机器人遥操作系统中信息延时的预测研究

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机器人远程控制系统的研究与实现

机器人远程控制系统的研究与实现

机器人远程控制系统的研究与实现I. 引言近年来,随着无人机和机器人技术的飞速发展,机器人远程控制系统的研究与实现已成为研究热点。

它不仅为各种领域的工作带来了极大的方便和效率,同时也推动了人类对机器人智能化和自主化的探索。

本文将基于先进的无线通信技术综述现有的机器人远程控制系统研究,并提出相关的实现方法。

II. 机器人远程控制技术的现状机器人远程控制技术作为一种重要的智能化技术,广泛应用于军事、航空、医疗等领域,其核心要素是远程控制、监控和数据传输。

在远程控制技术方面,自动驾驶、无人机、工业自动化等都有了长足发展,但大多数系统存在一些问题,例如低可靠性、低精度、高成本等,针对这些问题,人们提出了一些解决方案,包括传感器融合技术、多传感器的数据融合技术、智能算法等。

III. 机器人远程控制系统的设计机器人远程控制系统主要包括硬件和软件两大部分。

硬件部分主要包括机械臂、传感器、控制器、显示器等,并能通过互联网进行互联。

软件部分包括图形用户界面(GUI)、远程控制、数据处理、监控等。

1. 硬件系统(1)机械臂:机械臂是机器人的核心部件,具有高可靠性和机动性。

其结构一般由底座、手臂、关节、末端执行机构等组成,可以通过各种控制方式进行操作,包括手柄、语音控制、远程指令等。

(2)传感器:传感器是机器人远程监测和控制的重要部分,能够采集磁场、光、声、位移等各种传感信号,并将其转换为数字信号,用于机器人的自主导航、障碍物避免等操作。

(3)控制器:控制器是为机器人提供精确运动指令的主要装置,负责执行相应的运动控制算法,实现机器人的精确控制和位置精度控制。

(4)显示器:显示器是用于展示机器人传感器信息和图像的一种输出接口,主要用于远程控制和监控任务。

2. 软件系统(1)GUI:图形用户界面是一种友好的交互界面,其主要功能是提供操作指引和监视机器人各种运动和状态信息。

(2)远程控制:通过网络或无线设备来实现远程操纵机器人。

遥操作机器人

遥操作机器人

遥操作机器人引言遥操作机器人是一种具有遥控功能的机器人系统。

它允许人们通过遥控器、计算机或移动设备控制机器人的运动和执行任务。

这种机器人系统广泛应用于各种领域,如工业、医疗、教育和娱乐等。

本文将介绍遥操作机器人的工作原理、应用领域以及未来发展趋势。

工作原理遥操作机器人的工作原理可以简单分为三个主要步骤:传感器感知、信号传输和操作执行。

首先,机器人通过内置的传感器系统感知周围环境。

这些传感器可以包括摄像头、触摸传感器、声音传感器和距离传感器等。

通过这些传感器,机器人可以获取周围环境的图像、声音和其他感知信息。

其次,感知到的信息通过无线信号传输到遥控设备,如遥控器、计算机或移动设备。

这些设备通常与机器人通过无线网络或蓝牙进行通信。

通过这种信号传输,人们可以实时接收到机器人感知到的信息。

最后,遥操作设备通过软件或硬件界面向机器人发送指令,控制机器人的运动和执行任务。

这些指令可以包括前进、后退、左转、右转等基本运动命令,以及抓取、放置、扫地等复杂任务命令。

应用领域遥操作机器人在各个领域都有广泛的应用。

工业领域在工业领域,遥操作机器人被广泛应用于危险环境和高风险作业。

例如,在石油和天然气行业,遥操作机器人可以在油井或管道中进行检查和维修工作,减少了工人的安全风险。

此外,遥操作机器人还可以应用于汽车制造、飞机维修和核能工业等领域,提高生产效率和减少人力成本。

医疗领域在医疗领域,遥操作机器人可以被用于手术操作。

通过遥控设备,医生可以在远程控制下操作机器人进行手术。

这种遥操作手术系统可以实现高精度、微创和稳定的手术操作,减少了患者的创伤和恢复时间。

教育领域在教育领域,遥操作机器人可以用于远程教育和实验。

学生可以通过遥控设备与机器人进行互动,学习机器人技术和编程知识。

此外,遥操作机器人还可以帮助教师进行远程实验和演示,扩展教育资源和提高教学效果。

娱乐领域在娱乐领域,遥操作机器人被广泛应用于无人机和机器人比赛。

通过遥控设备,参与者可以操作机器人进行竞技和娱乐活动。

毕业设计文献阅读分析方案(遥操作机器人的时延控制)

毕业设计文献阅读分析方案(遥操作机器人的时延控制)

毕业设计文献阅读报告遥操作机器人的时延控制日期:2018 年 1 月 13日一、毕业设计相关问题的研究背景遥操作机器人系统由操作者、主端机器人子系统、通信环节、从端机器人子系统和工作环境组成。

操作者指令通过主端机器人、通信环节和从端机器人作用于环境,对环境的感知信息则经过上述环节返回到主端操作者,使主端操作者有身临其境的感觉,从而有效完成操作任务。

遥操作系统能将人所在的主端的命令和行为传到并作用在远端,实现对远端环境的期望的操作和控制,从而极大地提高操作者的安全性和工作效率,节俭成本,更高效合理地利用人力资源,实现多方协调作业等[1]。

随着遥操作控制技术不断成熟,遥操作机器人系统越来越引起学术界和工业界注意。

由于其应用前景越来越广阔,已经成为当今机器人研究领域的一大热点。

在空间探索、海洋开发、远程作业这些人类难以到达或未知环境中,遥操作系统的必要性不断增强;在高空、深海,核环境、生化环境等这些对人体健康有害的环境中,遥操作系统必不可少;在煤矿、建设、军事战场等恶劣环境中,遥操作系统有很好应用前景。

此外,为了实现在这些环境中的复杂作业,被运行的操作任务包括复杂机械和环境的交互作用,要求操作者具有广泛的经验和直接熟练的知识。

这些技能在现阶段不容易被做成模型。

因此对于非结构环境和动态时变环境中的复杂作业由于受到资金、技术水平和运作的不确定性等方面的限制[2],尤其是工作在危险环境下的机器人,需要人类的不断介入,对遥控装置的作业进行适度的理解、计划和控制。

