气动人工肌肉伺服平台的建模

为克服传统液压或电气驱动并联平台的不足,提出了将气动人工肌肉应用于并联伺服平台的驱动关节,实现平台位姿控制.通过对平台系统的运动学和动力学分析,结合气动人工肌肉的充气压力-伸缩力-伸缩比三者的关系,建立了气动人工肌肉并联伺服平台位姿控制系统的数学模型,并进行了计算机仿真.仿真结果表明,通过输入一定电压来控制气动人工肌肉的充气压力,可实现伺服平台的二自由度转动,而且系统运动平稳.同时分析了在相同输入电压和初始位姿条件下,不同惯性负载和力矩负载对伺服平台响应速度和稳态位姿的影响.所得模型及仿真分析为气动肌肉系统的高精度控制提供了理论基础.     

基于Vortex的6自由度平台洗出运动仿真

为了研究并联6自由度平台在车辆驾驶过程中的洗出运动,实现车辆动力学模型和6自由度运动平台模型的联合仿真,提出利用Vortex多体动力学软件对6自由度平台进行建模,复现车辆模型运动过程的仿真方法.平台液压油缸初始位姿采用解析法进行确定,在Matlab/Simulink中实现运动平台的洗出滤波算法和运动学反解算法,利用转弯和直线2种典型运动进行仿真验证.在给定路面上进行虚拟驾驶,Vortex车辆动力学模型解算结果使车辆产生相应的连续运动状态,相关动力学参数经过洗出滤波算法、平台运动学反解运算得到各油缸伸长量,驱动Vortex软件中建立的6自由度运动平台模型.结果表明,利用Vortex软件可以将车辆动力学模型和并联6自由度平台模型进行联合仿真,实现平台洗出运动的可视化.     

基于Vortex的6自由度平台洗出运动仿真

为了研究并联6自由度平台在车辆驾驶过程中的洗出运动,实现车辆动力学模型和6自由度运动平台模型的联合仿真,提出一种利用Vortex多体动力学软件对6自由度平台进行建模,复现车辆模型运动过程的仿真方法.平台液压油缸初始位姿采用解析法进行确定,在Matlab/Simulink中实现运动平台的洗出滤波算法和运动学反解算法,利用转弯和直线2种典型运动进行仿真验证.在给定路面上进行虚拟驾驶,Vortex车辆动力学模型解算结果使车辆产生相应的连续运动状态,相关动力学参数经过洗出滤波算法、平台运动学反解运算得到各油缸伸长量,驱动Vortex软件中建立的6自由度运动平台模型.结果表明,利用Vortex软件可以将车辆动力学模型和并联6自由度平台模型进行联合仿真,实现平台洗出运动的可视化.     

新型锻造操作机主运动机构控制系统设计(邀请论文)

基于运动链图拓扑图库,提出一种新型六自由度前后双提升驱动锻造操作机工作装置.该装置不仅可以控制夹钳提升的同步性,还能更好地适应偏载工况.基于虚功原理建立了该新型锻造操作机主运动机构的动力学模型,并结合液压缸系统模型,设计模糊PID控制器实现对锻造操作机夹钳末端的运动跟踪.对夹钳在竖直平面运动进行轨迹规划并确定运动过程中液压驱动各单元所需提供的驱动力.基于Matlab/Simulink平台搭建控制系统仿真模型,在给定负载情况下,分别对夹钳的竖直提升运动、水平运动以及俯仰运动进行仿真分析,得到系统单位阶跃响应与正弦响应跟踪曲线及误差曲线.研究结果表明:基于该新型锻造操作机,采用模糊PID控制器能够快速、精确地获得新机构的性能参数并高效地完成跟踪,使系统保持良好的稳态性能与动态特性.     

摄像机主动位姿协同的人脸正视图像获取方法

为了主动调整摄像机的位置姿态以在物方空间降低由人脸旋转带来的影响,提出人脸-摄像机主动位姿协同方法. 利用工业摄像机与同步带类运动控制器搭建位姿协同环境,根据单像空间后方交会方法求解运动人脸姿态角和相对位置,计算人脸、摄像机和运动控制器各坐标系之间的映射关系,摄像机运动由相邻采样时刻摄像机相对位置和人脸姿态角计算得出的摄像机协同位姿控制,主动、实时地获取人脸正视图像. 实验表明,运动轴上的摄像机点位误差小于10 mm,取得的人脸正视图像提高了人脸纠正的精准度与鲁棒性.     

