基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法

针对无线传感器网络的较大测距误差严重影响定位算法精度和鲁棒性的问题,利用节点均匀部署网络的拓扑特征,提出了一种基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法(LFLS算法).该算法通过构建节点测距高估粗差阈值参数和测距低估粗差阈值参数,在对未知节点1跳测距数据集进行粗差识别及剔除等预处理滤波的基础上,使用高斯加权最小二乘定位算法实现节点定位.仿真结果表明,基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法的定位精度明显优于未采用局部网络拓扑特征进行粗差预处理的加权最小二乘定位算法,其中粗差测距直接相关节点的定位精度改进尤为明显.     

基于的精密单点定位在航磁飞艇定位中的应用

根据物探环境的需求,提出了一种使用IGS精密轨道和钟差的伪距精密单点定位和精密单点定位方法确定航磁定位中基准站精密位置的方法以及在无基准站状态下单点动态精密单点定位技术,并使用IGS跟踪站的数据进行了静态及动态模拟,通过实验数据表明,使用精密单点定位方法可以为航磁飞艇定位中的基站提供厘米级定位精度,为无基站飞艇提供分米级定位精度。     

GPS-RTK接收机定位误差的检定方法

GPS实时动态差分定位模式(简称GPS-RTK)现已得到了广泛的应用,针对厂家给出的GPS-RTK接收机能否达到标称定位精度指标,实际定位误差如何检定,现行的检定规程中又没有明确规定的实际。本文结合工作实践,探讨了GPS-RTK接收机定位误差的检定方法、过程和限差规定。     

基于时空滤波的无线传感器网络抗差节点定位算法

针对无线传感器网络的最小二乘定位算法抗差性的不足,提出了一种基于时空滤波(STF)的抗差性加权最小二乘(WLS)节点定位算法--STLS.该算法基于空间域滤波的数据一致性检测算法利用相邻节点间必须满足的几何约束关系,采用优化矩阵操作,剔除粗差邻居节点,其计算复杂度为多项式的平方.通过使用具有2步收敛特性的DFP算法,最小化目标代价函数,实现节点的快速定位.实验结果表明,在均匀网格拓扑或各向异性C型网格拓扑下,该算法均可有效识别和剔除测距低估粗差点,其定位精度明显优于未进行空间一致性检测的加权最小二乘定位算法,当网络平均连通度较低时,该优势表现得尤为明显.     

参数估计中自动剔除粗差的研究

经典最小二乘参数估计根据３σ剔除粗差的方法，可靠性较低。本文在分析粗差与改正数、粗差与多余观测分量关系的基础上，引入了数据探测理论和选权迭代的方法，对单个粗差及多个粗差的剔除进行了分析和计算，并比较分析了两者应用的可能性。     

压电式压力传感器的一种动态建模方法

针对数学模型在动态校准实验数据处理中的重要地位,结合激波管对压力传感器测试系统动态校准所得实验数据,介绍了一种基于广义最小二乘法的动态数学模型建立方法.并利用Matlab/Simulink模块进行了仿真验证,由仿真结果表明该时间域数据处理方法具有简洁性、准确性的特点,特别适合于动态校准中建立差分方程模型.     

精密单点定位技术在高动态测量中的应用与精度分析

本文简要介绍了精密单点定位的基本原理和IGS精密星历数据产品质量指标;通过使用不同的IGS产品精密星历和钟差数据与不同载体速度的数据作PPT和载波相位差分处理解算,分析比对了静态、高动态条件下不同运动速度的载体定位误差,为高动态精密单点定位技术在动态测量应用提供了依据,可作为事后差分作业模式行之有效的弥补措施,具有一定的实际参考应用价值。     

关于成安渝高速公路控制网平差结果分析

GPS测量因定位快、精度高、全天候等优点被广泛应用到各个领域,随着技术的迅猛发展,GPS测量数据处理软件的功能和自动化程度也随之提高。本文以成安渝高速公路项目GPS控制网为例,分析不同数据处理软件的平差成果。     

磁流变液阻尼器动态响应及其影响因素分析

动态响应时间是磁流变阻尼器的一个非常重要的性能参数,它直接决定着磁流变阻尼器的控制频率、应用范围和使用效果.本文定义由初始阻尼力变化到稳态阻尼力与初始阻尼力之差的63.2%时所需要的时间为动态响应时间,对测得的阻尼力上升过程和下降过程曲线进行了数据处理和统计分析,得到了不同测试条件下的响应时间常数,分析了电磁线圈连接方式、阶跃电流幅值、活塞速度值、工作温度等因素对汽车磁流变阻尼器动态响应时间的影响,并作了合理解释.     

