导航:EXPO21XX>机器人21 xx>飞行机器人研究>澳大利亚阿德莱德大学
澳大利亚阿德莱德大学
视频
载入播放器…
  • 提供配置文件
  • 阿德莱德机器人研究小组

    阿德莱德机器人研究小组成立于2002年，目的是在阿德莱德大学进一步研究机器人技术。该小组特别感兴趣的领域包括微运动操纵器、机器人测量系统、移动机器人和通过机器人对昆虫建模。
产品组合

  • 微型飞行器

  • 这个荣誉项目的目的是设计，建造和飞行微型飞行器与扑翼机构。车辆应该尽可能小和轻与低巡航速度。预计飞机将由一个或多个电机推进，并使用无线电控制系统进行控制。

    (Maziar Arjomandi, Richard Kelso, Craig Michael Gerrard, Richard Hillan, Matthieu Richard Nelson和Mathew Thomas Ward)

    • 蜻蜓-特写

    • 蜻蜓-降落在Gras上

    • 蜻蜓-飞过托伦斯河

  • 搜救无人机

  • 该荣誉项目涉及自主无人机(UAV)的设计和建造。该机已设计用于民用应用，如通过集成成像设备和有效载荷部署能力进行监视或搜索和救援任务。

    多用途平台已经配置参加2007年9月在昆士兰举行的澳大利亚航空航天自动化研究中心的UAV内陆挑战赛。为了成功进入这一挑战，无人机必须证明有能力定位和帮助在澳大利亚内陆失踪的人。对类似无人机的广泛研究表明，常规设计最适合该平台。

    该飞机主要由复合材料制造，采用母模工艺。机翼横跨两米，由碳纤维支撑的泡沫核心构成。一个提供4公斤静态推力的发电站为飞机提供动力，预计最大速度为120公里/小时，续航时间为1小时。控制系统采用Micropilot 2028自动驾驶仪，可在10公里范围内进行自动飞行和远程通信。安装在飞机后部的模拟摄像头将通过450条电视线路和70度视场在10公里范围内传输图像。

    已经对降落伞回收系统进行了测试，预计下降速度为5.5米/秒。当从汽车发射时，飞机也将能够部署600克有效载荷。

    (Maziar Arjomandi, Nayan Uday Avalakki, Jonathan Bannister, Benjamin John J. Chartier, Travis Mark Downie, Brad Alexander A. Gibson, Crystal Rhiannon Gottwald, Peter Ian Moncrieff和Michael Scott Williams)

  • 翼载水翼船(WBHF)

  • 翼载水翼船(WBHF)是一种高性能的船舶，由Stephen Bourn先生提出概念和理论发展。在2007年，本科生开始了一个项目，目的是设计和制造“翼载水翼”的全尺寸功能原型机。这种设计的基础不同于大多数高速航行的船只，因为它使用的是机翼而不是传统的帆。机翼调整到相对于风的最佳角度的能力赋予了WBHF逆风和逆风航行的能力。此外，通过将船顺风，船能够比风更快地航行。WBHF的另一个显著特点是，当船体达到足够的速度时，它能够将船体抬出水面，从而消除了一个重要的阻力来源，从而使船体加速到相当高的速度。其他设计特点有助于提高该艇的高性能和安全性，包括当艇变得不平衡时的自我纠正和稳定能力，机翼的快速释放，专门适合该应用的定制水翼设计和轻型设计，使用非常规材料和制造方法实现。该飞行器采用多个控制系统，以确保飞行后的稳定性，并提供飞行员控制。鉴于这些独特的特点，人们相信WBHF有潜力挑战包括双向海里航行速度记录和最终世界航行速度记录在内的多项航海记录。

    (Ben S. Cazzolato, Carl Q. Howard, Danya J. Cheng, Keith Robert R. Crouch, Thomas James Hill, Joshua Johannes Holmes, Ashok athriya Kaniyal, Antoni Alexander Kourakis, Heath Andrew Nankivell, Benjamin Andrew Ford Newbery, Luke Joseph Rogers和zhiqiu Xia)

    • 翼载水翼船(WBHF)

    • 船体部分加入

    • 两条碳纤维连接在一起。

    • 轴承截面视图

    • 用于连接主梁到船体和支腿浮子的轴承。

    • 整个工艺

    • 灯泡清晰

    • 带有透明中段和鼻锥的水翼灯泡的装配视图。

    • 灯泡的

    • 水翼灯泡中段的切面视图。

  • 柔顺微动机械手的结构与控制优化

  • 目前的研究目的是设计一种新的微操作系统，为细胞质内精子注射等提供微纳米运动。这是一种在体外受精中使用的程序，将人类卵子注入精子。该项目使用压电驱动器和一种新的柔性机构，以实现超细运动。目前的工作集中在柔顺机构的研究领域，涉及到提供3个平面自由度的特定机构拓扑的研究。

    (丹尼尔·汉德里)

