检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：夏平上海交通大学

学位级别：博士

模块化自重构机器人是一种由许多功能相对独立,并且具有一定感知能力的机械电子模块组成的机器人,它不需要外部帮助,能够根据变形任务和周围环境的变化而自主地改变自身的结构配置,以最佳构形去完成不同的操作任务,不但扩大了机器人的... 详细信息

模块化自重构机器人是一种由许多功能相对独立,并且具有一定感知能力的机械电子模块组成的机器人,它不需要外部帮助,能够根据变形任务和周围环境的变化而自主地改变自身的结构配置,以最佳构形去完成不同的操作任务,不但扩大了机器人的应用范围,更由于模块的均一性和互换性降低了制造及维护成本,提高了机器人的可靠性和可扩展性.这类机器人在危险、未知和非结构环境运行具有很大优势,比如空间、海洋、军事侦察、废墟营救、核电站维修.对于相同环境下,要求完成不同的任务也非常适合,比如火星探索.开展模块化自重构机器人的研究对于提高我国在该领域的科研水平、扩展机器人的应用背景等具有重要的理论和现实意义.\n 模块硬件原型的设计和变形策略的研究是模块化自重构机器人的两个主要的研究领域.模块硬件的设计决定了模块之间的连接方式、变形规则、运动策略等各个重要方面,对于运动空间为三维的自重构机器人而言,模块要求具有一定的空间对称性和规则的几何形状,并且具备足够多的自由度,以提高系统的运动及自重构能力,简化控制方法.为此,提出并研制了一种运动空间为三维,模块外形类似立方体,运动方式为阵列式,每一个模块具有12个自由度的同构自重构机器人.每一个模块利用连接面上销和孔组成的自动锁定装置,通过与相邻模块间的交流和通讯,可以独立自主实现与相邻模块间的连接、分离.由多个相同模块组成的M-Cubes自重构机器人系统.通过模块之间的相互配合,改变它们之间的连接,形成空间任意结构.从而整个机器人系统可以获得不同的三维结构和各种静态构形.此外,模块的结构简单,制造方便,控制容易.\n 在自重构机器人结构设计中,有很多关键技术,比如如何保证模块之间正确的对接、满足什么条件,以及外界因素会对模块运动产生什么样的影响.由于两相邻模块的连接处是比较薄弱的环节,并且又是主要承载的地方,如果材料强度不够,在受力变形的情况下,会出现模块之间的失效连接.因此,我们根据模块在对接过程的运动特点和受力情况,对模块的变形情况进行了有限元分析.通过对变形结果的分析,提出了模块可靠、有效、正确对接所遵循的条件,为M-Cubes机器人系统能成功地完成自重构运动提供了有效的指导.\n 自重构机器人变形过程是通过不断改变模块之间的连接方式实现的.为了简化变形过程中运动规划和控制算法的复杂程度,首先需要找到一种足够简单同时又能准确无歧义地描述系统的模型.本文提出一种通过局部感知信息来获得与相邻模块的连接状态,利用深度优先搜索和特征向量矩阵来确定和描述系统中每一个模块的具体位置和整个系统的拓扑结构,给出了一种判断两个不同的特征向量矩阵是否为同一个拓扑结构的方法,为系统以最佳构型完成变形任务提供一个有效的途径.\n 自重构机器人是由众多模块组成的非线性复杂系统,非线性造成的计算复杂性,使得传统的控制算法难以解决机器人的运动规划问题.本文提出了一种由连接规划和路径规划相互配合的变形运动策略.连接规划是在对模块进行数学描述的基础上,根据路径规划的要求,产生一系列模块连接关系的有序改变.路径规划是在受到周围环境的物理条件和模块自身的客观条件限制的基础上,选择可靠、有效的运动轨迹,寻找从初始位形到最终位形的最短距离,有机协调各个模块每一步的连接顺序.此方法有效地解决了模块在自重构过程中计算量大的棘手问题,优化了系统在变形过程中的运动路径.最后利用遗传算法对路径规划的第一个运动阶段,即随机运动阶段进行了优化.仿真试验验证遗传算法有效地提高了机器人整体运动性能,表明了该方法的可行性和有效性.

