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本發(fā)明公開了一種具有模式轉(zhuǎn)換功能的防風防浪型仿生水黽機器人，包括布置在主體底板周圍的四條支撐腿，每條支撐腿包括：橫向支撐腿，一端與主體底板橫向轉(zhuǎn)動鉸接；縱向支撐腿，一端與橫向支撐腿的自由端縱向轉(zhuǎn)動鉸接；漂浮支撐腿，頂部與縱向支撐腿的自由端連接；所述仿生水黽機器人還包括保持主體底板、橫向支撐腿和縱向支撐腿之間相對位置的保持部件，以及用于驅(qū)動橫向支撐腿相對主體底板橫向轉(zhuǎn)動、驅(qū)動縱向支撐腿相對橫向支撐腿轉(zhuǎn)動的第一驅(qū)動部件；本發(fā)明通過調(diào)整支撐腿的位置和形態(tài)，從而改變機器人的姿態(tài)和模式，可以更好的適應(yīng)自然環(huán)境；在風浪較大時，調(diào)整成平穩(wěn)模式，抵御風浪的侵襲；在風浪較小時，調(diào)整成前進模式，行進阻力小、運動靈活。

隨著機器人技術(shù)的逐步完善,適于特殊作業(yè)的機器人種類也日益增多,其應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展到微電子制造,MEMS封裝與組裝,高精密機械加工與裝配,生物芯片制備,大范圍高速掃描檢測裝備等行業(yè).隨之而來的,各行業(yè)對機器人的性能指標提出了越來越高的要求,追求機器人的高定位精度,高重復(fù)精度,高分辨力,同時還要求其工作范圍大,質(zhì)量輕,能耗低等,從而對機器人結(jié)構(gòu)的設(shè)計提出了更高的要求.在這樣的前提之下,為滿足人類向微小世界探尋的需要,作為機器人技術(shù)發(fā)展的一個重要分支,微操作機器人成為機器人學中十分活躍的研究領(lǐng)域. 本文結(jié)合國家"863"計劃項目"6自由度納米級宏微操作機器人的研究(項目編號2002AA422260)"和"原型裝置靶瞄準定位系統(tǒng)工程預(yù)先研究項目(項目編號863-804-5)",共搭建了3套實驗系統(tǒng),其中采用了單一驅(qū)動以及雙重驅(qū)動兩條技術(shù)方案.在廣泛的分析了目前已有的柔性精密定位系統(tǒng),并聯(lián)精密定位系統(tǒng)和宏/微雙重驅(qū)動系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上,針對目前大范圍運動定位與高精度定位的應(yīng)用實際需要,提出了大行程柔性鉸鏈的概念設(shè)計,并以此構(gòu)建六支鏈大行程柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)定位系統(tǒng),為滿足超高精度的定位需要,在并聯(lián)支鏈中集成了壓電陶瓷驅(qū)動,構(gòu)成了宏/微雙重驅(qū)動并聯(lián)結(jié)構(gòu)系統(tǒng),充分體現(xiàn)了驅(qū)動,結(jié)構(gòu),檢測一體化的設(shè)計思想. 在結(jié)構(gòu)單元的設(shè)計方面,針對當前柔性鉸鏈運動范圍小等問題,在通用的球副柔性鉸鏈的基礎(chǔ)之上,提出了大行程柔性鉸鏈的概念設(shè)計;在柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)的設(shè)計方面,提出了在通用的并聯(lián)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中,采用大行程柔性鉸鏈代替?zhèn)鹘y(tǒng)運動副的設(shè)想,建立基于大行程柔性鉸鏈的并聯(lián)結(jié)構(gòu)系統(tǒng). 