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澳大利亚阿德莱德大学
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  • 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，旨在进一步研究阿德莱德大学的机器人技术。该小组特别感兴趣的领域包括微动操纵器、机器人测量系统、移动机器人和通过机器人技术对昆虫进行建模。
产品组合

  • 微型飞行器

  • 这个荣誉项目的目的是设计，制造和飞行一个微型飞行器与扑翼机构。车辆应该尽可能的小和轻，低巡航速度。预计这架飞机将由一个或多个电动机推动，并使用无线电控制系统进行控制。

    (马齐亚·阿乔曼迪、理查德·凯尔索、克雷格·迈克尔·杰拉德、理查德·希兰、马修·理查德·纳尔逊、马修·托马斯·沃德)

    • 蜻蜓-靠近点

    • 蜻蜓——降落在Gras上

    • 蜻蜓-飞过托伦斯河

  • 搜救无人机

  • 这个荣誉项目涉及自主无人驾驶飞行器(UAV)的设计和建造。该飞机设计用于民用应用，如通过整合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。

    该多用途平台已被配置参加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无人机内陆挑战赛。为了成功参加这项挑战，无人机必须展示定位和帮助在澳大利亚内陆迷路的人的能力。对类似无人机的广泛研究表明，传统设计最适合该平台。

    飞机主要由复合材料制造，使用母模工艺。机翼长两米，泡沫核心是碳纤维梁。一个提供4公斤静态推力的发电厂为飞机提供动力，预计最大速度为120公里/小时，续航力为一小时。控制系统集成了一个Micropilot 2028自动驾驶仪，能够在10公里范围内实现自主飞行和远程通信。安装在飞机后部的模拟摄像机将通过450条电视线和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。当从汽车上发射时，飞机也将能够部署600克的有效载荷。

    (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(WBHF)

  • 翼载水翼(WBHF)是一种高性能的海洋工艺，由斯蒂芬·伯恩先生概念化和理论发展。2007年，本科生开始了一个项目，目的是设计和制造一个全尺寸的“翼载水翼”的功能原型。这种设计的基础不同于大多数高速帆船，因为它使用的是机翼而不是传统的帆。机翼调整到最佳相对风向角度的能力，使WBHF能够在逆风和下风中进行航向(并因此航行)。此外，通过顺风航行，船能够比风更快地航行。WBHF的另一个显著特征是当艇体达到足够的速度时，它能够将艇体从水中提起，从而消除一个重要的阻力来源，并因此将艇体加速到相当高的速度。其他设计特点，有助于高性能和安全的工艺，包括自我纠正和稳定的能力，当工艺变得不平衡，机翼的快速释放，定制的水翼设计，专门适用于这种应用和轻型设计的工艺，实现使用非传统材料和制造方法。该飞行器采用了几个控制系统，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有潜力挑战几项航行记录，包括双向海里航行速度记录和最终的世界航行速度记录。

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

    • 翼载水翼(WBHF)

    • 船体分段连接

    • 两半碳纤维连接在一起。

    • 轴承剖面图

    • 用于连接主梁与船体和支腿浮子的轴承。

    • 整个工艺

    • 灯泡清晰

    • 具有透明中段和鼻锥的水翼灯泡的组装视图。

    • 灯泡的

    • 水翼球茎中段的剖面图。

  • 柔性微运动机械臂的结构与控制优化

  • 目前的研究旨在设计一种新的微操作系统，为进行卵胞浆内单精子注射等提供微/纳米运动。这是一种用于体外受精的程序，将人类卵子注入精子。该项目采用压电驱动器和一种新型柔性机构来实现超精细运动。目前的工作主要集中在柔顺机构的研究领域，涉及到提供3个平面自由度的机构的特定拓扑结构的研究。

    (丹尼尔·汉德里)

    • 前视图

    • 细节

    • 俯视图

  • 机器人理解的发展

  • 这个研究项目试图承担开发和展示机器人理解能力的任务。这是通过简单的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。

