主动铰接式拖挂机器人柔顺转向机理与动态协调避障方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61873047
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0309.机器人学与智能系统
  • 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

Tractor-trailer robots adopt modular structure such that they can change shape and has a greater payload, thereby being widely used in recent years. However, the traditional passively articulated tractor-trailer robots have poor steering ability, leading to likely collision with the obstacles. To this end, this project reports a new type of actively articulated tractor-trailer robot. The research contents are mainly as follows: a systematic configuration method for the actively articulated tractor-trailer robot based on steering motor and anti-vibration spring, is proposed; the mixed rigid-flexible characteristic is explored and the performance index of flexibility is put forward afterwards; the dynamic transfer laws in robot system with respect to the ground adhesion force, the hook traction force, longitudinal driving and actively rotational torques, are clarified; the full-state systematic kinematic and dynamic models to describe all information of tractor-trailer robot are established, respectively; and then the actively flexible steering mechanism for this type of robot is revealed. In the following, with the aid of the theory of polynomials, an unified obstacle avoidance path planning method, aiming to various working conditions including point parking and trajectory tracking, are presented as considering multi-level constraints; a fast robust observation theory for the robot sideslip angle is proposed based on terminal sliding mode technology. At last, after exploring hierarchical design mechanism of the entire control system, a dynamically coordinated obstacle avoidance approach for the tractor-trailer robot is proposed, in which the planning, perceiving and controlling are effectively integrated together. This project devotes to enhancing actively flexible steering and coordinated obstacle avoidance capabilities for the tractor-trailer robot, and it looks forward to providing theoretical foundation and technical support for the robot widely application.
拖挂机器人采用模块化设计,能够变形、运载量大,近年来得到了广泛的应用,但是受欠驱动多体结构的影响,传统的被动铰接式拖挂机器人转向能力差、常与障碍物发生碰撞,为此本项目发明一种新型的主动铰接式拖挂机器人。研究内容包括:提出基于转向电机和抑振弹簧混合驱动下的主动铰接式拖挂机器人构型综合方法,研究机器人的刚柔混合特性并建立柔顺性的性能指标,阐明地面附着力、挂钩牵引力、纵向驱动与主动转向力矩的动态传递规律,建立描述系统所有状态变化的全信息运动学与动力学模型,进而揭示拖挂机器人主动柔顺转向机理;采用多项式理论,提出多源约束下定点泊车-轨迹跟踪多工况统一避障路径规划方法,研究基于终端滑模技术的侧滑角快速鲁棒观测原理,探索控制系统分层设计机制,最终形成一套集规划-感控一体化的拖挂机器人动态协调避障方法。本项目致力于增强拖挂机器人的主动柔顺转向与协调避障能力,为其开发应用提供理论依据和技术支撑。