基于以上原因,遥操作机器人大有用武之地。

1.1、遥操作机器人的发展简况遥机器人技术的发展历程总体上可分为两个阶段:第一阶段是驱动方式的进步,从机械联动发展到电动伺服,基本形式是双向力反应主从操作,应用领域主要是核工业和太空探索;第二阶段是控制方式的进步,八十年代以后,计算机技术、控制理论、人工智能和通讯科学的飞速发展,引导了计算机辅助遥控的出现,即第二代机器人遥操作技术。

人工智能在机器人遥操作控制中的应用研究

人工智能在机器人遥操作控制中的应用研究

人工智能在机器人遥操作控制中的应用研究在机器人遥操作控制中的应用研究摘要:(AI)技术的快速发展已经在许多领域展现了巨大的潜力。

在机器人领域中,遥操作控制是一个重要的研究主题。

本文旨在研究在机器人遥操作控制中的应用,通过构建一种模型来实现遥操作控制的自动化,提高机器人操作的效率和精确度。

本研究采用深度学习技术构建了一个卷积神经网络(CNN)模型,并通过实验验证了该模型的有效性。

研究结果表明,该模型能够准确地分析和识别操作者的手部动作,并将其转化为机器人的指令,实现高效的遥操作控制。

在机器人遥操作控制中具有巨大的应用潜力。

关键词:,机器人,遥操作控制,深度学习,卷积神经网络1. 引言随着科学技术的不断进步和技术的迅猛发展,机器人在工业、医疗和军事等领域中得到了广泛应用。

在许多应用场景中,机器人的遥操作控制是一项关键技术,它可以实现远程操作并完成一些危险或复杂的任务。

然而,传统的遥操作控制方式通常需要操作者具备高超的技能和专业知识,且操作效率和精确度受到限制。

为了解决这些问题,近年来,技术被引入到机器人的遥操作控制中,以实现自动化操作和提高操作的效率和精度。

2. 研究方法本研究采用深度学习技术构建了一个卷积神经网络(CNN)模型,用于分析和识别操作者的手部动作。

模型的输入是操作者手部的图像数据,输出是机器人的控制指令。

具体的研究方法如下:2.1 数据收集我们收集了大量的手部动作数据。

为了保证数据的多样性,我们邀请了不同的操作者参与实验,并在不同的场景下进行数据采集。

数据包括手部的RGB图像和关节角度的信息,以及对应的机器人的控制指令。

2.2 模型构建接下来,我们使用收集到的数据训练了一个卷积神经网络模型。

模型包括多个卷积层和全连接层,用于特征提取和分类。

我们采用了交叉熵作为损失函数,并使用反向传播算法训练模型。

2.3 模型评估为了评估模型的性能,我们使用了测试数据集进行了实验。

我们将模型的识别结果与真实的控制指令进行比较,并计算准确率和召回率等指标来评估模型的效果。

遥操作机器人系统时延控制方法研究

遥操作机器人系统时延控制方法研究

遥操 作系统 将人 所在 主端 的命令 信 号通过 远距 离传 输 作 用到从端 ,实现 了对从端 的操作和 控制,从 而极大地提高 操作者 的安全性和工作 效率,节约 了成本 。但是 ,遥操作系 统往往存在 比较大 的时延 ,这些时延会大 大降低系统 的临场 感 和操作性能 ,于是在原有遥操 作系统上,就逐步增加 了力 反馈 信号 。然而 ,这虽然提高 了遥操作 系统的操作性能 ,但 是 由于时延 的存在 ,系统 的稳 定性受到 了影响 。因此 ,解决 通信 时延 问题 已成为遥操作 技术研究的一个重要方 向。
操作者指令通过主端机器人通信环节和从端机器人作用于环境对环境的感知信息则经过上述环节返回到主端操作者使主端操作者有身临其境的感觉从而有效完成操作任务11遥操作机器人系统体系结构遥操作机器人系统由操作者主端机器人子系统通信环节从端机器人子系统和工作环境组成
中国科技 期刊 数据 库 移动 信息
遥操作机器 入系统时延控制方法研究
3结束语
本文 介绍 了遥操作 机器人系统 的基本结构和数 学模 型 , 针对遥操作通信时延这一 固有 问题 ,研 究了解决时延问题的 几种常用方法 ,并分析 了各 自的优缺点 ,为遥操 作机 器人系 统时延 问题研究打 下了基础 。
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机器人遥操作技术