关键词：模块化自重构机器人有限元分析运动规划模块硬件原型变形策略

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模块化自重构机器人分布式变形策略研究

模块化自重构机器人分布式变形策略研究

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作者：别东洋哈尔滨工业大学

学位级别：博士

模块化自重构机器人由具有一定感知和运动能力的基本模块组成,每个模块是具有完整的传感、计算和运动能力的机器人,相邻模块间可建立多种连接关系。模块化自重构机器人区别于传统机器人的主要特点在于能够根据环境和任务需要通过模块间... 详细信息

模块化自重构机器人由具有一定感知和运动能力的基本模块组成,每个模块是具有完整的传感、计算和运动能力的机器人,相邻模块间可建立多种连接关系。模块化自重构机器人区别于传统机器人的主要特点在于能够根据环境和任务需要通过模块间相对移动改变内部模块间相对位置和连接方式,实现整体质心的迁移和系统构型重组,称为模块化自重构机器人的重构,包括重构运动和重构变形两方面。在分布式控制框架下,大量模块独立、并行的运动控制受到自身运动能力和邻居环境的综合制约,在模块仅具有有限范围内的环境和邻居模块状态信息情况下,如何保证分布式重构过程中系统整体性、避免局部冲突,从仅依靠局部通讯的模块单元的独立控制实现系统整体预期的宏观表现,包括以重构运动形式通过障碍环境、通过重构变形调整系统整体构型,是该领域目前研究中的两大主要难题,也是本论文研究的主要内容。重构运动过程中后部模块沿前方模块表面持续的相对移动改变整体质心位置,能够产生类似液体的表面流动式运动。通过模块单元局部环境的适应性移动,实现系统整体在移动过程中对未知环境的自主适应。基于规则的局部运动规划方法在重构运动研究中具有突出的研究成果和应用潜力,目前研究中规则的制定完全依赖于设计者的经验进行拼凑和循环测试,针对环境中不同的障碍情况需要分别进行规则设计,限制了机器人在未知环境中的自主移动能力,规则的制定和对不同环境的适应性问题是目前研究的主要难题。本论文从模块的基本运动能力出发,对规则的数目和适用环境进行改进,设计了一套规则数目明显降低并且能够适应多种障碍环境的模块移动规则;并针对分布式重构运动过程中典型问题进行了研究,例如系统整体连接问题、不同模块同时向空间中同一位置移动的局部冲突问题,并提出了相应的解决方案;通过仿真和机器人实际系统实验对所设计规则和分布式典型问题解决方法进行综合验证。模块化自重构机器人的分布式重构变形充分依靠模块单元自身的传感和计算能力,通过内部模块在局部环境中的独立运动改变机器人整体结构,以适应当前环境和任务的需要,避免了集中式规划中规划时间复杂度随模块数目增长呈指数规律上升的问题。分布式重构变形过程中,模块单元仅依靠与直接相邻模块间的局部通讯,根据有限范围内的环境信息进行运动规划,在缺乏整体状态信息的情况下如何保证系统收敛到预期的目标结构,以及如何制定目标构型并将其传递给独立模块,是目前该领域研究中的主要难题。将自然界普遍存在的分形现象引入到模块化自重构机器人的分布式重构变形中,借助分形理论对复杂结构的构建能力,使用分形字符为机器人构建目标结构,并通过扩展分形字符图形化转录机制到模块的局部相对移动中,将目标构型的整体描述转变为分布式模块的局部移动引导信息,实现面向确定目标结构的分布式重构变形,针对分布式重构的收敛性、模块规模可扩展性进行仿真和实验验证,并综合分析了影响系统收敛性和重构速度的主要因素。机器人在未知环境中工作时,需要针对当前环境和任务状态在不同的构型之间进行连续重构。在重构运动针对障碍环境的通过性和重构变形针对目标结构的收敛性两种重构能力研究的基础上,为充分发挥模块化自重构机器人通过重构产生新构型以适应环境的能力,需要探索机器人在不同状态间进行连续转换的策略。借鉴植物在生长过程中自主适应外界环境的内部机理,通过参数化L系统将外界激励作用引入到机器人形态决策规划过程中,为机器人探寻一种可在重构运动与重构变形、不同目标结构的重构变形之间根据需要进行连续重构的规划策略。为验证分布式重构运动与重构变形策略的有效性,在Seremo模块化自重构移动机器人中进行实际系统的实验验证。针对重构运动中对未知障碍的适应能力,以及重构运动规划策略对模块规模的可扩展性,分别采用4模块机器人系统和8模块机器人系统在不同的障碍环境中进行实验验证,通过机器人移动过程中的系统整体性和局部冲突处理结果,验证了所设计元胞规则和重构策略的有效性;针对重构变形控制方法的收敛性、模块规模可扩展性进行了多组实验验证,通过面向直线构型、分枝构型以及十字构型的重构变形,验证了重构变形过程的收敛性,并使用包含不同模块数量的机器人对相同目标构型的多组实验,验证了变形策略对模块规模的可扩展性;通过机器人阵列式构型、十字构型和T形构型的连续重构变形,以及从十字构型经重构运动通过障碍环境后到数字6构型的连续重构,验证了基于参数化L系统的分布式连续重构变形策略的有效性。

