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题名模块化机器人最优越野构型神经网络规划方法
被引量：1
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作者
党婉莹
周乐来
李贻斌
张辰
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机构
山东大学控制科学与工程学院
山东大学智能无人系统教育部工程研究中心
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3674-3685,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61973191)。
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文摘
轮式模块化机器人在满足人类对于无人自主任务需求时具有很多优势,机器人组合体构型在搬运物资、山地越障等方面更具有独特优势,为此提出一种多模块机器人构型优化规划方法。构建数字化地形表达,建立参数化地形辨识模型,运用遗传算法构建能耗与时间加权组合的最优构型,改变约束条件在不同地形下进行大量平行运行得到大量地形-最优构型参数结果对,将地形集合构建为输入集,将最优构型集合构建为输出集,训练借助神经网络技术快速得到面向任意地形的最佳组合体构型,使得组合体在面对三维复杂地形时实现高成功率、高可靠性越障运动,同时将能耗成本和时间成本降至最低。通过物理引擎平台仿真搭建仿真野外地形,对规划得到的构型进行通过性验证和性能测试,各构型均能完成地形跨越,同时验证规划算法的优化能力;搭建模块化机器人样机实物进行实验,以6×1刚性连接构型完成了2倍轴距宽沟壑的跨越。研究结果表明,所提方法能够高效地规划各类地形下满足通过性要求和时间能耗最优的组合体越障构型。
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关键词
轮式机器人
山地越障
构型优化
A^(*)算法
遗传算法
反向传播神经网络
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Keywords
wheeled robot
mountain obstacle crossing
configuration optimization
A^(*)algorithm
genetic algorithm
BP neural network
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分类号
TP242.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于延展性的机器人面料缝制张力预测方法
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作者
宋洁心
付天宇
李凤鸣
宋锐
李贻斌
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机构
山东大学控制科学与工程学院
山东大学智能无人系统教育部工程研究中心
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期173-180,共8页
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基金
山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010430)
国家自然科学基金面上项目(61973196)
NSFC-深圳机器人基础研究中心项目(U2013204)。
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文摘
针对机器人缝制过程中未知面料期望张力导致面料变形的问题,根据面料的延展性分类训练支持向量机(SVM)模型,通过线性支持向量机模型预测未知面料的延展性;其次,采用模糊逻辑控制系统确定面料特性与期望张力之间的非线性关系;最后,利用毛呢、绸缎、天鹅绒布、摇粒绒布4种面料对SVM模型进行测试,通过模糊逻辑得到面料期望张力查询表,根据期望张力对毛呢和竹节棉麻进行缝制实验。结果表明:在拉伸面料的过程中,线性支持向量机模型预测的延展性最终趋于面料实际的延展性,基于模糊逻辑根据面料延展性和种类可实现对任意面料期望张力的预测,预测张力可满足智能化缝制加工的需要。该研究为避免面料形变从而提高缝制质量提供了前提条件。
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关键词
工业机器人
面料缝制
延展性
期望张力
模糊控制
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Keywords
industrial robot
fabric sewing
extensibility
expected tension
fuzzy control
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分类号
TP242.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TS101.8
[轻工技术与工程—纺织工程]
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