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冗余机器人的双向自运动路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
冗余机器人的自运动路径规划是在保持手端任务向量不变的情况下,在关节空间内寻找一条连接机器人初始关节构形和期望关节构型的几何路径.本文给出一种双向自运动路径规划算法,其基本思想是使位于初始关节构形的真实机器人和位于期望关节构形的虚拟机器人在自运动流形上运动并收敛到同一关节构形,从而得到一条连接初始和期望关节构形的自运动几何路径.该算法克服了以往算法容易陷入局部极小构形的缺陷.仿真结果证实了算法的有效性. 相似文献
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机器人视觉伺服研究综述 总被引:10,自引:0,他引:10
首先对于3种机器人视觉伺服策略,即基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服以及2.5维视觉伺服进行了讨论.然后,对于视觉伺服的研究方向和面临的主要问题,如机器人位姿提取、视觉伺服系统的不确定性研究、图像空间的路径规划、智能视觉伺服等进行了分析和讨论.在此基础上,对于机器人视觉伺服领域的未来研究重点,包括如何使参考点位于视场之内,高速伺服策略以及鲁棒视觉伺服技术进行了分析和展望. 相似文献
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介绍了神经网络在机器人视觉伺服控制中的研究现状,详细讨论了神经网络输入输出数据的选择、网络结构的选择以及网络学习算法的选择等问题.针对神经网络视觉伺服控制器设计中存在的网络学习速度和精度的矛盾、网络的局部性和收敛性等问题展开讨论,并总结目前的解决办法.最后指出今后可能的研究方向. 相似文献
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针对传统快速探索随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)路径规划算法在新枝点扩展上缺乏目标性和时间复杂度高的问题,以具有偏置构型的7自由度冗余机器人Rethink Sawyer为研究对象,利用引力势函数,对新枝点的扩展进行调节,提出了具有导向性的变步长双向RRT扩展算法完成协作机器人运动规划.采用阻尼最小二乘Newton-Raphson方法对Sawyer机器人逆运动学进行数值求解.通过机械臂运动学模型和运动规划算法仿真、ROS平台的运动规划实验,验证了改进RRT算法进行路径规划的正确性,在操作过程中有效地避免了与约束框架碰撞,降低了机械臂运动规划的时间复杂度. 相似文献
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微操作机器人的视觉伺服控制 总被引:10,自引:1,他引:9
视觉伺服控制是微操作机器人实现精确运动,完成自动操作的必要手段.本文介绍
了实现微操作机器人视觉伺服控制的方法.首先论述了微操作机器人的视觉伺服结构,并以
建立的面向生物工程的双手微操作机器人系统为例,介绍了基于二维显微视觉信息的三自由
度柔性铰链微操作机器人的运动学建模方法,针对压电驱动器控制器的特点提出了基本的PI
D视觉伺服控制规律实现方法,并进行了点到点运动和圆轨迹跟踪实验.实验结果表明,视
觉伺服控制克服了由于标定以及环境等因素导致的运动模型不准确而引入的误差. 相似文献
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基于运动矢量的摄像机运动定性分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在视频序列中,摄像机运动在某种程序上反映了当前视频的语分语义信息,知道了摄像机运动将能够取更好的实现对视频的游览以及检索,针对现有的依据光流分布来摄像机运动参数算法中的不足,给出了一种定性分析相机运动的方法,该方法能够在相机聚焦中心-FOE(focus-of-expansion)不在成像平面中心时检测出给定类型的摄像机运动,实验结果表明该方法对于从视频序列中分析出给定类型的摄像机运动具有较的效果。 相似文献
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本文提出了基于IBM-AT微机的机器人离线轨迹规划系统.系统的软件主要包括;机器人和环境物的三维图形的交互式产生,运动学和动力学的计算,轨迹规划.碰撞的检测和图形显示动画.系统利用通讯模块和接口电路可以从IBM-AT到机器人控制之间传递信息.使用该软件的PT-300V工业机器人离线轨迹规划的实验已初步地完成. 相似文献
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给出了一新的基于团队一致法的多传感器位置数据融合方法,该方法按传感器队中的每个成员的测量不确定性,构造团队期望效用函数(或密度),并基于该期望效用函数求得位置参数估计,其优点是可消除失效传感器和测量值为野值的传感器的影响,本文给出了仿真结果。 相似文献
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动态环境中的移动机器人避碰规划研究 总被引:3,自引:1,他引:3
本文研究环境中的冲突区域——即交叉路口中多个移动机器人间的协调和避碰问题.采用集
中 分布相结合的规划方法,根据系统的拓扑结构为每个移动机器人规划路径;在冲突区域
内使用优先级策略对机器人的运动特征进行分布式规划.通过上下层智能的融合,提高整个
系统的智能.同时为系统建立了一套交通规则,易于系统的规划,使系统中的机器人能安全
快速地到达目标位置.由于动态环境的不确定性,规划周期性地执行.最后给出了仿真结果
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一种多移动机器人避碰规划方法 总被引:12,自引:1,他引:11
本文采用集中预规划方法,通过调整机器人的运动速度实现多机器人避碰,所提算
法的基本思想为:将机器人的运动路径分段,然后按避碰要求对机器人通过各段的时间进行
约束,从而将避碰问题转化为高维线性空间的优化问题,并进一步将其转化为线性方程的求
解,使问题具有明确的解析解.由于该方法的复杂度较高,在实现过程中采用了多种方法降
低复杂度,简化计算.本文给出了该算法的基本思路,有关定理及证明,算法的化简方法,
最后给出了实验结果及分析. 相似文献