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  • 机器人技术与振动控制

    电气与计算机工程系机器人实验室的研究重点是将快速联想记忆和其他神经网络学习技术(如CMAC神经网络)应用于控制、模式识别和信号处理等问题。基本概念是设计硬件/软件系统，通过实践提高自身性能。具体研究细节可以在已发表的论文和研究生论文中找到。

    机器人实验室目前为学习控制研究维持了六个实验设置。第一个包括通用电气的P-5五轴铰接工业机械臂，这是我们许多实时实验的基础。该手臂已用于学习高速动力学和学习低速手眼协调(使用视频反馈)的研究。第二个实验准备包括两个Scorbot-ER V桌面机器人机械手，用于涉及路径规划、多臂合作和工作空间障碍规避的实验。该实验包括一个真正的双目视觉系统，该系统可以使用第三个具有六自由度的桌面机械臂主动定位和定向。第三个主要的实验准备包括一个十自由度的两足行走结构，带有力传感脚和一个用于传感平衡的两轴加速度计。第四个实验准备包括一个20自由度四足行走结构，同样具有力传感脚和用于传感平衡的两轴加速度计。第五个实验涉及一个带有超声波测距仪阵列的轮式移动机器人，用于研究自适应导航和地图构建。最后，六个实验涉及在自由科技波士顿弯头的肌电控制路径上使用神经网络学习。

    实验室的计算主要使用几个80486、Pentium和Pentium- pro (P6)为基础的工程工作站、两个大规模并行SIMD处理器、基于INMOS transpter的多处理系统和特殊用途的神经网络硬件(在UNH开发)。这些系统支持实时控制实验、模拟研究、通用图形和文件准备。实验室还维护电子硬件开发和测试的设备和工具(示波器，信号发生器，电源等)。

产品组合

    • 通用电气的P-5机器人

    • 上图所示的通用电气P-5五轴铰接机械臂在UNH用于研究高性能动态控制的实验。典型的工业机械手，这是能够高加速度和精确定位。手臂由100伏直流电动机驱动，带有离散位置编码器(0.01度分辨率)和模拟转速表。P-5机器人的工作单元包括变速输送机和视频反馈，可用于涉及移动参考系内相互作用的运动学实验。该机器人设计了一个通用的感知/命令接口，通过基于100 MHz 80486的工作站直接访问电机驱动器和感知反馈。为Microsoft Windows NT操作系统开发了实时控制实验所需的基本软件模块(执行器和传感器设备驱动程序、固定速率中断驱动程序、软件定时监视器、数据记录器、数据显示例程等)。新的控制或神经网络技术可以通过替换那些负责特定控制计算的软件模块(通常用C/ c++语言编写)来评估。因此，考虑到我们现有的硬件和软件基础，在实时控制实验中测试一个新概念通常和在模拟中测试相同的概念一样容易(从软件开发工作的角度来看)。通常，相同的学习系统软件模块用于模拟研究和实时实验。

    • 两个具有主动立体视觉的蝎子机器人操纵者

    • 上图显示了两个Scorbot ER-V五轴桌面机械臂，带有两个手指夹持器，用于需要多臂合作的实验。犀牛XR-II手臂(在UNH进行了大量的机械和电气改进)作为双目视觉系统的移动基础，支持主动传感和三维手眼协调的相关实验。犀牛臂的夹手轴经过修改，通过计算机控制视差角提供真正的双目视觉深度感知。所有这三个桌面机器人都利用直流电机与变速电机驱动器和高分辨率位置编码器。图像采集和存储使用ITI FG-100图像处理系统，具有双帧抓取器和缓冲区。图像处理和控制操作是在运行Microsoft Windows NT操作系统的基于100mhz 80486的工作站上进行的。