    (朗斯塔夫、路天富)

    • 侧视图

    • 车轮

    • 悬架

  • 柔性铰链柔性微运动平台的建模

  • 本研究项目的重点是推导简单有效的柔顺微动平台运动学和静态模型的方法，这些模型能准确地代表真实系统。这些模型将有利于设计和优化过程，其中一些微动舞台设计可以快速分析，而无需使用任何商用有限元软件。本文以一种用于扫描电子显微镜(SEM)中样品定位的三自由度微动平台为例，对该方法进行了研究。

    (袁宽勇及天富路)

    • 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年以来一直在开发空气肌肉。这些已被用于许多荣誉项目，如Stumpy:气动肌肉驱动的双足机器人。这个项目的目标是建立一个全功能的气动假肢，重量轻，反应时间快。

    (乔治•奥斯本(George Osborne))

      • 普通话

      • 戴手套的手

  • 用于多智能体系统实验的自主移动机器人设计

  • 这个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。机器人的设计将符合国际机器人足球比赛“机器人世界杯”的中型联赛(MSL, F-2000)的规定。该项目以RoboCup为测试平台，旨在开发复杂动态环境下自主移动机器人多智能体协作系统的新控制策略。计划组建一支有竞争力的队伍，参加2005年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，机电一体化、机械工程、计算机科学和电气与电子工程专业的学生就成为了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曲面测量系统的研制

  • 本研究项目的目的是开发一种用于大型表面三维数据采集的机器人测量系统(RMS)。通常，通过使用触摸探头可以精确地获取三维表面数据。然而，计算机视觉和图像处理速度更快，特别是在提取大量3D数据(如自由曲面特征)时。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带有适当软件的个人电脑，可以执行大型表面测量任务。主题，如机器人校准，相机校准和测量策略将被调查。

    (Jingsyan Torng)

  • 足球服务器-人工智能(AI)足球比赛的移动机器人

      • 自1997年以来，每年来自不同国家的研究人员都会聚集在一起参加机器人足球世界锦标赛。这次活动引起了业界和公众的极大兴趣。最近一届机器人世界杯世界锦标赛于2004年7月在葡萄牙里斯本举行，共有来自34个国家的224支队伍参加，争夺超过5个不同项目的冠军。其中一个学科是机器人世界杯足球模拟联赛，也被称为“足球服务器”联赛。


        Soccer Server是一个用于研究多代理系统和人工智能(AI)的教育工具。它允许两支由11名模拟球员(自主代理)组成的球队互相踢足球。比赛在虚拟球场上进行:所谓的“足球服务器”是一个模拟环境的系统，即球场本身，风力条件，球的位置和速度，对球员命令的反应等等。每个玩家都是用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。比赛可以使用特殊的监控程序进行可视化。


        足球服务器模拟球和球员的运动，与客户端通信，并根据规则控制游戏。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，跑步等)。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、进球和其他球员的视觉数据)。值得一提的是，服务器是一个使用离散时间间隔(或周期)工作的实时系统。每个周期都有指定的持续时间，需要在给定周期中执行的操作必须在正确的时间间隔内到达服务器。因此，缓慢的表现导致错过表演机会对团队的绩效有重大影响。


        机器人世界杯模拟联赛(2004年)的卫冕世界冠军是俄罗斯electropuult工厂的“STEP”队。第二名和第三名分别是德国多特蒙德大学(University of Dortmund)和伊朗阿拉梅赫利高中(Allameh Helli High School)。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年、2002年)、波尔图大学(2000年)、卡内基梅隆大学(1998年、1999年)和洪堡大学(1997年)。

        (弗兰克Wornle)

