬＲ/ＨＩＴＨａｎｄＩＩＦｉｇ.６㊀ＤＬＲ/ＨＩＴＨａｎｄＩＩ传感器对于灵巧手完成精细操作发挥重要的作用ꎮ灵巧手的手指传感器配置如表２所示ꎮ目的是在人造手中集成大量不同的传感器ꎬ以赋予灵巧手类似于人手的功能ꎮ每个关节都配有基于应变仪的关节扭矩传感器ꎬ并且２个自由度之间没有干扰ꎮ位于中间关节的扭矩传感器集成在远端指骨中ꎬ可以精确测量外部扭矩并且不会产生滞后现象ꎮ每个手指都配有一个微小的六维传感器(直径２０ｍｍꎬ高１６ｍｍ)ꎬ为指尖开发了全数字输出功能ꎮ弹性体仅由一个部件制成ꎬ使传感器安装非常平坦ꎬ适合应变片的薄膜技术ꎬ便于组装ꎮ表２㊀手指传感器配置Ｔａｂｌｅ２㊀Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｓｅｎｓｏｒｓｉｎｆｉｎｇｅｒ序号传感器类型数量/手指测量原理１关节力矩３应变２关节位置３电位计３电机位置３数字霍尔４力/力矩１应变５温度２温度计６电机电流３电阻压降灵巧手的硬件架构包括基于ＰＣＩ的中央浮点ＤＳＰ/ＦＰＧＡ处理器等ꎬ用于完成数据采集处理㊁电机驱动㊁通讯与实时控制等ꎬ其硬件结构如图７所示ꎮ灵巧手手指ＤＳＰ和基础ＦＰＧＡ集成在手指主体和手指基座中ꎮ手指ＤＳＰ通过高速(６ＭＢａｕｄ)ＳＣＩ总线接口与手掌内ＦＰＧＡ通信ꎮ手掌内部的ＦＰＧＡ控制器可分为两部分:一部分用于对传感器和手指分别进行命令通信ꎬ另一部分用于外部设备ꎮ灵巧手中的ＣＡＮ网络和ＰＰＳｅＣｏ等接口连接到基于ＰＣＩ任务控制卡的ＤＳＰ用于简单的轨迹规划ꎮ基于ＰＣＩ采用ＤＳＰ/ＦＰＧＡ构建的控制卡主要任务是通过点对点高速串行通信(Ｐｏｉｎｔ￣ｔｏ￣ｐｏｉｎｔｓｅｒｉａｌｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎꎬＰＰＳｅＣｏ)ꎬ实现高级抓取规划ꎬ优化抓握和与灵巧手手掌通信的功能ꎮ图７㊀ＤＬＲ/ＨＩＴＩＩ灵巧手硬件结构Ｆｉｇ.７㊀ＨａｒｄｗａｒｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＤＬＲ/ＨＩＴＩＩｄｅｘｔｅｒｏｕｓｈａｎｄ２ ４㊀头部仿人机器人头部要实现俯仰㊁回转与侧摆３种方向的运动ꎮ头部具有基于差动机构的颈部基９０６第５期㊀㊀㊀㊀李志奇ꎬ等.机器人航天员精细操作方法及在轨验证关节ꎬ能够实现俯仰和侧摆２个自由度ꎬ头部的上部关节能够实现头部的回转自由度.头部的三维模型图及实物图如图８所示ꎮ电位计与由电机霍尔传感器得到的关节相对位置信息融合ꎬ用于关节输出位置的检测ꎮ基于ＦＰＧＡ芯片实现头部的电气功能ꎬ包括电机驱动㊁传感器采集及通讯ꎮ图８㊀头部三维模型及实物图Ｆｉｇ.８㊀Ｔｈｅ３Ｄｍｏｄｅｌａｎｄｐｒｏｔｏｔｙｐｅｏｆｈｅａｄ头部上端安装双目高速相机ꎮ采用ＰｏｉｎｔＧｒｅｙ公司生产的ＦＬ２￣０３Ｓ２摄像机ꎬ体积小㊁重量轻(不含镜头尺寸为２９ˑ２９ˑ３０ｍｍꎬ重５８ｇ)ꎬ非常适合集成于头部的狭小空间中ꎮ另外ꎬ相机的分辨率为６４８ˑ４８８像素ꎬ图像采集频率为８０Ｈｚꎬ能够满足机器人系统的基本需求ꎮ相机和图像处理器之间采用ＩＥＥＥ￣１３９４ｂ总线传输数据ꎬ最大传输速度可达８００Ｍｂｐｓꎬ可以实现图像数据的实时传输ꎮ３㊀臂手系统在轨试验为了验证机器人航天员系统的可行性以及在微重力环境下的操作能力ꎬ在天宫二号空间实验室部署了单臂手系统ꎬ并进行了多种在轨验证试验ꎮ３ １㊀验证性演示试验进行在轨状态维修试验与遥操作试验前ꎬ为保证系统状态正常ꎬ要进行演示试验以验证机械臂各分系统功能正常ꎮ①轻型机械臂功能验证:机械臂做自由空间运动ꎬ模拟人类 招手 动作ꎬ验证轻型机械臂软㊁硬件在微重力环境下的功能正常ꎬ包括关节驱动㊁传感器㊁轨迹规划及关节控制算法等ꎻ②机械臂摩擦辨识验证:使用机械臂重复拉拽固定弹簧的操作及逆行在轨摩擦参数辨识试验ꎬ试验过程如图９所示ꎻ③机械臂运动学参数天地一致性验证:控制轻型机械臂手眼系统ꎬ使末端到达空间实验室舱壁目标标靶位置ꎬ利用相机测量舱壁视觉标靶并采集测量数据ꎮ在对比的过程中验证机械臂运动学参数天地一致性ꎬ试验过程如图１０所示ꎻ④全局相机功能验证:通过机械臂基于视觉伺服的捕获试验ꎬ尝试捕获舱内自由漂浮的小球ꎬ验证并评价基于全局相机图像的采集与处理功能ꎬ试验过程如图１１所示ꎮ图９㊀机械臂关节摩擦辨识Ｆｉｇ.９㊀Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｒｉｃｔｉｏｎｏｆｒｏｂｏｔｉｃｊｏｉｎｔ图１０㊀手眼系统相机视场Ｆｉｇ.１０㊀Ｈａｎｄ￣ｅｙｅｓｙｓｔｅｍｃａｍｅｒａｆｉｅｌｄｏｆｖｉｅｗ图１１㊀抓漂浮小球Ｆｉｇ.１１㊀Ｇｒａｂｂｉｎｇｔｈｅｆｌｏａｔｉｎｇｂａｌｌ３ ２㊀模拟维修试验机器人模拟在轨拆卸中的３个典型操作:拆卸电连接器(图１２)㊁撕开多层防护(图１３)和使用电动工具拧松螺钉(图１４)ꎮ在拆卸电连接器试验中ꎬ灵巧手使用拇指和食指抓紧电连接器ꎬ旋拧数次后ꎬ把电连接器从其安装位置拆卸下来ꎮ试验中灵巧手采用力控制模型ꎬ达到在机械臂旋拧轴线和电连接器轴线不完全匹配的情况下ꎬ控０１６载人航天第２５卷制灵巧手与电连接器之间接触力的目的[２０]ꎮ图１２㊀拧松电连接器试验Ｆｉｇ.１２㊀Ｕｎｓｃｒｅｗｉｎｇｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｃｏｎｎｅｃｔｏｒｔｅｓｔ图１３㊀撕开多层防护试验Ｆｉｇ.１３㊀Ｔｅａｒｉｎｇｏｆｆｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｔｅｓｔ图１４㊀抓握电动工具拧松螺钉试验Ｆｉｇ.１４㊀Ｇｒａｂｂｉｎｇｐｏｗｅｒｔｏｏｌａｎｄｕｎｓｃｒｅｗｉｎｇｔｅｓｔ在使用电动工具拧松螺钉试验中ꎬ首先机器人先将存放在电动工具存放处的工具抓取握住ꎬ然后沿规划的轨迹平稳运动至目标螺钉正上方ꎬ利用视觉伺服将电动工具末端对准螺钉ꎮ位置准确无误后ꎬ使用灵巧手打开电动工具开关按钮ꎮ同时机械臂切换至力控制模式ꎮ保持此方向下压一段时间后ꎬ机械臂执行上抬动作ꎮ重复动作ꎬ拧松第２个螺钉ꎮ最后机器人把电动工具放回存放位置ꎮ３ ３㊀在轨遥操作试验在轨遥操作与天地遥操作相比ꎬ具有控制回路延时小㊁控制精度高的特点ꎮ同时ꎬ由于现阶段机器人仍然不具备自主执行在轨任务的能力ꎬ考虑在空间机器人执行任务中使用在轨遥操作的手段完成在轨任务ꎮ在天宫二号项目中设计测试机械臂与灵巧手在轨遥操作控制能力试验ꎮ试验系统由遥操作工作站㊁机器人本体以及控制机械臂的空间鼠标与控制灵巧手的数据手套组成ꎮ利用这套装置ꎬ航天员可以使用遥操作设备直接向机器人发送期望位置的命令ꎮ数据手套接收到的位置命令和空间鼠标给出的期望三维位姿信息被遥操作工作站接收并预处理ꎬ转为灵巧手的期望关节位置信息和基于机械臂逆运动学的关节期望位置ꎮ航天员控制机械臂与灵巧手的试验过程如图１５所示ꎮ图１５㊀航天员控制机械臂和灵巧手Ｆｉｇ.