架空线路绝缘喷涂异物检测识别及机器人运动轨迹规划

异物侵入不仅影响输配电线网绝缘漆喷涂,更会影响电网安全运行。为此,需要开展输电架空线路绝缘喷涂异物检测、识别与清除的智能化方案研究。文中构建了基于分段映射直方图图像增强预处理、基于光流法图像区域特征分离提取、基于改进Camshift算法动态异物跟踪识别的异物检测、识别、跟踪方案;构建了基于关节空间的机械臂D-H运动学模型,采用五项式插值法进行机械臂空间运动轨迹规划;构建了基于双层结构模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的异物高精度控制视觉伺服控制方案,实现异物抓取的高精度控制。试验结果表明异物检测、识别、跟踪算法具有高鲁棒性,能够有效增强图像,提取复杂环境下的特征矩形区域,实现有遮挡情况下的动态异物跟踪;多关节机械臂空间运动轨迹算法具有良好连续平稳性,有效满足机械臂始终指向待抓取异物中心点;基于MPC的视觉伺服控制能够满足机械臂异物抓取的高精度控制。     

一个可重复使用的创作抓取的软件

为了使机器人专家容易掌握机器人抓取技术,Energid正在开发一个图形用户界面(GUI)的工具和可重复使用的软件工具箱,该工具箱包括轻松地创作抓取和快速搜索抓取算法。该方法是通用的,可以应用于任何机器人的手,所有类型机械臂和移动式平台。本文介绍了如何用Energid的系统软件和方便的人机界面创作抓取动作,用新的方式来约束机器人的手,和实时仿真的抓取的过程。特别强调:在创作抓取得过程中,整合使用了力的控制。力的控制包括各种控制算法,这些算法可适用于不同种类的力/力矩传感器;基于视觉的跟踪,提供物体识别和从数据库中抓取的自动选择(视觉系统提供3维跟踪引导抓取的过程)。模拟和硬件验证的研究使用的是Schunk的SDH的手和LWA手臂。     

基于双臂机器人和三维视觉的物体抓取和轴孔装配

三维视觉的机器人抓取能够将通过点云获取的匹配矩阵应用到智能抓取中.基于随机抽样一致性(RANSAC)和近点迭代法(ICP)模板匹配算法获取的矩阵,设计了一种机器人抓取点确定和机器人末端抓取姿态获取的方法.同时为机器人设计了一个预抓取位置,机器人在抓取时先调整抓取姿态到达预抓取位置,随后保持抓取姿态不变运行到抓取点对物体...     

仿人机器人的视觉伺服控制系统

本文讨论了仿人机器人 BHR-1的视觉伺服控制系统。利用视觉伺服实现 BHR-1对运动物体的实时跟踪和定位。     

基于TMS320F2812的直流力矩电机伺服系统

针对现有光电设备的伺服控制系统存在的集成度差、价格昂贵等问题,提出一种基于TMS320F2812芯片作为核心处理元件的伺服控制器的设计方法,以DSP为基础构建了伺服控制系统的硬件平台,采用数字化控制算法,实现了对选用直流力矩电机作为执行元件的光电经纬仪的伺服控制.经实际运行证明,该设计方案完全能实现光电经纬仪所要求的跟踪性能,满足高精度要求,可以替代基于PC-104工业总线的控制板卡构成的伺服控制系统.     

基于指令滤波的电液伺服系统自适应反步控制

针对电液伺服位置系统存在参数不确定性、外部扰动和输入饱和的问题,提出一种基于指令滤波的自适应反步控制方法。该方法通过引入辅助系统,解决了输入饱和的问题;在自适应反步控制器设计过程中,利用指令滤波器避免了传统反步控制的计算膨胀问题;采用模糊自适应方法来处理系统中的未知非线性部分。理论分析结果表明,所设计的控制器能够保证闭环系统有界稳定,跟踪误差满足H_∞性能。最后对某650 mm轧机电液伺服位置系统进行仿真研究,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于红外视觉的固定翼无人机自动着陆引导系统

固定翼无人机自动着陆需要跟踪速度快、精度高的引导系统,本文设计并搭建了一套基于红外视觉的无人机自动着陆引导系统。文中首先介绍了视觉着陆引导系统的原理、组成,并分析其数学模型;在无人机上设计了红外视觉识别标志,设计并编写了引导系统图像处理算法和视觉跟踪算法;设计视觉着陆引导控制结构;最后,通过试飞实验对该系统的可靠性、跟踪速度和精度进行验证。实验结果表明本文设计的自动着陆引导系统能够很好地满足固定翼无人机精确自动着陆的要求。     