在大行程柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)的運動學建模方面,利用材料力學的基本原理和小變形假設(shè),推導(dǎo)了大行程柔性鉸鏈的數(shù)學模型,并給出了在全局坐標系下的顯式表達;在此基礎(chǔ)之上,通過剛度組集的辦法建立了大行程柔性鉸鏈并聯(lián)結(jié)構(gòu)柔性支鏈的運動表達式,通過聯(lián)立運動位移協(xié)調(diào)方程和力約束協(xié)調(diào)方程,建立了并聯(lián)結(jié)構(gòu)的位置解模型. 由于并聯(lián)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中的各部件,特別是柔性鉸鏈結(jié)構(gòu)在自身變形提供整體結(jié)構(gòu)的運動輸出的同時,還經(jīng)歷了大范圍的剛體運動,導(dǎo)致大行程柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)的位置解模型成為典型的幾何非線性問題.鑒于此,本文首先推導(dǎo)了空間柔性結(jié)構(gòu)的幾何非線性的剛度遞推模型,并利用牛頓-萊弗森方法對該模型進行了求解.由于幾何非線性模型的迭代求解方式,導(dǎo)致該模型的實時性很差,不易移植至控制系統(tǒng)進行實時控制求解,故在大量的試驗嘗試的基礎(chǔ)之上,選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,建立了3層六輸入-六輸出的位置解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),從而在方便了實時控制編程的同時,還大大提高了系統(tǒng)的位置解的求解速度. 由于柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)的位置解模型中不僅僅包括結(jié)構(gòu)中的位置信息,還提供了結(jié)構(gòu)中相關(guān)的力信息以及剛度信息,本文在上述位置解模型的基礎(chǔ)之上,給出了該類系統(tǒng)的剛度模型,并建立了并聯(lián)結(jié)構(gòu)中的結(jié)構(gòu)參數(shù)和尺度參數(shù)對系統(tǒng)剛度的影響圖譜,對這類系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)綜合以及優(yōu)化設(shè)計提供了有力的工具. 在大行程柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)的動力學建模方面,采用了歐拉梁理論和有限元方法,由拉格朗日方程建立了基于實際位移的大行程柔性鉸鏈并聯(lián)機器人各支鏈的動力學模型,并通過位移協(xié)調(diào)方程和動力協(xié)調(diào)方程,最終得到并聯(lián)系統(tǒng)的動力學模型.綜合采用了紐馬克方法和牛頓-萊弗森方法解決了系統(tǒng)動力學求解問題,并通過一個算例進行了基于逆動力學的求解仿真. 在大行程柔性并聯(lián)結(jié)構(gòu)的樣機實驗方面,我們提出了采用大行程柔性鉸鏈作為被動關(guān)節(jié)的6-PSS并聯(lián)機器人系統(tǒng),該系統(tǒng)采用壓電馬達作為驅(qū)動器,精密光柵尺作為位置反饋元件,其可在立方厘米級的工作空間內(nèi)實現(xiàn)微米級精度的運動;在此基礎(chǔ)之上,我們在并聯(lián)機器人的支桿中嵌入壓電陶瓷,在壓電馬達的宏運動結(jié)束之后,壓電陶瓷可以驅(qū)動并聯(lián)機器人進一步的微調(diào),從而得到一個6-PSS和6-SPS結(jié)合宏微雙重驅(qū)動并聯(lián)機器人系統(tǒng),其中,微動系統(tǒng)可在微米級運動空間內(nèi)實現(xiàn)納米級的運動精度.基于大行程柔性鉸鏈的宏微雙重驅(qū)動并聯(lián)機器人系統(tǒng),可以同時滿足大工作空間和高精度的工程需要.此外,我們將大行程柔性鉸鏈并聯(lián)機器人系統(tǒng),成功的應(yīng)用到激光瞄準靶支撐裝置中,其厘米級的運動范圍和納米級的運動分辨力,使其在神光III系統(tǒng)中發(fā)揮了十分重要的作用.

