模糊神经网络信息融合在移动机器人导航中的应用

提出一种基于模糊神经网络的多传感器信息融合方法,并将其用于自主移动机器人导航避障.采用多个超声波及红外传感器探测障碍物的距离和方向,用CCD摄像机来跟踪目标.经过模糊神经网络信息融合后,实现了机器人对障碍物和环境类型的识别以及无冲突的运动.试验表明,该方法能够实现机器人的安全避障.     

基于多传感器信息融合移动机器人导航定位研究

移动机器人的导航及定位是机器人自主导航的关键技术之一。为提高移动机器人的导航及定位能力,提出以多种导航定位传感器组合为融合单元,设计扩展卡尔曼滤波算法,将陀螺仪、里程计和电子罗盘采集的数据进行融合。设计模糊神经网络对所融合的数据进行训练处理,提高数据处理的精度和效率,实现对移动机器人精确的控制。并进行了仿真分析,结果证明：所提出的多传感器信息融合算法既可使移动机器人在复杂环境中自主定位,又实现有效避障,有实际参考价值。     

移动机器人导航及其相关技术的研究

本文对移动机器人导航技术论述、对比，并讨论了导航研究的相关技术。最后展望了移动机器人导航领域的主要发展方向。     

多传感器信息融合技术在加工过程监控中的应用研究

概述多传感器信息融合技术的原理与方法,分析了该技术在加工过程应用中的关键问题,确定了一种监测方案。     

多传感器信息融合技术在无损检测中的应用研究

概述多传感器信息融合技术的原理与方法,着重介绍将该技术应用于无损检测时的具体算法。     

基于单目稀疏法多传感器融合移动机器人定位

针对移动机器人室内定位过程中,单目视觉难适应光照变化、里程计累计误差导致定位误差较大问题,提出边缘侧多传感器融合的定位方法.以稀疏直接法(半直接法)作为单目视觉的前端,实时单目相机估计位姿,通过惯性传感器恢复尺度输出位置信息,并且获取IMU的加速度以及偏航角、里程计当前速度,通过扩展卡尔曼滤波算法融合3种传感器信息,实现更加精确的定位.在移动机器人侧处理传感器读取的信息,从而减小机器人体积.边缘侧混合式多传感器信息融合使移动机器人在单个传感器失效以及无法人为干预时,也能够精确实时地在多种复杂环境中完成自主定位.     

多传感器信息融合技术在焊接中的应用及展望

针对单一传感器在提取全面反映焊接过程质量信息上的不足,提出了基于多传感器信息融合技术获取焊接过程状态信息的思想.介绍了信息融合理论及常用的信息融合算法,分析了焊接过程中使用的各种传感器,描述了当前信息融合理论在焊接过程中的应用情况,展望了信息融合技术在焊接过程中的应用前景.     

多传感器信息的决策融合法及其在电磁检测中的应用

介绍多传感器信息的决策融合原理及其常用方法，重点分析了基于目标检测理论的决策融合法和基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的决策融合法，并分别以融合实例讨论了它们在漏磁和涡流无损检测中的应用。多传感器信息的决策融合法有效提高了多源信息的利用程度，具有较高的可靠性和稳健性。     

开放式多传感器移动机器人硬件系统设计

为提高多传感器移动机器人的控制性能,采用高性能工业计算机设计了一种嵌入式控制系统.该系统包括运动控制、视觉传感器、超声波传感器、激光传感器、无线通信系统等模块.对系统架构、组件设计、硬件调试进行分析和阐述.通过调试软硬件使系统达到了设计要求,实验表明该机器人控制系统有较强的稳定性和鲁棒性.     

多传感器信息融合在液压系统智能故障诊断中的应用

针对采矿工程机械液压系统故障诊断方法存在的局限性,提出了一种基于多传感器信息融合的智能故障诊断方尊。该方法采用模糊神经网络融合诊断中心作为故障诊断的执行机构,算法上采用BP算法。通过一实例论证了在液压系统故障诊断中采用多传感器信息融合故障诊断方法比采用单传感器信息故障诊断方法更具有准确性和可靠性。     

盘型激光焊接状态多传感信息融合分析

针对大功率盘型激光焊接状态,研究一种基于支持向量机的多传感信息融合分析方法. 使用紫外、可视和红外波段的两个高速摄像机同时获取激光焊接过程中金属蒸气、飞溅和熔池动态图像. 通过模式识别技术提取焊接过程多传感信息特征及进行数据主成分特征分析,并以焊缝宽度变化作为衡量焊接状态稳定性的参数. 运用支持向量机融合各特征,通过网格搜索和粒子群算法优化支持向量机参数,建立基于支持向量机的多传感信息融合模型. 结果表明,支持向量机多传感信息融合方法能够有效预测焊缝宽度变化趋势,为大功率盘型激光焊接状态的实时监控提供试验依据.     

小型移动焊接机器人结构设计

针对狭窄空间自动焊接问题,设计了一种小型移动焊接机器人机构.根据机器人结构的运动特点,运用模块化设计方法,把机器人机构分为轮式移动平台、焊炬调节机构和电弧传感器三部分.其中,轮式移动平台采用三轮式差速驱动结构形式,底部安装一可调磁吸附力装置,且控制器集成于移动平台上;焊炬调节机构由十字滑块和焊炬连接装置组成,十字滑块由两电机分别驱动,实现焊缝水平和高低方向精确跟踪;电弧传感器采用圆锥摆形式,且与焊枪设计成一体,使用方便.同时,建立机器人运动学方程,并对直角焊缝不同的转弯中心进行分析,确定水平滑块的行程参数,为机器人的焊缝跟踪控制提供参考.结果表明,该机器人机构满足弯曲焊缝跟踪要求,焊接质量良好.     

