星球探测车运动模式生成及智能切换方法

    公开(公告)号:CN113985904B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202111145273.1

    申请日:2021-09-28

    IPC分类号: G05D1/08

    摘要: 本发明提供了一种星球探测车运动模式生成及智能切换方法。本发明所述的星球探测车运动模式生成方法,应用于具有主动与被动悬架的星球车,包括:构建运动模式动作矩阵;简化所述运动模式动作矩阵,以确定所述星球探测车的单级基础动作组合;基于行驶工况和所述单级基础动作组合构建常规运动模式以建立所述星球探测车运动模式数据库,其中,所述常规运动模式包括轮式模式、蠕动模式、升降模式、蟹行模式、单侧抬轮翻越障碍模式、双侧抬轮翻越障碍模式和双侧抬轮爬越障碍模式。本发明所述的技术方案,通过将规则库以数字矩阵的形式呈现,能够充分挖掘星球探测车移动系统所有的动作组合,进而应用智能算法实现星球探测车运动模式的切换。

    一种轮式机器人的力控制方法、装置及轮式机器人

    公开(公告)号:CN111830992B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202010754582.8

    申请日:2020-07-31

    IPC分类号: G05D1/43 G05D109/10

    摘要: 本发明涉及机器人技术领域,具体涉及一种轮式机器人的力控制方法、装置及轮式机器人。本发明所述轮式机器人的力控制装置,包括期望转速生成部,其用于根据车身的期望速度生成车轮的期望转速;期望牵引力生成部,其用于生成车轮的期望牵引力;期望车轮力矩生成部,其用于根据期望转速和期望牵引力生成车轮的期望力矩;转速误差生成部,其用于根据实时转速和期望转速生成转速误差;牵引力误差生成部,其用于根据实时牵引力和期望牵引力生成牵引力误差;控制律生成部,其用于根据牵引力误差、转速误差和期望力矩生成车轮力速混合控制律,车轮力速混合控制律用于车轮的力跟踪控制或者速度跟踪控制。

    一种星球探测车导向轮的控制方法及控制系统

    公开(公告)号:CN111717416A

    公开(公告)日:2020-09-29

    申请号:CN202010686344.8

    申请日:2020-07-16

    摘要: 本发明提供了一种星球探测车导向轮的控制方法及控制系统,涉及机器人控制技术领域,所述方法包括:在调整所述导向轮的转速的过程中,根据所述导向轮的实际受力状态判断所述星球探测车是否处于崎岖地形,根据所述判断结果控制所述导向轮在运动方向及侧向的动力输出,以使所述导向轮对运行在所述崎岖地形的所述星球探测车具有驱动力,所述星球探测车车体的轨迹跟踪能力提高。由于当导向轮处于崎岖地形时,减小导向轮的侧向动力输出,能够防止星球探测车车体偏离轨迹,增加导向轮在复杂地形上的驱动能力,进而提高星球探测车车体轨迹跟踪的精度。

    可自重构星球车的多关节协调控制方法

    公开(公告)号:CN116819960A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310588822.5

    申请日:2023-05-24

    IPC分类号: G05B13/04 B64G1/16

    摘要: 本发明提供可自重构星球车的多关节协调控制方法,涉及星球车技术领域,该方法包括:获取车体状态数据,包括主动摇臂转动角度、主动摇臂转动引起的车轮轴距减小量、主动摇臂的角速度和车轮的滚动角速度;根据所述车体状态数据建立多关节运动约束模型,包括车体质心位置约束模型、多关节动作协调性约束模型和车体差速转向运动稳定性约束模型;根据所述多关节运动约束模型对所述可自重构星球车进行多关节运动控制。通过建立车体质心位置、多关节动作协调性和车体差速转向运动稳定性三个层面上的多关节运动约束模型,实现重构过程中对车体内部多关节的运动协调控制,从而实现可自重构轮式移动星球车的机械模态转换功能和多运动模式切换功能。

    一种探测设备的车轮检测方法及检测装置

    公开(公告)号:CN111462091B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202010252957.0

    申请日:2020-04-02

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/13 G06T7/60

    摘要: 本发明提供了一种探测设备的车轮检测方法及检测装置,具体涉及探测设备技术领域。所述探测设备的车轮检测方法,包括:获取所述探测设备车轮的第一透视图像,所述车轮在所述第一透视图像中的位置保持不变;根据所述第一透视图像获得所述车轮的正向投影图像,所述车轮的正向投影图像为沿着所述车轮的轴向投影的图像;根据所述车轮的正向投影图像中的车轮的轮心以及所述车轮与地面接触处而获知所述车轮的沉陷量;通过连续的所述第一透视图像获取相应的所述车轮的正向投影图像中所述车轮转过的圆周长度和所述车轮转动过的距离;根据所述车轮转过的圆周长度和所述车轮转动过的距离,获知所述车轮的滑转率。

