Stanford机器人逆运动问题求解新方法

本文分析了Stanford机器人位置结构和姿态结构的特点，根据末端执行器位置矢量和姿态转换矩阵，在考虑臂形标志的基础上推导出逆运动学问题新的算法，在MATLAB5．3上建立仿真实验系统，验证该算法的有效性。     

采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究

搭载激光雷达的移动机器人（AGV）被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明：所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。     

翼身对接自动制孔法向调姿的设计与分析

简要分析了现有轻型自动制孔系统的工作特点以及翼身对接下壁板装配制孔的作业需求,提出了一种基于串并联机构的翼身对接自动制孔系统。根据该系统制孔装置对对中和调姿的双重要求,设计了一种5自由度法向调姿机构;为实现对孔点外法矢在线检测,设计了一款由"一图像对中传感器和三个激光位移传感器"构成的法矢检测装置。通过对法向调姿机构的工作精度分析和应用实例的运动仿真,验证了该研究成果用于工程实践的可行性。