    • 前视图

    • 细节

    • 俯视图

  • 机器人理解能力的发展

  • 这个研究项目试图承担发展和展示机器人理解能力的任务。这是通过简化思维过程和记忆结构实现的机器人学习的延伸。该项目的结果将是一个视觉思维过程，展示机器人的思维过程，以及机器人如何能够利用其过去的经验来展示其对概念的理解。

    (龙斯塔夫及卢天福)

    • 侧视图

    • 车轮

    • 悬架

  • 柔性铰链柔性微运动台的建模

  • 本课题的研究重点是建立能准确反映真实系统的柔顺微运动平台的简单而有效的运动学和静态模型。该模型将有利于设计和优化过程，少数微运动舞台设计可以快速分析，而不需要使用任何商用有限元软件。本文选取了一个用于扫描电子显微镜(SEM)中样品定位的三自由度微运动工作台作为开发该方法的实例。

    (元宽涌及天福路)

    • 原型1:俯视图

    • 原型2:俯视图

    • 原型2和显微镜

  • 气动的手

  • 机械工程学院自2004年以来一直在发展空气肌肉。这些已经被用于许多荣誉项目，如Stumpy:一个气动肌肉驱动的双足机器人。本项目旨在构建一个全功能的气动假体，重量轻，反应速度快。

    (乔治•奥斯本(George Osborne))

      • 普通话

      • 手和手套

  • 用于多智能体系统实验的自主移动机器人设计

  • 该荣誉项目的目的是设计和建造一个完全自主的移动机器人，作为机器人多智能体系统和人工智能领域研究的灵活平台。该机器人将按照国际机器人足球比赛“RoboCup”的中型联赛(MSL, F-2000)的规则设计。该项目以机器人世界杯为试验台，旨在为在复杂动态环境中自主移动机器人的多智能体系统协作开发新的控制策略。它计划打造一支有竞争力的队伍，有望在2005年参加第九届机器人世界杯世界锦标赛。

    该项目于2004年启动。从那时起，来自机电一体化、机械工程、计算机科学和电气与电子工程的学生已经成为整个学院团队的一部分。

    (弗兰克Wornle)

      • 自主移动机器人

  • 基于立体视觉和多激光条纹的三维大表面轮廓测量系统的开发

  • 本课题旨在开发一套用于大型曲面三维数据采集的机器人测量系统(RMS)。一般情况下，利用触摸探针可以获得精确的三维表面数据。然而，计算机视觉和图像处理速度更快，特别是对于提取大量的三维数据如自由曲面特征。RMS集成了一个工业机器人、一组CCD相机、一个激光条纹投影仪和一台配有适当软件的个人计算机，以执行大型表面测量任务。机器人标定、摄像机标定和测量策略等主题将被研究。

    (Jingsyan Torng)

  • 足球服务器——用于踢足球的移动机器人的人工智能(AI)

      • 自1997年以来，来自不同国家的研究人员每年都会聚集在一起参加机器人足球世界锦标赛。是次活动吸引了业界及公众人士的浓厚兴趣。最近的机器人世界杯世界锦标赛于2004年7月在里斯本(葡萄牙)举行，来自34个国家的224支队伍参加了比赛，争夺超过5个不同项目的冠军。其中一项是机器人足球模拟联赛，也被称为“足球服务器”联赛。


        Soccer Server是一个研究多智能体系统和人工智能(AI)的教育工具。它允许两支由11名模拟球员(自主代理)组成的球队进行足球比赛。比赛是在一个虚拟的球场上进行的:所谓的“足球服务器”是一个模拟环境的系统，即球场本身，风的条件，球的位置和速度，对球员的命令的反应等。每个播放器都是用C、c++、Java等语言编写的客户端程序。服务器和客户端之间的通信建立在基于套接字的UDP/IP协议之上。比赛可以通过特殊的监控程序进行可视化。


        “足球服务器”可以模拟足球和球员的运动，与客户端进行交流，并根据规则控制比赛。为了控制一个球员，相应的客户端程序需要向服务器发送关于它想要执行的动作的请求(例如踢球、转身、奔跑等)。服务器接收这些消息，处理请求，并相应地更新环境。此外，服务器为所有球员提供感官信息(例如关于球的位置、目标和其他球员的视觉数据)。必须指出的是，服务器是一个具有离散时间间隔(或周期)的实时系统。每个周期都有指定的持续时间，需要在给定周期内执行的操作必须在正确的间隔内到达服务器。因此，缓慢的表现会导致错失表演机会，这对团队的表现有很大的影响。


        2004年机器人世界杯模拟联赛的卫冕冠军是俄罗斯electropuult工厂的“STEP”团队。第二名和第三名分别是德国的多特蒙德大学和伊朗的Allameh Helli高中。此前的获奖者包括中国清华大学智能技术与系统国家重点实验室(2001,2002)、波尔图大学(2000)、卡内基梅隆大学(1998,1999)和洪堡大学(1997)。

        (弗兰克Wornle)