机器人遥操作技术

机器人遥操作技术在当今科技飞速发展的时代,机器人遥操作技术正逐渐成为一个备受关注的领域。

它不仅为我们的生活带来了诸多便利,还在工业、医疗、太空探索等众多领域发挥着重要作用。

简单来说,机器人遥操作技术就是指操作人员在远处对机器人进行控制和操作,使其完成特定的任务。

想象一下,在危险的环境中,如核辐射区域或深海,人类无法直接进入,但通过遥操作技术,我们可以指挥机器人去进行探测、维修等工作。

又或者在医疗领域,医生可以在千里之外操控机器人为患者进行手术,大大提高了医疗资源的可及性。

机器人遥操作技术的实现离不开几个关键的部分。

首先是通信系统,它要确保操作人员发出的指令能够快速、准确地传递给机器人,同时机器人所感知到的信息也能及时回传给操作人员。

这就好比我们打电话,信号要清晰、稳定,不能有卡顿或延迟,否则就会影响交流效果。

为了达到这一要求,科学家们不断探索和改进通信技术,从早期的有线通信到如今的无线通信,从低速传输到高速传输,每一次进步都为机器人遥操作技术的发展提供了有力支持。

其次是传感器系统。

机器人需要通过各种传感器来感知周围的环境,比如视觉传感器(摄像头)、触觉传感器、力传感器等等。

这些传感器就像机器人的“眼睛”和“皮肤”,能够让机器人获取到关于周围环境的详细信息,然后将这些信息传递给操作人员。

操作人员根据这些信息做出判断和决策,再向机器人发送相应的指令。

然后是控制系统。

这是整个遥操作技术的核心部分,它负责将操作人员的指令转化为机器人能够理解和执行的动作。

控制系统要具备高精度、高稳定性和高可靠性,以确保机器人能够准确地执行任务。

同时,它还要能够处理各种复杂的情况,比如机器人遇到障碍物时的自动避让、在不稳定环境中的平衡控制等等。

在实际应用中,机器人遥操作技术面临着许多挑战。

其中之一就是时延问题。

由于信号传输需要时间,操作人员发出的指令到达机器人时可能会有一定的延迟,而机器人反馈的信息回到操作人员这里也会有延迟。

机器人的遥操作技术研究

机器人的遥操作技术研究

机器人的遥操作技术研究一、引言机器人作为一种能够拟人化行为的智能机器人,目前已被广泛应用于许多领域,如工业生产、医疗保健等。

遥操作技术作为机器人技术中重要的内容,对机器人的控制、运作等方面起到关键作用。

本文主要研究机器人的遥操作技术,介绍机器人的遥控操作、传感器技术、控制算法等方面的研究进展。

二、机器人的遥控操作技术机器人的遥控操作技术作为机器人控制领域的重要分支,其目的是通过遥控器、计算机等设备实现对机器人的远程控制,使机器人能够在远程环境下完成人类所需的各种操作,如工业机器人的物料搬运、病房机器人的患者护理等。

机器人的遥控操作技术已经取得了很大的进步,在机器人的控制精度、运作速度等方面都有了很大的提高。

1. 遥控器技术遥控器技术是机器人遥操作技术中最常见的一种技术。

遥控器通过无线通信协议,将指令传输到机器人中,指导机器人完成各种操作。

目前市场上的遥控器种类很多,每种遥控器都有其独特的特点和优势。

如有些遥控器在传输距离上强于其他遥控器,有些遥控器具有更好的控制精度,而有些则具有更多的操作按键。

2. 计算机远程遥控技术计算机远程遥控技术是基于网络技术的一种遥控技术。

用户可以通过计算机软件来控制机器人在任意距离下工作,这种方法可以有效地扩展机器人的使用场景。

计算机远程遥控技术需要具有较高的实时性和灵敏度,以及快速的反应速度。

目前,通过云技术实现遥控操作已成为一种新的趋势。

用户可以通过云端互联网服务器、移动终端或计算机端进行机器人远程控制,降低了传输延迟,大幅提升了机器人的控制效率和操作便利性。

三、机器人的传感器技术机器人的传感器技术是指机器人通过传感器采集其所处环境信息,以定位自身位置、感知周围的场景等,从而对机器人进行控制和操作的技术。

机器人传感器技术发展迅速,已经广泛应用于机器人导航、环境控制、物体识别等方面。

1. 视觉传感器技术视觉传感器技术是一种基于计算机视觉的传感器技术,通过对图像进行处理,识别出图像中的特征物体。

遥操作机器人系统的变时延控制

遥操作机器人系统的变时延控制
ernet 网络在遥操作系统中作 为本地与远程对象之间信号传输的媒介 , 信号在传 递过程中会遇到变时延问题 , 它使连续遥操作闭环 反馈控制系统变得不稳定[1] 。研究表明 , 时延问题 是遥操作机器人系统最主要的问题之一 。
在已有的解决时延问题的众多方案中 , Smith 预估器由于其设计简单 , 调试方便 , 成为近年来解 决遥操作机器人时延问题的热门方法之一 。比较典 型的方法有以下两种 :
4 改进型 Smith 预估器原理
图 1 预测误差图
三条曲线从上到下依次是 RBF 网络 , 自适应 网络 , 某线性预测模型 。由图可见 , RBF NN 的预 测精度最高 , 其预测误差均方根为 01177 1 。在初 始阶段 , 各神经网络的预测输出与实际值大相径 庭 , 以 RBF 为例 , 预测误差甚至可以达到 100 % 。 所以在实际应用中必须考虑系统的鲁棒性问题 。
Teleoperation Control of an Internet2based Robot with Varying Time Delay
LIU Shu2guang , ZHOU Zong2xi , YANG Feng
(School of Electronics and Information , Northwest Polytechnical University , Xiπan 710072 , China)
1) 改进型单 Smith 预估器原理 对于中低精度 遥操 作 机 器 人 , 通 常 对 输 出 信 号 C ( s ) 的 时 延 exp [ - (β+γ) s ]做出预估即可 。即由 RBF NN 预估 出系统的输出信号 C ( s) 的时延值 exp ( - τs) (其真 值 exp [ - (β+ γ) s ]) ,提供给改进型单 Smith 预估 器 ,再由该 Smith 预估器对 C ( s) 的时延进行补偿 。

机器人遥操作技术

机器人遥操作技术

机器人遥操作技术在当今科技飞速发展的时代,机器人遥操作技术正逐渐成为一项引人瞩目的前沿领域。

它不仅为我们的生活带来了诸多便利,还在工业、医疗、航天等众多领域发挥着至关重要的作用。

简单来说,机器人遥操作技术就是让操作人员在远处对机器人进行控制和指挥,使其完成各种任务。

想象一下,你可以坐在舒适的办公室里,通过一系列的设备和通信手段,精准地操控千里之外的机器人进行危险的救援工作,或者在复杂的工业生产线上进行精细的操作,这就是机器人遥操作技术的魅力所在。

