机器人杂志

机器人杂志2021年第2期

• 面向3维物体的三指机械手“包笼抓取”方法

  苏建华, 刘传凯, 王智伟, 黄开启

  研究了面向3维多面体和类多面体的三指机械手包笼抓取策略．为了减小计算量，将高维包笼抓取构形的搜索问题转换成低维空间中包笼抓取集合的搜索问题，提出了利用机械手手指在构形空间中形成的约束域搜索包笼抓取构形的方法．这种方法搜索到的包笼抓取构形能够收敛到不完全形封闭抓取构形．最后，通过Barrett手的抓取实验验证了算法的有效性．

• 气动人工肌肉驱动的并联平台模糊PID控制

  李芳, 陈奇, 刘凯, 吴阳, 陈伊宁, 王明昕, 姚佳烽

  为了提高气动人工肌肉（PAM）驱动的3自由度并联平台的位置跟踪控制精度，提出一种基于Prandtl-Ishlinskii（P-I）逆模型的模糊PID（比例－积分－微分）控制算法．首先通过动态试验分析单根PAM的迟滞特性，建立P-I逆模型．接着搭建PAM驱动的3自由度并联试验平台，设计模糊PID控制器．试验结果显示模型最大误差为0.3904 mm，平均误差为0.0793 mm，验证了所提控制算法能够很大程度地减小PAM迟滞特性对动态控制精度的影响．3自由度平台的γ角误差能保持在0.13°以内，基于P-I逆模型的模糊PID控制器整体误差波动小，表明动态轨迹跟踪效果较好．

• 基于人体手臂运动意图反馈的人机顺应协作

  黄沿江, 陈锴彬, 王恺, 杨丽新, 张宪民

  本文旨在通过人体手臂运动意图反馈来提高人与机器人协作的顺应性．首先通过自编码器和反向传播神经网络融合表面肌电信号和机器视觉信号，对人体手臂肘关节力矩和运动意图进行预测．然后，将人体手臂肘关节力矩反馈给机器人，以此预测手臂的运动意图并让机器人作出顺应响应，从而实现人机协作．最后，结合主观评价指标和客观评价指标，在人机协作锯木头实验中对比了3种不同协作模式的效果．与无运动意图反馈的人机协作相比，有反馈的人机协作下的协作交互力波动幅度减小了153.39 N，任务完成时间减少了19.25 s．实验结果表明，有人体手臂运动意图反馈的人机协作能够提高人与机器人协作的顺应程度，与人－人协作效果类似．

• 基于特征热力图的移动机器人高效全局定位方法

  杨梓桐, 王书亭, 孟杰, 蒋立泉, 谢远龙

  针对大尺度场景下传统的全局定位算法搜索空间大、定位效率低的问题，提出了一种基于特征热力图的移动机器人高效全局定位方法．首先，融合光线投射和点边特征检测算法，提取了环境栅格地图中的点边信息；并制定了考虑随机误差的鲁棒处理策略，构建了具有鲁棒特征信息的特征热力图．此外，利用相同的策略提取了真实激光雷达点云中的点边特征信息，并将特征信息与特征热力图进行匹配，获得了初始搜索空间．最后，对最大似然估计定位法与蒙特卡洛定位法进行了改进，实现了在初始搜索空间下的高效全局定位．在仿真场景和大尺度真实车间中进行了验证测试，相较于传统最大似然估计定位方法，计算时间下降幅度平均达到90.37%，而与蒙特卡洛定位方法相比，成功率平均提升了5.92倍．结果表明所提方法极大地缩小了定位搜索空间，有效地提高了全局定位效率和精度．