基于高斯和粒子滤波的动态称重数据处理

由于动态称重过程中的噪声干扰,导致动态称重信号处理中存在数据处理速度慢与精度低等不足.为了提高动态称重的快速性与准确性,本文将高斯和粒子滤波算法应用于动态称重数据处理.在对动态称重系统建立状态空间模型的基础上,引进高斯和粒子滤波算法,利用高斯和逼近状态的后验密度,提高了对状态分布估计的精确性.实验结果证明,高斯和粒子滤波方法有效地提高了动态称重的速度与精度,比较实验结果说明本文方法优于传统的扩展卡尔曼滤波和粒子滤波效果.     

2-DOF精密定位平台的几何误差分步辨识方法

针对一种2-DOF精密定位平台,基于误差迭代法与最小二乘法,提出一种几何误差分步辨识方法．对于给定的期望末端位置,采用迭代法计算出实际的主动关节位置,同时基于含有误差的精确的运动学逆解方程计算期望的主动关节位置,建立几何误差辨识方程;采用最小二乘法求解运动学模型中包含的所有几何误差．采用这种方法,只需测量末端平台沿X轴和Y轴方向的位置误差,即可辨识各种几何误差以及末端平台沿Z向的转动误差．实验结果表明,采用提出的几何误差分步辨识方法可有效补偿平台在平面内的位置误差,使其标定后的绝对定位误差小于6μm．     

融合加权SVD改进算法的工业机器人运动学标定

针对环境或人为因素引入的测量粗差对测量坐标系和机器人基坐标系的转换存在较大影响的问题,对奇异值分解(SVD)算法进行了改进,并将其应用于机器人运动学标定中。以ABB-IRB2600型机器人为研究对象,建立修正型D-H(MD-H)运动学模型和误差模型;通过激光跟踪仪测量得到机器人末端靶球位置坐标,在SVD算法中,根据补偿前位置误差大小对测量数据重新分配权重,转换测量坐标系和机器人基坐标系;使用Levenberg-Marquart(L-M)算法进行了误差参数辨识,并在Matlab中对机器人25个运动学参数进行了仿真补偿。仿真和实验结果表明,加权SVD算法稳定性更优,能够减小测量粗差影响,经标定后机器人的平均绝对误差降低了65.10%,均方根误差降低了65.85%,其绝对定位精度得到了明显提高。     

Precision measurement and compensation of kinematic errors for industrial robots using artifact and machine learning

Industrial robots are widely used in various areas owing to their greater degrees of freedom (DOFs) and larger operation space compared with traditional frame movement systems involving sliding and rotational stages. However, the geometrical transfer of joint kinematic errors and the relatively weak rigidity of industrial robots compared with frame movement systems decrease their absolute kinematic accuracy, thereby limiting their further application in ultraprecision manufacturing. This imposes a stringent requirement for improving the absolute kinematic accuracy of industrial robots in terms of the position and orientation of the robot arm end. Current measurement and compensation methods for industrial robots either require expensive measuring systems, producing positioning or orientation errors, or offer low measurement accuracy. Herein, a kinematic calibration method for an industrial robot using an artifact with a hybrid spherical and ellipsoid surface is proposed. A system with submicrometric precision for measuring the position and orientation of the robot arm end is developed using laser displacement sensors. Subsequently, a novel kinematic error compensating method involving both a residual learning algorithm and a neural network is proposed to compensate for nonlinear errors. A six-layer recurrent neural network (RNN) is designed to compensate for the kinematic nonlinear errors of a six-DOF industrial robot. The results validate the feasibility of the proposed method for measuring the kinematic errors of industrial robots, and the compensation method based on the RNN improves the accuracy via parameter fitting. Experimental studies show that the measuring system and compensation method can reduce motion errors by more than 30%. The present study provides a feasible and economic approach for measuring and improving the motion accuracy of an industrial robot at the submicrometric measurement level.The full text can be downloaded at https://link.springer.com/article/10.1007/s40436-022-00400-6     