关键词：模块化自重构机器人分布式控制重构运动重构变形元胞自动机分形理论

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水下模块化自重构机器人构形拓扑转换

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机器人 2004年第5期26卷 409-415页

作者：徐雪松葛彤连琏朱继懋上海交通大学水下工程研究所上海200030

定义了水下模块化自重构机器人构形拓扑转换基本概念 ,并分析总结出构形拓扑转换的基本规律 .然后采用遗传算法对构形拓扑转换进行优化 ,有效地降低构形拓扑转换操作过程中的连接和断开操作次数 ,提高自重构效率 .

关键词：自重构机器人模块化自重构机器人构形拓扑拓扑转换最优拓扑转换

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模块化自重构机器人协调运动规划与运动功能进化研究

模块化自重构机器人协调运动规划与运动功能进化研究

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作者：尹靖淳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

本硕士课题针对链式结构的模块化自重构机器人,进行了协调运动规划以及运动功能在线进化的研究。在基于MRDS?（Microsoft Robotics Developer Studio）平台并使用SPL? （Simulation Programming Language）,联合MATLAB?所构建的三... 详细信息

本硕士课题针对链式结构的模块化自重构机器人,进行了协调运动规划以及运动功能在线进化的研究。在基于MRDS?（Microsoft Robotics Developer Studio）平台并使用SPL? （Simulation Programming Language）,联合MATLAB?所构建的三维动力学仿真平台中,针对典型构型的模块化自重构机器人进行了协调运动的规划以及步态优化的研究;并将仿真实验中所得到的结果传递到了物理上的HIT立方晶胞自重构机器人实验系统,通过物理实验验证了仿真结果的有效性和面向硬件系统的仿真方法的可行性。本课题采用了中枢模式发生器来为链式结构的自重构机器人系统进行运动规划。通过数值仿真产生驱动信号而驱动机器人各模块关节的运动,在仿真环境中使用了比例控制和微分控制来确保所规划的关节运动轨迹的可靠执行。应用了下山单纯形（Downhill Simplex Algorithm）的优化算法来在仿真环境中为机器人进行运动功能的进化;在以一定的目标函数来评价的情况下,通过大量次数的迭代计算,搜索较优的运动步态参数,从而实现运动功能的进化。中枢模式发生器是具有分布式特性的,局部各单元间相互作用的控制器。这种结构对抗外部干扰能力强,能够产生周期性的、有节律的、振荡的、平滑的调制信号,从而可靠地为机器人进行运动规划。本课题通过数值方法使用耦合动态非线性振荡器来构建中枢模式发生器;利用其输出信号来驱动模块的伺服舵机。使用了下山单纯形这种不计算导数的优化算法来优化中枢模式发生器的控制参数,以期达到较佳的运动效果。然后,将仿真实验的数据传递到实验室现有的立方晶胞模块化自重构机器人系统物理模块上,通过物理实验验证了该运动规划和运动优化的方法的有效性。

关键词：模块化自重构机器人运动规划运动功能进化中枢模式发生器下山单纯形算法

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模块化自重构机器人结构设计及自变形方法的研究

模块化自重构机器人结构设计及自变形方法的研究

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作者：夏振兴上海交通大学

学位级别：硕士

模块化自重构机器人是一种由许多智能模块组成的多机器人系统。它利用模块之间的相互运动来改变自身的结构形状以适应不同的工作环境,能胜任普通机器人无法完成的任务。其涉及的科学领域广泛,具有很高的理论研究价值和广阔的应用前景。... 详细信息