要实现机器人遥操作,首先需要有可靠的通信链路。

这就好比是机器人与操作人员之间的“桥梁”,负责将操作人员的指令快速、准确地传输给机器人,同时将机器人的状态和感知信息反馈给操作人员。

在过去,由于通信技术的限制,遥操作往往存在较大的延迟和数据丢失,这严重影响了操作的精度和效率。

但随着 5G 等高速通信技术的发展,通信的实时性和稳定性得到了极大的提升,为机器人遥操作技术的发展奠定了坚实的基础。

在遥操作过程中,操作人员如何获取机器人的状态信息也是一个关键问题。

传感器技术在这里发挥了重要作用。

机器人身上配备了各种各样的传感器,如视觉传感器、力传感器、位置传感器等,它们能够实时感知周围环境和自身的状态,并将这些信息转化为电信号传输给操作人员。

操作人员通过这些信息,就能够像身临其境一样了解机器人所处的环境和工作情况,从而做出更加准确的决策和操作指令。

为了让操作人员能够更加直观、自然地对机器人进行控制,人机交互设备也在不断创新和发展。

传统的键盘、鼠标等设备已经无法满足复杂的遥操作需求,取而代之的是更加先进的手柄、数据手套、动作捕捉设备等。

这些设备能够更加精准地捕捉操作人员的动作和意图,并将其转化为机器人的控制指令。

例如,操作人员戴上数据手套,通过手指的弯曲和伸展,就可以控制机器人的机械手进行精细的抓取动作。

然而,机器人遥操作技术并非一帆风顺,它面临着许多挑战。

其中之一就是操作的准确性和稳定性。

基于视觉反馈和预测仿真的Internet机器人遥操作

基于视觉反馈和预测仿真的Internet机器人遥操作
曾理 智 , 王 珏 , 孙 增圻
( 华 大学 智 能控 制 与技 术 国家 实验 室,北 京 10 8 ) 清 005
摘 要 : 随着 网络技 术 的发 展 , 于 It t 基 ne 的机 器人 遥操作 因其广 泛的应 用前景 而成为研 究 的热点 , me 如何 消除 It nt ne e 引入 r 的复 杂时延对 控 制 系统 的影 响是解 决 问题 的关键 。该文在 分析 lt t ne 两点 间时延规律 的基 础上 , 计 并实现 了一个基 于视 me 设 觉反馈 和预 测仿真 的机 器人遥 操作 系. Tl np lo, ma) 三维仿 真服 务器模 拟 出操作 现 场 , * e ma i a rT n, L( e ut 远程 用户根 据视 觉反馈 和 本机 的三维 仿真及 时做 出控 制决策 ;同时 ,为 了消除 时延可 能导致 的超调 所 带来的安全 隐患 ,采取远 程控 制结合 本地 自主 控 制 的模 式 ,由本地 服务 器 完成最后 的小 区域 内的精 细操作 。 实验 结 果表 明仿 真预 测和控 制模 式切换 有效地 补偿 了时延 ,
get ncnrl e omac .A It c—ae l o ois (e ma iua r T n)w t vsa feb c t d cd I re ra yo o t r r n e e t sdt e b t l o pf nr b a er c T l n p lt , ma e o i i led aki i r u e. nod r h u Sn o
保 证 了控 制 系 统 的 鲁 棒 性 和 安 全 性 。
关键 词 : 于 因特 网的机 器人遥操 作 ; 因特 网时延;视 觉反 馈; 预测仿 真; 时延 补偿 ; 自主控 制 基 中 图法分 类号 : P 4 T 29 文献标 识码 : A 文 章编号 :0 07 2 20 ) 920 —4 10.0 4(0 7 0 —130

时延双边遥操作机器人系统控制方法

时延双边遥操作机器人系统控制方法
通信带宽限制
通信链路带宽有限,需要设计 高效的数据压缩和传输策略。
03
控制方法研究与实现
时延补偿算法
基于预测的时延补偿
通过预测机器人未来的状态,提前发 送控制指令,减少时延对操作的影响 。
自适应时延补偿
根据网络状况实时调整控制指令的发 送频率和参数,以适应不同时延情况 。
双边协人在远程医疗、深海探测、太空任务等更 多领域的应用可能性。
THANK YOU
未来研究方向与目标
时延优化 多机器人协同
智能化升级 应用场景拓展
进一步研究如何降低双边遥操作系统中的时延,提高系统的实 时性和响应速度。
将所提出控制方法应用于多机器人协同遥操作系统,实现更复 杂、高效的任务执行。
引入人工智能和机器学习技术,提升双边遥操作机器人的自主 性和智能化水平,降低对人工操作的依赖。
02 03
工作原理
操作者通过主端机器人发出控制指令,指令经通信网络传输至从端机器 人,从端机器人根据指令完成相应任务,并将任务执行情况经通信网络 反馈至主端机器人和操作者。
时延问题
由于通信网络的传输时延,操作者从从端机器人接收到的反馈信息存在 延迟,影响遥操作的控制精度和稳定性。
研究背景与意义
遥操作机器人的应用
创新点与贡献
新型时延估计算法
提出了一种新型的时延估计算法,可实时、 准确地估计双边遥操作系统中的时延。
自适应控制策略
设计了一种自适应控制策略,可根据时延估计结果 自动调整控制参数,确保系统的稳定性和性能。
多样化实验验证
通过设计多种实验场景和任务,对所提出控 制方法进行了全面、深入的验证,展示了其 在不同应用场景下的潜力。
02
时延双边遥操作机器 人系统基本原理

空间机器人遥操作预测仿真系统研究

空间机器人遥操作预测仿真系统研究
辽宁 沈阳 1 1 0 0 1 6 )
摘 要 :针 对通讯信号在天地传输过程 中产生的较大时延导致对 空间机 器人的遥操 作产生 巨大 困难 ,提 出了通过虚拟现 实
技 术对遥操作结果进行预测仿真 。以规避 传输时延影响 的方 法,并通过虚 拟 夹具技 术降低操作 复杂度 ;通过基 于 时间戳 的
L I B o , , 。 一, Z HAO Hu a i — c i , 。 ”, S UN S h i - j i e , 。 ' 。 ”,HUA Ha i — y a n g , 。 ,
( 1 .De p a r t me n t o f Op t i c a l — El e c t r o n i c s a n d I n f o r ma t i o n P r o c e s s i n g ,S h e n y a n g I n s t i t u t e o f Au t o ma t i o n,Ch i n e s e Ac a d e my
L a b o r a t o r y o f Op t i c a l — El e c t r o n i c s I n f o r ma t i o n P r o c e s s i n g ,C h i n e s e Ac a d e my o f S c i e n c e ,S h e n y a n g 1 1 0 0 1 6,Ch i n a ; 4 . Ke y La b o r a t o r y o f I ma g e Un d e r s t a n d i n g a n d C o mp u t e r Vi s i o n,Li a o n i n g Pr o v i n c e ,S h e n y a n g 1 1 0 0 1 6 ,Ch i n a ) Ab s t r a c t :I n t h e t e l e o p e r a t i o n p r o c e s s o f s p a c e r o b o t ,t h e p r e c i s i o n a n d e f f i c i e n c y a r e t e r r i b l y i mp a c t e d b y t h e l a r g e t i me d e l a y