• 动态环境下基于改进几何与运动约束的机器人RGB-D SLAM算法

  艾青林, 刘刚江, 徐巧宁

  室内移动机器人使用传统视觉SLAM算法在动态场景下进行位姿估计时精度低、鲁棒性差，其主要原因是错误地将运动的特征点加入了相机位姿计算．为了解决这一问题，本文将特征点分为静态特征点、状态未知点、可疑静态特征点、动态特征点和错误匹配点．其中，静态特征点使用严格的几何约束进行筛选，并将状态未知点使用多帧的观测信息区分为可疑静态特征点、动态特征点以及错误匹配点，并进行卡尔曼滤波．最后，将静态特征点、可疑静态特征点和动态特征点一起加入位姿优化．利用TUM数据集，在室内存在运动物体的场景下进行实验．结果表明，所提出的算法在动态场景下的综合性能（包括精度、鲁棒性、运行速度）要优于其他动态场景下的SLAM算法．

• 基于点云分割的运动目标跟踪与SLAM方法

  王忠立, 李文仪

  现有的绝大多数同步定位与地图构建（SLAM）方法是基于静态场景假设，场景中运动目标被视为干扰，它的存在会导致定位和建图精度下降甚至失败．而运动目标检测与跟踪在很多应用中又是必须的，却在求解SLAM问题时被滤除．针对这一问题，本文提出一种融合激光雷达和惯性传感器，可同时完成SLAM和运动目标检测与跟踪的方法．首先利用惯性传感器的观测结果来补偿激光雷达扫描过程中由于自身运动引起的运动失真，在运动补偿后的点云上应用全卷积神经网络（FCNN）检测出所有可能的运动目标，并基于无迹卡尔曼滤波（UKF）实现运动目标的跟踪以及动、静目标的区分．然后利用剩下的静态背景点云部分进行数据关联和运动估计，实现定位和建图．为进一步提高建图的一致性和精度，增加了闭环检测，并基于图优化的方法实现地图和轨迹的全局优化．在开源数据集KITTI及实验平台采集的数据集上进行了大量实验验证．实验结果表明，相比于传统的SLAM方法，本文方法不仅能实现运动目标的检测与跟踪，同时可完成实时、鲁棒、低漂移的车辆位姿估计与建图，且建图精度明显优于现有其他方法．

• 基于卷帘快门RGB-D相机的视觉惯性SLAM方法

  曹力科, 肖晓晖

  针对当前单目视觉惯性SLAM（同步定位与地图创建）中初始化需要加速度激励以及高IMU（惯性测量单元）噪声条件下系统精度下降的问题，提出一种基于卷帘快门RGB-D相机的视觉惯性SLAM方法——VINS-RSD方法．VINS-RSD方法联合卷帘快门RGB-D图像和IMU对系统进行初始化，通过控制特征的速度对卷帘快门效应进行校正，并采用一种带置信因子的损失核函数进行滑动窗口优化．为了评测该方法，在WHU-RSVI数据集的基础上制作了一个可以评价RGB-D视觉惯性SLAM算法的开源深度数据集并进行实验验证．结果表明，与VINS-Mono方法相比，VINS-RSD方法的均方根误差平均值下降了30.76%，表明该方法能获得更高的跟踪精度．

• 基于生成式对抗网络及自注意力机制的无监督单目深度估计和视觉里程计

  叶星余, 何元烈, 汝少楠

  提出了一种基于生成式对抗网络（GAN）和自注意力机制（self-attention mechanism）的单目视觉里程计方法，命名为SAGANVO（SAGAN visual odometry）．该方法将生成式对抗网络学习框架应用于深度估计和视觉里程计任务中，通过GAN生成逼真的目标帧来准确求解出场景的深度图和6自由度位姿．与此同时，为了提高深度网络对场景细节、边缘轮廓的学习能力，将自注意力机制结合到网络模型中．最后，在公开数据集KITTI上展现了所提出的模型和方法的高质量结果，并与现有方法进行了对比，证明了SAGANVO在深度估计和位姿估计中的性能优于现有的主流方法．