摄像机主动位姿协同的人脸正视图像获取方法

为了主动调整摄像机的位置姿态以在物方空间降低由人脸旋转带来的影响,提出人脸-摄像机主动位姿协同方法.利用工业摄像机与同步带类运动控制器搭建位姿协同环境,根据单像空间后方交会方法求解运动人脸姿态角和相对位置,计算人脸、摄像机和运动控制器各坐标系之间的映射关系,摄像机运动由相邻采样时刻摄像机相对位置和人脸姿态角计算得出的摄像机协同位姿控制,主动、实时地获取人脸正视图像.实验表明,运动轴上的摄像机点位误差小于10 mm,取得的人脸正视图像提高了人脸纠正的精准度与鲁棒性.     

基于旋转矩阵正交性的转向架6自由度平台位姿正解解算

利用齐次变换矩阵中旋转矩阵的正交特性及牛顿迭代实现了转向架空间姿态模拟平台的运动学正解解算。根据旋转矩阵元素之间的正交关系及各液压缸杆长约束条件,建立了以齐次变换矩阵各元素为未知量、方程数等于未知量数的非线性方程组的数学模型,并运用牛顿拉夫逊法进行近似求解,再根据齐次变换矩阵元素与位姿变量对应函数关系求解相应位姿,避免了牛顿拉夫逊法算法迭代求解过程中三角函数反复运算,提高了位姿正解解算速度。本文研究的转向架6自由度平台位姿正解解算方法为转向架空间姿态模拟的实现提供了依据,同时为其余形式的6自由度平台位姿解算提供了理论基础和技术支持。     

转向架动态模拟试验台避撞模型的构建

利用齐次坐标矩阵和齐次坐标变换矩阵建立3个六自由度运动平台位姿反解模型,采用包围盒方法对运动平台和垂向作动器周围障碍物进行简化。根据空间运动学及空间凸多面体数值表述理论,建立运动平台及垂向作动器与周围障碍物之间的避撞检测模型,通过计算两物体之间的最短距离来判断某位姿下两物体是否发生碰撞。结合实例,利用Matlab仿真,验证了所建避撞模型的正确性,从而为运动平台及运动平台的垂向作动器避免发生碰撞提供有效数据。     

助行训练机器人骨盆位姿控制机构动力学研究

为了辅助病人完成行走训练,提出了一种助行训练机器人骨盆位姿控制机构.根据该机构的原理简图和各杆件的受力,利用牛顿定律分别建立了各杆件的动力学方程.基于联立约束法建立了骨盆位姿控制机构的动力学模型,并根据骨盆位姿的运动规划完成了动力学仿真分析,得到了机构的驱动力(矩)曲线和各杆件的加速度曲线.仿真结果表明,该骨盆位姿控制机构能够实现人体骨盆的位姿控制,动力学仿真可以方便地获得机构的运动参数.该研究为实现助行训练机器人的控制及性能改进提供了理论依据.     

对接机构运动模拟器的精度分析

为了探讨对接机构运动模拟器的机构原始误差和对接过程误差引起的位姿偏差,根据对接机构运动模拟器的结构求出运动学方程,依据矩阵全微分理论,建立了机构原始误差与对接机构运动模拟器的位姿误差模型.利用蒙特卡洛方法模拟具有任意概率分布的机构原始误差,抽样计算对接机构运动模拟器的位姿误差,然后对对接机构运动模拟器的位姿精度进行了分析,给出了在其可达工作空间内的概率等高线、概率密度函数和统计数字特征.这些分析结果为对接机构运动模拟器的精度设计、标定和误差补偿提供了方向性的指导.     

并联伺服阀的同步控制策略

针对大型振动台和线性摩擦焊机等设备对液压伺服系统的大流量和高频响要求,以及现有伺服阀随着额定流量增加频响大幅降低的矛盾,提出多个伺服阀并联使用的方案.为克服伺服阀在通径、制造和电气等方面差异所导致的阀并联工作时阀芯过零位出现同步误差、造成流量降低和油路冲击等问题,通过监测伺服阀在不同频率、不同幅值正弦信号下和变幅值的类正弦信号下阀芯的位移,得出阀芯运动的若干非线性特征,并在此基础上采用移相和变幅相结合的同步控制策略,解决了阀芯运动的不同步问题.通过对相对滞后阀的指令信号进行超前移相,消除了大部分的同步误差;缩小相对滞后阀的指令信号幅值同时增大相对超前阀的信号幅值,进一步削减了阀并联运动的同步误差.实验结果表明,该同步控制策略效果良好,两阀阀芯穿越零位的相位差可控制在±2°.     

大部件姿态的快速计算与高精度多轴同步控制

为了解决一种六自由度大部件并联机构的姿态精确控制问题,提出一种快速的姿态计算方法和高精度的多轴同步协调控制技术.在基础平台上建立固定坐标系,在大部件的中心建立连体坐标系,基于这两个坐标系建立大部件姿态计算的运动学数学模型;在固定坐标系中通过对大部件上4个靶标的初始位置和目标位置的精确测量,即可快速计算出大部件4个支撑柱三坐标的位移增量;多轴同步协调控制技术采用同步误差积分补偿方法(CSEI),对4个支撑柱3个坐标轴共12个运动轴的同步位移误差进行动态积分补偿,显著地减少了系统的超调量和调节时间,提高了大部件姿态调整的速度和精度.仿真结果表明,所提出的姿态计算方法仅需一次矩阵变换,即可计算出4个柱子的坐标增量;CSEI方法较传统的PID方法调节时间减少1/2.     