１５㊀Ｃｏｎｔｒｏｌｏｆｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓａｎｄｄｅｘｔｅｒｏｕｓｈａｎｄｓｂｙａｓｔｒｏｎａｕｔｓ４㊀结论１)对于空间站㊁探月工程㊁深空探测等领域的应用与任务要求ꎬ建立的机器人航天员系统由双臂㊁双手㊁头部等构成ꎬ具有位置㊁力矩㊁视觉等多种感知功能ꎬ可实现机器人航天员的自主柔顺操作㊁航天员在轨或地面遥操作等控制ꎮ２)设计并完成了臂手系统在空间微重力环境下的多种演示验证试验ꎬ达到了验证机器人航天员手臂硬件结构设计与人机协同在轨遥操作技术的目标ꎮ３)后续工作将针对机器人航天员各个子系统协调分工的快速化㊁准确㊁高稳定的操作需求ꎬ研究双臂机器人多运动自由度复杂系统的协调优化控制㊁面向多种复杂任务的自主运动规划㊁未知环境扰动下鲁棒干扰抑制控制等ꎬ使机器人航天员系统在太空环境中不仅能够精确完成搬运㊁装配等典型场景下的任务ꎬ而且能够降低人力劳动强度ꎬ实现面向特定任务的精准控制㊁快速作业㊁自主规划以及抗扰稳定ꎬ保证在复杂环境下的最优协调操作ꎮ参考文献(Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ)[１]㊀ＨｉｌｔｚＭꎬＲｉｃｅＣꎬＢｏｙｌｅＫꎬｅｔａｌ.Ｃａｎａｄａｒｍ:２０ｙｅａｒｓｏｆｍｉｓ￣１１６第５期㊀㊀㊀㊀李志奇ꎬ等.机器人航天员精细操作方法及在轨验证ｓｉｏｎｓｕｃｃｅｓｓｔｈｒｏｕｇｈａｄａｐｔａｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ６ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＲｏｂｏｔ￣ｉｃｓ＆ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＳｐａｃｅ.Ｑｕｅｂｅｃ:ＣＳＡꎬ２００１:１￣８. [２]㊀ＪｏｒｇｅｎｓｅｎＧꎬＢａｉｎｓＥ.ＳＲＭＳｈｉｓｔｏｒｙꎬｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｌｅｓｓｏｎｓｌｅａｒｎｅｄ[Ｃ]//ＡＩＡＡ２０１１ＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅａｎｄＥｘｐｏｓｉｔｉｏｎ.ＬｏｎｇＢｅａｃｈꎬＣａｌｉｆｏｒｎｉａ:ＡＩＡＡꎬ２０１１:４￣５.[３]㊀ＪｏｈｎＨ.ＣａｎａｄａｒｍａｎｄＣａｎａｄａｒｍ２￣ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｔａｂｌｅ[ＥＢ/ＯＬ].(２０１２￣０９￣０９)[２０１２￣１０￣２３].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ａｓｃｃｓａ.ｇｃ.ｃａ/ｅｎｇ/ｉｓｓ/ｃａｎａｄａｒｍ２/ｃ１￣ｃ２.ａｓｐ.[４]㊀ＮｇｕｙｅｎＰＫꎬＨｉｌｔｚＭ.ＲＭＳｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔ:ｆｒｏｍｔｈｅｓｐａｃｅｓｈｕｔｔｌｅｔｏｔｈｅｓｐａｃｅｓｔａｔｉｏｎ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆｔｈｅ６ｔｈＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＲｏｂｏｔｉｃｓ＆ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＳｐａｃｅｉ￣ＳＡＩＲＡＳ２００１.ＱｕｅｂｅｃꎬＣａｎａｄａ:２００１:１￣８.[５]㊀ＫａｕｄｅｒｅｒＡ.Ｃａｎａｄａｒｍ２ａｎｄｔｈｅｍｏｂｉｌｅｓｅｒｖｉｃｉｎｇｓｙｓｔｅｍ:ｓｕｂｓｙｓｔｅｍｓ[ＥＢ/ＯＬ].(２０１２￣０９￣１２)[２０１２￣１０￣２３].ｈｔｔｐ://ｗｗｗ.ｎａｓａ.Ｇｏｖ/ｍｉｓｓｉｏｎ＿ｐａｇｅｓ/ｓｔａｔｉｏｎ/ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ/ｅｌｅｍｅｎｔｓ/ｓｕｂｓｙｓｔｅｍｓ.ｈｔｍｌ.[６]㊀ＡｂｒａｍｏｖｉｃｉＡ.ＴｈｅＳｐｅｃｉａｌＰｕｒｐｏｓｅＤｅｘｔｅｒｏｕｓＭａｎｉｐｕｌａｔｏｒ(ＳＰＤＭ)ｓｙｓｔｅｍｓｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｅｆｆｏｒｔ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｅｄｕｃｉｎｇＳｐａｃｅＭｉｓｓｉｏｎꎬ１９９８ꎬ１(２):１７７￣２００.[７]㊀ＭＤＡ.Ｊｅｍｅｎｄｅｆｆｅｃｔｏｒ[ＥＢ/ＯＬ].(２０１２￣０９￣２０)[２０１２￣１０￣２３].ｈｔｔｐ://ｉｓｓ.ｊａｘａ.ｊｐ/ｅｎ/ｋｉｂｏ/ａｂｏｕｔ/ｋｉｂｏ/ｒｍｓ. [８]㊀ＥＳＡ.Ｅｕｒｏｐｅａｎｒｏｂｏｔｉｃａｒｍｆａｃｔｓｈｅｅｔ[ＥＢ/ＯＬ].(２０１２￣０９￣１６)[２０１２￣１０￣２３].ｈｔｔｐｓ://ｗｗｗ.ｅｓａ.ｉｎｔ/Ｏｕｒ＿Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ/Ｈｕ￣ｍａｎ＿ａｎｄ＿Ｒｏｂｏｔｉｃ＿Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ/Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ＿Ｓｐａｃｅ＿Ｓｔａｔｉｏｎ/Ｅｕｒｏｐｅａｎ＿Ｒｏｂｏｔｉｃ＿Ａｒｍ.[９]㊀ＷｈｅｌａｎＤＡꎬＡｄｌｅｒＥＡꎬＷｉｌｓｏｎＳＢꎬｅｔａｌ.ＤＡＲＰＡｏｒｂｉｔａｌｅｘｐｒｅｓｓｐｒｏｇｒａｍ:ｅｆｆｅｃｔｉｎｇａｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｓｐａｃｅ￣ｂａｓｅｄｓｙｓｔｅｍｓ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＳＰＩＥ￣ＴｈｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＯｐｔｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬｖ４１３６ꎬ２０００:４８￣５６.[１０]㊀ＯｄａＭ.ＳｐａｃｅｒｏｂｏｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｏｎＮＡＳＤＡ ｓＥＴＳ￣ＶＩＩｓａｔｅｌ￣ｌｉｔｅ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ１９９９ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｅｔｒｏｉｔꎬＵＳＡ.:ＩＥＥＥꎬ１９９９:１３９０￣１３９５.