机器人杂志

机器人杂志2023年第2期

• 机器人轨迹跟踪精度对铣削再生颤振的影响

  王琦珑, 王伟, 李博, 郝大贤, 贠超

  针对工业机器人低轨迹精度导致的轨迹跟踪误差，分析了切削过程中动态切削厚度和时滞效应对轨迹跟踪误差的响应。考虑轨迹跟踪误差引起的加工底面过程阻尼增加现象，建立包含轨迹误差的动态切削力模型。通过铣削实验验证了该模型，发现了机器人轨迹跟踪误差引发的动态切削厚度变化、时滞效应以及过程阻尼增加等现象能够提高临界轴向切深，扩大铣削加工的稳定域，但会降低表面质量与尺寸精度。本文的理论模型解释了在机器人铣削实验过程中出现的颤振发生又逐渐消失的特殊现象，为提高机器人铣削效率及抑制铣削颤振提供了理论模型。

• 喷涂机器人矩形喷枪建模分析与迷彩图案全覆盖路径规划

  徐锋, 訾斌, 袁京然, 王正雨

  针对喷涂机器人迷彩涂装作业过程中边缘混色、圆弧过渡和无法实现多色精细化喷涂的问题，设计了一种具有直角边界、可防过喷的矩形喷枪，建立其涂料沉积模型。喷枪性能实验结果表明，改进后的矩形喷枪涂层厚度均匀，满足数码迷彩喷涂工艺需求。其次，采用角点检测算法提取数码迷彩图案角点坐标，同时以角点坐标为基础，建立数码迷彩图案的平面栅格地图。然后，提出改进的生物激励神经网络（BINN）方法，引入融合数码迷彩喷涂工艺的机器人移动规则，将神经元活性传播方向限定为互相正交的4个方向，以缩小神经元动态激励场景范围，降低其计算复杂度。最后，采用基于矩阵变换的方法，将2维路径映射至车辆模型表面，生成3维迷彩喷涂路径。通过仿真与数码迷彩喷涂实验验证了所提方法的有效性，降低了生物激励神经网络的计算复杂度，解决了机器人喷涂过程中油漆过喷与数码迷彩喷涂路径难以规划的问题。

• 一种基于邻域度量关系的RGB-D融合语义分割算法

  张健, 陈烨恒, 朱世强, 李月华

  针对深空探测活动中地外环境复杂和计算资源受限，导致语义分割精度较低的问题，提出了一种基于邻域度量关系的RGB-D融合语义分割算法。该算法采用多模态的RGB-D信息取代传统的单目相机数据，并以中期融合框架构建基础网络，且额外设计了邻域度量关系模块来优化表现。具体来说，中期融合网络针对不同尺度的原始特征执行精炼、融合、跳接等操作，实现跨模态数据以及跨层级特征的有效互补。进一步地，结合语义特征图与语义标签，以不增加网络推理开销的方法构建邻域度量关系，从全局及局部特征中挖掘样本类别之间的关联信息，提升分割网络的性能。分别在室内数据集NYUDv2和火星模拟场地数据集MARSv1上进行实验，结果表明多模态RGB-D信息以及邻域度量关系均能显著提升语义分割的精度。

• 基于HS-RRV算法的空间机械臂在轨装配运动规划

  蔡鹏, 岳晓奎

  提出一种基于RRV（rapidly-exploring random vine）的混合采样算法（HS-RRV），以解决空间机械臂在拥挤杂乱环境下进行装配操作时运动规划效率低下的问题。首先，提出同时在工作空间和构形空间采样的策略，且采样权重随着算法进程动态调节，从而能够在保证算法完备性的前提下充分利用工作空间信息缩小采样范围以提高算法规划效率。其次，在局部规划器设计中，利用分层二次最小二乘规划方法，考虑了机械臂运动学和动力学特性与约束，提高了所规划轨迹的可执行性。当算法陷入局部复杂区域时，利用桥测试和主成分分析法对局部空间类型进行辨识，从而获取更加高效的拓展方向。最后，对所提方法与现有方法在多种装配场景下进行对比仿真，结果表明本方法有更高的运行效率和规划成功率，以及较短的轨迹长度。

• 一种新型大行程高精度并联微动机构的研究与分析

  周亚杰, 李毅, 张凤奎, 李仕华

  针对现有三平移微动机构存在的工作空间小、运动精度不高等问题，采用大行程柔性板簧与高精度缺口型柔性铰链相结合，提出了一种近似完全解耦的大行程高精度的3-PRC并联微动机构，并进行结构优化。采用矢量法得到机构的输入－输出关系，并给出该机构理论伴随运动误差。通过有限元仿真，对机构的放大比、伴随运动误差等性能进行评估。最后制作了样机、搭建了实验平台，通过实验测试验证机构的输出及解耦性能。结果显示，新型并联微动机构可以实现空间3维移动，机构的工作空间能达到188.75 μm×186.0 μm×185.12μm，最大伴随运动误差为5.6%。