Enhancement of accuracy of multi-axis machine tools through error measurement and compensation of errors using laser interferometry technique

The present era is witnessing advancement in digital electronics and microprocessor which enables manufacturing sector capable to produce complex components within small tolerance zone in the tune of nanometre and at one machining center. All motion control systems have some form of position feed back system fitted with the machine. Such systems are not generally accurate due to the errors in the positioning performance of the machine tool which will change over time to time due to wear, damage and environmental effects. The complex structure of multi-axis CNC machine tools produce an inaccuracy at the tool tip caused by kinematic parameter deviations resulting in manufacturing errors, assembly errors or quasi-static errors. Analysis of these errors using a laser measurement system provides the manufacturers a way to achieve better accuracy and hence higher quality output from these processes. In this communication, techniques to measure the linear positional errors of axes of CNC machine tools by a laser interferometer calibration system and accuracy enhancement using the data obtained from the calibration cycle by feeding into the machine’s controller with the help of linear error compensation package are discussed.     

基于视觉辅助定位的机械臂运动学参数辨识研究

标定机器臂的运动学参数可以有效提高机械臂的绝对定位精度。针对一般平面约束标定方法往往通过手动示教获取测量数据,效率低,提出一种基于视觉辅助定位约束平面的机械臂运动学参数辨识方法。为了弥补双目视觉视场范围狭小的弊端,在约束平面上粘贴3个靶点,以此将对平面的定位等效成对靶点的定位。应用双目视觉系统提取靶点中心并进行立体匹配,得到靶点在机械臂基坐标系下的三维位置信息;同时构建靶点坐标系,以此规划出按一定规律分布的约束点;为了进一步提高标定精度,建立双平面约束误差模型,通过两垂直平面上任意非共线的3个点得到一系列法向量,每一对法向量的数量积为0,即增加了约束方程;利用机械臂对相互垂直的两约束平面自动进行接触式测量,通过改进的最小二乘法辨识出真实的运动学参数误差。实验结果表明,基于双平面约束误差模型,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到了0.453 mm。该方法实现了数据的自动化测量,大大提高了标定效率,为机械臂批量标定提供了参考,具有工程意义。     

Analysis of robot positioning error

Positioning errors of robots used for material handling and assembly can be sufficiently large to cause problems. These errors are due to imperfect repeatability of the robots, and their effects can be ameliorated or exacerbated by tolerances on the workpieces and on the jigs and fixtures. In this paper, a model for characterizing the positioning errors of robots is developed. A statistical analysis of positioning error data is performed to make inferences about the stochastic nature of the robotic system. The basic issue is whether the positioning errors of the robot are state dependent or state invariant.     

Some questions relating to the construction of a digital instrument for the complex monitoring of gear wheels and transmissions

Conclusions The method of interpreting the discrete values of the kinematic error here developed has enabled us to realize a digital system based on unified functional elements for measuring and recording the kinematic, local kinematic, and cyclic errors for complete automation of the measuring process.The proposed error-calculation algorithm and accumulated experience in the complex testing of gear wheels and transmission provides genuine prerequisites for the development of improved complex-testing digital instruments based on the block-module principle of construction involving the use of integrated circuits.Translated from Izmeritel'naya Tekhnika, No. 2, pp. 61–63, February, 1976.     

视觉检测系统定位误差分离方法

介绍了视觉检测系统中利用空间解析几何、统计原理、摄动学等方面的知识分离工件定位误差的方法，提出用软件实现定位误差分离，从而在一定程度上剔除了定位误差对测量精度的影响。     

雷达-光电经纬仪联合定位模型及误差分析

在现代靶场测量系统中,将不同测量设备测量数据进行融合处理以提高系统的综合测量水平和设备的使用效率。利用部署在光电经纬仪附近的雷达,建立雷达-光电经纬仪联合定位模型,将测角信息和部署在其附近雷达的测距信息进行数据融合,可以得到目标相对于经纬仪的距离,从而确定目标的空间三维位置;分析了定位模型的主要误差来源和典型情况下的误差情况。其结果表明,在典型情况下雷达经纬仪联合定位模型距离定位误差与雷达测距误差基本相当。