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1.
针对具有控制量约束和可视性约束的六自由度机器人的视觉伺服系统,研究了基于图像空间局部模型的预测控制器的设计问题.首先对特征点的投影图像的运动学方程进行离散化,得到系统的误差预测模型.然后通过选取合适的性能指标函数,将视觉伺服控制器设计问题转化为一个具有控制量约束和可视性约束的最优化问题.进一步,利用对数障碍函数处理约束,得到系统的牛顿方程,获得控制量的迭代求解公式.最后,利用数值仿真和实验验证了所提方法的有效性.  相似文献   
2.
研究了一类离散时滞系统网络环境下时滞依赖的保成本控制问题.其中闭环网络系统描述为一个具有双状态时滞的离散时滞系统.通过选取恰当的李雅普诺夫函数,提出了保证闭环系统渐近稳定且具有一定保成本性能界的时滞依赖充分条件,进而给出了以非线性矩阵不等式形式描述的控制器设计方法,并通过锥补线性化方法给出了控制器的迭代求解方法.所得结果依赖于系统状态时滞和网络时延,故导出的结果具有较小的保守性,仿真结果表明了该方法的有效性.  相似文献   
3.
针对移动机器人自主导航系统,采用C++语言设计了一款基于Qt的跨平台实时数据可视化上位机软件;该软件执行SLAM技术和路径规划算法,实现可视化移动机器人建图与导航过程以及实时读取数据参数等功能;首先介绍移动机器人的硬件结构和功能;其次给出了自主导航所运用到的改进RRT*算法和动态窗口法;在详细叙述上位机软件工作流程的基础上,开发和设计了实时话题显示、读取以及界面可视化等功能;最后基于ROS系统完成移动机器人自主导航功能,并通过实时地图与数据可视化来验证所设计上位机软件功能的有效性。  相似文献   
4.
针对具有速度约束的移动机器人视觉轨迹跟踪问题,提出了一种基于LOQO内点法的模型预测控制方法;在眼到手框架下,首先建立了移动机器人误差模型,并对该误差模型进行离散化,给出了移动机器人视觉伺服跟踪的代价函数;同时考虑到实际中移动机器人存在速度约束问题,将代价函数的最小化问题转换为带输入约束的模型预测控制问题;然后采用障碍函数法将移动机器人的速度约束转化为等式约束并采用拉格朗日乘子法引入到代价函数中;进而,利用LOQO内点法求解具有速度约束的最小化问题,得到基于视觉的轨迹跟踪控制器;最后,通过仿真验证了所提算法的有效性和优越性.  相似文献   
5.
针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。  相似文献   
6.
针对机械臂药盒抓取操作中对药盒定位和姿态估计的要求,提出一种基于YOLOv3深度学习算法和EPnP算法相结合的多药盒姿态估计方法,此方法主要分为多药盒定位和姿态估计两部分;首先通过YOLOv3算法实现药盒的快速精确定位,并通过定位框分割出单个药盒;然后进行特征提取和特征匹配并估计单应矩阵;通过单应矩阵的透视矩阵变换求得药盒平面4个角点的像素坐标并作为EPnP求解所需的2D点,结合药盒先验尺寸信息在相机坐标系下构建药盒对应的3D点坐标以实现药盒姿态求解;通过结合OptiTrack系统设计了药盒姿态精度对比实验,结果表明,该算法充分发挥了YOLOv3算法兼具快速性和准确性的优势,并且具有良好的姿态估计精度,总体算法速度达到15 FPS,药盒姿态估计平均误差小于0.5°。  相似文献   
7.
基于DSP的运动目标检测与跟踪系统设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分,其主要功能为检测监控场景中的运动物体,分析其运动轨迹,为高级运动分析提供必要的信息.随着人们对社会安全水平和设备智能化程度要求的提高,运动目标检测与跟踪必将具有广泛的应用前景.针对实时运动目标检测与跟踪,提出了一种基于DSP的运动目标检测与跟踪系统的设计方案,给出了系统总体结构框图,分析了系统工作原理.实现了一种采用结合帧间差分和背景减除的运动物体检测方法,以及一种应用Kalman滤波的运动目标跟踪方法.同时,给出的实验结果表明,该系统能够检测并跟踪特定场合的运动目标.  相似文献   
8.
叠合拆解回流生产线是生产覆铜板的主要装备。本文研究了基于PLC自动程序控制的覆铜箔板叠合拆解回流生产线,主要由叠合系统、拆解系统、钢板清洗系统以及铜箔牵引剪切系统组成。研制的全自动叠合拆解回流生产线已经在覆铜板生产企业中得到了应用。  相似文献   
9.
针对带有输出约束和动力学模型参数未知的机械臂系统,提出一种基于时变tan型障碍李雅普诺夫函数的自适应控制方法.首先,通过设置时变约束边界,给出了一个时变tan型障碍李雅普诺夫函数,保证系统在初始误差较大情况下的瞬态性能和稳态性能,拓展了传统对数型障碍李雅普诺夫函数的适用范围.其次,为了处理机械臂动力学模型的不确定性,采用径向基神经网络(RBFNN)拟合未知的动力学模型,设计了基于RBFNN的自适应控制器,在满足约束的情况下提高了系统的鲁棒性.最后,通过二自由度机械臂轨迹跟踪的仿真,验证了所提方法的控制性能优于传统的PD控制器.  相似文献   
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