空间机器人大时延遥操作技术研究综述

空间机器人大时延遥操作技术研究综述
究 发展 和 工程 应用 有所 启示 。
1 空 间 机 器 人 遥 操 作 控 制 方 式 分 类
从2 0世 纪 6 0年代 开 始 应 用 到 现 在 , 间机 器 空 人 的应用 领域 在 不 断 扩 大 , 最 初 的 星球 表 面 探 测 从
到现 在完 成航 天器 在 轨装 配 和 维 修 、 行 各 种 舱 内 进 科学 实验 等 , 任 务 的复杂 度 和精度 都在 不 断提 高 。 其 能够 对环 境进 行感 知 、 高度 自主 、 全代 替人类 从 事 完
机器 人 代 替 宇航 员 完 成 各 种 复 杂 的 空 间 任 务 。 。 空 间机器 人 是在 大气 层 内外从 事空 间作 业 的各 种机
器人 的总称 。 பைடு நூலகம்
上提 出空 问机 器人 遥操 作技 术 的发 展趋 势和研 究方
向, 以及对 我 国空 间 机 器人 大 时延 遥 操 作 技 术 的研
关 键 词 :空 间 机 器 人 ;遥 操 作 ;基 于 虚 拟 预 测 环 境 遥 操 作 ;双 边 遥 操 作
中 图 分 类 号 :T 22 3 P4 . 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :10 38 2 1)209—8 0 012 f000 —290
DOI 1 . 8 3 i i n 1 0 — 3 8 2 1 0 0 1 : 0 3 7 / . s . 0 0 1 2 . 0 0. 2. 0 s
作 是 发 挥 空 间 机 器 人 作 用 的关 键 。从 基 于 虚 拟 预 测 环 境 遥 操 作 和双 边 遥 操 作 两 个 方 面 , 国 内 外 空 间 机 器 人 大 时 对 延 遥 操 作 技 术 研 究 进 行 了 系 统 的 综 述 和 深 入 的分 析 , 在 此 基 础 上 提 出 了进 一 步 的发 展 方 向。 并

机器人遥操作中的网络传输延迟分析

机器人遥操作中的网络传输延迟分析
M a Ho g e g W e g Ch n u Zh n l Zh o Xi Li i gs Lu G. 丑m np n n u ha a g Le a n u Jn ti 1 i
(ntue o o o c n nom t n A t t yt Nak iU iesy Ta j 0 0 1 Isi t fR bt sa d Ifr ai uo i S s m, n a nvri ,i i 3 0 7 ) t i o ma c e t nn
从而能定义机器人控制器带宽的上 限参数 。 () 2 将每 次操作的时延参数和数据信号 以文件形式保存 起
来, 当在 系统 运 行 过 程 中 , 到 了 正 确 的数 据 时 , 系 统 的控 制 收 让 器 正常运行 ; 当数 据 信 号 在 传 毓 过 程 中丢 失 时 , 读 取 上 一 次 就 接 收 的数 据 ( ) 历 次 时 延 测 试 记 录 放 在 一 起 进 行 分 析 , 帮 助 增 长 3将 可 经 验 和对 延 迟 的 砸 测能 力 井 掌 握 一 些 规律 , 如 可 以 了 解 在 何 例 时 数 据 传 输 速 率 会更 快 。 析 每天 和 每 周 的 通讯 藏 量 还 有助 于 分 预 测 时 延 参数 和 选取 系 统 控 制 器 的增 益 论 文将 分 以 下 几 个 部 分 对 延 时 测试 的 方 法 进 行 深 人 的讨 论 : 络延 迟 计 算 模 型 ; 网 网络 延 迟 测 试 过 程 ; 试 结 果 分 析 及 测
很 小 的 , 操 作 者 仍 然能 做 出 正 确 控 翩 , 没 有 必 要 让 机 器 人 遥 但
永远 处在低 速运动状态 , 当网络延迟小时 , 可适 当加快机器人
的运 动 速 度 , 样 可 以充 分 利 用 网络 带 宽 。 这 因此 , 以 在 延迟 测 可 试 的基 础 上 , 机 器 人 的运 动 速 度 分 级 , 遥 操 作 时 , 将 在 先测 试 网 络 当前 的 延 时 , 机 器 人选 择一 个 合 适 的速 度 进 行 遥 控 。 给 此 外 , 迟 测 试 还 有如 下意 义 : 延 < ) 据 实 时 网 络 传 输延 时 , 计算 出连 接 线 路 的吞 吐 量 , I根 可

空间机器人遥操作系统设计及研制

空间机器人遥操作系统设计及研制

空间机器人遥操作系统设计及研制随着人类对太空探索的不断深入,空间机器人在太空任务中的应用越来越广泛。

为了能够实现远程控制空间机器人完成各种任务,空间机器人遥操作系统应运而生。

本文将围绕空间机器人遥操作系统设计及研制过程展开讨论,并引入输入的关键词。

空间机器人遥操作系统是一种能够实现对空间机器人进行远程控制、监测和管理的系统。

它依托于先进的通信、导航、控制等技术,为空间机器人完成任务提供强大的支持。

近年来,随着国际空间竞赛的加剧以及太空探索任务的增多,空间机器人遥操作系统的发展越来越受到。

空间机器人遥操作系统的设计需要满足多种复杂的需求,包括高精度的定位、稳定快速的通信、安全可靠的指令传输等。

为了满足这些需求,空间机器人遥操作系统设计应遵循以下原则和方法:模块化设计:将整个系统划分为多个模块,每个模块独立完成特定的任务,从而提高系统的可维护性和扩展性。

