基于强化学习的机器人手臂仿人运动规划方法

面向人-机器人交互共融环境对机械臂仿人运动规划的重大需求,本文提出了一种基于强化学习的机器人手臂仿人运 动规划方法。 首先,基于人体手臂的结构特征,设计了体现机械臂运动特性的肩夹角、肘夹角和腕关节运动角,并采用正态性和 相关性分析方法,对 VICON 运动捕捉系统获取的人体手臂运动数据进行分析,以获取人臂运动特性规则。 然后,根据不同的运 动特性规则,设计对应的回报函数,并采用强化学习方法进行机械臂仿人运动模型的训练。 最后,搭建机械臂仿人运动平台,实 验统计仿人运动的成功率为 91. 25% ,验证了所提规划方法的可行性和有效性,可用于提高机械臂运动的仿人性。     

SHU-II五指仿人灵巧手的运动学及抓取分析

根据人手结构设计一种五指仿人灵巧手。该灵巧手共有5根手指,总计16个自由度。灵巧手的手指关节虚拟化,手指更加轻量。灵巧手采用欠驱动方式,并将驱动系统内置,整体结构集成度高,易于安装到不同的机械臂平台。在理论研究上,通过齐次变换矩阵得到灵巧手的运动学模型,进而得到五指的运动轨迹,并进而对灵巧手控制策略进行探讨,之后对灵巧手进行手势与抓取实验,实验表明灵巧手能完成夹、捏、握等10种动作。把灵巧手应用在不同的机械臂平台上,验证了灵巧手的抓取范围广及其在不同环境下的抓取能力。     

卷绕传输系统偏心张力干扰的自适应消除法

提出一种自适应算法可用于补偿工业卷绕传输系统中因卷绕轴轮的偏心所造成的影响.轴轮的偏心导致卷绕物张力干扰,干扰信号的频率随轴轮转速而缓慢变化.提出的自适应算法基于锁相回路结构,可在线估测出干扰信号的相位及幅值大小并消除其影响.还给出了这种算法的频域分析及参数设计方法,并通过仿真结果验证该算法消除轴轮偏心所造成的张力干扰的能力.     

噪声环境下的仔猪求食发声信号识别

动物声音识别技术发展迅速,将其应用在养殖产业是目前国内外研究热点.以养猪业为例,为了在农场集约化养殖中,能够根据仔猪意愿及时让哺乳器自动送料进行饲喂,节省人力,提升禽畜福利.提出了通过识别仔猪饥饿哼叫声音进而控制自动哺乳器送料的方法.对仔猪饥饿求食哼叫,以及两种背景噪声:抢食尖叫噪声、机械送料噪声进行采集.通过时域,功率谱密度(PSD)等分析了这三种声音特征.通过提取Mel倒谱系数(MFCC)并用矢量量化(VQ)进行分类识别.针对混有背景噪声的声音识别,提出了一种基于VQ-PSD的识别方法.通过实验表明,基于此方法能够有效地提高对混有背景噪声的仔猪饥饿求食声音的识别率,平均识别率提高了9.1％.此方法也可拓展到于其他动物声音识别应用中去.     

在线消除准-周期干扰的自适应算法

提出了一种基于锁相回路结构的自适应算法。给出了该算法的频域分析及参数设计。该算法可在线估测出准 周期干扰信号的相位及幅值,并能消除准 周期干扰的影响,可被直接嵌入工业控制器而无需改变控制器的结构。通过在卷绕传输系统中的应用验证了该自适应算法能很好地估测出干扰信号的参数,并能有效地抑制准 周期干扰的影响。     

用二自由度H∞控制消除准-周期干扰

介绍了一种二自由度H∞控制器的设计,这种二自由度H∞控制器一方面可使控制系统获得良好的参考信号的跟踪性能,同时还可消除频率随时间变化缓慢的准-周期信号的干扰.     

基于SIFT特征和图割算法的图像分割方法研究

图割算法是图像分割方法中的一种高效的最优化计算方法,针对图像中目标物体的旋转尺度光照变化导致的分割不准确问题,提出了一种基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征的图割(Graph Cuts)算法;该方法将SIFT特征的尺度旋转不变性和图割算法的准确快速性结合在一起,通过提取图像中物体SIFT特征点做为图割算法的种子点,求解最小能量函数快速从而获得该图像的最优分割;实验结果表明,该方法鲁棒性较好,能准确地分割出目标物体在图像中的轮廓。