Robust backstepping and neural network control of a low-quality nonholonomic mobile robot

A robust motion controller based on neural network and backstepping technique is proposed for a two-DOF low-quality mobile robot (MR). There are two main components in the motion controller. One is the tracking controller, which guarantees the MR follows the reference trajectory; the other one is the wheel-level inverse NN controller, which compensates the dynamics of the MR. Simulation results are provided to validate the proposed controllers. Experiments with a real low-quality MR, which were built from cheap drivelines, have been used to verify the effectiveness and robustness of the motion controller.     

平面自主移动焊接机器人仿真实验

设计了一款全新平面自主移动焊接机器人。采用两轮差速轮式移动方式,与万向球形成三点支撑,二维十字滑块作为精确定位机构。采用全封闭式结构,小型化、轻量化。利用CATIA进行三维建模,排除干涉。为验证机构的正确性,在ADAMS中对虚拟样机进行了运动轨迹仿真。由于焊接机器人的机构特点,它在行走过程中会出现偏差。为了减小因机构在运动中出现的偏差,进行了仿真实验。得出通过对焊接机器人底盘增加磁力和调整两轮速比可减小偏差,进一步提高了其焊接跟踪精度。     

移动焊接机器人的空间拓扑结构分析

对移动焊接机器人的拓扑结构进行了分析.移动焊接机器人的基本结构主要为差速驱动的移动机器人本体配合快速调整的焊枪悬臂十字滑架.根据焊枪悬臂位置的不同可细分为焊枪位于车体前面、侧面、驱动轮的轴线上,或者焊枪悬臂可以绕驱动轮轴线中点旋转四种情况.结果表明,不同的拓扑结构,具有不同的运动行为以及跟踪适应性,其中焊枪位于两驱动轮轴线上的拓扑结构控制简单、运动灵活、焊接空间可达性强,在曲线以及大角度折线跟踪中不失为一种较为理想的选择.为不同的焊接应用场合选用不同的拓扑结构提供了选择依据.     

信息融合在焊缝跟踪模糊控制器中的应用

在焊接过程中,焊缝自动跟踪的精度直接影响着焊接的质量.以埋弧焊控制系统为研究对象,研究了焊缝跟踪模糊控制系统,且在该系统中,采用多个传感器同时对焊缝进行跟踪检测,并利用融合算法对其进行融合,将融合后的结暴作为模糊控制器的输入.计算机仿真结暴表明,在焊缝跟踪中,采用多传感器信息融合是合理的、可行的;且可以减少焊接过程中由传感器引起的误差对跟踪精度的影响,提高控制精度.     

基于OpenCV的移动焊接机器人视觉系统自主标定方法

标定工作是实现机器人视觉计算的前提.根据移动焊接机器人工作场合的特殊性,基于OpenCV,提出一套针对手眼双目视觉系统的自主标定方法.自动提取角点,自主筛选有效标定图像序列,由亚像素角点提取结果求取相机内参数,由同时刻获取的标定图像对估算双目间几何矩阵,由标定板面在摄像机坐标系下位姿矩阵改变量间接求取摄像机运动矩阵,用最小二乘法快速计算出手眼关系.标定试验结果表明,相对于传统的Matlab标定工具箱,该方法能够满足用于机器人焊接的视觉系统所需标定精度,同时因无人为参与可很大程度地提高移动焊接机器人的自主性.     

移动焊接机器人控制性能评价方法研究

基于混合动力系统驱动的移动焊接机器人是一个非线性、强耦合的系统,控制参数对系统的控制特性影响不同。为改善焊接机器人的控制特性,有必要研究一种评价方法来探讨这些参数对系统的影响程度。系统的控制特性主要包括:运行性、稳定性、经济性三个方面。基于移动焊接机器人的综合评价模型,提出了一种结合信息熵和核主成分分析的综合评价方法。信息熵用于建立系统综合评价模型,核主成分分析将数据线性化并降维。研究结果表明,在保证系统信息量的基础上,该方法能较好地处理和分析各种指标数据之间的非线性关系,减少综合评价分析处理的数据量,可以提高焊接机器人系统的综合评价效率。     

基于碰撞危险度的移动机器人避障模糊控制

在基于模糊逻辑的移动机器人局部路径规划基础上，引入了由移动机器人与障碍物之间的距离和相对方位确定的磁撞危险度[1]（Risk-degree of Collision)。与仅用距离作为输入变量相比，把危险度作为模糊逻辑的输入变量可以有移动机器人下一步的决策控制提供更加准确可靠的依据。最后，给出院 移动机器人在有静止和运动障碍物的环境中的避障仿真结果，表明该方法是可行的。     

Seam-tracking based on dynamic trajectory planning for a mobile welding robot

A new seam-tracking method based on dynamic trajectory planning for a mobile welding robot is proposed in order to improve the response lag of the mobile robot and the high frequency oscillation in seam-tracking. By using a front-placed laser-based vision sensor to dynamically extract the location of the weld seam in front of torch, the trend and direction of the weld line is roughly obtained. The robot system autonomously and dynamically performs trajectory planning based on the isometric approximation model. Arc sensor technology is applied to detect the offset during welding process in real time. The dynamic compensation of the weld path is done in combination with the control of the mobile robot and the executive body installed on it. Simulated and experimental results demonstrate that the method effectively increases the stability of welding speed and smoothness of the weld track, and hence the weld formation in curves and corners is improved.