视觉驱动的语音合成系统中唇形轮廓的傅里叶描述

为了能够自动、快速地表示唇读系统中所必须的唇形轮廓特征,将傅里叶描述子用于唇形轮廓的描述和识别过程中,采用边界傅里叶变换的方法,得到非对称唇形模型中唇形轮廓的傅里叶描述子,用来刻画唇动过程中唇形轮廓的形状信息,并将傅里叶描述子φ作为唇形轮廓的特征向量,应用于基于隐马尔可夫模型（HMM）的视觉驱动语音合成系统.基于独立汉字发音的实验表明,单纯采用前15或20个傅里叶描述子就能够有效地刻画唇形轮廓描述,达到唇形识别的目的.     

采用傅里叶描述子提取连杆曲线特征参数的方法研究

分析总结了现有的提取平面连杆曲线特征参数方法的优缺点。基于傅里叶描述子的高频分量能够很好地解释细节,而低频分量则决定物体边界整体形状的性质,提出了采用傅里叶描述子提取平面连杆曲线特征参数的方法,同时建立了平面连杆曲线特征参数数值图谱库。计算结果表明,傅里叶描述子的低频项经过傅里叶逆变换能够很好地复现原封闭曲线,并且经过归一化后的傅里叶描述子具有很好的鲁棒性,相应的数值图谱具有精度高、计算简单、冗余度小的优点。     

多模式绳牵引刚柔结合夹持器设计与分析

为了解决夹持器难以稳定夹持轮廓复杂的易损异形物体的问题，以提高夹持器的自适应性和保护抓取能力，设计了一种包括绳索驱动系统和柔性铰链结构的绳牵引刚柔结合夹持器。通过设计夹持器的绳索路径实现多种抓取模式之间的相互转换。在载荷平衡方程的基础上对两种抓取模式进行静力学建模，得到输入力与输出夹持力之间的力学模型，并通过数值仿真和物理试验验证力学模型的正确性与夹持器的抓取性能。最后，分别对不同几何形状和不同刚度的抓取目标进行抓取试验，验证了夹持器自适应保护抓取的能力。     

视觉驱动的语音合成系统中唇形轮廓的正交变换描述

为了能够自动而且快速地获取唇读系统中所必需的唇形轮廓特征,提出了将正交压缩变换的方法用于唇形轮廓的特征提取,并对得到的唇形轮廓曲线进行了分析研究。通过离散傅里叶变换(DFT)和离散余弦变换(DCT)分别得到描述唇形轮廓特征的傅里叶描述子和离散余弦变换描述子,然后将两类描述子作为唇形轮廓的特征向量,采用隐马尔可夫模型(HMM)进行学习和识别。基于独立汉字发音的实验表明:在达到40％的识别率时,刻画唇形轮廓特征所需的离散余弦变换描述子数目为15个,傅里叶描述子数目为20个。在相同的识别效果时,刻画唇形轮廓特征所需的离散余弦变换描述子数目少于傅里叶描述子,可减少数据运算量和运算所需时间。     

基于最大力螺旋多指手抓取规划

机器人多指手抓取物体时,为了保证抓取稳定性,必须对手指与被抓物体之间的接触位置进行合理的布局,寻求最佳的抓取位置.基于此,提出基于最大力螺旋的多指手抓取规划方法,将多指手可以平衡的最大外力螺旋作为评价规划的性能指标,建立力封闭约束条件下抓取位置与最大外力螺旋优化模型,并运用神经网络进行仿真,将该方法与基于广义力椭球方法进行比较.前者弥补了广义力椭球方法的局限性,可以清楚地描述多指手抓取位置与可平衡外力螺旋之间的对应关系,定量地描述被抓物体的稳定性程度,使得抓取规划的判断更直观、更具有实用性.     

圆柱形状误差的LF模型及其离散辨识方法

本文详细介绍了一种描述圆柱轮廓形状误差几何特征的勒让德／傅里叶模型（LF）。提出了基于勒让德一高斯积分和傅里叶变换相结合的模型参数离散辨识方法,并指出了参数辨识结果的非等精度特性。最后,采用“二次测量法”对所建轮廓模型的合理性,即测量点数的充分性进行判别,并在三座标测量机上进行了实际测量实验验证。     

机器人抓取对象硬度触觉感知研究

物体硬度感知对于机器人进行物体灵巧操作具有重要意义。针对物体硬度感知中传感信号复杂、物体压缩量大而导致的系统鲁棒性差以及容易损伤物体的问题,提出了一种基于触觉传感的机器人抓取对象硬度感知方法。该方法使用两指夹持器轻微挤压物体,通过安装在两指指尖的柔性触觉传感器阵列采集压力序列信号。将压力序列信号进行多项式处理得到非线性特征序列,使用基于决策树的Adaboost算法处理非线性特征序列,实现抓取物体在线硬度等级分类。将基于决策树的Adaboost算法和其他各种算法进行比较,并进行实际物体硬度识别实验。实验结果表明所提方法能够准确实时识别不同抓取对象的硬度。     