模块化自重构机器人是一种由许多智能模块组成的多机器人系统。它利用模块之间的相互运动来改变自身的结构形状以适应不同的工作环境,能胜任普通机器人无法完成的任务。其涉及的科学领域广泛,具有很高的理论研究价值和广阔的应用前景。本文首先提出并研制了一种新型的三维阵列式同构自重构机器人,其基本模块外形为立方体,在它的6个面上对称的安装了圆盘形的对接面,模块内部利用全齿轮的传动方式实现了6个连接面的自由转动,每个连接面上都安装了一套轴孔锁定装置用来实现相邻模块的对接。整个模块结构简单,紧凑,易于控制。然后对该自重构机器人的对接过程进行了研究,分析了两个连接面在对接时可能存在的位姿偏差问题,利用空间几何的原理将此偏差通过易于测得的距离量来表示,并设计了一套红外测距系统采集此距离量,从而最终得出两连接面之间的位姿误差量,将其反馈给电机进行补偿后,便可实现连接面的完全对中。模块化自重构机器人利用模块之间的相互对接和分离能够实现许多不同的静态构型。为了区别这些不同的构型,本文结合图论的相关知识提出了用特征向量矩阵来描述系统构型以及单个模块状态的方法。在此基础上对模块的基本运动形式进行了分类以及归纳整理,

关键词：模块化自重构机器人模块对接特征向量矩阵运动规划

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模块化自重构机器人能控性及运动规划研究

模块化自重构机器人能控性及运动规划研究

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作者：刘碧川杭州电子科技大学

学位级别：硕士

模块化自重构机器人是由一系列结构相同但相互独立，具有一定感知、计算、运动、自主的连接和分离能力的功能自治单元模块有机联接而成的机器人系统，通过感知环境和自身状态，根据目标需求自主地改变系统逻辑或者物理构型，实现一定的... 详细信息

模块化自重构机器人是由一系列结构相同但相互独立，具有一定感知、计算、运动、自主的连接和分离能力的功能自治单元模块有机联接而成的机器人系统，通过感知环境和自身状态，根据目标需求自主地改变系统逻辑或者物理构型，实现一定的功能任务。该类机器人具有鲁棒性、多功能性以及适应性，在海洋探测、军事侦察、核电站维修和废墟营救等未知环境和非结构环境中能够正常运行。模块化自重构机器人的研究不但可以扩展机器人的应用领域，而且对于提高我国在该领域的科研水平具有重要意义。对于自重构机器人系统，系统的运动取决于各个模块的动力学特性以及模块之间的相互作用，根据自重构机器人的动态特性给出其动态元胞自动机模型，在元胞自动机的理论基础上，给出了状态转移规则矩阵的可逆性与元胞邻域的关系，并探讨了群自重构机器人理论。借鉴群系统基于环境的建模方式，机器人模块的动力学模型可以简化为高阶线性定常系统，考虑到机器人模块间的相互独立性，将模块化自重构机器人系统动力学特性作为离散的线性定常群系统分析，并给出了系统的状态方程描述，体现出动力学方程与基于元胞自动机的动态方程的形式上的统一性。指出模块化自重构机器人系统的能控性取决于模块之间相互作用和系统图的拓扑结构，两个方面的因素相互独立，互不相关，必须同时满足。针对国内外的自重构机器人由于各自的侧重点不同，尚没有通用的仿真工具的现状，本文致力于设计开发一款简单实用的自重构机器人仿真环境，力求能够真实的反映模块化自重构机器人的运动，并尽可能的减少由于模块硬件设计不同而产生的约束。以微软机器人开发平台作为开发工具，将机器人模块抽象化为一个立方体，并对立方体模块添加质量、颜色、摩擦系数等物理属性，虚拟环境能够真实的反映实际情况下机器人的翻转、平移动作，为以后的开发工作奠定了基础。目前存在的分布式模块化自重构机器人串行算法效率较低，在本项目研究过程中，为每个机器人模块分配ID编号，给出机器人的整体构型描述，然后根据真实环境中机器人模块的动作限制制定运动约束规则。最后根据元胞自动机的并行特性，在保证系统的连通性的基础上，考虑模块运动过程中的碰撞规避，提出自重构机器人的并行重构算法并进行MATLAB仿真。

关键词：模块化自重构机器人元胞自动机能控性 MRDS 仿真并行自重构算法

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模块化自重构机器人容错控制方法

模块化自重构机器人容错控制方法

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作者：朱延河齐健赵杰 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

模块化自重构机器人容错控制方法，它包含以下步骤：划分子结构，在模块化自重构机器人检测到故障位置以及故障角度后，通过蒙特卡洛法检索故障模块在不同位置时的机器人可达位姿数，根据取得最大可达位姿数时的机器人结构获得故障模块... 详细信息

