机器人杂志

机器人杂志2024年第5期

• 基于动态视场的深度启发改进3维A*算法

  黄书峤, 伍锡如, 黄国明

  针对A*算法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题, 提出基于动态视场的深度启发改进3维A*算法。该改进A*算法以一种深度启发网络构建启发函数模型, 并从泛化能力和建模精度两方面优化模型的性能。在提高泛化能力方面, 设计一种局部动态视场模型, 增强深度启发网络对关键地形信息的抓取能力, 进而使其适应各种不同地形场景; 在提高建模精度方面, 设计一种基于距离权重因子的损失函数模型, 缩小3维场景下深度启发网络对远距离路径的代价估计偏差。仿真实验表明, 所提出的算法相比于现有基于深度学习法改进的A*算法, 在3维场景下的路径代价预测精度平均提高45.2%, 平均搜索效率提升12.8%, 平均路径质量提升1.2%;对比现有基于经验建模法改进的A*算法, 搜索效率亦有明显提高。

• 基于渐开线轮廓凸轮的杠杆式偏角解耦变刚度关节设计

  唐贵阳, 杨晓钧, 李兵, 汪大愚

  针对当前的杠杆式变刚度关节存在的刚度与偏角耦合的缺点, 提出一种变刚度关节设计方案。首先, 提出了可调支点杠杆机构的结构方案。通过静力学模型分析得出关节刚度与偏角无关。进而, 设计了调整杠杆机构支点位置的渐开线凸轮机构, 使得凸轮转角与支点位置成线性关系, 降低了关节刚度调节的难度。最后, 设计并制作了变刚度关节的原理样机, 分别进行了样机关节刚度特性以及刚度与偏角关系的仿真与实验, 验证了变刚度原理的可行性以及刚度与偏角的解耦性。

• 一种实例增强的激光雷达运动目标分割方法

  郭瑞斌, 王能, 陈谢沅澧, 于清华, 周宗潭, 卢惠民

  针对复杂动态环境中基于激光雷达数据的运动目标分割法实时性较差、逐点分割准确性较低等问题, 提出一种基于实例增强的激光雷达运动目标分割方法。首先, 将3维激光雷达点云转换为2维鸟瞰图, 通过计算当前点云帧与历史点云帧之间的鸟瞰图残差实现运动特征的快速提取。然后结合运动特征与3维点云空间特征提取实例特征, 利用实例信息对属于同一实例的点云进行一致性运动分割, 提高激光雷达逐点运动分割准确性。利用开源数据集SemanticKITTI对该方法进行了测试, 实验结果表明, 本文方法的交并比指标为72.2%;消融实验表明, 实例信息增强后交并比指标较基础模型提高了8.7%, 运动目标分割的实时性和准确性较当前先进方法都有更优或相当的表现, 验证了利用实例信息增强法来完成多感知任务的有效性。

• 一种视/触觉融合的柔性物体抓取力估计方法

  吴培良, 李瑶, 牛明月, 陈雯柏, 高国伟

  针对柔性物体操纵问题, 提出了一种视/触觉融合的柔性物体抓取力估计方法——多感知局部增强Transformer(MSLET)。该方法利用模型学习每种传感器模态的低维特征, 推断待抓取物体的物理特征, 融合各模态的物理特征向量, 用于预测抓取结果, 并结合安全抓取物体的经验, 推断最佳抓取力。首先, 提出了用于提取视觉图像和触觉图像浅层特征的Feature-to-Patch模块, 它利用2种图像的浅层特征提取图像块, 进而得到它们的边缘特征, 充分学习数据的特征信息, 更好地推断物体的物理特征。其次, 提出了用于增强局部特征的Local-Enhanced模块, 对多头自注意力机制生成的图像块进行深度可分离卷积处理, 以此增强局部性特征处理, 促进空间维度上相邻标记之间的相关性, 提高抓取结果的预测准确率。最后, 对比实验表明, 本文算法在保证运行效率的同时, 将抓取准确率相较于当前最优模型提高了10.19%, 证明该算法能够有效估计柔性物体抓取力。

• 基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪

  王光明, 宋亮, 沈玥伶, 王贺升

  大多数3D多目标跟踪方法独立优化目标检测和帧间数据关联部分, 没有考虑单帧的特征学习和帧间关联学习的耦合性。为了实现单帧检测和帧间关联的耦合学习, 提出了一种基于目标检测和场景流估计联合优化的3D多目标跟踪框架FlowDet-Track。在该框架中, 提出了一个检测引导场景流估计模块来缓解不正确的帧间关联。为了获得更准确的场景流标签, 特别是在旋转运动的情况下, 提出了一种基于框变换的场景流真值计算方法。在KITTI MOT数据集上的实验结果表明, 本文算法的车辆类别HOTA与DetA指标比PointTrackNet算法提升了25.03%和30.8%, 表明本文算法的位置跟踪精度优异; 此外, 极端旋转运动条件下的对比实验进一步证明了算法的鲁棒性。