结项摘要

拖挂机器人采用模块化设计,具有载货量大、能够变形、机动灵活、运货成本低以及能源消耗少等优点,近年来得到了广泛的应用。然而传统的被动铰接式拖挂机器人转向能力差,尤其是遭遇狭窄路况时,挂车的位姿难以控制,常与障碍物发生碰撞。本项目针对上述问题开展研究,提出了基于转向电机和抑振弹簧混合驱动下的主动铰接式拖挂机器人新构型,揭示了拖挂机器人主动柔顺转向机理,通过采用麦格纳姆轮减小轮地间的摩擦效应;在此基础上,结合多项式优化轨迹和模型预测控制技术,提出复杂环境下的机器人协调换道策略;采用分层控制策略,将系统的状态观测器设计方法、避障路径规划理论,动态协调控制策略有机融合,依次解决拖挂机器人相关的感知、决策、规划和控制一系列问题。在资助期间内,共发表期刊论文26篇(第一标注12篇、第二标注各14篇),其中23篇SCI、1篇SSCI,论文均发表在IEEE TII、IEEE TSMCS、IJC, ASC和Nonlinear Dyn等本领域权威期刊上;发表会议论文13篇(第一标注11篇,第二标注2篇),论文中的学术思想和理论方法得到专家和学者的广泛引用。同时,为宣传研究成果,课题组积极参加各类学术会议,获得国际会议“最佳学术论文”和“最佳学生论文”等提名奖项;在研期间获得授权发明专利16项;在人才培养方面,资助期间毕业硕士研究生12人、毕业博士研究生2人,学生毕业论文先后获得辽宁省优秀硕士学位论文1篇,校优秀硕士学位论文6篇,2名已毕业博士生均获得国家奖学金,多人获得省级和市级优秀毕业生称号;在成果推广方面,课题组着重将拖挂机器人的协调控制、路径规划等理论和方法进行推广,目前已经与多家企业建立起合作关系。上述理论研究和学术成果,能够显著提高拖挂机器人的运动精准性和操控灵活性,促进欠驱动拖挂机器人工程应用与推广,具有理论研究和实际应用的双重价值。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(0)
科研奖励数量(10)
会议论文数量(13)
专利数量(16)
Composite following control for wheeled inverted pendulum vehicles based on human-robot interaction
基于人机交互的轮式倒立摆车复合跟随控制
  • DOI:
    10.1007/s11432-018-9696-2
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yue Ming;Ning Yigao;Yu Shuzhou;Zhang Yongshun
  • 通讯作者:
    Zhang Yongshun
Fuel economy‐oriented trajectory tracking control strategy for plug‐in hybrid electric buses
面向燃油经济性的插电式混合动力客车轨迹跟踪控制策略
  • DOI:
    10.1002/asjc.2688
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Asian Journal of Control
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Jinyong Shangguan;Ming Yue;Chao Fang;Lie Guo
  • 通讯作者:
    Lie Guo
RBFNN based terminal sliding mode adaptive control for electric ground vehicles after tire blowout on expressway
基于RBFNN的高速公路电动地面车辆爆胎后终端滑模自适应控制
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2020.106304
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Yang Lu;Yue Ming;Liu Yuanchang;Guo Lie
  • 通讯作者:
    Guo Lie
Adaptive authority allocation-based driver-automation shared control for autonomous vehicles
基于自适应权限分配的自动驾驶车辆驾驶员自动化共享控制
  • DOI:
    10.1016/j.aap.2021.106301
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION
  • 影响因子:
    5.9
  • 作者:
    Yue Ming;Fang Chao;Zhang Hongzhi;Shangguan Jinyong
  • 通讯作者:
    Shangguan Jinyong
Robust Design Optimization of Component Parameters for DMDEB Powertrain System Based on Taguchi Method
基于田口法的DMDEB动力总成系统部件参数鲁棒设计优化
  • DOI:
    10.1115/1.4054751
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Dynamic Systems Measurement and Control-transactions of The Asme
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Jinyong Shangguan;Ming Yue;Chao Fang;Huanyu Qi
  • 通讯作者:
    Huanyu Qi

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其他文献

Load observer-based integral sliding modetrajectory tracking control of shield automatic tunneling via hyperbolictangent function
基于载荷观测器的双曲正切函数盾构自动掘进积分滑模轨迹跟踪控制
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  • 期刊:
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  • 作者:
    岳明;张永顺
  • 通讯作者:
    张永顺
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    应用基础与工程科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱维耀;岳明;宋洪庆;杨焦生;王一兵;于明旭
  • 通讯作者:
    于明旭
基于反演法的智能车辆弯路换道轨迹跟踪控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭烈;黄晓慧;葛平淑;张广西;岳明
  • 通讯作者:
    岳明
Mn_(1.2)Fe_(0.8)P_(0.76)Ge_(0.24)磁制冷材料相变过程与磁性能关系的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    金属学报
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  • 作者:
    黄清镇;王少博;张虎;岳明
  • 通讯作者:
    岳明
海藻酸裂解酶基因在毕赤酵母中的
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    海洋学报,已接受
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    岳明;丁宏标;乔宇
  • 通讯作者:
    乔宇

其他文献

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岳明的其他基金

欠驱动两轮车轮滑机理与分层协调控制方法
  • 批准号:
    61573078
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目
具有轮地敏感性的球形机器人磁流变主动抑振控制研究
  • 批准号:
    61175101
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    61.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

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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