基于深度学习的元器件视觉识别和定位技术

为解决当前装配机器人视觉系统对元器件误检率高、效率低、难获取有效定位信息的问题，提出了一种基于深度学习的元器件视觉识别和定位方法。首先，设计基于深度聚合和解耦头的高精度检测算法，提高元器件识别和主体检测的精度；其次，设计标注和判定规则，细化定位主体轮廓和抓取点；最后，设计基于网络剪枝的轻量化检测算法，实现模型压缩，提高引脚检测和装配点定位的效率。研究结果表明：该方法在元器件的识别和定位上取得了较好表现，类别识别平均错误率仅为0.27%，计算量减少了29.8%，参数量减少了22.7%，并将传统的元器件轮廓检测扩展到抓取点和装配点定位，得到丰富的类别和位置指引信息，为工业机器人精准、可靠、稳定地抓取和装配做好基础。     

永磁同步电机幂次变速趋近律积分滑模控制

为了提高永磁同步电机转速伺服控制性能,针对伺服系统模型参数不确定和外部扰动强的特点,利用基于趋近律设计方法的滑模控制理论,设计了一种永磁同步电机转速伺服积分滑模控制器。滑模面函数中的状态偏差积分项,确保了转速跟踪稳态无静差;通过引入非线性幂次组合函数构造的基于跟踪偏差的变速趋近律,使得切换增益具有随系统偏差自适应调整的特性,并可有效抑制滑模控制输出的抖振。经与转速伺服PI控制器对比实验表明,变速趋近律积分滑模控制器具有更好的动、静态特性和鲁棒性。     

空间载荷伺服控制系统低速运动摩擦补偿

为了降低运动摩擦和转矩波动对空间载荷伺服控制系统低速跟踪精度的影响,提出了基于简化LuGre摩擦模型和干扰观测器的摩擦误差补偿方法。为了减少伺服控制系统运算量,详细分析了适用于低速运行环境的LuGre摩擦理论;建立了简化的LuGre摩擦理论模型;设计了速度环干扰观测器;实现了由于低速运动摩擦影响空间载荷伺服系统跟踪精度补偿。通过Matlab/Simulink仿真,与传统的PID控制方法相比,该方法在正弦波作为输入信号时,可以消除伺服系统的低速爬行和抑制闭环速度扰动;在0.5°/s阶跃信号作为输入时,其跟踪误差带±0.0052°/s。     

仿人型机器人手的力矩保持功能及控制系统

针对仿人型机器人手的力矩保持问题,利用混合式步进电机的自锁特性,设计了具有力矩保持功能的手指驱动器,使手指抓取物体时保持抓取力不减小,同时电机不消耗电流.采用非线性跟踪微分器对位置信号滤波得到速度信号,设计了位置控制器和阻抗力矩控制器.实验结果证明,基于步进电机的自锁机构具有体积小,噪音低的优越性,阻抗控制器的力矩控制结果较好.     

基于神经网络的伺服系统负载转矩扰动辨识器设计

针对伺服控制系统负载转矩扰动的问题,基于永磁同步电机矢量控制基本原理,提出了一种负载转矩扰动辨识算法。并结合神经网络控制理论,采用两层神经网络设计了一种负载转矩扰动辨识器。采用DSP控制器搭建了伺服控制系统,同时给出了软硬件设计方法,最后针对电机转速响应特性进行了仿真实验并与传统控制方法比较。仿真结果表明:基于神经网络的伺服系统转矩扰动辨识方法能够有效地抑制负载扰动对系统的影响,提高了控制系统动态响应速度和跟踪性能。     

高精确度飞行仿真转台内框控制摩擦补偿研究

为了实现高精确度飞行仿真转台直流力矩电机驱动内框的低速伺服目标,提出了在输入前馈和闭环PID控制的复合控制基础上构建Stribeck摩擦模型的等效控制电压模型进行摩擦超前补偿策略.首先针对转台内框伺服特性分析设计了复合控制策略;其次针对常规基于Stribeck模型摩擦补偿方法的不足和实验法辨识模型参数难的特点,提出利用转台内框本身的部件直接测定摩擦超前补偿的控制电压模型,并给出了3个关键参数的测定办法;最后将设计好的控制器用于内框低速伺服.实验结果表明,系统响应幅值为0.03°,频率为0.000 5 Hz三角波时跟踪误差在95%时间内在0.000 1°内,并对其他形式信号也有很高的动态跟踪精确度,从而证明在以非线性摩擦为主的扰动条件下所设计的控制策略能实现内框高品质低速伺服.     