[１１]㊀ＨｉｒｚｉｎｇｅｒＧꎬＢｒｕｎｎｅｒＢꎬＤｉｅｔｒｉｃｈＪ.ＲＯＴＥＸ￣ｔｈｅｆｉｒｓｔｒｅｍｏｔｅｌｙｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｒｏｂｏｔｉｎｓｐａｃｅ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ１９９４ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＳａｎＤｉｅｇｏꎬＣＡꎬ１９９４:２６０４￣２６１１.[１２]㊀ＬａｎｄｚｅｔｔｅｌＫꎬＡｌｂｕ￣ＳｃｈäｆｆｅｒＡꎬＰｒｅｕｓｃｈｅＣ.Ｒｏｂｏｔｉｃｏｎ￣ｏｒｂｉｔｓｅｒｖｉｃｉｎｇ￣ＤＬＲ ｓｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ[Ｃ]//２００６ＩＥＥＥ/ＲＳＪＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＲｏｂｏｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓꎬＢｅｉｊｉｎｇꎬＣｈｉｎａꎬ２００６:４５８７￣４５９４.[１３]㊀ＨｉｒｚｉｎｇｅｒＧꎬＳｐｏｒｅｒＮꎬＡｌｂｕ￣ＳｃｈａｆｆｅｒＡꎬｅｔａｌ.ＤＬＲ ｓｔｏｒｑｕｅ￣ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｌｉｇｈｔｗｅｉｇｈｔｒｏｂｏｔⅡ￣ａｒｅｗｅｒｅａｃｈｉｎｇｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｌｉｍｉｔｓｎｏｗ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎꎬＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＤ.Ｃ.:ＩＥＥＥꎬ２００２ꎬ２:１７１０￣１７１６.[１４]㊀ＨａｉｄａｃｈｅｒＳꎬＢｕｔｔｅｒｆａｓｓＪꎬＦｉｓｃｈｅｒＭꎬｅｔａｌ.ＤＬＲＨａｎｄＩＩ:ｈａｒｄ￣ａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ[Ｃ]//Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ２００３ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ.Ｔａｉｐｅ:ＩＥＥＥꎬ２００３:６８４￣６８９. [１５]㊀ＰｅｔｅｒｓＩＩＲＡꎬＢｏｄｅｎｈｅｉｍｅｒＲＥꎬＪｅｎｋｉｎｓＯＣ.Ｓｅｎｓｏｒｙ￣ｍｏｔｏｒｍａｎｉｆｏｌｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｄｕｃｅｄｂｙｔａｓｋｏｕｔｃｏｍｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｗｉｔｈｒｏｂｏｎａｕｔｓ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒ￣ｅｎｃｅｏｎＲｏｂｏｔｉｃｓａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ.ＤｅｔｒｏｉｄꎬＭｉｃｈｉｇａｎꎬＵＳＡ:ＩＥＥＥꎬ２００６:１１２４￣１１３０.[１６]㊀ＬｏｖｃｈｉｋＣꎬＤｉｆｔｌｅｒＭ.Ｔｈｅｒｏｂｏｎａｕｔｈａｎｄ:ａｄｅｘｔｅｒｏｕｓｒｏｂｏｔｈａｎｄｆｏｒｓｐａｃｅ[Ｃ]//ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄＲｏｂｏｔｉｃｓꎬＤｅｔｒｏｉｔꎬＭｉｃｈｉｇａｎꎬ１９９９:９０７￣９１２.[１７]㊀刘宏ꎬ蒋再男ꎬ刘业超.空间机械臂技术发展综述[Ｊ].载人航天ꎬ２０１５ꎬ２１(５):４３５￣４４３.ＬｉｕＨꎬＪｉａｎｇＺＮꎬＬｉｕＹＣ.Ａｓｕｍｍａｒｙｏｆｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｐａｃｅｒｏｂｏｔａｒｍｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ[Ｊ].ＭａｎｎｅｄＳｐａｃｅｆｌｉｇｈｔꎬ２０１５ꎬ２１(５):４３５￣４４３.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ)[１８]㊀刘伊威ꎬ王滨ꎬ姚郁ꎬ等.乒乓球机器人手臂及其击球策略[Ｊ].哈尔滨工业大学学报ꎬ２０１３ꎬ４５(３):３３￣３８.ＬｉｕＹＷꎬＷａｎｇＢꎬＹａｏＹꎬｅｔａｌ.Ｄｅｘｔｅｒｏｕｓｒｏｂｏｔａｒｍｆｏｒｔａ￣ｂｌｅｔｅｎｎｉｓａｎｄｈｉｔｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬ２０１３ꎬ４５(３):３３￣３８.(ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ) [１９]㊀ＬｉｕＨꎬＷｕＫꎬＭｅｕｓｅｌＰꎬｅｔａｌ.Ｍｕｌｔｉｓｅｎｓｏｒｙｆｉｖｅ￣ｆｉｎｇｅｒｄｅｘ￣ｔｅｒｏｕｓｈａｎｄ:ｔｈｅＤＬＲ/ＨＩＴＨａｎｄＩＩ[Ｃ]//ＩＥＥＥ/ＲＳＪＩｎｔｅｒ￣ｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＲｏｂｏｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓꎬＮｉｃｅꎬＦｒａｎｃｅ:ＩＥＥＥꎬ２００８ꎬ３６９２￣３６９７.[２０]㊀刘宏ꎬ李志奇ꎬ刘伊威ꎬ等.天宫二号机械手关键技术及在轨试验[Ｊ].中国科学:技术科学ꎬ２０１８ꎬ４８(１２):５９￣６６.ＬｉｕＨꎬＬｉＺＱꎬＬｉｕＹＷꎬｅｔａｌ.ＫｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｏｆＴｉａｎｇｏｎｇ￣２ｒｏｂｏｔｉｃｈａｎｄａｎｄｉｔｓｏｎ￣ｏｒｂｉｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ[Ｊ].Ｓｃｉ￣ｅｎｔｉａＳｉｎｉｃａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａꎬ２０１８ꎬ４８(１２):５９￣６６.(ｉｎＣｈｉ￣ｎｅｓｅ)(责任编辑:冯雪梅)２１６载人航天第２５卷。

