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焊缝跟踪技术是焊接自动化领域一项重点研究内容,可以分为前置焊缝寻位和实时焊缝跟踪。提出了一种前置焊缝寻位方法:在焊枪夹具上安装激光测距传感器,介绍了激光测距传感器的选型和接入机器人控制系统的方法,建立了光点位置和焊枪TCP位置的转换的模型,描述了基于边缘检测的焊缝寻位过程。最后,以KUKA弧焊机器人系统为平台搭建实验系统,测试了所提出的方法。实验表明,该方法可以成功纠正出因工件加工、拼接、装夹和焊接热变形等因素导致的焊缝位置偏移;较之原有的接触寻位法,提高了寻位效率,且易于实现。 相似文献
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目前,在货物运输行业高速发展的情况下,货物智能运输已经成为一个较为现实的问题.智能的货物运输离除了反应能力较快的传输模块,也离不开较为精确的位置判断功能进行辅助.在现阶段位置检测方式的基础上,提出了新型的位置检测系统.采用多个红外反射式传感器组成传感器阵列,当被检测物体经过传感器阵列时,被检测物体位置的变化也会引起传感... 相似文献
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为提高拱桥吊装监测的准确性,提出一种基于红外定位的拱桥吊装监测方法。通过红外定位测距原理,并结合拟合方式,得到拱桥吊装设备中红外线传感器的距离,然后通过三维空间定位算法,求解出测点的三维空间坐标。最后,搭建拱桥吊装监测系统。实验结果表明,通过该定位方法和系统,真实结果和测量值的误差都控制在1cm以内,监测结果准确性高,误差小,具有一定的实用价值。 相似文献
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移动机器人多传感器测距系统研究与设计 总被引:7,自引:0,他引:7
设计了多传感器测距系统的硬件电路和相应的软件,采用高速运放和高速比较器减小信号传输延时,用双比较器整形电路消除回波前沿时间误差,利用FPGA进行高速计时,对声速进行温度补偿,并对其盲区采用红外线测距传感器和碰撞开关进行弥补,提高超声波测距精度.实验表明,在近距离测量范围内,该超声波测距方法可以达到毫米级.这种测量系统可以满足机器人避障与定位的实际需要. 相似文献
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多传感器在智能机器人中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种使用多传感器快速测量智能机器人与障碍物之间距离的方法,使机器人不仅具备语音识别功能,而且能实现智能避障。本设计给出了相应的电路设计和软件设计方案。实验结果表明:设计方案可行,智能机器人工作稳定、可靠。 相似文献
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本文介绍基于多传感器信息系统的三轮全向机器人的研究,建立了机器人三轮全向移动模型,底盘的三个全向轮呈120。分布,可实现机器人在二维平面内的任意方向移动;设计了多传感器信息系统,通过陀螺仪实现机器人的位姿信息获取,通过双编码器的正交模型实现机器人的位移信息获取,通过机器视觉实现目标物体的甄别,最后给出机器人识别篮球的案例实验结果。 相似文献
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开发基于Matlab的物理化学实验数据处理系统 总被引:2,自引:2,他引:0
李俊杰 《计算机与应用化学》2007,24(7):989-991
采用Matlab语言开发物理化学实验数据处理系统,系统涉及12个实验的数据处理,介绍系统的功能和程序设计思路,包括数据输入、窗体界面、Matlab函数拟合实验曲线。系统具有灵活方便的数据输入输出和保存功能、强大的数据处理和绘图功能、友好的交互界面等特点,具有应用和推广价值。 相似文献
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为了利用单目视觉实时监测船舶行驶过程中与周围船舶之间的距离,首先分析单目视觉测距现状及其成功应用实例,基于小孔成像原理建立单目相机模型,通过几何推导,得到世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系及像素坐标系之间三层坐标转换关系.随后通过实验验证pitch俯仰角与yaw水平角对单目视觉测距的影响程度,从而分析出动态船舶行驶场景... 相似文献
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Matlab在化工数据及模型参数拟合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在化工研究中,经常需要将实验数据拟合为数学模型,以定量描述过程或现象自变量与因变量之间的关系,模型参数的求取,一般采用最小二乘法。本文介绍了Matlab语言中利用最小二乘法以求取模型参数的几种功能函数及使用方法,通过举例对单变量曲线拟合、多变量曲线拟合及微分形式拟合进行了介绍,说明Matlab语言可拟合大部分实验数据,达到节约数据处理的时间,提高模型参数精度的目的。 相似文献
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分类数据的聚类边界检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
随着分类属性数据集的应用越来越广泛,获取含有分类属性数据集的聚类边界的需求也越来越迫切。为了获取聚类的边界,在定义分类数据的边界度和聚类边界的基础上,提出了一种带分类属性数据的聚类边界检测算法——CBORDER。该算法首先利用随机分配初始聚类中心和边界度对类进行划分并获取记录边界点的证据,然后运用证据积累的思想多次执行该过程来获取聚类的边界。实验结果表明,CBORDER算法能有效地检测出高维分类属性数据集中聚类的边界。 相似文献
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王维华 《计算机测量与控制》2022,30(2):110-116
障碍物检测是确保地铁车辆运行安全的一个重要措施,但是目前地铁运行障碍物检测存在场站环境下单一传感器检测速度慢、准确性差、范围小的问题,为实现对其的有效弥补,在可见光与近红外结合的双目视觉技术迅速发展的支持下,基于红外成像系统与可见光成像系统,设计地铁障碍物检测系统;基于对系统功能需求与运行平台的分析,明确系统功能模块及其硬件构成;由于红外与可见光图像传感器的成像机理不同,拍摄的图像也存在差异,利用BEEMD算法对图像进行融合之后,执行YOLO障碍物类别检测任务;最后分析系统应用,结果表明可以实现列车运行中前方列车80~500 m安全限界范围内的障碍物识别。 相似文献