基于代数神经网络信息融合的侧向定位的实验研究

为提高移动机器人的工位定位精度,通过实验分析了超声波传感器的测量距离d和入射角α对测量精度的影响.基于代数神经网络能实现样本空间的精确映射并具有较好非线性逼近能力,设计了一种移动机器人侧向定位融合模型.经实验比较,该定位融合模型具有较高的精度,使得位置误差小于0.9957mm,角度误差小于0.2966°.将该定位融合模型应用于自主研发的移动机器人的定位实验中,定位位置精度可达到±2.5mm,姿态角精度可达到±0.42°,满足定位要求.     

基于代数神经网络信息融合的侧向定位的实验研究

为提高移动机器人的工位定位精度,通过实验分析了超声波传感器的测量距离d和入射角α对测量精度的影响。基于代数神经网络能实现样本空间的精确映射并具有较好非线性逼近能力,设计了一种移动机器人侧向定位融合模型。经实验比较,该定位融合模型具有较高的精度,使得位置误差小于0.9957mm,角度误差小于0.2966°。将该定位融合模型应用于自主研发的移动机器人的定位实验中,定位位置精度可达到±2.5mm,姿态角精度可达到±0.42°,满足定位要求。      

基于人工神经网络的RSSI测距的牛顿定位算法

为了降低基于接收信号强度指示(RSSI)测距误差,提高基于RSSI测距定位精度,提出了基于人工神经网络的RSSI测距的牛顿定位算法(NL-ANN-RSSI)。NL-ANN-RSSI算法分别在RSSI测距和定位计算方面提高定位精度。首先,利用人工神经网络对RSSI值预处理,降低测距误差;然后,利用最小二乘法估计节点位置,并将此估计值作为牛顿定位算法的初始值;最后,利用牛顿定位算法修正节点位置。实验数据表明,基于人工神经网络的RSSI优化的测距误差比传统的RSSI测距算法有大幅下降,归一化平均定位误差下降了约36%。     

双目视觉在移动机器人定位中的应用

为采用双目视觉进行室内移动机器人定位,开发了一种室内移动机器人定位系统。介绍了双目视觉在机器人定位中的原理,采用移动机器人和MicronTracker视觉系统构建了定位实验系统,进行了测距实验,并分析了测距精度,最大误差为8.644mm,在此基础上进行了移动机器人双目视觉定位实验。实验结果表明,双目视觉定位最大偏差为3.635cm,定位精度较高而且系统稳定性好,受环境因素影响小,可满足机器人的定位精度要求。     

基于线性调频扩频定位的动态误差修正算法

主要研究了线性调频扩频技术定位系统误差修正方法,提出了基于距离几何约束方程和线性调频扩频测距误差模型结合的动态误差修正算法,求解每个定位点对应的最佳测距误差模型对测量距离进行动态修正,最大限度减小测距误差.最后通过室内定位实验对比分析了动态修正法、距离几何约束Ming Cao修正法和静态修正法的性能,实验结果表明动态修正算法能更好地修正测量距离改善定位精度.     

基于空间插值的工业机器人精度补偿方法理论与试验

随着工业机器人技术的不断发展,机器人在工业领域得到了越来越广泛的应用.针对机器人普遍存在重复定位精度高、绝对定位精度低的特点,提出一种改进其绝对定位精度的方法.以D-H运动学模型为基础建立机器人坐标系,并综合考虑机器人各关节参数引入的误差,建立机器人的位姿误差模型.利用该误差模型,通过分析相邻两点间定位误差之间的内在关联提出了定位误差相似度的概念,并在此基础上提出一种基于空间插值的工业机器人精度补偿方法.利用KUKA机器人对提出的精度补偿方法进行验证,试验结果表明,补偿前机器人的绝对定位精度为1～3mm,补偿后它的绝对定位误差的最大值为0.386 mm,平均值为0.156 mm,较未补偿前有了近一个数量级的提高,从而证明了该方法的可行性和有效性.     

基于ARM的智能超声波测距仪

以研制低成本高精度的测距仪为目的,提出了一种基于ARM的超声波测距系统的设计方案.介绍了超声波测距的工作原理,设计了系统的整体框架和各单元硬件电路,给出了程序控制流程图,详细分析了影响测距系统精度的主要因素,并提出误差修正的方法.在实验室对系统进行了实地测试,实验表明:系统精度可达cm数量级,电路具有结构简单、操作方便、精度高的特点.     

飞机立柱式柔性工装定位误差分析与精度保障

为保障柔性工装各组成立柱式三坐标定位单元的定位精度0.05 mm的设计要求,实现基于协调孔的精确装配定位,在某机型四个前缘襟翼部件柔性装配过程中,根据柔性工装的定位特点对柔性工装定位精度影响因素进行了综合分析.在所建立的工装坐标系下应用激光跟踪仪测量立柱定位单元的定位精度,基于滚珠丝杠传动系统的轴向定位误差与导程误差、导轨导向传动系统的安装定向误差,建立柔性工装立柱定位单元单轴运动的定位误差模型,对综合定位误差进行计算,并提出了定位精度保障的实验方案.实验表明,经误差补偿后,柔性工装立柱定位单元的定位精度完全能够满足工程中对飞机部件定位精度的要求.     