多功能机器人集群协同工作路径规划与动态任务分配随着科技的进步和发展，机器人技术在工业、军事、医疗等领域得到了广泛应用。

多功能机器人集群的协同工作已成为现代生产和服务领域中的关键技术之一。

在这些任务中，路径规划和动态任务分配是确保机器人集群高效工作的关键步骤。

路径规划是指通过算法和技术来确定机器人在任务执行过程中的最佳路径。

这意味着机器人需要根据任务的需求和环境的要素来选择合适的路径，以确保其能够快速、安全地到达目标位置。

在多功能机器人集群中，路径规划需要考虑多个机器人之间的协同工作，避免碰撞和冲突，并优化整体的执行效率。

动态任务分配是指根据任务的优先级、机器人的能力和当前环境的状况来分配任务给不同的机器人。

在多功能机器人集群中，机器人通常具有不同的能力和专长，因此动态任务分配需要根据任务的要求和机器人的能力来选择最合适的机器人来完成任务。

这样可以在保持高效执行的同时，最大限度地利用机器人的能力。

针对多功能机器人集群的协同工作，路径规划和动态任务分配可以通过以下几个步骤来实现。

首先，需要对任务进行分解和优先级排序。

将复杂的任务拆解成多个子任务，并为每个子任务确定优先级。

这样可以更好地控制任务执行的顺序和优先级，提高整体执行效率。

其次，对每个子任务进行路径规划。

路径规划算法可以根据任务的要求和机器人的运行模型来确定最佳路径。

这些算法可以基于传统的启发式搜索算法，如Dijkstra算法和A*算法，也可以基于最新的深度学习技术和强化学习算法。

路径规划算法需要考虑机器人的移动能力、环境的动态变化以及其他机器人的位置和动作。

然后，根据任务的优先级和机器人的能力，动态分配任务给机器人。

动态任务分配需要根据任务的优先级和机器人的特点来选择最合适的机器人。

这可以通过基于规则的方法、基于概率模型的方法或者基于机器学习的方法来实现。

动态任务分配还需要考虑机器人的负载平衡和任务的紧急性。

最后，在任务执行过程中，需要采用实时的路径更新和任务调整策略。

文章编号 2 2 2基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划Ξ金飞虎洪炳熔高庆吉哈尔滨工业大学计算机学院智能机器人研究室摘要 本文采用蚁群算法实现了自由飞行空间机器人的避障路径规划 蚁群算法是基于群体的一种仿生算法 为求解复杂的组合优化方法问题提供了一种新思路 本文对蚁群算法进行了适当的修改 使之适用于自由飞行空间机器人的路径规划 然后用计算机进行了仿真 取得了较好的结果关键词 自由飞行空间机器人 蚁群算法 路径规划 障碍避碰中图分类号 ×° 文献标识码ΠΑΤΗΠΛΑΝΝΙΝΓΦΟΡΦΡΕΕ−ΦΛΨΙΝΓΣΠΑΧΕΡΟΒΟΤΥΣΙΝΓΑΝΤΑΛΓΟΡΙΤΗΜƒ 2 ∏ 2 ± 2ΔεπαρτμεντοφΧομπυτερΣχιενχε Ενγινεερινγ ΗαρβινΙνστιτυτεοφΤεχηνολογψΑβστραχτ √ 2 ∏ × ∏ √ ¬ × √2 × ∏ ∏∏Κεψωορδσ 2 √1引言 Ιντροδυχτιον在未来空间资源的开发利用中 空间机器人将发挥着越来越举足轻重的作用 自由飞行空间机器人 简称ƒƒ≥ 是一种新型的智能机器人 它由机器人本体 卫星 和其搭载的机械手组成 由于ƒƒ≥ 的本体内携带气体推进器 它可以在空间微重力环境下自由飞行或浮游 从而扩展了机器人的工作空间 因此它将代替宇航员从事各种舱外作业 成为今后空间机器人的主要研究方向之一 ƒƒ≥ 的燃料有限 为了提高ƒƒ≥ 的工作效率以及延长其在轨寿命 对其飞行运动的研究具有重要意义 路径规划对于ƒƒ≥ 来说是非常重要的传统优化方法在机器人路径规划这类复杂非线性优化问题中缺乏足够的鲁棒性 本世纪 年代中期创立仿生学后 人们从生物进化的机理中受到启发 提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法 如遗传算法!神经网络等 并成功应用于实际问题 蚁群算法 是最近几年才提出的一种新型的模拟进化算法 它是由意大利学者 ⁄ 等人首先提出来的≈ 称之为蚁群系统 并成功应用于一些实际问题 如×≥°问题!分配问题! 2 调度问题 取得了一系列较好的实验结果≈本文描述了基于蚁群算法的寻优路径策略 它将蚁群算法进行适当改进 使之适用于ƒƒ≥ 的路径规划 经过蚁群的协同工作 找到一条优化路径2路径的生成 Βυιλδινγοφπατ烃≥ 所处的位置为Σ 目标点为Γ Σ!Γ之间有一些障碍物挡着 如图 所示 ƒƒ≥ 寻求一条从Σ点到Γ点的既短又安全的一条路经第 卷第 期 年 月机器人ΡΟΒΟΤ∂√Ξ基金项目 航天 资助项目 ∀收稿日期图 路径产生过程ƒ × ∏ƒƒ≥ 起始点Σ在迪卡尔坐标系Ο2ΞΨ下的坐标为 ξσψξ 以Σ点为坐标原点 ΣΓ为Ξχ轴 垂直于ΣΓ的直线为Ψχ轴 建立新的坐标系Σ2ΞχΨχ 将线段ΣΓ进行μ等分 在每个等分点作ΣΓ的垂线 就得到线段ΛΛ , Λμ2 再以Ξχ轴为中心 将每条线段进行 ν等分 每条垂线上就有 ν 个点 在避障区域内 就有 μ ≅ ν 个路径点 如图 所示即Λ ξχ ψχ Λ ξχ ψχ ,Λ ξ ψχ ν,,Λμ ξχμ ψχ Λμ ξχμ ψχ ,Λμ ξχμ ψχ ν其中Λιξχι ψχϕ 表示第ι条垂线上的第ϕ点 则从起始点Σ到终点Γ的路径可以表示为° Σ Λ ξχ ψχκ Λ ξχ ψχκ ,Λμ ξχμ ψχκ μ Γκι , ν 新坐标系Σ2ΞχΨχ到原坐标系Ο2ΞΨ的转换公式为ξψΑ ΑΑ Αξχψχξσψσ其中Α表示ΟΞ与ΣΞχ的夹角垂线Λι上的路径点α ξχι ψχγ 到下一个垂线Λι 上的路径点β ξχι ψχϕ 的距离用δαβÞΣΓÞμψχϕ ψχγ ϕ γ , ν 来表示 如果线段αβ与障碍物相交或相切 则令其距离为] 如线段αχ第κ只蚂蚁的路径长度为ΛκÞΣΓÞμψχκΕμκιÞΣΓÞμψχκ ι ψχκιÞΣΓÞμψχκ μ3蚁群算法的实现 Ιμπλεμεντατιονοφαντσψστεμ由于ƒƒ≥ 避障路径规划问题与×≥°问题 即旅行推销商问题 的差异 本文的蚁群算法与文≈ 中的蚁群算法既有相似之处 也有不同之处 相似之处在于 在×≥°问题中 旅行推销商遍历各城市时要寻求最短总路径长 而在ƒƒ≥ 路径规划中 ƒƒ≥ 所走的路径也需为最短 不同之处在于 ≠×≥°问题中旅行推销商的旅行路线是一条闭合路径 