• 一种多模块神经网络与遗传算法相结合的单目位姿估计方法

  陈钧, 宋薇, 周洋

  针对机器人抓取场景中存在的工件位姿不确定、堆叠遮挡等问题，提出一种多模块神经网络与遗传算法相结合的单目位姿估计方法，实现由目标工件检测到平面定位、再到位姿全方位立体匹配的逐级优化过程。首先，利用神经网络识别工件并分割工件区域，结合预测的中心位置构建L形边界，从而得到工件投影的局部有效模型。然后提取工件区域内的边缘信息来生成基于倾角分层的倒角距离函数，结合局部有效模型的形状构建匹配度函数，以适应遮挡情况。采用大范围搜索和小范围优化相结合的策略，利用遗传算法实现6D位姿的快速收敛。基于ArUco码对工件进行数据集构建和实验测试，结果表明该方法能在0.5 s左右实现对工件的位姿估计，在420 mm的观察距离下，横向平移误差能控制在1 mm左右，旋转角度平均误差控制在2°以内。通过实验对比分析可知，本方法能有效应对复杂环境下工件位姿的准确估计，提升机器人工作效率。

• 水下视觉SLAM的图像滤波除尘与特征增强算法

  胡瀚文, 王猛, 程卫平, 刘宗霖, 陈苗苗

  将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致SLAM特征点提取与追踪困难，而且人工光源的光照不均匀还会引起特征点分布不均与数量较少。针对这些问题，设计了一种水下图像半均值滤波除尘与光照均衡化特征增强算法；根据水中杂质的像素特征，按照“检测－滤波”的顺序采取从外至内的半均值滤波过程消除扬起的沉积物在图像内造成的干扰；同时，通过统计光照均匀、充足区域内的像素分布，得到同一地形下不同位置处的环境特征相似的规律，并将其用于求解水下光照模型，将图像还原为光照均衡的状态，以此来增强图像的特征，进而实现更多有效特征点的提取。最后，利用该滤波与增强算法对多种海底地形数据集进行处理，并在ORB-SLAM3算法下测试运行。结果表明，滤波与增强后的数据集能够将特征点提取数量和构建地图的点云数量平均提高200%。综上，图像滤波除尘与特征增强算法能够有效提高视觉SLAM算法的运行效果与稳定性。

• 面向水下抓取作业的复合腔体仿生软体手设计

  韩非, 张道辉, 赵新刚, 窦健松, 孙延旭

  水下机械手在水生物采样、考古打捞等水下作业中起着关键作用，而现有水下机械手存在耦合安全性差、适应性弱及抓取不稳定等问题，使得作业效果并不理想。针对以上问题，本文开展了新型水下软体手的设计与研究。首先提出了具有密封管结构的复合腔体仿生软体驱动器，基于该驱动器设计出一种三指包络型水下软体手；硅胶材料的弹性和流体的可压缩性能够保证目标物的无损抓取，密封管结构可提高深水高压适应能力，保持腔和弯曲腔的复合结构及指纹、指甲的仿生结构提升了软体手耦合适应能力。利用基于Yeoh模型的有限元分析方法及注塑、3D打印等加工技术对软体手进行了结构优化和制作。设计了一套具有较高精度的水压驱动系统来提高软体手耦合稳定性。最后，针对影响机械手水下作业能力的重要因素，模拟相应实验场景对软体手进行了实验测试，实验结果显示软体手纵向抓取力达到26 N，驱动深度可达3000 m，较现有水下软体手均有较大提升；水下目标物抓取测试及与传统水下刚性手的对比实验证明了所提出软体手具有稳定的抓取性能和更好的适应性及安全性，适用于水下目标物的无损抓取作业。

• 微小型自主水下机器人研究现状

  康帅, 俞建成, 张进

  综述了国内外微小型自主水下机器人（AUV）的研究现状。首先，对微小型AUV的定义进行了梳理。其次，基于微小型AUV的平台结构特征，对微小型AUV的应用背景和特征进行了归纳和总结。最后，对微小型AUV的发展趋势进行了分析和探讨。为微小型AUV的设计提供了参考，对微小型AUV的应用发展具有借鉴意义。

• 非结构化环境下基于外观的闭环检测研究综述

  李康宇, 王西峰, 徐斌, 姬丽娟, 耿牛牛

  首先讨论了现有的场景外观描述方法及其应对各类非结构化因素时的性能。其次，介绍了基于纯图像检索、引入拓扑和度量信息的场景记忆模型的特性，并作为案例讨论了视觉词典的性能优化及构造方法。接着，对闭环检测的关键环节——闭环匹配、后验和优化——进行了分析。再次，概述了常用的性能评估指标和基准数据集。最后，总结了闭环检测研究现状，展望了无监督学习、语义上下文信息和模型轻量化等新技术的应用潜力。