标准号: CN117532619A

模块化自重构机器人容错控制方法，它包含以下步骤：划分子结构，在模块化自重构机器人检测到故障位置以及故障角度后，通过蒙特卡洛法检索故障模块在不同位置时的机器人可达位姿数，根据取得最大可达位姿数时的机器人结构获得故障模块的目标位置，再结合故障模块的初始位置，将所有模块分解为三段子结构。子结构间重构，在不同子结构分离前，模块化机器人需要先将末端模块连接至磁性连接面形成闭链，建立组合子结构对应的运动学模型，确定节点构型以及运动路径，按照子结构间重构流程完成模块化自重构机器人的容错控制。本发明可生成重构规划，提高了机器人的容错性和操作能力。

关键词：模块化自重构机器人故障模块子结构重构容错控制位姿机器人模块化机器人磁性连接面机器人结构运动学模型操作能力分子结构故障位置模块分解末端模块目标位置运动路径容错性组合子闭链构型检索检测规划

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模块化自重构机器人控制

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军民两用技术与产品 2007年第2期 45-46页

作者：于燕波王巍刘荣北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京100083

介绍了一种履带式模块化自重构机器人系统的构成,提出了分层分布式的控制系统结构,分析了控制软件的结构及功能。通过解析一个典型动作序列展示了自重构机器人系统功能扩展的特点。

关键词：模块化自重构机器人分布式控制软件架构控制软件

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模块化自重构机器人

模块化自重构机器人

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作者：王钟英唐术锋阿勇嘎郭世杰赵国庆火伟伟黄仁杰奇立根 010000 内蒙古自治区呼和浩特市新城区爱民路(北)49号

本实用新型公开了模块化自重构机器人，涉及自重构机器人技术领域，包括立方体模块，立方体模块内转动设置有惯性制动器，立方体模块内部转角位置倾斜固定有限位圆盘，惯性制动器上设置有限位销，限位销与限位圆盘适配，限位销的轴线与... 详细信息

标准号: CN217345477U

本实用新型公开了模块化自重构机器人，涉及自重构机器人技术领域，包括立方体模块，立方体模块内转动设置有惯性制动器，立方体模块内部转角位置倾斜固定有限位圆盘，惯性制动器上设置有限位销，限位销与限位圆盘适配，限位销的轴线与惯性制动器的旋转轴线呈夹角设置，立方体模块的六个面上均设置有定位磁铁。实现各个模块的快速重构拼接以自重新配置更大的晶格结构，采用惯性制动器在立方体模块的质量中心施加受控扭矩，利用其惯性制动器突然制动产生的惯性使立方体模块运动，由于各个模块相互独立，通过各个模块受控扭矩方向的不同以实现重构机器人不同方向的移动，具有较强的运动灵活性。

关键词：立方体模块惯性制动器限位销受控重构模块化自重构机器人自重构机器人本实用新型运动灵活性定位磁铁夹角设置晶格结构倾斜固定突然制动限位圆盘旋转轴线质量中心重新配置转动设置转角位置适配拼接机器人施加移动

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基于改进强化学习的模块化自重构机器人编队

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计算技术与自动化 2022年第3期41卷 6-13页

作者：李伟科岳洪伟王宏民杨勇赵敏邓辅秦五邑大学智能制造学部广东江门529020 深圳市人工智能与机器人研究院广东深圳518116 深圳市杉川机器人有限公司广东深圳518006 中电科普天科技股份有限公司研发中心广东广州510310

针对传统强化学习算法在训练初期缺乏对周围环境的先验知识,模块化自重构机器人会随机选择动作,导致迭代次数浪费和算法收敛速度缓慢的问题,提出一种两阶段强化学习算法。在第一阶段,利用基于群体和知识共享的Q-learning训练机器人前往... 详细信息

针对传统强化学习算法在训练初期缺乏对周围环境的先验知识,模块化自重构机器人会随机选择动作,导致迭代次数浪费和算法收敛速度缓慢的问题,提出一种两阶段强化学习算法。在第一阶段,利用基于群体和知识共享的Q-learning训练机器人前往网格地图的中心点,以获得一个最优共享Q表。在这个阶段中,为了减少迭代次数,提高算法的收敛速度,引入了曼哈顿距离作为奖赏值,以引导机器人向有利于中心点方向移动,减小稀疏奖励的影响。在第二阶段,机器人根据这个最优共享Q表和当前所处的位置,找到前往指定目标点的最优路径,形成指定的队形。实验结果表明,在50×50的网格地图中,与对比算法相比,该算法成功训练机器人到达指定目标点,减少了将近50%的总探索步数。此外,当机器人进行队形转换时,编队运行时间减少了近5倍。

关键词：模块化自重构机器人强化学习多机器人编队

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