    一种星球探测车车轮在线机器学习控制方法

    公开(公告)号:CN111762339B

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202010620973.0

    申请日:2020-06-30

    IPC分类号: B64G1/16 G06N3/04 G05B11/42

    摘要: 本发明提供了一种星球探测车车轮在线机器学习控制方法,涉及机器人控制技术领域,包括:确定星球探测车的伪从动轮;获取星球车的期望移动速度、伪从动轮的挂钩牵引力、支持力、力矩以及PID控制器输出的速度控制量;根据期望移动速度确定伪从动轮的驱动速度;将速度控制量、挂钩牵引力、支持力和力矩输入在线学习神经网络模型进行在线学习,将在线学习神经网络模型的输出确定为挂钩牵引力的逼近值;根据逼近值与PID控制器的控制系数的偏导关系确定伪从动轮的PID控制增益调整量;根据PID控制增益调整量确定更新速度控制量。本发明通过在线学习神经网络模型结合PID控制,使得对伪从动轮的驱动控制具有更强的适应性和稳定性。

    一种星球探测车导向轮的控制方法及控制系统

    公开(公告)号:CN111717416B

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202010686344.8

    申请日:2020-07-16

    摘要: 本发明提供了一种星球探测车导向轮的控制方法及控制系统,涉及机器人控制技术领域,所述方法包括:在调整所述导向轮的转速的过程中,根据所述导向轮的实际受力状态判断所述星球探测车是否处于崎岖地形,根据所述判断结果控制所述导向轮在运动方向及侧向的动力输出,以使所述导向轮对运行在所述崎岖地形的所述星球探测车具有驱动力,所述星球探测车车体的轨迹跟踪能力提高。由于当导向轮处于崎岖地形时,减小导向轮的侧向动力输出,能够防止星球探测车车体偏离轨迹,增加导向轮在复杂地形上的驱动能力,进而提高星球探测车车体轨迹跟踪的精度。

    星球探测车车轮主动跟随控制方法、系统及星球探测车

    公开(公告)号:CN111605729B

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202010506292.1

    申请日:2020-06-05

    IPC分类号: B64G1/16 B64G1/24 B64G1/22

    摘要: 本发明提供了一种星球探测车车轮主动跟随控制方法、控制系统及星球探测车,涉及机器人控制技术领域。其中星球探测车车轮主动跟随控制方法,包括下述步骤:任选所述星球探测车的一个或多个车轮作为支撑轮,调整所述支撑轮的转速,使所述支撑轮的实时挂钩牵引力Fx趋近于目标挂钩牵引力Fxd,以减小所述支撑轮对所述星球探测车的驱动力及阻力,使所述支撑轮用于对所述星球探测车车体提供支持力。通过采用本方法,使支撑轮仅对车体提供支持力,在增加车轮数量、降低车轮平均负载的情况下,减小各车轮之间的内力对抗,保证星球探测车具有较高的移动效率。

    一种轮式机器人的力控制方法、装置及轮式机器人

    公开(公告)号:CN111830992A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010754582.8

    申请日:2020-07-31

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明涉及机器人技术领域,具体涉及一种轮式机器人的力控制方法、装置及轮式机器人。本发明所述轮式机器人的力控制装置,包括期望转速生成部,其用于根据车身的期望速度生成车轮的期望转速;期望牵引力生成部,其用于生成车轮的期望牵引力;期望车轮力矩生成部,其用于根据期望转速和期望牵引力生成车轮的期望力矩;转速误差生成部,其用于根据实时转速和期望转速生成转速误差;牵引力误差生成部,其用于根据实时牵引力和期望牵引力生成牵引力误差;控制律生成部,其用于根据牵引力误差、转速误差和期望力矩生成车轮力速混合控制律,车轮力速混合控制律用于车轮的力跟踪控制或者速度跟踪控制。

    一种星球探测车车轮在线机器学习控制方法

    公开(公告)号:CN111762339A

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN202010620973.0

    申请日:2020-06-30

    IPC分类号: B64G1/16 G06N3/04 G05B11/42

    摘要: 本发明提供了一种星球探测车车轮在线机器学习控制方法,涉及机器人控制技术领域,包括:确定星球探测车的伪从动轮;获取星球车的期望移动速度、伪从动轮的挂钩牵引力、支持力、力矩以及PID控制器输出的速度控制量;根据期望移动速度确定伪从动轮的驱动速度;将速度控制量、挂钩牵引力、支持力和力矩输入在线学习神经网络模型进行在线学习,将在线学习神经网络模型的输出确定为挂钩牵引力的逼近值;根据逼近值与PID控制器的控制系数的偏导关系确定伪从动轮的PID控制增益调整量;根据PID控制增益调整量确定更新速度控制量。本发明通过在线学习神经网络模型结合PID控制,使得对伪从动轮的驱动控制具有更强的适应性和稳定性。