（專利號：ZL 201510552708.2） 簡介：本發(fā)明提供一種起重機箱形主梁三自由度移動焊接機器人，屬于機器人焊接技術(shù)領(lǐng)域。該焊接機器人包括底座、縱向移動機構(gòu)、焊槍升降機構(gòu)、焊槍旋轉(zhuǎn)機構(gòu)、焊接設(shè)備及電纜卷筒等，焊接設(shè)備包括送絲機、焊機、氣瓶座、二氧化碳氣瓶，焊槍旋轉(zhuǎn)機構(gòu)通過升降臺安裝在焊槍升降機構(gòu)上，齒輪齒條傳動與直線導(dǎo)軌副相配合實現(xiàn)長位移移動的精確定位，通過三臺伺服電機聯(lián)合控制焊槍位姿實現(xiàn)長距離平面曲線連續(xù)光滑平角焊縫的自動焊接。本發(fā)明所提供的焊接機器人具有結(jié)構(gòu)簡單、傳動鏈短、位置準確、工作可靠、焊接質(zhì)量穩(wěn)定等技術(shù)特點。

微納機器人指的是尺度介于微納米級別，可以對微納空間進行精細操作的機器人。由于其具有靈活運動、精確靶向、藥物運輸?shù)饶芰Γ诩膊≡\斷治療、靶向遞送、無創(chuàng)手術(shù)等生物醫(yī)學領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。然而現(xiàn)階段針對微納機器人的有關(guān)研究大多聚焦在體外，在體內(nèi)治療應(yīng)用的更多預(yù)期功能仍然具有極大的挑戰(zhàn)性。 浙江大學醫(yī)學院附屬第二醫(yī)院/轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究院周民研究員團隊研制出一款微納機器人，通過以微藻作為活體支架，“穿上”磁性涂層外衣，靶向輸送至腫瘤組織，成功改善腫瘤乏氧微環(huán)境并有效實現(xiàn)磁共振/熒光/光聲三模態(tài)醫(yī)學影像導(dǎo)航下的腫瘤診斷與治療。 這項研究被刊登在材料領(lǐng)域著名期刊《先進功能材料》（Advanced Functional Materials），并被遴選為當期封面。論文的第一作者是浙江大學轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究院交叉學科直博生鐘丹妮，論文通訊作者為周民研究員。 光合作用解決供氧不足 在腫瘤治療中，為何需要微納機器人靶向提供氧氣呢？ 這是因為腫瘤細胞在快速增殖中消耗了大量的氧氣，導(dǎo)致腫瘤組織內(nèi)部存在缺氧微環(huán)境，這成為眾多腫瘤治療方法出現(xiàn)耐受現(xiàn)象的重要原因之一。一般臨床腫瘤治療采用的放療和光動力治療中，患者通過高壓氧倉吸氧來解決腫瘤內(nèi)部氧氣不足的問題。但這種方法往往收效甚微，并不能達到靶向供氧到腫瘤部位，難以提高腫瘤治療效果。 螺旋藻，一種生活中常見的微藻，作為水生植物能夠通過光合作用產(chǎn)生氧氣。那么如何將該微藻送進腫瘤？課題組提出將超順磁性的四氧化三鐵納米顆粒通過浸涂工藝，均勻涂層至微藻表面。磁性工程化的微藻能夠在外部磁場控制下，能夠定向運動至腫瘤。 磁性工程化螺旋藻，在磁鐵控制下能定向移動 “研究的創(chuàng)新性在于無機和有機的微納體，選擇性把藥物輸送到腫瘤缺氧部位。”周民介紹，他們所研制的微納機器人是一種光合生物雜交體系統(tǒng)，這個系統(tǒng)既保持了微藻高效的產(chǎn)氧活性，還兼有四氧化三鐵納米顆粒的定向磁驅(qū)能力。 微納機器人通過光合作用提高腫瘤氧氣濃度 在具體治療中，通過體外交變磁場將微納機器人靶向運送并積累至腫瘤，通過體外光照，由光合作用原位產(chǎn)生氧氣來減輕腫瘤內(nèi)部乏氧程度，從而提高放射療法的效率。“在小鼠的原位乳腺癌模型中，經(jīng)增強的聯(lián)合治療展現(xiàn)了明顯的腫瘤生長抑制作用。” 