基于误差敏感分析的Stewart平台参数辨识方法

针对Stewart平台参数辨识问题,提出基于误差敏感分析的参数辨识方法．通过建立Stewart动平台在不同位置点的位姿误差模型,得到Stewart平台结构参数辨识方法,该方法解析了Stewart平台在不同位姿下,结构参数变化及对其输出的敏感性．利用数值法构造出误差影响敏感矩阵,可辨识系统结构参数．通过实例计算与修正,Stewart平台位置误差从4.8 mm降到到1.12 mm,角度误差从5.4°降到1.05°,验证了该辨识方法是有效可行的．     

Cross-coupled controller design for triaxial motion systems based on second-order contour error estimation

The cross-coupled control(CCC)is widely applied to reduce contour errors in contour-following applications.In such situation,the contour error estimation plays an important role.Traditionally,the linear or second-order estimation approach is adopted for biaxial motion systems,whereas only linear approach is available for triaxial systems.In this paper,the second-order contour error estimation,which was presented in our previous work,is utilized to determine the variable CCC gains for motion control systems with three axes.An integrated stable motion control strategy,which combines the feedforward,feedback and CCC controllers,is developed for multiaxis CNC systems.Experimental results on a triaxial platform indicate that the CCC scheme based on the second-order estimation,compared with that based on the linear one,significantly reduces the contour error even in the conditions of high tracking feedrate and small radius of curvature.     

火控系统测试用6自由度运动模拟器研制

为了能够在实验室内对火控系统进行综合性能试验,采用液压驱动6自由度Gough-Stewart机构对载体的各种运动状态进行模拟.利用Gough-Stewart机构机械系统动力学和液压驱动系统之间的力/力矩和速度双向作用关系,将机械系统动力学模型和液压驱动系统模型相结合,建立了并联机构整体动力学模型.对运动模拟器的自由度耦合特性进行分析和实验研究.结果表明,自由度间耦合在系统固有频率范围内具有随着运动频率的提高而增强的特点.针对运动模拟器的安全保护问题,采用一种根据支腿长度直接对工作空间中的奇异区进行判别的方法,避免了使用复杂、耗时的雅克比矩阵条件数判断奇异性的方法,采用幅相控制(APC)和随机波复现技术,使正弦波和随机波的复现精度都得到了明显提高.     

New method for camera pose estimation based on line correspondence

The key technology of the measuring method of pose shaking of unstable platform based on CCD lies in the camera pose estimation.A new method for camera pose estimation based on line correspondence is put forward in this paper.First,two appropriate lines are selected in the space to establish a local coordinate system,the remaining lines form three-line sets with these two lines respectively and then the angle depth of the lines of the local coordinate system can be obtained by using the linearity of interpretation plane;then the invariance of included angle between spatial coordinate system and camera coordinate system during rigid transformation is used to establish a constraint equation set of angle depth of three lines similar to traditional P3P,and the corresponding angle depth of the third line in the set can be obtained linearly by variable substitution;finally,the rotation matrix can be expressed with quaternion and the pose parameters of camera in the space can be calculated by singular value decomposition(SVD).The static experiment and dynamic experiment verify the accuracy and stability of the algorithm and that the camera pose shocking is within 1°and the 3σ error is superior to 0.3′.The method in this paper can be directly used in the micro-vibration measurement of experimental platform and robot navigation and other fields and is of important theoretical significance and engineering application prospect.     

Optimization algorithm for estimating the human pose by using the morphable model

An optimization algorithm is proposed utilizing the video data and point cloud data captured by the depth camera to solve the problems such as error-proneness and incoherence of motion sequence caused by the existing human pose estimation algorithms based on the morphable model. For video data, the neural network is first used in extracting the model parameters from each color image frame. Next, the human key-points and contour constraint are considered to optimize the above parameters. Then the coherence between every two consecutive frames is utilized to correct the error of pose estimation, thus making the resulting motion sequence smoother. In addition, the point cloud and the model obtained from the corresponding color image frame are used as the joint input to further improve the estimation accuracy. Finally, the distance between the point cloud and the corresponding point of the model is constrained to be as small as possible to obtain a more reasonable solution. The proposed algorithm and the state-of-the-art algorithms are compared qualitatively and quantitatively on the data set and real video set. Experimental results show that the algorithm can effectively correct the error and incoherence in the single-frame pose estimation results and greatly improve the accuracy when using point cloud data optimization.