基于优选学习泛化机制的机械臂运动规划方法

针对传统机械臂运动规划方法存在智能化低和适用性差的问题,本文研究了基于优选学习泛化机制的机械臂运动规划方法。根据动态运动基元(DMPS)、机械臂D-H模型和正逆运动学,设计了机械臂示教学习(LFD)运动规划系统。在此基础上依据DMPS的学习特性与样本空间的多样性,提出"方位-距离"筛选规则优选样本,并融入运动特征与障碍物的耦合因子实现避障规划。通过Matlab进行机械臂优选LFD系统建模并仿真分析其可行性与精确性,为了验证系统的适用性,设计并完成障碍物环境下的机械臂避障规划物理实验。本文提出的机械臂运动规划方法在一定程度上赋予了机械臂自主作业的能力,提升了其智能化水平。     

四自由度模块化移动机械臂建模与运动学分析

为了对模块化移动机械臂的模块化组成和控制系统建模,对受非完整约束的差分驱动的移动平台运动学模型进行了分析。并在考虑机械臂运动学约束的基础上,采用Denavit-Hartenberg法描述了四自由度模块化机械臂操作空间,获得以关节角度为变量的正运动学模型。运用矩阵逆乘的解析法,进一步得到了机械臂逆运动学的完整解析解。最后,在实验室平台MT-ARM上做了仿真与实验验证,结果证明了正运动学模型及运动学逆解的正确性。     

一种改进Otsu法在Kirsch边缘检测中的应用

针对灰度图像的Kirsch边缘检测特征不明显以及Otsu方法自动获取最佳阈值耗时等缺点,探讨了一种改进的Otsu法,并将其应用到Kirsch边缘检测中。首先通过Kirsch算法初步检测出图像边缘,然后运用蚁群算法与Otsu算法相结合求取最佳阈值并进行二值化处理。对试验结果和数据的分析,得出所提出的方法能够有效地检测出图像边缘,同时节约运算时间,具有一定的自适应性。     

研究生课程"智能控制"教学改革与实践

"智能控制"是自动化相关专业研究生的重要课程.该课程具有教学内容繁多、理论性强、系统性差等特点,本文分别从教学内容、教学方式、考核方式等方面对该课程进行了改革和探索.通过突出教学重点、协调基础知识与前沿发展、借鉴互联网优势、以学生能力培养为中心等手段,获得了较好的教学效果.     

卸卷小车运行周期及液压控制原理分析

卸卷小车运行周期及液压控制原理分析吴怀宇周灵强王诚陈崇毅王安生翟超武汉冶金科技大学自动化系，４３００８１湖北武汉市青山区任家路武汉热轧带钢厂，４３００８２湖北省武汉市青山区厂前１引言卸卷小车作为带钢生产线的最后一个环节，其工作的正常与否将...     

复杂协同攻击下一类非线性系统的分布式一致性滤波器设计

针对复杂协同攻击下一类非线性系统的状态估计问题,提出一种分布式一致性递推滤波算法.首先,将拒绝服务攻击(denial of service, DoS)和虚假数据注入攻击(false data injection, FDI)现象描述为两个随机Bernoulli序列,并利用统一的框架建立包含DoS和FDI的复杂协同攻击模型;然后,基于一致性理论设计具有分布式结构的递推滤波器,计算最优滤波器增益,并推导该滤波器估计误差满足均方有界的充分必要条件;最后,利用室内机器人的定位问题进行验证,仿真结果验证了所提出滤波器算法的有效性.     

基于协作学习的足球机器人教学研究

协作学习是一种非常适合在大学生科技创新活动中使用的学习方法.本文在分析了足球机器人教学特点的基础上,结合"足球机器人理论与实践"课程的教学,将协作学习的理论应用于大学生科技创新活动中,介绍了足球机器人教学的组织、学习小组的形成、任务划分、小组的协作学习以及教学效果的评价等方法.经过近四年的教学实践过程表明,基于协作学习的足球机器人教学方法取得了很好的效果.     

基于归纳演绎方法的电力电子技术实验教学

本文总结了电力电子技术的知识结构和实验内容结构,将归纳与演绎方法引入到实验教学过程中.以三相桥式电路为例,分析了实验教学的重点和难点,讨论了整流和逆变两种工作状态之间的联系,将整流电路和逆变电路的控制方式结合起来进行讲授.教学实践过程表明,改进的实验教学方法取得了很好的效果.     

T400工艺板在飞剪电控系统改造中的应用

本文在起停式飞剪的电控系统改造中,采用基于T400工艺模块的分级分布式计算机控制系统,建立了控制系统的数学模型,并针对该控制系统进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,该控制系统设计合理,调节系统的动、静态特性较好。     

Model Transduction for Triangle Meshes

This paper proposes a novel method, called model transduction, to directly transfer pose between different meshes, without the need of building the skeleton configurations for meshes. Different from previous retargetting methods, such as deformation transfer, model transduction does not require a reference source mesh to obtain the source deformation, thus effectively avoids unsatisfying results when the source and target have different reference poses. Moreover, we show other two applications of the model ...