提高机器人位置、速度传感器分辨力的方法

用光栅构成的机器人速度、位置传感器测量系统常用硬件进行信号细分,存在细分数不高,硬件复杂等问题。为此,研究了一种神经网络细分方法,并研究了一种用于细分的直接映射小脑模型神经网络。实验和实用证明,研究的小脑神经网络具有学习精度高、速度快,算法简单等特点;只要用很少的训练样本即可达到很高的细分精度,使分辨力得到很大提高,简化了硬件设计,提高了系统的可靠性。     

基于距离精度的机器人5参数位置误差模型

随着机器人离线编程技术的应用，对机器人的位置误差的要求提高了，但在应用传统的方法进行位置误差的标定和补偿时，要涉及到测量系统坐标系与机器人基础坐标系间的变换。由于这一过程很难精确完成，容易引入误差，本文利用距离精度的定义，建立了机器人的距离误差模型，该模型可以避免坐标转换带来的误差，此外，由于精确的几何模型对于机器人精度标定的提高有很大的影响，所以本文将针对传统DH参数的不足之处，采用修正的5参数的MDH模型作为机器人的运动学模型，最后本文对位置误差进行了补偿。     

执行机构位置反馈系统精度的研究

对阀门定位器位置反馈系统的精度分配和计算进行了全面的分析研究,介绍了系统误差分析,随机误差分析,误差的计算以及用于角行程执行机构的精度。     

工业机器人精度参数的一种测量方法

本文提出在工作空间中对工业机器人位置和方位精度参数进行测量的一种实用方法,包括测量原理、微机测量系统的组成、测量软件和系统测量误差分析,同时给出对 Junghelnrich 机器人实际测量的部分结果。     

测试条件对PSD位置精度的影响

研究了测试条件对ＰＳＫ位置精度的影响,并通过寝化合 定性或定量的实验结果,为ＰＳＤ运用于高精度光斑定位技术创造了有利的条件。     

自动化立体仓库中堆垛机的位置定位和速度控制

介绍自动化立体他库中堆垛机的位置定位和速度控制两个关键技术及应用效果。     

基于磁流变的气动位置速度复合控制策略

为了提高线性气缸的定位精度、减小制动冲击,提出了基于磁流变阻尼器的位置速度复合控制策略.依据气缸两腔压力差和磁流变阻尼特性,建立了气动系统定位过程的动力平衡方程,通过分析阻尼控制电流的变化规律和系统响应对定位精度的影响,分别提出了速度柔性控制和位置补偿控制算法.在该算法下采用位置速度复合控制策略进行试验研究表明定位误差随着负载质量的增大而增大,随着目标位置的增大而减小,对气源压力波动有较好鲁棒性.该控制策略在改善系统冲击特性的基础上提高了定位精度,为磁流变技术在气动位置伺服控制中的应用提供了理论与试验依据.     

机器人姿态精度的研究与测定方法

本文研究了机器人姿态精度的定义;使用了四点式半导体位置检测装置 PSD 和装有四个红外 LED 的空间测量坐标架等;提出了姿态测定方法,并测得了一些结果。是一种非接触式的,能够进一步提高机器人的姿态精度的较佳方法。     

移动用户速度估计与位置区的优化设计

位置管理是无线通信环境下的关键问题,而影响其系统开销的主要因素是位置区的设计.本文采用高斯-马尔可夫模型作为移动模型,通过数据采集和参数估计来实时预测移动用户的速度.然后根据得到的预测值,针对不同属性用户运用模糊算法进行位置区优化设计,减少系统位置管理信令的开销.在无线网络资源日益紧张的情况下,有很好的实用意义.     

自动化立体仓库中堆垛机的位置定位和速度控制

介绍自动化立体仓库中堆垛机的位置定位和速度控制两个关键技术及应用效果。     

MEMS陀螺仪零位误差分析与处理

研究微机械陀螺仪的零位误差对提高惯性导航精度具有重要意义.采用Allan方差分析法对MEMS陀螺仪的零位误差做了综合评定,提出了一种动态的零值偏移误差补偿算法来滤除陀螺仪的零值偏移误差,还对启发式漂移消减法HDR(Heuristic Drift Reduction)做了改进,有效地提高了原算法的补偿精度.最后,再次采用Allan方差分析法对补偿后的零位误差进行评定,并以Voyager-IIA机器人为平台进行试验,结果证明了改进后的算法能显著的提高陀螺仪的输出精度.     

SLAM 问题中机器人定位误差分析与控制

移动机器人同步定位与建图问题 (Simultaneous localization and mapping, SLAM) 是机器人能否在未知环境中实现完全自主的关键问题之一. 其中, 机器人定位估计对于保持地图的一致性非常重要. 本文分析了 SLAM 问题中机器人定位误差的收敛特性. 分析表明随着机器人的运动,机器人定位误差总体上逐渐增大; 在完全未知环境中无法预测机器人定位误差的上限. 根据理论分析, 本文提出了一种控制机器人定位误差在单位距离上增长速度的算法. 该算法通过搜索获得满足定位误差限制的最佳的机器人运动速度, 从而控制机器人定位误差的增长.     