旅行推销商需要走完全部的城市 而ƒƒ≥ 无需遍历全部节点 只需从出发点出发到达目标点即可 ×≥°问题中蚂蚁根据它的总路径长度来更新信息激素物质 ƒƒ≥ 则根据目标函数来更新信息激素物质 目标函数中不但包含蚂蚁走过的路径长度信息 还包含避障安全信息 ≈×≥°问题中蚂蚁必须记住已走过的节点 而ƒƒ≥ 路径规划中 ƒƒ≥ 无需记忆 只需选择下一条垂线上的节点即可3 1目标函数的建立假设共有θ个障碍物 每个障碍物的大小表示圆心为 Ξχϕ Ψχϕ 半径为ρϕ的圆 垂线Λι上的节点 ξχι ψχκι 到障碍物的距离可表示为δξχι Ξχϕ ψχκι Ψχϕ ρϕ由于蚁群算法中信息激素物质是根据目标函数的值来更新的 目标函数的选择还应该考虑到具体问题的特征 即路径最短并且能够安全避开障碍物 从这两点出发 用蚂蚁所走过的路径长度和路径上选定的离散点到最近障碍物的距离作为参数确定目标函数 目标函数计算公式如下Φ Λκ ΔΕμιδι其中 Λκ表示第κ只蚂蚁所走过的路径长度 δι表示节点到最近障碍物的距离 Δ为避障系数 Δ越大 ƒƒ≥ 的安全系数就越高选定的节点 ξχι ψχκι 到最近障碍物距离的计算公式如下第 卷第 期金飞虎等 基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划δι ξχι Ξχ ψχκι Ψχρ,ξχι Ξχθ ψχκι Ψχθρθ3 2 路径点的选择假设蚂蚁从垂线段Λι上的节点α到下一个垂线段Λι 上任意节点β的时间相等 与距离无关 那么全部蚂蚁将同时到达目标点 同时完成一次循环如果在τ时刻 蚁群移动到垂线段Λι处 设βϕ ϕ, ν 为τ时刻线段Λι上ϕ节点处的蚂蚁数 则蚂蚁总数η可以表示为ηΕνϕβϕ设Σαβ τ 表示τ时刻在路径线αβ上残留的信息量 在初始时刻 各条线上的信息量相等 设ΣαβΧ Χ为常数 ∃Σαβ 蚂蚁κ在运动过程中 根据各条路径线上的信息量决定转移方向 Πκαβ τ 表示τ时刻蚂蚁κ由位置α ξχι ψχγ 转移到β ξχι ψχϕ 的概率πκαβΣΑαβτ ΓΒαβ τ ΕΣΑαβτ ΓΒαβ τ βΙ其中Γαβ表示线段αβ上的能见度 Α表示信息激素物质的相对重要性 Α∴ Β表示能见度的相对重要性Β∴能见度Γαβ为α β点距离的倒数 即ΓαβÞδαβÞ3 3 信息激素物质的更新随着时间的推移 先前留下的信息激素物质逐渐消逝 用参数Θ [Θ 来表示信息激素物质的持久性 则 Θ表示信息激素物质的消逝程度 经过μ个时间单位 蚂蚁从起始点Σ到达目标点Γ 各路经上的信息量要根据下式作调整Σαβ τ μ ΘΣαβ τ ∃Σαβ∃ΣαβΕηκ∃Σκαβ∃Σκαβ表示第κ只蚂蚁在本次循环在线段αβ上留下的单位长度轨迹上的信息激素物质 可用下式来计算∃ΣκαβΘΦκ若第κ只蚂蚁在本次循环中经过αβ否则其中 Θ是常数 Φκ表示第κ只蚂蚁在本次循环中的目标函数值本文蚁群算法的主要步骤≥×∞° 令时间和循环次数 ≤为零 设置最大循环次数 ≤ ¬ 令每个线段上的信息量Σαβ τΧ 且∃Σαβ 将全部蚂蚁置于起始点Σ≥×∞° 启动所有蚂蚁 对每只蚂蚁κ 根据式计算的概率用轮盘转法选择下一条垂线上的节点并前进≥×∞° 重复≥×∞° 直到蚁群到达目标点Γ≥×∞° 令τζτ μ ≤ζ ≤ 计算各蚂蚁走过的路径长度Λκ和目标函数值Φκ 记录当前最优解 根据公式Σαβ τ μ ΘΣαβ τ ∃Σαβ ∃Σαβ Εηκ∃Σκαβ更新每个线段上的信息残留量≥×∞° 如果蚂蚁群全部收敛到一条路径或循环次数 ≤ ≤ ¬ 则循环结束 输出最佳路径 否则 ≥×∞°4 计算机仿真实验 Χομπυτερσιμυλατιονρεσυλτσ为了验证上面的算法 在°≤机上用 进行了仿真图 Δ 时的优化轨迹ƒ ∏ Δ图 Δ 时的优化轨迹ƒ ∏ Δ机 器 人 年 月假设路径上有两个障碍物 将障碍物区域简化为圆形 将起始点Σ到目标点Γ进行 等分 蚁群算法的参数经实验确定为Α Β Θ Θ 这里启用了 只蚂蚁 经过 次计算 其实验结果如下 图 为避障系数Δ 时的优化轨迹 图 为Δ 时的优化轨迹5结论 Χονχλυσιον本文利用蚁群算法对解决自由飞行空间机器人避碰路径的问题进行了讨论 仿真结果显示该算法可以有效地解决自由飞行空间机器人避障问题 为机器人实时轨迹规划奠定了基础 算法中通过调整避障系数 可以得到不同的优化轨迹 从而扩展了机器人对具体问题的适应性 同时该算法也有利于并行执行和应用 并且具有较强的鲁棒性 蚁群算法的研究刚刚起步 还有许多问题有待解决 但仿真结果显示了蚁群算法在解决路径规划等优化问题方面有良好前景参考文献 Ρεφερενχεσ≈ ⁄ ∂ ≤ ≈ ∞∞∞×≥ ≤ 26≈ ≤ ∏ ∏ × 3≈ ⁄ ≤ √ × √ ≥ ° ∞∞∞× ∞√ ∏ ≤ ∏ 1≈ ⁄ ⁄ ≤ × ≤2 ∏ ⁄ ≤ ⁄ ƒ√ 2 √ × ⁄ Ù 2 √ ∏¬ ∏≈ 蔡自兴 机器人原理及其应用 中南工业大学出版社作者简介金飞虎 2 男 哈尔滨工业大学计算机应用专业博士研究生 研究领域 空间智能机器人 神经网络控制 计算机网络及通讯技术洪炳熔 2 男 工学博士 哈尔滨工业大学计算机应用专业教授 博士生导师 研究领域 空间智能机器人!星载计算机和虚拟现实技术高庆吉 2 男 哈尔滨工业大学计算机应用专业博士研究生 研究领域 为空间智能机器人及人工智能技术上接第 页机器人处于倾覆临界状态时 除了≤ !≤ 点外 其余支撑点处的壁面反力为零 因此机器人受到的所有力对≤的力矩为 ƒ ƒ 球形壁面爬行机器人在球面上不发生绕 ≤ 倾覆的条件为 ƒ ƒ6结论 Χονχλυσιον本研究得到国家自然科学基金项目的资助 机器人达到了总体要求的性能指标 /球面移动机器人0已获实用新型发明专利 下阶段除样机完善和现场试用外 进一步的研究涉及到机器人本体的轻量化!移动速度提高和作业装置的试验 满足全天候作业的性能要求等参考文献 Ρεφερενχεσ≈ ≠ ∏ ≥ ∞ ∏ ≥ ≤42≈ × ⁄ √ • ≤ 石川岛磨技报 32 ≈ ° • × ≥ ∏ • ° ≥ ∏1≈ × ≥ ∏ ≥ ⁄ √ ≥ 2 • 2≤ 机械技术研究所所报 46≈ 黄建军 多方位运动车辆及其车轮 发明专利申请公开说明书≤作者简介谈士力 2 男 博士 教授 研究领域 机器人技术与应用第 卷第 期金飞虎等 基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划。