  • 人机界面

  • 人类与计算机的交流方式多种多样(如触觉设备、语音识别程序)。这种接口需要一个硬件设备在人与计算机之间进行中介，将运动变量转换为计算机可以处理的二进制数。

    脑机接口(BCI)是一种获取和分析脑电图(EEG)信号的系统，目的是在大脑和计算机之间直接建立一个高带宽的通信通道。它已被用于移动机器人导航。它给残疾人一个交流和导航的机会。脑电互连的问题与脑电图信号的建模和采集有关。所有这些都会影响BCI系统的准确性。基于眼电图(EOG)信号，有一种与BCI相同的眼控方法。与脑电图相比，EOG信号的建模和记录要容易得多。

    为了获得建立可靠的人机交互系统所需的技术经验，已经建立了一个简单的实验。在这个实验中，使用简单的锡电极采集了各种信号。在MATLAB中对信号进行放大、数字化和分析。该实验旨在控制一个小型移动机器人的运动，并在2006年的大学开放日展示。

    (贾耶什·l·米纳斯和弗兰克·沃勒)

    • 开放日实验

    • 在开放日的展示中，一个小型移动机器人通过眨眼信号来操纵。

    • 电极位置

    • 当眼睛眨眼时捕捉信号的电极位置

    • 移动机器人

  • 压电作动器动态建模、估计与控制及其在微运动系统中的应用

      • 在过去的30年里，许多微运动系统被开发出来执行各种微定位任务。这些系统使用不同的方法来提供精确的运动。为了提供最精确的运动，微运动工作台最常用的核心组件是精细分辨率执行器和柔顺机构。压电、电磁、静电和形状记忆合金作动器的位移几乎可以很小，以纳米为单位。其中，压电作动器是最常用的。它们的分辨率仅受施加电压信号中的噪声和用于监测其产生的运动的传感器质量的限制;亚纳米分辨率是可以实现的。该研究中的3自由度微运动平台使用压电堆栈执行器驱动柔顺机构，进而提供微运动。压电堆执行器使用多个压电片并联连接并机械地串联放置。

        微运动工作台的快速、准确的参考跟踪需要一个反馈控制器。人们提出了各种控制方案。其中，基于模型的控制器表现出良好的效果。然而，使用不准确的压电作动器动力学模型可能导致微运动控制系统的反馈回路不稳定。因此，准确地描述压电驱动器的动力学是非常重要的。本研究计画的重点是推导一个简单而准确的压电作动器动力学模型的方法。

        (贾耶什·米纳斯，卢天福，本·s·卡佐拉托)

  • 设计和建造小型飞艇

  • 该荣誉项目涉及一艘小型飞艇的设计、建造和飞行测试，用于监视、航拍和广告目的。飞艇设计能够连续室内飞行30分钟，携带500克有效载荷，同时保持恒定的高度。研究了类似大学研究项目的方法和结果，以更好地理解飞艇设计原则。

    他们考虑了四种不同的飞行模式:起飞、盘旋、巡航和着陆。确定了最大速度、巡航高度和起飞时间等飞行参数，进行了理论受力分析。然后根据升力、重量和阻力的计算确定每个飞行状态所需的推力。

    在飞艇设计中，有四个部分被认为是至关重要的:围护结构、贡多拉、推进系统和控制系统。基于组件的重量和实现中性浮力所需的升力，开发了一个迭代程序来优化包络设计。贡多拉的概念设计着重于减轻重量，同时仍有足够的力量来支撑内部组件的重量。采用电机驱动的导管风扇为飞艇提供动力。分析了不同风扇布置对飞艇机动性的影响。管道风机的推力输出由手动和自动系统控制。一个RC手单元提供了完全手动控制，而飞艇的巡航高度和俯仰分别使用超声波传感器和倾角计自动维护。

    详细设计采用了最合适的概念设计方案。零部件如电机、风扇、电池和自动控制部件的选择是基于技术适宜性和预算限制。最终的设计使用了一个商业化制造的外壳，由四个导管风扇推动，每个风扇都有可变的推力输出。贡多拉一侧的两个手动控制风扇用于偏航控制，而两个向下的风扇提供向上的推力和俯仰控制。

    在完成飞艇的测试之前，对所有单独部件进行了测试。这确保了导管风扇、无线电控制器、摄像头和自动控制系统的正常运行。两个飞艇信封制造和每个测试在一个完整的飞行测试与贡多拉连接。两次飞行试验表明，自动控制系统功能符合设计要求，可与手动控制系统同时使用。飞行试验还表明，该飞艇能够满足项目定义中规定的性能要求。

    在两次飞行试验中，项目的大部分目标都实现了。希望在这个项目中所进行的工作可以被最后一年的学生在未来调整和改进，以设计一个具有更先进的控制系统的户外飞行的飞艇。

    (Maziar Arjomandi, Nicholas James Bartel, Michael Jens-Christian Nordestgaard和Lachlan Ravenscroft)

    • 填充

    • 飞行

    • 这个团队