分层蜂窝网络中基于移动速度、方向的流量均衡

在异构无线网络中,使用有效的流量均衡可以服务更多的移动用户。文章为异构分层无线网络提出了一种基于移动速度、方向和位置的流量均衡算法,其原理是选择逗留时间较长的移动用户执行垂直切换,从负载较重的小区转移到负载较轻的重叠覆盖小区。同时,快速切换呼叫在一定条件下可以接入到微小区,慢速切换呼叫也可以切换进入宏小区。仿真实验结果表明,该算法改善了新呼叫阻塞率和切换呼叫掉线率等方面的性能。     

基于速度向量的VANET位置预测路由协议

针对车辆自组网（VANET）中车辆快速移动引起的网络拓扑快速变化及路由路径频繁切换引起的网络性能下降问题,提出一种适用于城市环境的基于速度向量的位置预测路由协议（VPRP）。该协议根据行驶方向将车辆分组,根据速度和当前位置预测下一步位置,选择路径中所有节点总的方向差异最小且总的距离变化最小的路径作为路由路径。仿真实验结果表明,VPRP比AODV和VHRP在吞吐量、分组投递率、平均传输延迟、控制开销等方面均有改进。     

基于FPGA的高速物体测速系统设计

目前对高速运动物体常用的测速方法基本上都要用到传感器,由于传感器的本身动作延迟大多在微秒量级,在物体高速运动情况下所测速度的误差必然比较大,因此传统的测速方法达不到应用要求;笔者设计了一种基于FPGA的高速物体测速系统,避免使用传感器,使系统的总体误差减小到0.00828%左右;该速度测量系统设计,以QuartusⅡ为软件平台,采用模块化设计并通过数码管驱动电路动态显示最终结果;该测速系统具有精度高、外围电路少、集成度高、可靠性强等特点。     

基于末端转角误差的并联机器人零点标定方法

针对一种4自由度高速并联机器人（Cross-IV机器人）的零点标定问题,提出了一种基于末端转角误差信息的快速零点标定方法．基于机器人的单支链闭环矢量方程,建立了零点误差全集与末端误差之间的映射模型．通过对误差传递矩阵的分解,在仅利用旋转编码器对末端转角误差进行测量的基础上,构建了该机器人的快速零点误差辨识模型．为进一步最大化测量效率及提高辨识矩阵的鲁棒性,提出了一种优化的测量点选择方案．通过仿真详细验证了该零点标定方法的鲁棒性与准确性．基于激光跟踪仪的验证实验表明,经标定后机器人末端位置误差降低至1.312 mm,转角误差降低至0.202°,标定结果表明该零点标定方法简单、有效．     

基于故障树分析的雷位误差可靠性研究

根据鱼雷雷位误差影响因素,构建雷位误差试验失败为顶事件的故障树,进行雷位误差可靠性的定性分析和定量分析,根据重要度分析计算的关键重要度,得出了各因素对雷位误差系统的影响程度,确定了系统的薄弱环节以及维修故障的顺序。通过控制这些关键部件的可靠度便能提高系统的可靠度,从而提高鱼雷雷位误差试验的可靠度。     

基于CPLD的光电编码器角位移拟合测速法

针对常用的M法和T法无法满足增量式光电编码器整个测速范围内误差要求的问题,提出了对码盘信号进行角位移拟合求采样时刻即时速度的新方法,在匀加速条件下对这3种方法进行了仿真实验,比较了测速误差。实验结果表明,角位移拟合法在整个速度范围内都能获得很高的测速精度和误差一致性。最后用CPLD对该方法加以实现,给出了Verilog硬件描述语言的设计程序和3种方法的实验结果比较。基于CPLD的实现方法电路简单,运行稳定可靠,处理速度快,为角位移拟合法提供了一种非常好的实现方法。     

打磨机器人误差建模与参数辨识

简要介绍了一种实用的机器人位姿误差建模方法一摄动法,并利用此方法建立了打磨机器人位姿误差模型,对利用三坐标测量机测量的误差数据进行了建模补偿。误差参数辨识中,在传统的九线法的基础上,提出了单点法测量机器人的误差参数,克服了九线法中三测量点位置误差对测量结果的影响,提高了测量结果的可信度。实验结果表明,建模补偿后机器人位姿误差平均值降低到初始值的1／5左右,最大值降低到初始值的1／6左右,验证了所建模型的正确性和参数辨识方法的有效性。     

基于Accodometry法的两轮自平衡机器人位置估计研究

针对两轮自平衡机器人运行过程中遇到打滑、越障、碰撞等异常事件,测程法进行位置估计失效的情况,提出一种Accodometry方法,通过融合码盘与加速度计数据对位置进行估计,解决了非系统测程法误差对机器人位置估计的影响,降低了加速度计固有漂移的不利影响,提高了两轮自平衡机器人的定位精度.实验验证了Accodometry方法的有效性,结果显示位置误差降为原来的1/4.