大型复杂曲面机器人加工关键技术及应用一、引言大型复杂曲面机器人加工是现代制造业中一个重要而具有挑战性的领域。

复杂曲面是指在三维空间中曲率连续变化的曲面，在汽车制造、航空航天、船舶制造等行业中得到广泛应用。

本文将探讨大型复杂曲面机器人加工的关键技术及应用。

二、关键技术1. 机器人运动规划机器人加工复杂曲面的首要问题是机器人在三维空间中的运动规划。

传统的机器人运动规划算法如RRT、PRM等在应对大规模、复杂运动规划问题时存在效率低下的问题。

因此，研究者提出了基于深度学习的机器人运动规划算法，通过深度神经网络将运动规划问题转化为一个监督学习问题，提高了运动规划的效率和准确性。

2. 机器人路径规划机器人路径规划是指确定机器人在加工过程中各个工作点的轨迹。

复杂曲面机器人加工中，路径规划的难点在于机器人需要在曲面上平滑移动，并避免碰撞。

研究者提出了基于样条曲线的路径规划算法，通过拟合曲面与机器人运动轨迹之间的关系，实现了机器人在曲面上的平滑移动。

3. 机器人姿态控制机器人姿态控制是指机器人在加工过程中保持正确的姿态，使工具与工件表面保持一定的相对位置关系。

由于复杂曲面的曲率变化连续，机器人姿态控制面临着困难。

研究者提出了基于自适应控制的姿态控制算法，通过估计工件曲面的曲率变化情况，实时调整机器人的姿态，实现了高精度的加工操作。

4. 机器人感知与定位机器人在加工过程中需要获取工件曲面的信息，并准确地感知自身的位置和姿态。

研究者提出了基于视觉和力觉传感器的感知与定位算法，通过图像处理和力学建模，实现了机器人对工件曲面的自动识别和自适应定位。

三、应用领域1. 汽车制造汽车车身外形复杂，曲面众多，因此大型复杂曲面机器人加工技术在汽车制造中具有广泛的应用。

通过机器人加工，可以实现汽车车身的高精度加工，提高生产效率和产品质量。

2. 航空航天航空航天产品的表面复杂度高，要求机器人在曲面上精确加工。

大型复杂曲面机器人加工技术可用于航空航天零部件的加工、装配和维修，为航空航天行业提供高效可靠的加工手段。

基于特征加工元的复杂箱体类零件工艺路线优化徐立云;史楠;段建国;李爱平【摘要】针对工艺设计过程中工艺路线的优化问题,通过分析复杂箱体类零件特征,并将其细分为加工元,在考虑优化过程中存在的问题和相关工艺约束的基础上,将工艺路线的优化转化为加工元的优先排序.以机床、夹具和刀具变换次数最少建立目标优化模型,利用改进的遗传算法进行求解,避免了遗传算法“早熟”的缺陷.以某型号缸体为研究对象验证该改进算法的有效性,结果表明该算法具有很好的收敛性.%According to the current problems of process route optimization during the process design, the complex part features were divided into several feature machining elements,then the optimization of process route was changed to the priority of feature machining elements considering the problems in the process of optimization and related process constraints. An objective function was built by minimizing the transform of machine tools,fixtures and cutting tools,using an improved genetic algorithm to avoid the premature defects of the genetic algorithm. Finally, a case of cylinder block was illustrated to verify the efficiency of the hybrid algorithm, and the results show that the improved al gorithm has a good convergence.【期刊名称】《中国机械工程》【年(卷),期】2013(024)002【总页数】7页(P202-208)【关键词】工艺路线;加工元;组合优化;遗传模拟退火算法【作者】徐立云;史楠;段建国;李爱平【作者单位】同济大学,上海,201804;同济大学,上海,201804;同济大学,上海,201804;同济大学,上海,201804【正文语种】中文【中图分类】TH1620 引言零件的工艺路线是指从零件模型获取零件结构、功能和设计要求等信息，然后确定其加工方法和所需资源，完成零件从毛坯状态到成品状态转变的过程［1］。

机器人的协作和协同控制方法有哪些摘要：机器人技术在现代工业生产中起到了非常重要的作用。

为了提高机器人的工作效率和灵活性，需要实现机器人之间的协作和协同控制。

本文介绍了机器人协作和协同控制的意义，并详细介绍了几种常用的机器人协作和协同控制方法。

关键词：机器人，协作，协同控制，工作效率，灵活性一、引言机器人技术在现代工业生产中被广泛应用，它可以自动完成一些重复性工作，提高工作效率，减轻劳动强度。

然而，单个机器人的工作能力是有限的，无法完成复杂的任务。

为了提高机器人的工作效率和灵活性，需要实现机器人之间的协作和协同控制。

二、机器人协作的意义机器人协作的意义在于提高生产效率和质量，减少生产成本，提高资源利用率。

通过机器人之间的协作，可以实现任务的分工和分担，避免重复工作和浪费资源。

同时，机器人之间的协作也可以提高工作灵活性，适应不同的生产需求。

三、机器人协同控制的方法1. 集中式控制集中式控制是最简单的机器人协同控制方法之一，它通过一个控制器对所有机器人进行控制。

控制器负责分配任务，并监控机器人的工作状态。

集中式控制适用于任务简单且机器人数量较少的情况。

但是，当任务复杂度增加和机器人数量增多时，集中式控制的效率会明显降低。

2. 分布式控制分布式控制是一种将控制算法分配到每个机器人的方法。

每个机器人根据自身传感器的反馈信息进行控制，同时与其他机器人进行通信，实现任务的分工和协同。

分布式控制适用于机器人数量较多且任务复杂的情况。

它能够提高系统的鲁棒性和可扩展性，但也存在通信延迟和协调问题。

3. 基于角色的控制基于角色的控制是一种将任务划分为不同角色的方法。

每个角色由一个或多个机器人承担，负责完成相应的任务。

角色之间可以根据任务的优先级进行切换和协同。

基于角色的控制可以提高系统的灵活性和效率，但也需要对任务进行合理划分和资源调度。

四、机器人协作和协同控制的应用机器人协作和协同控制在各个领域都有应用。

在工业生产中，机器人之间的协作可以提高生产效率和灵活性。

机器人协同控制算法在复杂环境中的应用与性能优化近年来，随着机器人技术的飞速发展，机器人在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。