基于3D视觉的水泵生产线零部件无序抓取研究

为了实现对堆叠零部件的识别、无序抓取及零部件装配状态的检测,依托某水泵生产线智能化改造项目,在现水泵生产线的基础上,建立了一套基于3D机器视觉的堆叠零部件无序抓取系统,从而实现了水泵生产自动化。首先,采用全局特征描述子PPF算法提取了零部件特征;在离线训练阶段,对满足条件的可见点进行了两两组合,计算了点对特征,得到了描述物体全局信息的模型;在线匹配阶段,通过使用基于霍夫变换的投票策略,完成了对零部件的识别;然后,再应用RANSAC算法进行了位姿粗估计,并利用ICP算法对位姿结果进行了微调,得到了目标的最优位姿估计;经过标定的转换矩阵确定了零部件在真实世界坐标系下的位置和姿态,以引导机械手对堆叠摆放的零部件进行精准抓取和放置;最后,将待测状态零部件图像与正确装配零部件图像进行了对比,以判断零部件装配状态,利用水泵生产线改造项目实际搭建了无序抓取系统实验,用以对该系统实施效果进行验证。研究结果表明：以水泵泵体为例,最终选定的点对特征数目为730 830,匹配准确率可以达到94.64%,匹配耗时为1.142 4 s;总体抓取平均成功率为92.3%,并且识别耗时、位姿粗估计耗时及位姿精匹配耗时...     

基于逆向工程的鸡蛋拾取机械手设计

文中通过数字图像处理技术,对鸡蛋图像进行处理,利用遗传算法,提取了鸡蛋蛋体的外形参数,并成功拟合蛋体曲线方程.利用逆向工程的方法,构造出蛋体抓取机械手的曲面轮廓,实现了鸡蛋无损、可靠的机械化拾取.     

一种自适应二指夹持器的设计及应用

针对机械臂系统抓取、搬运、轴孔装配的任务要求,设计了一种新型自适应二指夹持器.该夹持器的控制系统通过力传感器信号判断机械手指与物体的接触,从而实现自适应夹持,夹持器安装在三菱PA-10 7自由度机械臂上,对安装夹持器的机械臂系统建立了运动学模型,机械臂的控制器和二指夹持器的控制器通过串行通讯实现协调控制.最后通过轴孔装配实验,验证了夹持器的功能以及机械臂和夹持器之间的协调.     

基于BP网络的机器人多传感器手爪特征级数据融合

机器人手爪上装有多种传感器。为了保证手爪能完全、可靠地抓取工件，必须对这些传感器的数据进行融合。本文介绍了手爪上传感器的配置情况，进行手爪抓取工件实验，将BP神经元网络应用于传感器的特征级融合，得到手爪抓取工件的准确信息。     

液压软体抓手包络抓取接触力建模与实验

抓手的抓取模式包括指尖抓取和包络抓取,其中后者适用于体积较大物体,但受力状态较为复杂。以液压软体抓手为研究对象,提出了一种简化的包络抓取接触力建模方法。将软体执行器等效为若干刚性连杆,通过接触力分析获得了抓取物体的作用力矩。根据软体执行器的形变原理和抓取过程分析,获得了液压容腔驱动力矩与输入压力增量的关系,根据力矩平衡获得了接触力表达式。搭建了软体抓手包络抓取实验装置并确定了关键参数,分别开展了接触力模型验证实验和反馈控制实验,通过理论和实验结果对比,验证了所建模型在一定范围内的有效性。     

基于柔性并联连续体的灵巧操作手的设计及分析

提出了一种新型4-DOF柔性并联连续体机构，将该机构与末端绳驱动的抓手相结合，设计完成具有灵活抓取性能的操作手。将该柔性机构通过柔性支链等效的方式等效为传统刚性连杆的并联机构，并且运用螺旋理论对该机构进行自由度分析；采用经典的Cosserat Rod模型对机构进行运动学建模；通过对比分析三种并联连续体机构的可操作度，4-DOF并联连续体机构由于具有一个额外的扭转自由度，使得操作手能够更加灵活地抓取物体，在此基础上给出了一组操作手抓取的仿真实例。最后通过试验验证机构自由度以及运动学模型的数值解，并且实现操作手灵活抓取的性能。     

