中国机器人产业持续发展的制约因素及措施

中国机器人企业由于研发力量薄弱,缺乏核心技术,高端人才匮乏,产品成本高昂,加之没有政策引领,没能形成规模化应用,所占市场份额不足10%。文章探讨如何破解中国机器人产业现存问题并寻求针对性解决措施。     

液压驱动型四足机器人对角小跑步态本体水平位置控制方法

为了对对角小跑中四足机器人本体的水平位置进行控制,建立基于沿支撑线方向运动分解的机器人近似动力学模型,将本体和对角支撑腿简化为一个七连杆结构和一个线性倒立摆,并且基于线性倒立摆解析模型提出摆动腿落足点位置计算方法,进而实现对本体水平位置的控制。针对液压作动器伸缩速度受限的问题,利用单腿冗余关节将关节角速度优化问题转化为标准二次型规划问题,通过设计二次型规划问题解法,降低对摆动腿关节角速度的需求,并且避免了传统伪逆方法可能产生的腿部奇异位型。仿真和实验结果表明:该方法能够实现在关节角速度受限的情况下,有效跟踪本体水平位置的期望轨迹。     

引领美国海军21世纪发展的新技术领域

21世纪,海军技术革命究竟会朝着什么样的领域迈进呢?在本文作者看来,网络战、无人载具、生物能源、电力推进将是极为重要的发展方向。作者还认为,美军在技术领域一直遥遥领先于其他各国军队,是重要的参照。而且在未来,舰艇的技术革命将更多地出现于软件领域,这势必和正变得越来越重要的网络战结合起来。     

基于DoDAF的空间机器人作战视图研究

介绍了基于DoDAF的体系结构建模方法,采用System Architect工具对空间机器人在轨服务进行了可视化建模,得到了典型的作战视图产品;分析了在轨服务任务单元之间的协同关系,研究了空间机器人在轨服务流程,对空间机器人的在轨服务研究具有一定的参考价值。     

小型地面机器人链路通信距离测试方法设计

针对复杂环境条件下小型地面机器人链路通信距离测试方法问题,分析并指出了传统链路通信距离测试方法无法适用于地面机器人测试的原因,根据小型地面机器人使用环境和无线链路近地传播特点,选取对数距离路径损耗模型改进了传统测试方法,并在3种典型环境下进行了实地测试验证,结果表明:新方法能通过定量数据揭示被测机器人在不同环境下链路通信环境的差异性,适用于复杂环境下小型地面机器人链路通信距离测试.     

人工智能火炮机器人火炮

在战场上既是作战的主要火力武器,也是敌方致力对付的重要目标。因此,在现代条件下作战,传统的人工操作,必然使炮兵及火炮的战场生存山临着非常严重的威胁。另外,目前现有的火炮虽然已逐步向自行化发展,并且．安装了半自动或全自动输弹机,但是这并不能完全摆脱出人操纵火炮的局面。然而,在激烈、紧张的作战中,人的体力。精力毕竟难以长久坚持,而且还会出现动作慢、操作失误等不利因素。这样,随林人士＿智能技术在军事＊的厂一泛应川,一些国家相继开始研制人＿11智能炮兵武器系统。其中,最有代表性的攸是机器人火轮人们也称之为…     

现代国防科技的特征及其发展重点

现代,在新技术革命的推动下,国防科技得到飞速的发展。可以说,在技术大系统中,运用于国防或以军事为目的的技术发展最快、变化最大,尖端项目最多,对技术大系统影响最深刻。西方不少政治家把国防科技未来战争称为“科学家的战争”、“技术战争”、“第二次冷战”等等。有人预言,从现在起到下世纪中叶,国防科技还将会有新的发展,尤其在超大规模、超高速集成电路、“隐身”技术、先进材料、人工智能和机器人、定向能技术、航天技术等方面,将有重大发展。 现代国防科技的变化表现在方方面面。综观这些变化,我们不难发现其中有着一些…     

基于PPO的球形机器人目标跟随研究

球形机器人由于其优异的运动性能、出色的地形适应能力和防侧翻的特性,被广泛应用于水下探测、岸滩巡检等需要适应复杂环境的场景。然而球形机器人系统模型具有欠驱动、非线性的特点,运动控制问题复杂,在复杂应用环境下难以可靠跟随目标。为此,提出了一种基于近端策略优化(PPO)算法的球形机器人目标跟随方法。该方法基于深度强化学习理论,在球形机器人动力学模型的基础上,设计了简单高效的动作空间和表征完善的状态空间。并且为提高目标跟随方法的鲁棒性,该方法在奖励函数中引入人工势场,以使目标始终保持在机器人视野中心。仿真结果表明,所提方法能够满足既定场景的跟随需求,球形机器人使用该方法可以对随机运动目标进行可靠跟随。     

基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统

针对在动态复杂、非结构化的场景中缺乏自然、高效人机交互方式的问题,提出了一种基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统,用于管理由多机器人和人组成的团队。该系统利用混合现实头盔在现实世界中叠加虚拟交互界面,操作员通过基于凝视信号的非语言注意力感知的输入方法进行人机交互指令的输入,进而控制多机器人进行协同运动,同时操作员通过振动和挤压2种触觉反馈模态来感知多机器人系统编队队形的尺寸变化与编队完成状态。为了验证人机交互系统的有效性与可行性,设计了触觉反馈实验与人-多机器人班组交互系统实验,实验结果表明：所提出的基于眼动追踪和触觉反馈的人机交互系统能有效控制多机器人系统进行编队,指令执行成功率达93.3%,与仅通过视觉反馈相比,在有触觉反馈的情况下操作员可以使用更少的时间完成多机器人状态感知,交互效率提高了14.55%。     

基于人工势场法和Ad-hoc网络的多机器人编队控制

ad-hoc网络具有自组性强、快速组网和高抗毁等特性,以它组网的多机器人编队适用于一些无法预先安装通信设备的特殊场合。但是由于ad-hoc网络的通信覆盖范围有限、网络动态性强,在进行编队控制时如果不考虑编队中机器人之间的通信距离,可能导致机器人因与网络失去联系而脱离编队。为了确保多机器人编队的完整性,在使用势场法进行编队控制时,除考虑目标和障碍物的影响外,同时将机器人之间的通信距离作为一种引力加入传统的环境势场模型。仿真实验的结果证明该方法可以有效地控制ad-hoc方式组网的机器人编队。