机器人杂志

非自动劈竹机必须手动装料换刀。然而，手动充电是非常危险的。智能劈竹机具有自动喂料、智能换刀等功能，具有广阔的应用前景。装料机械手是智能劈竹机的重要组成部分。利用遗传算法对机械手的尺寸进行了优化。摘要对一种考虑关键因素的智能分竹装药机械手的抓取率、定心率和动态特性进行了实验研究。首先，开发了三种不同的机械手，臂长分别为210、220和230毫米。将竹材按直径范围分为60-85、85-110、110-135三个梯度。采用加速度计测量机械手臂的动态特性，采用高速电荷耦合装置记录抓取过程。实验结果表明，臂长= 220 mm的机械手抓取率为100%，臂长= 210 mm的机械手抓取率为96%，臂长= 230 mm的机械手抓取率为98.67%。 Thus, the manipulator with a 220 mm arm length showed better performance than the other two manipulators. Trend curves of the influence of material diameter on capture time were similar to an exponential function.

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“跟随机器人的人”是服务机器人的一种应用，它主要关注人与机器人的交互，例如，在安全和卫生保健方面。本文探讨了一些设计和开发的挑战，一个耐心的追随者机器人。我们的动机源于常见的移动挑战，这些挑战与患者扶着和拉着点滴支架有关。不像其他的人跟随机器人的设计，所提出的设计目标需要在医院环境中保护病人的隐私和操作上的挑战。我们把一个摄像头放在离地面更近的地方，这样可以使视野更窄，以保护病人的隐私。通过在各种医院服装上放置人工标记的独特设计，我们展示了视觉跟踪算法如何确定病人相对于机器人的空间位置。机器人控制算法的实现分为三个部分:(a)患者检测;(b)距离估计;(c)轨迹控制器。对于患者检测，该算法利用两个互补的工具进行目标检测，即模板匹配和颜色直方图比较。 We applied a pinhole camera model for the estimation of distance from the robot to the patient. We proposed a novel movement trajectory planner to maintain the dynamic tipping stability of the robot by adjusting the peak acceleration. The paper further demonstrates the practicality of the proposed design through several experimental case studies.

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为了提高6R机器人手臂的位置精度和轨迹精度，提出了一种基于改进量子蚁群算法RBF网络的机器人手臂逆解算法。该算法通过神经网络建立预测模型，利用量子蚁群算法优化输出权值。为了解决这个问题,量子蚁群算法收敛精度低,容易陷入局部最优解的逆解算法multifreedom机械手臂,改进措施,如2-opt局部优化和最大最小信息素采用限制和变化。将6R机器人手臂的仿真结果与基于ACA、QACA、RBF神经网络对空间点位置和运动轨迹的仿真结果进行对比，其精度优势明显。这证明了该方案的可行性和有效性。

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本文讨论了两组移动对象之间的分配任务的解决方案。作业任务是确定MR在踢足球时对对方的目的。这篇文章分析了著名的作品致力于任务的分配，并指出了相关的研究在这一领域。在不确定度较小的情况下，成功地解决了目标分配问题。进一步研究不确定条件下的目标分配问题的迫切性得到了证实。考虑了目标分配模型。该模型的基础是二部图。二部图的顶点是由MR的性质定义的，MR的一组被赋以红色，另一组被赋以蓝色。移动对象的属性由专家给出的隶属度正式确定。二部图的辨识是指派问题的一个解决方案。 When the problem of target distribution on a bipartite graph is solved, the criterion of the maximum degree of bipartite is applied. Formulas are given to determine the degree of bipartite, taking into account the number of vertices in the graph and the weight of each edge in two fractions of the graph. The study of the target distribution model was carried out by the simulation method. A program is developed to solve the problem of assignments. Properties and degrees of belonging of properties of red and blue MR are set for carrying out researches. The program allows you to produce research and under equality of red and blue MR, and under their inequality. The analysis of modeling results is carried out.

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在研究和智能假肢的发展，一些性能测试实验是必需的。为了提供对智能假体的性能测试的理想的实验平台，一个异构两足步行机器人模型。假腿是异质两足步行机器人的一个重要组成部分，它的主要功能是将模拟残疾人健康正常步态，它提供了智能仿生腿步态以跟随目标轨道。气动人工肌肉（PAM）在假腿很好的应用。假腿的仿生设计主要包括髋关节，膝关节和踝关节的结构中，采用四杆机构作为膝关节的机械结构，和PAM用作膝关节的驱动源。其次，PAM性能测试平台建立建立输出力，收缩率，和测得的等压条件下的输入压力之间的关系，并且建立PAM的数学模型。最后，虚拟样机技术是用来建立一个联合仿真平台，PID控制算法用于验证模拟。结果表明，假腿能跟踪目标轨迹。

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来解决这个问题,遗传算法(GA)的耗时的优化过程可以侵蚀带来的预期节省时间的算法,时间最优轨迹规划基于三次样条,修改后古典健身NGA的分享功能,dual-threaded方法利用精英策略的特点是设计基于小生境遗传算法(NGA)健身共享技术。仿真结果表明，该方法能较好地解决优化算法耗时长、运行时间短的矛盾，证明了该方法的有效性。此外，改进的适应度共享技术减少了确定相关参数的主观过程，优化的轨迹结果满足机器人关节的性能约束。

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