2.5-DOF 两个半自由度 6-DOF 六自由度 AFSIM 高级仿真、集成和建模框架 API 应用程序接口 BFS 基本可行解决方案 CAP 控制预期参数 CFD 计算流体动力学 CS 控制面 CV 控制变量 DoD 国防部 ISRES 改进的随机排序进化策略 LQR 线性二次调节器 MATLAB 矩阵实验室 NASA 美国国家航空航天局 NDI 非线性动态反演 NED 东北向下 NLOPT 非线性优化 PI 比例积分控制 TSPI 时间空间位置信息 UAV 无人驾驶飞行器 WGS84 世界大地测量局 1984 HALE 高空长航时飞机
*机器人的第六级扭矩已根据致动信号的强度进行了归一化,因此可以在不同的机器人之间以及不同的磁性驱动系统之间进行更公平的比较。具有较高归一化六号扭矩的机器人将能够在该轴上产生更高的恢复扭矩。†具有相等|𝑚⃗⃗|的机器人具有传统的五元(49,50)
摘要 - 由于独立的平台动作以及由此产生的多种惯性力量,机器人在机器人的六度移动平台(例如地铁,公共汽车,飞机和游艇)等六度移动平台上面临平衡挑战。为了减轻这些挑战,我们提出了基于学习的运动平台(LAS-MP)的主动稳定,具有自动平衡政策和系统状态估计器。策略会根据平台的运动自适应地调整机器人的姿势。估计器基于原则传感器数据推断机器人和平台状态。对于各种平台运动的系统培训方案,我们介绍了平台轨迹生成和调度方法。我们的评估表明,与三个基线相比,多个指标的卓越平衡性能。此外,我们对LAS-MP进行了详细分析,包括消融研究和评估估计器,以验证每个组件的有效性。
Esting武器和组合一直处于Sandia任务的中心。自1990年代初期美国停止了对武器的地下测试以来,桑迪亚已经开发了其他方法来进行实验,以模仿武器部门可能经历的环境范围。较新的方法之一是在更少的时间内获得更好的结果,测试较少。在平衡中 - 桑迪亚工程师将六度的自由振动套桌子水平。在后台,工程师准备了一个惰性W80-4弹头以在桌子上进行测试。Craig Fritz的照片
本研究提出了一种最新的机器人臂系统,旨在改善注塑机的组装线中的选择和包装程序。该系统通过整合带有多功能最终效应子的六度自由机器人手臂来解决重大的工业困难,包括劳动力和高错误率。该设计的一个出色特征是类人动物的手,根据任务的需求,已精心构造,以真空,PINCE或其他特定工具的方式易于替换。机器人系统是使用AutoCAD,Fusion 360和SolidWorks创建的,可确保准确性和灵活性。这种适应性能够实现各种用途,从而极大地提高了运营效率和卓越性能,同时最大程度地减少了对手动工作的需求。调查结果说明了这种机器人系统将在许多生产行业中部署的能力,从而强调了其灵活性和可扩展性。
摘要:在机器人技术中,已经证明了四足机器人在工业,采矿和灾难环境中执行任务的能力。为了确保机器人安全执行任务,其脚部位置的细致计划和精确的腿部控制至关重要。四足机器人的传统运动计划和控制方法通常依赖于机器人本身及其周围环境的复杂模型。建立这些模型由于其非线性性质可能会具有挑战性,通常需要大量的计算资源。但是,存在一种更简化的方法,该方法着重于机器人浮动基础进行运动计划的运动学模型。这种简化的方法更易于实现,但也适用于更简单的硬件配置。将阻抗控制纳入腿部运动是有利的,尤其是在穿越不平坦的地形时。本文提出了一种新颖的方法,其中四足机器人对每条腿采用阻抗控制。它利用六度的贝齐尔曲线来生成从平面运动模型中用于身体控制的腿部速度的参考轨迹。该方案有效地指导机器人沿预定义的路径。使用机器人操作系统(ROS)实施了拟议的控制策略,并通过GO1机器人的模拟和物理实验进行验证。这些测试的结果证明了控制策略的有效性,使机器人能够跟踪参考轨迹,同时显示稳定的步行和小跑步态。