机器人视觉伺服技术发展概况综述

本文对机器人视觉伺服技术进行了综述性的介绍,介绍了机器人视觉伺服系统的概念及发展历程.从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类,重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统.并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。     

基于调整函数的永磁直线伺服电动机非线性自适应Back-stepping跟踪控制

对永磁直线伺服电动机提出基于调整函数的非线性自适应Back-stepping跟踪控制。在控制器设计中,提出一个新的设计思路,即d轴电流的动态规划:用某一参数估计的动态过程作为d轴电流的动态过程,只要参数估计值能精确估计未知参数,d轴电流必然收敛于零,从而直线伺服电动机获得最大电磁动力。仿真结果表明,本文推导出的控制律,利用不精确估计值,实现了永磁直线伺服电动机的加减速精确跟踪控制。     

永磁伺服系统转速跟踪控制与数据驱动的参数设计方法

在永磁伺服控制系统中,传统的转速控制策略在低频段存在幅值与相位偏差问题,降低了转速跟踪控制精度。为解决该问题,该文提出了一种高精度的转速跟踪控制策略与数据驱动的参数设计方法。主要思路是在转速控制环节串联一个滞后-超前补偿器,用以校正低频段的幅值与相位;以低频段补偿后的幅值及相位误差最小为优化目标,同时约束补偿器在全频带范围内的最大幅值增益和相移,设计了一种数据驱动的补偿器参数优化方法,并对补偿后控制系统的性能进行了分析评估。实验结果表明,基于实验数据所设计的补偿器在转速指令频率小于1 rad/s的低频段区间内,转速跟踪误差小于2 r/min,相较于传统方法控制精度显著提升;在跟踪转速阶跃指令时,该文方法和传统方法的控制效果相当,这说明该文方法在改善低频段跟踪性能的同时,保持了控制系统在中高频段原有的幅频和相频特性。     

基于主动视觉的机械臂目标抓取系统设计

本文基于机器视觉的方法,设计了机械臂目标抓取系统,通过采用深度学习的思想,在Windows操作系统的实验环境下搭建TensorFlow学习框架,采用PASCAL VOC数据集作为AlexNet网络的输入图片,利用RCNN算法初步实现对目标物体的检测。     

基于运动控制卡的双轴伺服太阳能跟踪系统的设计

为了提高太阳能电池的转化效率,设计了基于运动控制板卡的双轴伺服太阳能跟踪系统,该系统采用视日轨迹跟踪方案,上位机根据相关天文学公式和参数计算出太阳的实时位置,再发送相应脉冲指令给伺服驱动器,驱动伺服电机实时地跟踪太阳。本系统采用MFC编写友好的人机界面,操作简单,便于监视和管理。     

运动目标视觉跟踪系统的控制特性研究

在介绍运动目标视觉跟踪系统结构的基础上,分析了国内外运动目标视觉跟踪系统的技术发展,研究了运动目标视觉跟踪系统的控制特性,针对其工作稳定性差的问题,提出了两种基于先进控制的运动目标视觉跟踪系统的新方法。     

基于 PSO-BP 神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪

针对分拣机器人视觉反馈跟踪精度差、耗时较长的问题,研究基于粒子群算法-反向传播(particle swarm optimization-back propagation, PSO-BP)神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪方法,以提升视觉反馈跟踪效果。依据分拣机器人的视觉反馈信息,建立分拣机器人运动学模型,并求解分拣机器人机械臂输出位置和输入位置的误差函数;利用PSO算法优化BP神经网络的权值与偏置;在权值与偏置优化后的BP神经网络内,输入误差函数,预测分拣机器人视觉反馈跟踪控制量;利用预测视觉反馈跟踪控制量,在线调整增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)的参数,输出高精度的分拣机器人视觉反馈跟踪控制量,实现分拣机器人视觉反馈跟踪。实验结果表明,该方法可有效视觉反馈跟踪分拣机器人机械臂的关节角;存在干扰情况下,在运行时间为10 s左右时,阶跃响应趋于稳定;有干扰情况下,视觉反馈跟踪的平均误差为0.09 cm,耗时平均值为0.10 ms;无干扰情况下,平均误差为0.03 cm,耗时平均值为0.04 ms。