• 上肢康复机器人主动康复策略的学习及迁移方法

  郭士杰, 宋元昊, 王旭升, 刘作军, 李洋

  为实现脑卒中患者上肢的主动康复, 提出了基于强化学习的反馈控制方法, 将训练过的控制策略迁移至实体环境。首先通过分析人体上肢运动, 建立了人体上肢等效模型, 并提出了在关节空间拟合上肢随意运动的随机轨迹规划方法; 其次, 基于等效模型建立了人机耦合系统的仿真环境, 通过人体及机器人运动学分析将人机耦合系统的完整状态映射为可观测状态, 以实现控制策略训练; 最后, 为了将仿真中训练的控制策略迁移至机器人样机, 利用反馈控制策略对齐环境间的特征分布, 避免了策略在不同环境间的负迁移。仿真结果表明, 基于强化学习的控制策略可实现脑卒中患者的主动康复; 将仿真中训练的控制策略迁移至现实机器人, 实验结果验证了康复策略的学习与迁移方法的有效性, 为运动障碍患者的主动康复提供了一种新的技术解决方案。

• 变曲率立面自适应爬壁机器人结构的设计与分析

  胡晓林, 郭润兰, 黄华, 张存东

  针对爬壁机器人在变曲率壁面作业时稳定性差和自适应能力不足等问题, 设计了一种自适应模块与机身相对独立的分离式结构爬壁机器人, 并研究它在壁面上的移动性能。首先根据机器人的壁面运动原理建立力学模型, 计算无滑移和无倾覆时纵/横移动方向切换、沿壁面移动和越障所需的吸附力, 并分析在周向曲面和径向曲面上纵向移动和横向移动时机身姿态的变化情况。然后通过永磁体装置的磁路设计和参数化仿真, 分析气隙间距和壁面厚度对吸附力的影响, 对机器人在不同曲面和不同运动模式下的吸附力进行仿真, 优化永磁体的设计。最后通过实验验证了爬壁机器人在不同变曲率壁面上的移动性能和自适应性能。结果表明, 所设计的爬壁机器人具有纵/横切换移动灵活、吸附稳定、变曲率壁面自适应能力强的特点, 最小可适应曲率为0.46 m的壁面, 且在90°壁面可承载7.2 kg的设备。

• 一种变直径球形机器人结构设计与控制

  王志豪, 段富海

  为给球形机器人增加变直径功能, 设计了一种由20个六边形单元、12个五边形单元及其连接件组成的变直径球壳机构, 在其表面覆盖一层弧面元件, 以确保球壳在滚动中的平顺性。为确保球壳内部机构始终处于球壳球心位置, 设计了差动式对中机构。分析差动式对中机构中结构尺寸与球壳直径的关系, 采用PID(比例-积分-微分)控制器, 使球形机器人能够控制自身直径在220~329 mm之间改变。在机器人坠落触地时, 利用球壳直径的改变与对中机构中电机的抵抗扭矩减小冲击, 保护机器人内部结构。为使球形机器人具备在水平面内的全向运动能力, 将机器人的运动分解为直线运动和转向运动。采用拉格朗日动力学方程对机器人直线前进运动进行分析, 对前进电机旋转角速度进行闭环控制, 使得机器人能够较为准确地跟踪基于高斯函数的目标速度曲线。采用牛顿-欧拉法对转向运动进行分析, 对质心在机器人内部的侧向偏置进行闭环控制, 实现了半径约为1 m的匀速圆周运动。

• 基于图搜索点对切线ICP的高精度激光点云配准方法

  陈涛, 钱晓明, 楼佩煌, 彭立军

  针对基于迭代最近点的点云配准方法存在的相关点选择模型缺陷和初值敏感等问题，提出了一种基于图搜索的点对切线迭代最近点配准方法。首先，设计了一种基于图的搜索方法获取最近点，并提出更加符合观测特性的相关点点对切线模型假设，使用模拟激光射线与环境采样点切线的交点作为相关点，构建误差公式并求解。其次，实现了一种基于位姿粒子概率的粗配准方法，计算可能的位姿变换粒子并评分，将得分高的变换位姿作为精配准的初始输入位姿。最后，通过实验验证方法的可行性并与其他方法比较。结果表明，相比实验中的其他方法，本文方法能够在较短时间（100 ms）内完成两帧2维激光雷达数据的匹配并获得高精度的估计结果。

• 基于3D高斯溅射的3维重建技术综述

  曹振中, 光金正, 张千一, 胡郑希, 吴仕超, 刘景泰

  2023年底推出的基于3D高斯溅射的3维重建技术相较于该领域主流传统算法在新视图合成质量和场景渲染速度两方面具有突出优势，本文分析了3D高斯溅射的技术精髓和巨大的应用潜力，全面梳理了基于3D高斯溅射的3维重建技术在视觉SLAM（同步定位与地图构建）、动态场景重建、生成式AI（人工智能）以及自动驾驶领域的应用，最后从科研产出和实际落地两方面展望了3D高斯溅射技术的潜力和技术迭代趋势。

• 面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望

  于铭瑞, 李翔

  线状柔性物体具有强变形特性且模型复杂、个体差异大，使用机器人对其进行自主、灵巧的操作具有极大的挑战。本文对面向线状柔性物体的机器人操作研究进行了系统、详细的梳理和总结。首先，从基础研究角度对线状柔性物体的建模、感知、规划、控制等基础问题进行了概述，并从应用研究角度对打结、布线、插孔等具体任务进行了整理。之后，对近年来面向线状柔性物体的机器人操作研究发展趋势进行了总结，并对有待进一步探索的热点问题进行了分析和展望。