机器人的协同控制算法在复杂环境中的应用与性能优化对于实现高效、安全和可靠的机器人系统至关重要。

本文将探讨机器人协同控制算法在复杂环境中的应用及其性能优化方法。

机器人协同控制算法是指多个机器人同时参与执行任务，通过相互通信和合作，达到预定的目标。

在复杂环境中，机器人面临着多种挑战，例如复杂的地形、动态障碍物以及不确定的外部因素。

为了应对这些挑战，机器人协同控制算法需要具备自适应性、鲁棒性和高效性。

首先，机器人协同控制算法需要具备自适应性，即能够根据环境的变化和任务的需求进行自动调整和改进。

在复杂环境中，机器人必须能够根据地形变化和障碍物的出现，调整其行动策略和路径规划，以保证任务的完成。

为实现自适应性，研究人员提出了一系列的算法，例如基于强化学习的策略搜索算法和遗传算法等。

这些算法通过模拟机器人与环境的交互过程，不断优化机器人的行为策略，使其能够适应不同的环境和任务需求。

其次，机器人协同控制算法需要具备鲁棒性，即在面对不确定的环境和外部因素时仍能保持良好的性能。

在复杂环境中，机器人可能面临传感器故障、通信中断以及其他机器人的故障等问题。

为处理这些问题，研究人员提出了一系列的鲁棒控制算法。

这些算法采用容错机制，通过多传感器融合和自适应控制策略，实现对不确定因素的准确估计和处理，从而保证机器人协同控制系统的鲁棒性和可靠性。

最后，机器人协同控制算法需要具备高效性，即在保证任务完成的同时，尽可能减少系统的计算和通信开销。

在复杂环境中，机器人的数量可能很大，机器人之间的通信会引起网络拥塞和通信延迟，从而影响系统的实时性和性能。

为解决这一问题，研究人员提出了一系列的分布式控制和路径规划算法。

这些算法通过减少机器人之间的通信频率、优化路径规划和任务分配等方式，实现机器人协同控制系统的高效运行。

大型复杂曲面机器人加工关键技术及应用大型复杂曲面机器人加工是一项涉及多个学科领域的技术，旨在实现对复杂曲面工件的高精度加工。

本文将从机器人的结构设计、路径规划和控制策略等方面，探讨大型复杂曲面机器人加工的关键技术及应用。

一、机器人结构设计大型复杂曲面机器人的结构设计是实现高精度加工的基础。

其结构通常由机械臂、传感器、控制系统等组成。

机械臂的结构形式多样，可以是串联或并联结构，也可以是混合结构。

对于复杂曲面加工，常采用柔性机械臂或带有自适应装置的机械臂，以适应工件表面的复杂曲率。

二、路径规划路径规划是大型复杂曲面机器人加工中的关键技术之一。

通过合理规划机器人的运动轨迹，可以实现对复杂曲面的高效加工。

常用的路径规划方法包括离散化路径规划和连续路径规划。

离散化路径规划将复杂曲面划分为多个小区域，然后通过在每个小区域内规划机器人的运动轨迹，最终实现对整个复杂曲面的加工。

连续路径规划则通过数学模型和优化算法，直接规划机器人的连续运动轨迹，以实现高效加工。

三、控制策略控制策略是大型复杂曲面机器人加工的核心技术之一。

通过采用合适的控制策略，可以实现机器人的高精度定位和稳定运动。

常用的控制策略包括PID控制、自适应控制和模糊控制等。

PID控制通过对机器人的位置、速度和加速度进行反馈调节，实现精确的运动控制。

自适应控制根据工件表面的曲率变化，自动调整机器人的运动参数，以适应复杂曲面的加工需求。

模糊控制则根据事先建立的模糊规则，对机器人的运动进行模糊推理和决策，以实现对复杂曲面的加工。

大型复杂曲面机器人加工技术的应用非常广泛。

例如，在航空航天领域，可以利用大型复杂曲面机器人对飞机机身进行加工，以提高飞机的气动性能和外观质量。

在汽车制造领域，可以利用大型复杂曲面机器人对汽车车身进行加工，以实现高质量的表面涂装和装配。

在建筑领域，可以利用大型复杂曲面机器人对建筑外墙进行加工，以实现建筑外观的个性化设计。

大型复杂曲面机器人加工是一项具有重要意义的技术。

机器人的协同工作能力随着科技的不断进步和创新，机器人在各个领域的应用越来越广泛。

机器人不仅可以独立工作，还可以通过协同工作与人类一起完成任务。

机器人的协同工作能力不仅提高了工作效率，还为人类带来了更多的便利和创造力。

本文将探讨机器人的协同工作能力以及其对人类社会的影响。

一、机器人的协同工作能力概述机器人的协同工作能力是指多个机器人之间能够相互合作、协同配合以完成一项任务的能力。

这种协同工作能力可以通过网络连接实现，机器人之间可以通过信息共享、任务分配、协同执行等方式实现有效的合作。

二、机器人协同工作的应用领域机器人的协同工作能力被广泛应用于许多领域，包括工业生产、医疗护理、物流仓储等。

在工业生产中，机器人可以通过协同工作完成组装、搬运等任务，提高生产效率和质量。

在医疗护理方面，一些机器人可以协同工作进行手术、康复护理等工作，减轻医护人员的负担。

在物流仓储领域，机器人可以通过协同工作完成货物的运输、仓库管理等任务，提高物流效率。

三、机器人协同工作的优势机器人的协同工作能力相比于单个机器人的工作具有明显的优势。

首先，多个机器人可以同时进行不同的任务，提高工作效率。

其次，通过协同工作，机器人之间可以相互配合，充分发挥各自的优势。

例如在工业生产领域，一台机器人负责搬运，一台机器人负责组装，彼此之间协同工作可以实现更高效的生产线。

此外，机器人的协同工作能力还可以提高工作的可靠性和稳定性，降低了工作风险。

四、机器人协同工作带来的挑战与解决方案虽然机器人的协同工作能力具有众多优势，但也面临一些挑战。

首先，机器人之间的信息共享和通信需要高效可靠的网络支持。

其次，机器人之间的任务分配和协同执行需要合理的算法和规划策略。

最后，机器人的协同工作需要考虑到与人类的配合和工作环境的适应性。

针对这些挑战，可以采取一些解决方案。

首先，建立高效可靠的通信网络，确保机器人之间的信息共享流畅。

其次，开发智能化的算法和规划策略，实现任务的合理分配和协同执行。

机器人耦合运动控制技术研究随着科技的不断发展和人类社会的进步，机器人已经越来越成为人们生活和生产中不可或缺的一部分。

机器人的智能化、自主化和多功能化，需要不断的对机器人运动控制技术进行研究与发展。

机器人耦合运动控制技术，就是在多个硬件设备协同合作完成一个任务时，通过对各个设备之间的关联关系进行分析和运算，实现不同部件之间的协同作用，从而实现任务的完成。

此篇文章将着重介绍机器人耦合运动控制技术的研究。

一、概述：机器人是人工智能技术和机械工程学的结合产物，它具有很高的灵活性，能够完成多种任务。

对于机器人的控制技术而言，是机器人赖以完成自己工作的关键之一。

而机器人耦合运动控制技术就是指，在机器人多个部件之间相互关联的情况下，为满足特定的任务需求，采用先进的运动控制方式，最终使其高效、准确、稳定、可靠的完成任务的技术。