分布式架构:采用多级控制系统,各级之间通过高速数据总线相连,实现信息的快速传递和指令的精准执行。

智能控制策略:引入人工智能和机器学习等技术,实现自主导航、任务规划、故障诊断等职能,提高系统的智能化水平。

空间机器人遥操作系统的研制涉及到多个学科领域,包括电子工程、计算机科学、自动化控制等。

在研制过程中,技术难点也比较多,例如:高精度导航:空间机器人需要精确的导航系统,以便在复杂的太空环境中实现精确定位和姿态控制。

无线通信技术:由于太空环境中的无线通信条件非常复杂,因此需要研究可靠的无线通信技术,保证指令和数据的传输速度和质量。

系统集成与调试:由于空间机器人遥操作系统涉及多个子系统,各子系统之间的协同与调试成为研制过程中的重要难点。

深入研究高精度导航技术,例如惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的组合导航方法。

创新无线通信技术,采用适应性更强、抗干扰能力更高的调制解调技术和信道编码技术。

加强子系统之间的协同设计,采用模块化、分布式架构,减少子系统之间的耦合度,提高系统的可维护性和扩展性。

网络延时和负荷变化对基于网络的遥操作机器人系统的影响和解决方法

网络延时和负荷变化对基于网络的遥操作机器人系统的影响和解决方法
i lr bo is i t r n Tee o te v a Ne wo k
Pe g Ga g Hu n n a J a g Y{ n n a g Xi h n in
( o t lS in e a d E gn eig De at n , ah n nv ri f C nr ce c n n i e rn p rme tHu z o g U iest o o y
关 键词 延时 视 频 传 输 实 时性 网络 遥操 作机 器人
文 章 编号 1O — 3 1 (0 2 l— 02 0 文献 标 识 码 A 中 围分 类号 T 2 O 2 8 3 ~ 2 o ) 10 1— 4 P4
Th n l e c s a d S l t I f Ne wo k De a nd Va i b e Lo d e I fu n e n o u i l o t r l y a ra l a s OS
nto hn e f d n ie fd l p n t e rnpr slt n rpo|m f ̄ tok bsd t e b6 s e r can lo sa d jtro ea uo i  ̄ t sot o i s f rh so e r— ae e so c wk a t y da a uo o e w lo


在 基 于 网 络 的 遥 操 作 机 器人 系统 中, 于 网络 延 时具 有 随机 性 、 变性 和 不 可预 性 . 将 套 影 响 造 操 作 的 实 由 可 这
时性 、 璃 性 和 可 靠性 文 章 提 出 了一 种 网络 延 时模 型 . 析 了 网络 延 时 和命 令数 据 包丢 失 时 基 于 网络 时机 器 人 造 操 作 准 分
p p ss, h c ac n e st e t t e i h r n n t o k d ly F e e p r na rs l i t e l a a e n t o k o r o e w i h r i s n i v O h n e e t e w r ea h x e i i me t l e u t n h o l r a e r s c w e v r n n e t t t h f ci e e s a d a p ia i t ft e p p s d me o n i me t d mo sr e te e e t n s n p l b l y o h r o e t d o l a v c i o h Ke wo d :d l vd o t s r . a— i y rs ea y. i e r p t r l t mt e e me, e o . lr b t s n t r t e oi w k e o c

基于网络的遥操作机器人系统传输时延研究

基于网络的遥操作机器人系统传输时延研究
绍 了 系统 的 构 成 及 工作 原 理 . 然后 采 用 V s a + 60软 件 编 写 网 络 时延 测 试 软 件 , iu C + . l 并进 行 多种 实验 , 后 对 实验 结 果进 最
行 了分 析 . 并给 出 了针对 丢 包 问题 的 解 决 方案 , 时基 于 M t b仿 真 实验 验 证 了该 方 案 的 有 效性 和 可靠 性 。 同 al a
e p rme t a a ay i n p e e t meh d o e ov t e r be x e i n d t n lss a a d r s n s a t o t r s le h p o lm o d t l s wh l tsi n h v l i a d f aa- o e, i e t g t e a d o r s l e t e p o lm f d t — o eF rt i i t d c s t e c mp sn n h o y f t e tlr b tc i t o s t e o v h r b e o aa l s . i t n r u e h o o i g a d t e r o h e e ̄ o is n s o , g n r . e a o wa e s o i d y e e a T n s f r i c mp l b Viu C+ 6 0 o r t sig i 1h t e sa l + . f e t t n me- ea . ia l i o s d e e rs ac o d l yF n l y t d e a e p r e e rh n
r l b l f t e me h d b sn r b S mu i k e i i t o h to y u ig Ma a i l . a i y l n

基于MR的空间机器人远程遥控操作延时控制

基于MR的空间机器人远程遥控操作延时控制

Bdw(t) , t ε R 三 a
(7)
至此,完成应用 MR技术的空间机器人远程遥 控操作延时控制。 2 性能测试
在相同的测试条件下,通过与基于蚂蚁算法 的机器人远程延时控制方法(对比方法 1 )与基于 果蝇算法的机器人远程延时控制研究(对比方 法 2 ) 不 同控制 方法 的对 比 , 完成性能测试 。 2.1 设置测试条件
延时建模。
通过二所指向时间系数量tk 下 所得混 合实 现
数据图像信息所在k εN 位置上 的 延 时信息 , 可 以
准确获得其对应分布f 的远程控制 同 步分布数据 。
将其导人公式( 5 ) 。 计算 获 得 基 于 MR 模 型 函 数
中分布量f与分布控制量F的实际延时补偿系数。
具体计算如下。
首先,对控制延时网络系数进行跟踪误差定
号 : 2022 - YF107) ;1除州 市科技计划项 目 " ‘ 智 慧感知 + ' 精准1除菊核心 技术创新研究 " ( 项 目 编 号:2021ZDOI4) 0
·107·
第 12 期
黑龙江工业学院学报(综合版)
2023 年
xm
II民
Y层
图 1差量中间层结构示意图
由图 1可知, X层与 Y层的参量系数值与两层 MR 网 络对应参量相 同 , 主管模 型 控制 前端 的 数据 载入与末端的数据输出, H层即为增加的空间机器 人结构差量中间层。
通过对现有空间机器人远程控制网络结构的 分析,在远程控制下,网络结构模式为了兼顾指令
- 响应的速度与稳定,多采用 c s 单 通 网 络 模
式 [ 11 - 12],将远程控制计算机设定为授权控制机
组,通过本地服务器与空间机器人进行直接通讯, 以此构成完整的服务系统,远程控制空间机器人 的单步操作时序图,如图 2所示。

