多机械臂系统网络化协调模式的理论与控制策略研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51875331
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0501.机器人与机构学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

This project belongs to the program of application fundamental research. The primary object of this project is aimed at cooperative multi-manipulator robots being an important and distinguished representative of modern industrial modern robots. Based on modern network science theory in combination with classical robot dynamics, this project is devoted to modeling, analyzing and controlling of networked architecture for cooperative multi-manipulator systems. The main research issues are addressed as follows: Firstly, this project tries theoretically to analyses the network interactive mode both information communications and physical constraints among agents, and deeply to explore nonlinear dynamics, synchronization effects and energy transfer rules between units and modules, and then systematically to reveals evolution mechanism and coordination law for multi-manipulator systems. Secondly, from the view of application, for different kinds of closed cooperative objects with non-uniform distribution in practical engineering, for instance grasping, lifting and handling, et c, this project intend to put forward more effective position/ force coordinated strategies with better robustness, universality, extensibility and adaptiveness. Furthermore, this project intends to implement platform frameworks and experimental research for cooperative tri-manipulator robots so as to demonstrate the correctness and effectiveness of the theoretical results. Consequently, it should be believed that the research of this project not only illustrates cooperative evolution mechanism and control coordinated principle of modern multi-manipulator robots, but also will provide some new insights and methods for both innovation and design of the modern intelligent robot systems in practical applications.
本项目定位于应用基础性研究,以现代工业机器人主体和核心部件机械臂为对象,将经典的机器人动力学和现代网络科学理论有机结合起来,主要研究多机械臂系统协调模式网络化动力学建模、分析与控制。从理论上分析系统个体信息关联与物理约束的网络交互模式,探索系统部分单元和模块间非线性动力学响应、同步化效应、力和能量传递规律,揭示多机械臂系统协调模式的演化机制与协调规律。从应用上针对实际工程中非均匀分布紧协作的不同对象(如抓取、托举和搬运等),提出具有更好鲁棒性、普适性、拓展性和适应性的基于位置/力协调控制方案,通过实施三机械臂非均匀分布紧协作平台构架的算法测试与实验研究来验证协作多机械臂网络化动力学与控制这一研究模式的正确性和有效性。本项目研究有助于揭示现代多机器人系统合作演化机制与协调控制原理,同时为应用到现代协作多机器人的技术创新与设计提供新的思想和新的方法。

结项摘要

本项目以现代工业机器人主体和核心部件的机械臂为对象,主要研究多机械臂系统协调模式网络化动力学建模、分析与控制。本项目研究内容具体总结为如下几个方面: 一、多机械臂系统网络化聚类涌现与多目标协同;二、网络化机械臂系统分布式区域可达控制;三、多机械臂系统区域编队控制集群智能算法;四、柔性机械臂系统自适应可达控制策略。本项目在多机械臂系统网络化的聚类演化分群机制和区域可达控制等方面取得一系列国际上原创性的成果, 在所属研究领域国际一流杂志Automatica, IEEE/ASME Trans和 Robotica等以及国内外重要的学术会议发表论文30余篇,其中SCI论文13篇和EI论文4篇, 这些研究结果被美国、欧洲等二十多个国家和地区包括IEEE/IFAC Fellow十余名学者在多篇综述性文章中正面评论和引用,这些成果也为我们研制全自动智能化核酸采样机器人精准柔顺区域作业以及自主移动番茄采摘机器人系统智能识别与决策等关键技术的实现提供了重要价值的参考。本项目研究有助于拓展以机械臂为应用载体机器人系统理论的研究内涵和领域,同时为应用到现代协作多机器人的技术创新与设计提供新的思想和方法。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(4)
专利数量(5)
Neural network-based region reaching formation control for multi-robot systems in obstacle environment
基于神经网络的障碍环境下多机器人系统区域到达编队控制
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2018.12.051
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Yu Jinwei;Ji Jinchen;Miao Zhonghua;Zhou Jin
  • 通讯作者:
    Zhou Jin
Multi-objective region reaching control for a swarm of robots
群机器人的多目标区域到达控制
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2019.01.017
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Miao Zhonghua;Yu Jinwei;Ji Jinchen;Zhou Jin
  • 通讯作者:
    Zhou Jin
Region-Reaching Control of a Flexible-Joint Manipulator
柔性关节机械臂的区域到达控制
  • DOI:
    10.1115/1.4047697
  • 发表时间:
    2020-11
  • 期刊:
    Journal of Dynamic Systems Measurement and Control Transactions of the ASME
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yu Jinwei;Zhang Xiaohong;Ji Jinchen;Tian Jianye;Zhou Jin
  • 通讯作者:
    Zhou Jin
Distributed Stochastic Consensus of Networked Nonholonomic Mobile Robots and Its Formation Application
网络化非完整移动机器人的分布式随机一致性及其形成应用
  • DOI:
    10.1115/1.4055163
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Journal of Dynamic Systems Measurement and Control-transactions of The ASME
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Liu Lixia;Ji Jinchen;Li Bin;Miao Zhonghua;Zhou Jin
  • 通讯作者:
    Zhou Jin
Udwadia-Kalaba approach based distributed consensus control for multi-mobile robot systems with communication delays
基于 Udwadia-Kalaba 方法的具有通信延迟的多移动机器人系统的分布式一致性控制
  • DOI:
    10.1016/j.jfranklin.2022.07.046
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Journal of The Franklin Institute-engineering and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Wang Conghua;Ji Jinchen;Miao Zhonghua;Zhou Jin
  • 通讯作者:
    Zhou Jin

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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 作者:
    张文俊;王旭永;徐川辉;苗中华
  • 通讯作者:
    苗中华
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    2014
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    扬飞鸿;王旭永;陶建峰;苗中华;雒宝莹;YANG Fei-hong,WANG Xu-yong,TAO Jian-feng,MIAO Zhon
  • 通讯作者:
    YANG Fei-hong,WANG Xu-yong,TAO Jian-feng,MIAO Zhon

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集群-车辆-农田共融环境下机器人系统区域作业的协同感知与编队控制
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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