  • 人机界面

  • 人类以各种不同的方式与计算机交流(例如触觉设备、语音识别程序)。这样的接口需要一个硬件设备在人与计算机之间进行调解，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。它已被用于导航移动机器人。它为残疾人提供了一个交流和导航的机会。脑机接口在建模和获取脑电图信号方面存在问题。这些都影响了脑机接口系统的准确性。基于眼电图(EOG)信号的眼控方法与脑机接口(BCI)的作用相同。与脑电图相比，脑电图信号的建模和记录要容易得多。

    建立了一个简单的实验，以获得建立可靠的HCI系统所需技术的一些经验。在这个实验中，用简单的锡电极采集了各种各样的信号。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，并于2006年在该大学的开放日上展示。

    (Jayesh L. Minase, Frank Wornle)

    • 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进行操控。

    • 电极位置

    • 眼睛眨眼时捕捉信号的电极位置

    • 移动机器人

  • 压电作动器的动态建模、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广泛的微定位任务。这些系统使用了不同的方法来提供精确的运动。为了提供最精确的运动，微运动平台最常用的核心部件是精细分辨率致动器和柔性机构。压电、电磁、静电和形状记忆合金的致动器几乎可以在纳米尺度上产生微小的位移。其中，压电驱动器是最常用的。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。所提出的研究中的3自由度微运动平台使用压电堆叠致动器来驱动柔性机构，从而提供微运动。压电堆致动器是由多个压电片并联布线并机械串联而成。

        快速准确的微运动平台参考跟踪需要一个反馈控制器。提出了各种控制方案。其中，基于模型的控制器显示出良好的效果。然而，使用不准确的压电作动器动力学模型可能导致微动控制系统反馈回路的不稳定。因此，准确地描述压电作动器的动力学特性是非常重要的。本研究项目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。

        (Jayesh L. Minase, Tien-Fu Lu, Ben S. Cazzolato)

  • 设计并建造一艘小型飞艇

  • 这个荣誉项目包括设计、建造和飞行测试一艘小型飞艇，用于监视、航空摄影和广告目的。该飞艇被设计为能够在保持恒定高度的情况下携带500克有效载荷连续室内飞行30分钟。类似的大学研究项目的方法和结果进行了检查，以获得更好的飞艇设计原则的理解。

    他们考虑了四种不同的飞行模式:起飞、悬停、巡航和着陆。定义了最大速度、巡航高度和起飞时间等飞行参数，以便进行理论力分析。然后根据升力、重量和阻力的计算来确定每个飞行状态所需的推力。

    在飞艇设计中，有四个部分被确定为至关重要:外壳、吊篮、推进系统和控制系统。根据组件的重量和达到中性浮力所需的升力，开发了一个迭代程序来优化外壳设计。贡多拉的概念设计侧重于减轻重量，同时仍有足够的强度来支撑内部组件的重量。选择由电动机驱动的管道风扇为飞艇提供推进力。分析了不同风扇布置方式对飞艇机动性的影响。风管风机的推力输出由手动和自动系统控制。RC手单元提供了完全的手动控制，同时飞艇的巡航高度和俯仰分别使用超声波传感器和倾角仪自动保持。

    详细设计是使用最合适的概念设计方案进行的。电机、风扇、电池和自动控制部件等部件的选择是基于技术适用性和预算限制。最终的设计采用了商业制造的外壳，由四个管道风扇推动，每个风扇具有可变推力输出。吊舱侧面的两个手动控制风扇用于偏航控制，而两个向下的风扇用于向上推力和俯仰控制。

    在完成飞艇的测试之前，对所有单个部件进行了测试。这确保了管道风扇、无线电控制器、摄像头和自动控制系统的正常运行。制造了两个飞艇外壳，每个都在一个完整的飞行测试中进行了测试，并附加了贡多拉。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，飞艇能够满足项目定义中设定的性能要求。

    在两次飞行试验中实现了大部分项目目标。希望在这个项目中进行的工作可以被最后一年的学生在未来调整和完善，以设计一种能够在室外飞行的飞艇，拥有更先进的控制系统。

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

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