变时延环境下的任务级遥操作关键技术研究

变时延环境下的任务级遥操作关键技术研究

变时延环境下的任务级遥操作关键技术研究机器人遥操作能够代替人在远距离、真空、高温和高辐射等人类难于直接触及的环境下从事科学实验、装配作业和维护作业等。

由于距离的影响,遥操作中的时延常常是变时延。

变时延下的机器人遥操作,关键难点在于如何克服变时延对遥操作的影响。

本文研究了变时延下机器人遥操作的若干关键问题。

首先从虚拟环境建模和动力学建模两方面,对机器人遥操作系统的构建进行了分析。

实体建模到运行仿真,为机器人遥操作系统的建立了平台。

在建模过程中考虑了仿真运行的效率问题。

采用模型简化的方式,既从视觉上保证了不影响临场感效果,又从物理上不影响仿真执行结果。

针对机器人遥操作任务复杂的问题,提出了将复杂遥操作任务进行结构化描述的方法。

以同构的六元组结构来描述遥操作任务,便于计算机识别和管理,充分利用从端机器人的自主智能。

对复杂遥操作任务进行面向对象的编程和任务分解,并将遥操作任务的操作过程划分为“接近-操作-离开”三阶段。

所有的任务均按这种阶段方式进行划分,直至划分到不可再分的“动素”级别。

为了在任务级操作过程中加强主端的干预能力,提出了任务级遥操作的切换策略,避免从端在任务执行过程中遇到困难死锁或误操作。

提出了将滚动预测用于从端机器人状态预测的方法,利用BP神经网络对机器人的从端当前状态进行预测,减少因时延带来的反馈信息滞后所造成的“运动-等待-运动”操作形式。

仿真实验表明这种基于BP神经网络的滚动预测可以有效的减少预则仿真的误差。

针对遥操作中力反馈信息滞后和反馈信息采样率低的问题,提出了采用真实材料特性接触力曲线辅助虚拟力计算的方法,提高虚拟力计算的效率;提出虚拟力外推的方法,提高力反馈信息采样频率,以获取平稳的力反馈效果。

仿真实验证明,该方法易用、可行。

在遥操作回路中引入波变量,以平衡时延对遥操作系统的影响。

设计了时延模似器,在局域网对遥操作时延环境进行模拟。

在对时延进行有效估计的前提下,基于无源性理论对遥操作系统稳定性进行了分析。

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图 3 BP 神经网络预测时延与实际时延相比较
图 2 改进的 Elman 网络结构
图 4 Elman 神经网络测时延与实际时延相比较
由以上预测结果 , 我们可以分析总结如下 :
(1) 由图 3 和图 4 我们可以明显看出两种时延预测方法所取
得的效果非常好。 因为网络上的传输时延多数集中在一定范围内,
2.1 BP 神经网络预测网络延时 本文采用三层的网络结构 , 其如图 1 所示 :
图 1 三层 BP 网络基本结构 在处理时延问题上我们采用正向处理和反向处理相结合 的 办 法 , 即若 当 前 延时 预 测 误差 满 足 系统 性 能 误差 要 求 时 , 则 用 当前网络的权值预测时延 , 反之 , 就需对网络的权值进行 修 正 , 重 邮局订阅号 : 82-946 360 元 / 年 -
利用 中 间层 的 输 出 {Yj}, 中 间 层 到 输 出 层 的 连 接 权 值 {Vkj}和 输出层单元 k 的偏置值 rk 可以求出对输出层单元 k 的输出 Ok:
Ok = f (∑vkj •Yj − rk )
j
权值 , 阈值 v , r , w , θ 的修改公式分别为 :
其中 : α ,β是调节参数 ,修正基本的 BP 神经网络预测算法有
θ j =θ j + β ⋅ ∑δk ⋅ vkj ⋅ Yj ⋅ (1−Yj )
w = w +α ⋅ ∑δ ⋅v ⋅ Y ⋅ (1−Y ) ⋅ X
250 个 32 字节的数据包 , 相应的得到 250 个 时延 值 , 我 们用 前 50 个 数据 作 为 学习 Elman 神 经 网络 的 数 据 , 用 前 100 个 数 据 检 验 后 100 个 作 为 检 验 学 习 后 的 Elman 神 经 网 络 的 预 测 能 力 的 数据 , 丢失的数据包的时延值我们采取填补平均时延值的方法 . 本文以 Matlab 为工具进行仿真 , 分 别对 BP 神 经 网络 和 El- man 神经网络对网络时延的预测功能进行了评估 , 在 BP 神经网 络和 Elman 神 经网 络 的 设计 中 , 我 们 利 用 Matlab 工 具 中 自 带 的 函数来建立网络的。其预测结果分别如图 3 、 图 4 所示。
3 仿真实验结果与分析
在实 际 的网 络 时 延预 测 仿 真实 验 中 , 我 们 选 取 2007 年 03
月 23 日 上 午 9 点 测 得 的重 庆 邮 电大 学 智 能系 统 及 机 器 人 研 究 所到雅虎服务器的网络时延作为预测目标数据 , 我们 共 发送 了
rk = rk + β ⋅ (Ok −Tk−1) ⋅ Ok ⋅ (1−Ok )
以上各部分延时的总和就构成了互联网中传 输时 延 , 但 中 间路由器数据处理延时是最主要的组成部分。 网络 传 输延 时 是 由多 部 分 组成 的 , 其 也存 在 不 确定 性 , 但 不 是 完 全 随机 的 , 正 如文 章 分 析指 出 的 那样 :“ 在 数 据报 延 时 不 确 定性的背后 , 有一定的规律性” 。这就为我们能用神 经 网 络预 测 时延提供了基础。
技 术 创 新
静态修正法和动态修正法 , 本实验中我们采用的是动态修正法 , 即若 k- 1 时刻的预测误差超过修正阈值 ,则将 k 时刻的神经网络 反之 ,则直接采用神经网络的输出作为 k 时刻延时的预测值。
输出值减去 k- 1 时刻的预测误差作为本时刻互联网延时预测值 ;
2.2 Elman 神经网络预测网络延时 更生 Elman 网络 是 一种 典 型 的动 态 神 经网 络 , 能 够更 直 接 、 动地反映系统的动态特性。 Elman 网络的特点是隐层的输出通 过结构单元的延迟、 存 储 ,固 定 反 馈 到 隐 层 的 输 入,这 种 固 定 反 馈方式使其对历史状态的数据具有敏感性。 然而标准的 Elman 网 络 仅 能 辨 识 一 阶 线 性 动 态 系 统 ,Elman 网 络 对 结 构 单 元 连 接 权的 学 习 稳定 性 较 差 , 从 而 当 系统 阶 次 增加 或 隐 层单 元 增 加时 ,
技 术 创 新
2 神经网络预测网络时延的方法
神经网络最大的优点就是具有可以逼近任意的非线性的 能 力 , 我 们在 采 用 神经 网 络 预测 延 时 时提 出 了 “ 先预 测 , 后 验证 ” 的思想 , 即先依据已经获取的从前一段时间内的延时 信息 训 练 神经 网 络 , 确定 神 经 网络 的 权 值 , 然 后 根 据这 些 权 值预 测 网 络 当 前 时 刻网 络 的 延时 状 况 , 当获 得 该 时刻 网 络 的延 时 的 实际 值 后 , 比较 实 际 值和 预 测 值 , 如 果 预 测误 差 小 于许 可 范 围 , 认 为 网 络 状 况还没发生剧烈的变化 , 否则 , 必须重新训练权值 , 训练 神经 网 络 使用的信号为上一时刻网络的真实延时。

