改进的多机器人协作探索策略研究

提出了一种基于Wolfram Burgard方法改进的多机器人未知环境协作探索策略.该策略分别从以下3个方面提出相应的改进措施:为了减少重复探索区域和重探索的次数在代价值计算模型中加入了重复探索路径的影响因素;为了使各机器人始终保持通讯,在效用值计算模型中加入了有限范围通讯的影响因素;为了提高算法的实时性提出了一种全局规划与局部规划相结合的改进算法.仿真实验结果验证了该改进方法的有效性及相比于Wolfram Burgard原始方法具有以下优势:重复探索区域的重探索次数显著下降;机器人间能保持合理的间距以保证通讯不发生中断;算法的实时性有明显的提高.     

基于有限元分析的不完全消磁机构的优化设计

基于内平衡原理的爬壁机器人永磁吸附机构具有吸附脱离易控、功耗低等优点,利用有限元方法对其结构进行优化设计,并利用虚拟样机技术对机构参数与机构吸附特性之间的关系进行了分析。通过实验对其结果进行了验证,优化设计后的吸附单元,吸附状态时最大吸附力可达319N,脱离状态时的吸附力仅为6N。     

支撑点扩展快速立体匹配方法的设计与应用

为精确构建计算机立体视觉中的视差图,提出了一种快速全局优化匹配算法。该算法采用吉布斯随机场模型描述空间点与其邻域之间的关系,由改进的Graph Cuts方法对空间点的邻域进行匹配来获取场景的致密视差图。首先,计算出一组具有明确匹配关系的稀疏匹配点,将这些匹配点命名为“支撑点”;然后,对每一个支撑点的邻域进行扩展,采用改进的Graph Cuts全局优化算法计算扩展后的邻域空间的匹配关系,并将满足一定匹配度的邻域点设置为新的支撑点。最后,重复上述步骤并逐级扩展,直至扩展出的匹配空间覆盖整个视图,进而获取待匹配图对的致密视差图。实验结果表明,该方法不仅对不同场景视差图的质量具有良好的一致性,而且匹配速度较快(匹配时间约为0.8~1.2 s),大大高于其他传统的全局匹配算法。为体现本文算法的实际应用价值,以Smart Eye Ⅱ立体视觉试验台为测试平台,对真实场景进行了视差图构建,取得了良好的试验效果。     

基于智能空间的三肢体仿生机器人3D运动规划

探讨了一个新颖的三肢体功能仿生机器人在智能空间中的3D运动规划和导航问题．按照实现功能提出机器人平面内运动基本步态，以此基本步态为基础，运用模糊推理得到演化步态用于实现平面间运动．融合智能空间所捕获的环境信息，建立以向量场为基本原理的模糊神经网络模型，通过学习机制训练该网络，应用于动态3D环境的导航和避障．仿真结果证明了该运动规划策略的有效性．     

三肢体机器人足部力传感器弹性体分析

提出将传感器传递矩阵条件数和行范数两项指标综合的方法,对一种三肢体机器人的足部三维力传感器弹性体结构进行优化,使传感器在具有低传递误差的同时具有较高的灵敏度.并应用有限元法分析了弹性体各结构尺寸对传感器性能的影响,得到了弹性体在单向受力时的应力、应变分布状态及其静、动态特性,为传感器的结构设计和进一步分析提供了依据.     

基于超熵和模糊集理论的带钢表面缺陷分割

由于冷轧带钢表面缺陷图像中存在过渡区,在图像分割过程中既要利用灰度信息也要利用空间结构信息才能取得好的分割效果.因此,本文研究了信息熵中的超熵以及模糊集理论,根据超熵可以用来测度图像的空间结构,模糊集可以描述出图像灰度过渡区的特性,提出了一种基于超熵和模糊集理论的图像分割算法.结合超熵和模糊集理论构建出模糊超熵,通过计...     

基于置信传播的立体匹配并行算法

考虑在双目立体视觉匹配算法中置信传播算法虽然能获得较好的视差图但匹配速度较慢,本文提出了一种基于置信传播的并行匹配方法.该方法以置信传播为基础,采用并行机制来提高匹配速度.首先,利用最优边缘算法计算图像中的边缘信息;然后,利用边缘信息将整个待匹配视图切割成若干小的区域,使用OpenMP多核优化算法并行对各个小区域进行匹...     

仿青蛙跳跃机器人控制系统设计

基于PC上位机和DSP嵌入式控制器,结合机器人特有的机械本体结构和运动方式,研制了仿青蛙跳跃机器人的控制系统,以实时采集多种姿态传感器信息,控制直流电机和舵机工作。通过半自主式控制,实现了姿态调整和跳跃运动。     

离心式压缩机性能预测研究

在8离心式压缩机性能预测模型的基础上,对离心式压缩机进行了性能预测研究,采用Greitzer方法建立了离心式压缩机系统的喘振模型,并依据性能相似原理,得到了该系统喘振线,利用MATLAB编制了离心压缩机性能预测软件。实践证明：该软件预测精度较高,满足了工程要求。     

基于MSC1210的三肢体机器人足部控制系统

三肢体机器人的足部机构是其实现腿臂功能融合的关键部件.基于TI公司的MSC1210微控制器设计了其足部机构控制系统,用以采集处理机器人足部的多种传感器信息和控制足部各执行机构的动作,并采用CAN总线与机器人主控系统联接以发送传感器信息和接受控制命令.文中详细论述了系统的工作过程及其软硬件实现方法,实验结果验证了系统设计的正确性.