增強放療/光動力協(xié)同治療抑制腫瘤生長并可降解 葉綠素一面照出腫瘤變化的鏡子 光合生物雜交微納泳體系統(tǒng)不僅對于放療具有積極作用，在經(jīng)過射線處理后釋放的葉綠素能作為光敏劑，進而產(chǎn)生具有細胞毒性的活性氧來殺死腫瘤細胞，實現(xiàn)協(xié)同光動力治療。“正常的光動力治療需要氧氣和活性氧才能順利開展，目前的微納機器人能夠很好地解決這兩個需求。” 此外，微藻中含有的大量葉綠素，也具有的天然熒光和光聲成像功能，可以無創(chuàng)性地監(jiān)測腫瘤治療情況和腫瘤微環(huán)境變化。“藥物遇到熒光，就能夠表達出來。葉綠素是一面鏡子能夠找出來它。” 基于葉綠素的治療及成像功能

本發(fā)明公開了一種適用于機器人無線充電系統(tǒng)的控制裝置及控制方法，該無線充電系統(tǒng)包括高頻逆變電源、能量發(fā)射裝置、能量接收裝置及能量變換電路；控制裝置包括充電控制器、光電開關(guān)傳感器，光電開關(guān)傳感器安裝在能量發(fā)射裝置的四個角；光電開關(guān)傳感器的輸出端與充電控制器的輸入端連接，充電控制器用于控制高頻逆變電源是否工作；能量發(fā)射裝置、充電控制器、高頻逆變電源均安裝在地面充電站。本發(fā)明將無線電能傳輸技術(shù)、智能技術(shù)完美地結(jié)合起來，使巡檢機器人能夠在無人干預(yù)的情況下長期工作；可以根據(jù)需要選擇自動充電還是手動充電；投入成本較低，控制方法靈活方便、可靠性較強，有很強的實用性。

本發(fā)明公開了一種解耦型六自由度工業(yè)機器人的運動控制方法，該方法包括：（a）根據(jù)機器人所需實現(xiàn)的位姿，通過 D-H 模型法獲得末端執(zhí)行機構(gòu)相對于基坐標系的位姿矩陣；（b）將機器人避開奇異形位時所能實現(xiàn)的正常位姿定義為不同的關(guān)節(jié)特性屬性，并設(shè)定機器人實現(xiàn)所需的位姿時的關(guān)節(jié)特征屬性組合；（c）根據(jù)位姿矩陣以及設(shè)定的關(guān)節(jié)特征屬性組合及其取值條件，通過反變換法分別求得關(guān)于機器人各個關(guān)節(jié)變量的唯一解；（d）根據(jù)所求得的解，執(zhí)行對六自由度工業(yè)機器人的關(guān)節(jié)運動，相應(yīng)完成整體運動控制過程。通過本發(fā)明，具備可預(yù)知過奇異點路徑、算法簡單、反解速度快以及能較好地確定唯一解等優(yōu)點，并能很好地應(yīng)用于實際的工業(yè)機器人運動控制。

本發(fā)明公布了一種移動機器人的多脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器導(dǎo)航控制方法，屬于移動機器人目標點趨近自主導(dǎo)航控制器所屬領(lǐng)域，用于移動機器人的導(dǎo)航控制。其技術(shù)方案是：本發(fā)明包括目標點趨近控制器、沿墻行走控制器、避障行為控制器，控制器中采用了脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中同時融入時空信息。本方法在不同條件下設(shè)定各控制器權(quán)值，并根據(jù)不同控制器的權(quán)值順序作為控制器激活與否的判別順序，通過控制器激活及轉(zhuǎn)換條件的使用,實現(xiàn)各控制器之間的相互轉(zhuǎn)換。本發(fā)明通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線訓(xùn)練，實現(xiàn)機器人的在線自主學習，與先前的基于模塊化的控制器相比，控制策略簡便易行，通過各控制器之間的轉(zhuǎn)換，更加有效、高精度地控制移動機器人實現(xiàn)目標點趨近導(dǎo)航控制任務(wù)。