266 - 360 元 / 年 邮局订阅号 : 82-946
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f ( x) = 1 1 + exp(− x)
中 文 核 心 期 刊 《 微 计 算 机 信 息 》( 嵌 入 式 与 S OC )2008 年 第 24 卷 第 8-2 期 到隐藏层、 承接层 yc(k)到隐藏层、 承接层到输出层的连接权值。 从 Elman 神 经 网 络 的 状 态 空 间 表 达 式 中 我 们 可 以 发 现 , 对 于 Elman 网 络本 身 的 运行 而 言 , 权 值 w6 增 强 了 其 动 态 性 能 , 提 高 了网 络 每 次迭 代 的 学习 效 率 , 从而 加 速 了网 络 的 收敛 , 提 高 了 模型精度。
您的论文得到两院院士关注 文章编号 :1008- 0570(2008)08- 2- 0265- 03
机器人技术
机器人遥操作系统中信息延时的预测研究
Re s e a rch o f Pre d ictin g In fo rm a tio n Tim e De la ys in Te le ro b o tic S ys te m
Á
y c (k ) = y (k − 1) + γ u c (k − 1)

ห้องสมุดไป่ตู้
y (k ) = g[w1 x(k ) + w6 xc (k )]
其中 α 、 、 β γ为反馈增益。 w、 w、 w、 w、 w、 w 分别为隐藏层
2 3 4 5 6
到输 出 层、 输 入 层 到隐 藏 层 、 承接 层 xc(k)到 隐藏 层 、 承 接 层 uc(k)
1 网络传输时延的组成
根据数据在网络上的传输特性 , 我们可将数据传输 时 延 分 为以下几部分 ;设总的时延为 T;则 : T=Ts+Tp+Tn+Td+Tv; 其中 : (1) 本地主机处理数据延时 Ts。 (2) 物理线路上信号传输延时 Tp。 (3) 中间路由器数据处理延时 Tn。 (4) 远程主机数据处理延时 Td。 (5) 扰动延时 Tv 。主要是指传输中不可预测的扰动 , 如信息 丢失或信息次序的混乱。
Abstr act: After analyzing the Internet communication delay,compoents and features,the BP nuural network and Elman neural network are adopted to predict the Internet communication delays,The simulation results illustrate that both the BP neural network and Elman neural network are provide promising ways to predict the time - delay, However, Elman neural network has a better prediction perfor- mance. Key wor ds: BP neur al networ k; Elman neur al networ k; Time- delay
抖动只是其中的很少一部分, 因此采用 BP 神经网络和 Elman 神 经网络都得到很好的预测效果 ,但是 ,它们都是根据历史数据以离 线的方式训练的,没有考虑到诸如路由选择,网络业务量等其他变 量对预测时延值的影响。换句话说,在抖动比较多的网络上用 BP 神经网络或 Elman 神经网络都不能达到令人满意的结果。
引 言
随着互联网技术的不断成熟 , 对基于互联网的机器 人 遥 操 作系统 的研 究 逐 渐成 为 热 点 , 由 于 系 统中 引 入 了互 联 网 环节 , 其 造成的信息传递时延将对系统的整体性能产生影响。一些远程 控制系统的研究表明在远程控制系统网络通信中即使存在微 小 的互 联 网 传 输 延 迟 也 将 会 导 致 控 制 系 统 的 不 稳 定 性 的 发 生 , 因此减小互联网传输时延是急需解决的一个问题。 本文尝试利用神经网络来预测基于互联网的机器人遥操 作系统中信息传输时的延时 , 神经网络具有非线性辨识能力。 神 经网络预测时延法采用“ 先预测、 后验证” 的思想 , 即先 根 据 已经 获取的前一段时间的网络传输时延训练神经网络 , 确定神 经 网 络的权值 , 然后根据这些权值预测网络下一时刻的网络 传 输时 延。 神经网络预测时延法具有学习的能力 , 能较好的对未来时刻 的网络传输时延进行预测 , 具体给出了两种神经网络预 测时 延 的研究 , 通过仿真实验验证所提出的方法得出了各自适 合 的 条 件 , 并分析了其各自的优缺点。
将直接导致学习率极小。以致不能提供可接受的逼近精度。为 献我们将原网络进行了改进 , 其结构如图 2 所示。 了进一步提高 Elman 神经网络的逼近能力和动态特性 , 基于 文
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