空间壁面环境中双足爬壁机器人的路径规划
发布时间：2021-01-02 04:48
双足爬壁机器人拥有串联式机器人关节主体和交替运动的吸附末端,在壁面环境中具有优越的运动性能,是将来代替工人自主完成壁面作业任务的重要角色。路径规划不仅可为双足爬壁机器人自主作业过程提供运动决策,更能在机器人控制过程提供有效目标信息。有效且优化的运动路径不仅是机器人安全完成任务的前提,还能提高机器人作业过程的效率。目前双足爬壁机器人在壁面环境中的路径规划还缺乏完善的研究方法和理论,本文以双足爬壁机器人为对象,对其在空间壁面环境中的无碰运动路径提出有效的规划方法框架并对规划方法作深入研究。主要研究内容包括:（1）研究了双足爬壁机器人在壁面间过渡的机器人位形特点,借助图形学的思想对机器人的可达工作空间和壁面作结构化的数学模型表达,以此提出一种基于几何相交测试的壁面可过渡性的快速判断方法,并进一步根据可过渡性拓扑地图用图搜索求解机器人运动的全局壁面序列。建立路径最短的过渡落足点求解的优化数学模型,通以此优选全局壁面序列,得到最优全局路径。通过仿真验证了壁面可过渡性分析和过渡落足点优化求解方法的良好性能。（2）分析机器人克服壁面障碍物的运动能力,以此建立分类准则对壁面障碍物进行分类,并结合障碍物...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
各种爬壁机器人
广东工业大学硕士学位论文本文以本实验室自主研发的模块化双足爬壁机器人 W-Climbot 作为研究对象。W-Climbot 及其构型示意图如图 1-2 所示。机器人本体的 3 个摆转关节模块位于中部、两端再分别串接旋转关节模块，为 5 自由度对称式构型，便于运动规划与控制。W-Climbot 两侧的吸附末端为采用真空吸附工作方式的吸附模块，集吸附控制，吸附状态分析，末端位姿检测等功能于一体[19]。该机器人能够执行尺蠖运动、摆转运动和翻转运动等多种步态，使其在复杂的壁面环境中具有优越的运动性能和避障能力。综上分析，W-Climbot 可作为双足爬壁机器人中一个典型的研究对象，更多关于 W-Climbo运动性能和运动步态等内容可参考[20]。
广东工业大学硕士学位论文制器控制机器人按照规划好的路径运动。足爬壁机器人路径规划所采用的方法分为三层架构：单步无碰路径规划，分别对应本文内容的第二章、第划和壁面路径规划的结果组成落足点路径，单步无碰径。该方法框架的输入包括环境信息、机器人参数信局路径规划的结果作为壁面路径规划的部分输入，而结果作为单步无碰路径规划的部分输入，整个方法框终结果，如图 1-3 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划[J]. 孙炜,吕云峰,唐宏伟,薛敏. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[2]爬杆机器人能量最优攀爬运动规划[J]. 江励,管贻生,王建生,周雪峰,苏满佳. 机器人. 2017(01)
[3]基于改进RRT算法的RoboCup机器人动态路径规划[J]. 刘成菊,韩俊强,安康. 机器人. 2017(01)
[4]爬壁机器人研究现状与技术应用分析[J]. 闫久江,赵西振,左干,李红军. 机械研究与应用. 2015(03)
[5]基于图像识别的爬壁机器人的路径规划[J]. 何宏,李宇,张志宏. 工业技术创新. 2015(03)
[6]基于模糊K均值聚类和Sarsa（λ）算法的自适应爬壁机器人路径规划[J]. 李静静. 计算机测量与控制. 2014(09)
[7]基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划[J]. 岳荣刚,王少萍. 北京航空航天大学学报. 2013(06)
[8]基于遗传算法的仿生双足爬壁机器人越障运动规划[J]. 李志海,付宜利. 机器人. 2012(06)
[9]Extended Dyna-Q Algorithm for Path Planning of Mobile Robots[J]. Hoang-huu VIET,Sang-hyeok AN,Tae-choong CHUNG. Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2011(03)
[10]改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 于振中,闫继宏,赵杰,陈志峰,朱延河. 哈尔滨工业大学学报. 2011(01)
硕士论文
[1]轮式悬磁吸附爬壁机器人研究[D]. 张小松.哈尔滨工业大学 2012
本文编号：2952683
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
各种爬壁机器人
广东工业大学硕士学位论文本文以本实验室自主研发的模块化双足爬壁机器人 W-Climbot 作为研究对象。W-Climbot 及其构型示意图如图 1-2 所示。机器人本体的 3 个摆转关节模块位于中部、两端再分别串接旋转关节模块，为 5 自由度对称式构型，便于运动规划与控制。W-Climbot 两侧的吸附末端为采用真空吸附工作方式的吸附模块，集吸附控制，吸附状态分析，末端位姿检测等功能于一体[19]。该机器人能够执行尺蠖运动、摆转运动和翻转运动等多种步态，使其在复杂的壁面环境中具有优越的运动性能和避障能力。综上分析，W-Climbot 可作为双足爬壁机器人中一个典型的研究对象，更多关于 W-Climbo运动性能和运动步态等内容可参考[20]。
广东工业大学硕士学位论文制器控制机器人按照规划好的路径运动。足爬壁机器人路径规划所采用的方法分为三层架构：单步无碰路径规划，分别对应本文内容的第二章、第划和壁面路径规划的结果组成落足点路径，单步无碰径。该方法框架的输入包括环境信息、机器人参数信局路径规划的结果作为壁面路径规划的部分输入，而结果作为单步无碰路径规划的部分输入，整个方法框终结果，如图 1-3 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划[J]. 孙炜,吕云峰,唐宏伟,薛敏. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[2]爬杆机器人能量最优攀爬运动规划[J]. 江励,管贻生,王建生,周雪峰,苏满佳. 机器人. 2017(01)
[3]基于改进RRT算法的RoboCup机器人动态路径规划[J]. 刘成菊,韩俊强,安康. 机器人. 2017(01)
[4]爬壁机器人研究现状与技术应用分析[J]. 闫久江,赵西振,左干,李红军. 机械研究与应用. 2015(03)
[5]基于图像识别的爬壁机器人的路径规划[J]. 何宏,李宇,张志宏. 工业技术创新. 2015(03)
[6]基于模糊K均值聚类和Sarsa（λ）算法的自适应爬壁机器人路径规划[J]. 李静静. 计算机测量与控制. 2014(09)
[7]基于混合整数线性规划的爬壁机器人路径规划[J]. 岳荣刚,王少萍. 北京航空航天大学学报. 2013(06)
[8]基于遗传算法的仿生双足爬壁机器人越障运动规划[J]. 李志海,付宜利. 机器人. 2012(06)
[9]Extended Dyna-Q Algorithm for Path Planning of Mobile Robots[J]. Hoang-huu VIET,Sang-hyeok AN,Tae-choong CHUNG. Journal of Measurement Science and Instrumentation. 2011(03)
[10]改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 于振中,闫继宏,赵杰,陈志峰,朱延河. 哈尔滨工业大学学报. 2011(01)
硕士论文
[1]轮式悬磁吸附爬壁机器人研究[D]. 张小松.哈尔滨工业大学 2012
本文编号：2952683
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