耦合控制方法是基于目前的单一控制方法所不能满足要求，两个或多个量之间的耦合关系对运动控制的影响进行建模及分析，并在控制系统中合理的利用这种关系，实现系统的高效稳定运算。

二、耦合运动控制技术的一般结构：耦合运动控制系统结构由三个主要部分组成: 传感器、执行器和控制单元。

传感器通过将物理量转换为电量，提供给控制器信息；执行器则通过电信号控制机器人机械部件或动力部件，必须保证制动器等执行部件响应速度快并且可靠；控制单元按事先确定的控制策略，完成指令的识别，生成规划路径和实际的驱动能量。

对于各个部分的分析，在协作过程中要着重考虑各个部分的耦合关系以及与对方的影响。

三、耦合运动控制技术的关键技术：（1）传感器技术：传感器是控制器与机器人之间的传递信息的接口。

获得机器人的信息是控制机器人的基础，进行运动的控制依赖于传感器的测量精度和测量信息的可靠性。

例如，许多视觉传感器可以用于检测机器人的运动。

编码器可以用于检测电机和执行器的转速和位置，测量接触力传感器可以用于检测机器人末端执行器的负载。

（2）规划路径技术：在机器人协作工作中，条理化的规划路径不仅可以提高任务的效率，还可以避免各种障碍。

机器人的协作和协同控制方法摘要：随着科技的不断发展，机器人在各个领域扮演着越来越重要的角色。

机器人的协作和协同控制是实现多机器人系统的关键，它能够提高机器人的工作效率和任务完成能力。

本文从机器人协作的基本概念出发，介绍了机器人协作的目标与挑战，然后讨论了机器人协同控制的方法与技术，并对其中几个典型方法进行了深入的研究。

1. 引言机器人在工业、医疗、服务等领域广泛应用，并且越来越多的机器人被部署在协作任务中。

机器人的协作能力对于完成复杂任务和提高工作效率非常重要。

然而，机器人的协作和协同控制是一个复杂而困难的问题，需要综合考虑多个方面因素，如通信、感知、决策等。

本文将介绍机器人协作和协同控制的基本概念、目标与挑战，并探讨其中几个典型的协同控制方法。

2. 机器人协作的概念机器人协作是指多个机器人通过相互协调和合作，共同完成一个任务。

机器人协作通常包括任务分配、路径规划、运动控制等方面。

机器人协作的目标是提高任务完成的效率和质量，同时减少资源的浪费。

机器人协作的挑战主要包括通信、感知、决策等方面。

3. 机器人协同控制方法机器人协同控制方法是实现机器人协作的关键。

机器人协同控制方法有很多，本节将着重介绍几个典型的方法。

3.1 分布式协同控制分布式协同控制是一种常见的机器人协同控制方法，它通过将任务分解成多个子任务，由多个机器人分别完成，并根据任务的完成情况进行协调和合并。

分布式协同控制的优点是简单易实现，但是它对于任务分解和协调的设计要求较高。

任务分解需要考虑到机器人的实际能力和任务的复杂度，协调需要解决任务完成情况不一致和冲突等问题。

3.2 集中式协同控制集中式协同控制是另一种常见的机器人协同控制方法，它通过集中的控制器对多个机器人进行统一控制。

集中式协同控制的优点是控制精度高，任务分配和协调更加灵活，但是它对通信的要求较高，并且容易造成单点故障。

因此，在设计集中式协同控制系统时，需要充分考虑通信的可靠性和冗余设备的设置。

协作机器人技术中的协同控制与多机器人协作方法协作机器人技术是指在工业制造、物流仓储、医疗等领域中，多台机器人之间协同工作，完成复杂的任务。

协作机器人技术的关键在于实现机器人之间的协同控制和多机器人协作方法的设计。

本文将深入探讨协作机器人技术中的协同控制和多机器人协作方法的原理与应用。

在协作机器人技术中，协同控制是指多台机器人在工作时，通过共享信息和协同调度，以达到高效率、高稳定性和高性能的工作状态。

协同控制可以分为两个层次：任务层和执行层。

任务层协同控制主要是对机器人之间的任务分配和协调，确保任务的合理分配和高效完成。

执行层协同控制主要是对机器人执行动作的时序和协调控制，确保机器人之间的动作和状态同步。

在任务层协同控制中，需要考虑任务的类型、机器人的能力和资源、联络成本等多个因素。

通过建立任务模型和资源模型，可以将任务分配转化为一个优化问题，在满足约束条件的前提下，寻找最优的任务分配方案。

同时，还需要考虑任务的动态变化和不确定性因素，通过故障检测和重新分配等机制，实现任务的自适应调整。

在执行层协同控制中，需要考虑机器人之间的协作动作和状态同步。

通过共享位置、速度、力/扭矩等信息，可以在实时动态中实现机器人之间的协调控制。

例如，在物流领域中，多个机器人需要同时将货物从一个位置搬运到另一个位置，通过实时共享位置信息，并对机器人的速度和方向进行调节，可以确保机器人之间的协同工作，避免碰撞和冲突。

而多机器人协作方法则是指多台机器人协同工作时所采用的策略和算法。

多机器人协作方法可以分为集中式方法和分布式方法。

集中式方法中，一个中心节点负责任务的分配和协同控制，其他机器人只负责执行任务。

集中式方法适合任务相对简单，机器人之间的通信成本相对较低的场景。

而分布式方法中，每个机器人都具有一定的智能和能力，可以根据局部信息和协同策略来完成任务。

分布式方法适用于任务复杂、机器人之间通信成本较高的场景。

在多机器人协作方法中，常用的策略和算法包括合作协同策略、竞争协同策略和混合协同策略等。

基于低碳制造的多工步孔加工切削参数优化
李爱平;古志勇;朱璟;刘雪梅;谢楠;杨连生
【期刊名称】《计算机集成制造系统》
【年(卷),期】2015(21)6
【摘要】为实现数控加工的孔加工低碳化,建立了孔加工过程中包含消耗电能折算的碳排放、刀具折算的碳排放和切削液折算的碳排放的碳排放函数,约束条件包括机床性能参数、钻头稳定性和加工时间,以钻孔和扩孔时的切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量.通过在某型号机床试验测得切削功率,拟合出目标函数中的机床空载功率系数和切削加工时转矩修正系数.结合试验数据分析验证所建模型的有效性.运用遗传算法对优化模型求解,结果显示碳排放量减少大约15％.
【总页数】8页(P1515-1522)
【作者】李爱平;古志勇;朱璟;刘雪梅;谢楠;杨连生
【作者单位】同济大学现代制造技术研究所,上海200092;同济大学现代制造技术研究所,上海200092;同济大学现代制造技术研究所,上海200092;同济大学现代制造技术研究所,上海200092;同济大学中德工程学院,上海200092;同济大学现代制造技术研究所,上海200092
【正文语种】中文
【中图分类】TH16
【相关文献】
1.基于难加工材料数控加工切削参数优化的研究 [J], 范悦;姜合萍;于航;魏巍
2.大口径厚壁管内孔轴向车铣加工的切削参数优化 [J], 王冬旭;金成哲;祖挥程;王旭;姜增辉
3.基于模糊评判的深孔刀具选择及切削参数优化 [J], 张保平;关世玺;张雪冬;王斌;田甜
4.利用复合工步,提高孔加工精度效率的实例分析 [J], 卢义斋;武开军
5.基于灰色系统理论的球头铣刀螺旋铣孔切削参数优化 [J], 王海艳;陶克新;王健宇;金天;吴东旭
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