• 复式套索人工肌肉驱动的下肢外骨骼的运动控制

  张琦, 田梦倩, 李伟强, 甘振波, 王兴松

  设计了复式套索人工肌肉驱动的下肢外骨骼系统，并研究了外骨骼关节精密运动控制问题．首先，介绍了复式套索人工肌肉驱动的下肢外骨骼系统．其次，建立了复式套索人工肌肉的传递模型，并基于拉格朗日法建立了下肢外骨骼动力学模型．然后，基于该动力学模型提出了一种滑模控制方法．进行了滑模控制与比例－微分（PD）控制外骨骼膝关节运动的对比实验，证明了该滑模控制算法具有更高的运动控制精度．最后，完成了下肢外骨骼的被动训练实验，其关节角度跟踪误差低于3.78°．

• 作业型水下机器人纵、横倾姿态自适应区域控制方法

  杨超, 张铭钧, 吴珍臻, 张志强, 姚峰

  本文主要研究作业型自主式水下机器人（AUV）的纵、横倾姿态自适应区域控制问题．在实际作业中，机械手作业干扰和环境不确定性等因素将影响作业过程的艇体姿态控制，进而影响运动、作业的精度．针对此姿态稳定性控制问题，提出一种基于RBF（径向基函数）神经网络的水下机器人姿态自适应区域控制方法．针对系统模型的不确定因素，采用RBF神经网络对其进行在线估计，引入滑模控制项对估计误差进行在线补偿；针对RBF神经网络控制参数的取值问题，设计网络权值、径向基中心与方差的在线调整律，对控制参数进行自适应学习，以适应机器人艇体的不同姿态变化；针对艇体姿态的快速稳定收敛需求，在区域控制器中加入PI（比例－积分）环节，缩短姿态调节时间、降低稳态误差．基于李亚普诺夫稳定性分析，从理论上证明区域控制误差一致渐近稳定．最后，通过作业型水下机器人样机的纵、横倾姿态控制实验，验证了本文方法的有效性．

• 基于行波函数的仿蠕虫移动机器人驱动信号统一表征方法

  毛倩倩, 张舒, 徐鉴, 方虹斌

  提出了基于行波函数的仿蠕虫移动机器人驱动信号统一表征方法．首先，针对连续型仿蠕虫移动机器人，推导了基于行波函数的驱动信号表达式，并提出了驱动信号波形生成函数的构造方法．然后，针对多单元仿蠕虫移动机器人，修正了基于行波函数的驱动信号表达式，并证明了多单元机器人的驱动信号表达式可以转化为连续型机器人的驱动信号表达式．最后，简单介绍了当存在以不同波速传播的驱动信号时和当不同部分上的驱动信号波形生成函数不相同时的驱动信号表达式．将本文提出的方法应用于一个连续型仿蠕虫移动机器人和两个多单元仿蠕虫移动机器人，新驱动信号表征方法和原驱动信号表征方法得到了相同的结果，表明本文方法具有很强的适用性．

• 爪刺式飞行爬壁机器人的仿生机理与系统设计

  毛晨曦, 沈煜年

  在深入分析自然界生物在含粉尘非结构化表面上着陆栖息和爬行仿生原理的基础上，建立了爪刺式飞行爬壁机器人的爬行动力学模型和接触—碰撞动力学模型，研究了爬壁系统的爬行动力学和机器人整机的接触—碰撞动力学行为．利用柔性碳纤维杆和柔性绳组合机构以及爪刺机构，实现爪刺对壁面的自适应抓附与脱离．完成了具有飞行和壁面爬行能力的爪刺式飞行爬壁机器人的优化设计，并开展了整机着陆栖息和爬行的实验．通过与计算结果的比较，验证了动力学模型的正确性和仿生设计的可行性．研究得到了理想爬行步态所需要的舵机驱动力曲线，且发现当尼龙绳预紧力为0.75 N时，对爬行过程中的抖振现象的减缓效果最佳．同时，还深入分析了着陆初速度、能量转换以及舵机升力对着陆栖息的影响，结果表明当着陆碰撞前速度约为0.9 m/s、俯仰角约为-10°时，机器人能正常着陆在粗糙壁面上，并且碳纤维杆的能量转换与升力的共同配合能扩大成功着陆所需的初始状态范围．