    • UNH双足机器人

    • 在UNH开发的双足硬件如上所示。正在进行的ARPA/ONR赞助研究的目标是开发基于简单步态振荡、PID控制器和神经网络学习的层次结构的静态和动态平衡控制策略，但不需要详细的动态模型。这种两足动物从脚到臀部大约61厘米高，从臀部到身体顶部大约43厘米高。两腿之间的距离为20厘米。每只脚(一块平坦的金属板)宽7厘米，长12厘米，脚踝贴在脚的中后角附近。这种两足动物重约25磅。每个臀部和脚踝都由两个齿轮马达驱动，一个用于腿向两足动物前方的旋转，另一个用于向两侧的旋转。每个膝盖由一个齿轮马达驱动。10个减速电机由12伏脉宽调制(PWM)电机驱动器驱动。十个关节的位置由齿轮电机上的光学位置编码器感知。 Polymer thick film force sensing resistors are mounted on the underside of each foot, near each corner (four 1" diameter sensors per foot). Each sensor is sandwiched between the upper metal foot plate and a thin disc of rubber, which in turn is bonded to a semi-rigid Plexiglas and rubber bottom plate. Two piezoresistive accelerometers oriented along orthogonal horizontal axes are mounted near the top of the body in order to provide two-dimensional body acceleration sensing (it is assumed that the vertical body acceleration is dominated by the constant gravitational term). All PWM and sensor circuits are interfaced to a single Siemens 20 Mhz 80C166 16-bit microcontroller. This microcontroller performs sensor and actuator management, low level PD actuator control, and communicates with the host processor over a 57.6 Kbaud serial communications line. High level control computations are currently carried out on a single 200 MHz PentiumPro personal computer running the Microsoft Windows NT real-time multi-threaded operating system. This processor is responsible for communications with the biped microcontroller, for gait and balance control computations, for neural network computations, and for the user command and status interface.

    • UNH四足机器人

    • 在UNH开发的四足硬件如上所示。同样，正在进行的ARPA/ONR赞助研究的目标是开发基于简单步态振荡、PID控制器和神经网络学习的层次结构的四足行走动态平衡控制策略，但不需要详细的动态模型。四足动物从脚到臀部大约61厘米高，从前面到后面64厘米高。两腿之间的距离为20厘米。这种四足动物重约50磅。它本质上是两个完全复制的两足动物的腿、臀部、传感器和电子设备，由坚硬的脊椎连接。所有PWM和传感器电路都连接到两个西门子20 Mhz 80C166 16位微控制器。这些微控制器执行传感器和执行器管理，低电平PD执行器控制，并通过单个57.6 Kbaud串行通信线路与主机处理器通信。高级控制计算目前在一台90 MHz Pentium级个人计算机上进行，该计算机运行Microsoft Windows NT实时多线程操作系统。该处理器负责与双足微控制器的通信，步态和平衡控制计算，神经网络计算，以及用户命令和状态界面。

    • UNH轮式移动机器人

    • 上图显示了由本科生开发的轮式移动机器人，这是由国家科学基金会在UNH赞助的本科生研究体验(REU)网站的一部分。机械系统是一个经过大修的Heathkit Hero 2000机器人，增加了六个宝丽来超声波测距仪阵列。最初Hero的电子设备被学生们完全拆除，取而代之的是他们设计的标准计算机平台接口。传感器管理和低电平电机控制由西门子20 Mhz 80C166 16位微控制器执行。高级导航，规划和控制是在运行微软Windows 95操作系统的80386笔记本电脑上执行的。微控制器通过一条38.4 Kbaud串行通信线与笔记本电脑通信。整个系统能够在莫尔斯大厅内不受束缚地漫游大约一个小时，或者在机器人实验室内无限期地使用电源缆绳。

    • 自由科技波士顿肘

    • UNH的学生也在为上图所示的Liberty Technology Boston肘关节开发自适应肌电控制通道。目标是利用控制通道的在线自适应来克服受试者之间和日常肌电信号变化的问题，借鉴了UNH为传统机器人应用开发的神经网络学习技术。为了研究目的，波士顿弯头的正常模拟命令输入信号已被接口到100 Mhz 80486工作站的D/A输出，高性能肌电图放大器的输出已被接口到同一台计算机上的A/D输入。已经为Microsoft Windows NT操作系统下的这些接口编写了自定义设备驱动程序。然后，可以用C/ c++语言编写实验控制代码，利用Windows NT的多线程特性，并利用实验室为其他应用开发的控制和神经网络学习代码模块。