双爪式爬杆机器人的夹持性能分析

双爪式攀爬机器人已成为一类重要的和主流的攀爬机器人,这类机器人中两端手爪对攀爬对象抓夹的安全性和可靠性是攀爬的前提条件和基本要求,也是一个关键问题。基于此,在介绍自行开发的双爪式爬杆机器人Climbot之后提出这类机器人抓夹圆杆时的夹持力封闭性问题,对封闭性进行论证。分别分析机器人进行平面攀爬和空间攀爬时对支撑端夹持器产生的负载形式,建立其力平衡模型。基于该模型,计算夹持器的各种尺寸参数对夹持性能的影响,并对计算结果进行系统的分析。通过几组攀爬夹持试验对提出的夹持模型进行验证。结果对夹持器的设计和攀爬安全性的保证具有重要的参考和指导意义。     

IPMC型柔顺手爪作动器的设计与性能测试

为克服传统手爪机构传动链多,耗能大,结构复杂等缺点,设计并制作了一种应用电致动智能材料(IPMC)的柔顺手爪。运用Pro/E软件设计IPMC手爪的主体结构,并分析其运动过程,最终装配完成IPMC手爪;运用激光位移传感器,精密电子秤和Canon相机测试了研制的4片IPMC驱动薄膜的末端位移,端部力和平均运动速度,并通过Labview测试系统对其进行采样和分析。实验结果表明:IPMC手爪驱动元件的角位移在3V电压激励下超过了180°(-3V电压下负向位移与+3V电压下正向位移之和);其末端位移大小为其自身(除固定部分外)总长;手爪驱动薄膜每片重量约为0.5mg,可抓握质量为1.6g左右的物体。该手爪结构简单、位移大、耗能低;同时,由于IPMC的柔顺特性,在抓取物体时它会贴附在其表面,而不破坏其表面精度。因此,这种手爪适用于抓取表面粗糙度要求高的物体。     

基于UG和ADAMS的BHG-1夹持器虚拟设计与仿真

采用UG和ADAMS研究了一种新型夹持器机构BHG-1的虚拟设计和仿真方法,运用UG来实现夹持器三维模型的虚拟设计和虚拟装配,将装配体导入ADAMS中,运用ADAMS对夹持器夹持不同形状物体进行运动学和动力学的仿真.通过对夹持器机构的虚拟设计和仿真,不但可以很直观地了解夹持物体的具体过程,还可以通过仿真曲线了解其速度、加速度以及接触力的变化情况,为BHG-1夹持器的控制提供参考数据.     

Part grasping for automated disassembly

A robot grasp synthesis algorithm for automated disassembly is presented. The goal is to select grasping points in each part to be disassembled so that a previously planned disassembly sequence can be performed holding the parts firmly and avoiding collisions. The algorithm is structured in five steps in order to make it general enough to cope with different robot grippers and different geometrical data (2D or 3D). The system is learning based, and behaviour rules are automatically extracted from grasping examples given by the user, using mainly decision trees and nearest neighbour techniques. Some simulation experiments have been carried out and results with a two fingered robot gripper are presented.     

一种通用型气动软体夹持器的设计与分析

由柔性材料制成的末端软体夹持器依靠结构本身的弹性变形实现对物体的无损抓持,具有自由度高、适应性强的特性,在非结构化环境中具有广阔的应用前景。目前,多数软体夹持器功能单一,适应性差,难以实现对各种形状、尺寸物体的通用抓取。为解决这一问题,通过分析形状尺寸各异物体对软体夹持器结构及性能的要求,结合现有夹持器的优点,设计出一种中间部位能抓取体积较大目标、尖端部位可精确夹持细微物体的通用型气动软体夹持器。基于Yeoh模型建立夹持器变形角度与压力关系数学模型,使用ABAQUS软件对其进行正压和负压仿真,分析出夹持器的弯曲变形情况,得到其极限气压。通过实物的变形实验,得到仿真结果和实验结果相对误差为9.10%,验证了仿真的有效性和变形角度与压力关系数学模型的准确性。     

一种内骨骼软体手的抓取策略研究

根据混流柔性生产对机械手提出的对不同形状、不同质量且易损伤物体进行安全可靠抓取的需求,提出了一种新型的驱动与承力功能分解的关节式内骨骼气动软体机械手的设计思想,并完成了软体手的具体结构设计。针对软体手的抓取控制策略问题,提出了一种基于实时位置检测的压力补偿算法。通过嵌入手指中的柔性弯曲传感器,实时监测手指各指段位置,间接判定软体手当前抓取状态。估算了手指各指段的初始预加载气压值,提高了抓取成功率与抓取效率。对软体手进行了实物抓取试验,结果表明,软体手可以对柔软、不规则、易损易碎物体进行安全可靠抓取,验证了抓取控制算法的有效性。