基于粒子滤波的RSSI测距优化的牛顿定位算法

针对以基于RSSI测距为基础的无线传感网络定位算法存在定位精度低的问题,提出了基于粒子滤波的RSSI测距优化的牛顿定位算法PF-RSSI-NL。在RSSI测距方面,采用粒子滤波对RSSI值进行预处理,降低测距误差;在定位计算方面,运用牛顿法估计未知节点的位置。先用最小二乘法估计牛顿迭代算法的初始值,再用牛顿法对未知节点估计值进行迭代修正。仿真结果表明,与传统的基于统计均值RSSI测距相比,基于粒子滤波的RSSI优化的测距误差降低0.6 m。与同类的定位算法相比,归一化平均定位误差下降36%。     

虚拟现实系统头盔与数据手套的三维精确定向与定位系统与设计

讨论了一种新型的基于超声波测距的高精度三维定痊定向系统的原理与设计。这种三维定位定向系统采用波头计数与零交叉点检测的方法来提高超声波测距精度,并通过三角形方法来实现三点所在平面的位置与姿态。     

测距误差分级的室内TOA定位算法

在室内TOA(time of arrival)定位中,严重的多径和非视距现象造成测距误差较大.如何降低测距误差对定位精度的影响是室内精确定位系统的重要挑战.首先介绍了基于RSSI的室内TOA测距误差分级模型(RSSI based indoor TOA ranging error model,RITEM),该模型根据测距过程的RSSI值大小,将测距误差划分为4个等级,且各个等级的误差区间和对应的RSSI值区间可以通过现场测试获得.将RITEM应用到定位算法中,提出一种基于误差分级的室内TOA定位算法(ranging error classification based indoor TOA localization algorithm,REC).算法根据TOA测距过程中的RSSI值和RITEM实时估计测距误差级别和误差范围,利用极大似然法求得定位区域中标签最大概率位置作为定位结果.仿真和实际测试结果显示,在实际室内环境中,REC定位算法具有较高的定位精度,且平均定位误差、定位误差均方差和90％定位误差、最大定位误差等性能明显好于Ls、CN-TOAG、Nano算法.     

运用LMBP神经网络的黄瓜采摘机械手定位误差补偿算法

考虑到黄瓜采摘机械手结构参数的微小偏差可能会对末端定位精度造成较大的影响,因此,利用高精度三坐标测量仪P latinum FaroArm对机械手的结构参数进行了标定,建立了基于修正参数的正运动学模型,在此基础上对理想逆运动学进行误差分析,发现腰关节的角度误差远远大于位置编码器的精度。因此,提出采用LMBP神经网络算法求解修正后的关节角度,并将网络输出与理想逆运动学结合起来,达到补偿机械手定位精度的目的。为了验证算法的可行性,进行了仿真试验,结果表明:LMBP神经网络输出角度误差的最大值约为0.006 rad,能将末端位置误差从10.57mm补偿到3.77mm,大大提高了黄瓜采摘机械手的定位精度。     

基于遗传算法与最小最大优化方法的六自由度放疗床参数辨识方法

为了对放疗床进行结构标定,以提高放疗床的定位精度,提出了一种遗传算法与最小最大优化方法相结合的参数辨识方法。根据机构的运动学逆解建立了放疗床的标定模型;结合遗传算法与最小最大优化方法的优点对放疗床的60个参数进行参数辨识,有效减小了目标函数的残差;以激光跟踪仪作为测量工具,对若干组任意位姿进行绝对定位精度实验和重复定位位置精度实验,以验证参数辨识结果。实验结果表明,经过标定后放疗床的绝对定位精度的位置误差小于0.3mm,姿态误差小于0.1°;重复定位位置精度的位置误差小于0.01mm。故所提出的参数辨识方法能够实现对放疗床的标定,且标定精度能够满足放疗床的使用要求。     

一种基于D-H参数的7自由度机械臂机构精度综合方法研究

提出了一种基于最佳精度模型的机械臂机构精度综合的方法,利用遗传算法对D-H参数公差优化分配,为机械臂的精度设计提供理论依据。以一种基于双电机伺服驱动关节的7自由度协作机械臂为研究对象,机械臂的几何定位精度的设计目标为1.4 mm,建立该型机械臂末端执行器的几何定位误差模型;对参数误差进行敏感性分析,找出对机械臂末端执行器几何定位误差影响相对较大的参数误差;根据最佳精度数学模型,利用遗传算法对D-H参数公差优化分配;经过对误差仿真计算分析,机械臂的最大几何定位误差为1.226 7 mm,均值为0.485 9 mm,方差为0.216 5 mm,满足设计要求。为该机械臂的制造装配提供了理论参考依据。与基于最小成本模型的精度综合法相比,提出的精度综合方法不需要统计加工制造成本信息,能够确保机械臂的设计精度满足设计要求,可用于单个或者小批量生产制造机械臂的精度设计。     

一种用于观测北极海冰侧边界融化的水下超声波测距系统

为了获取北极海冰融化速率以及侧向剖面的声-光反射特征,文中设计了一种基于超声波传感器的水下测距系统。该系统通过RS485总线与水下超声波传感器传递数据,利用SD卡存储数据并通过SBD数传终端上传数据至绑定邮箱。文中首先了介绍了仪器的设计原理、硬件设备以及软件系统,随后在封闭实验室环境下进行了水下测距实验,其最大误差为5 mm,与实际测量值相比具有良好的一致性。为了验证系统的性能,在融冰期的乌梁素海区域进行了水下测距实验,并与人工实测距数据比较,实验结果表明,超声波水下测距平均绝对误差为14 mm,符合实际应用要求。     

基于单片机的超声波测距仪设计开发

作为非接触式检测手段的重要技术，超声波测距已在传感器技术和自动化控制相结合的测距系统中发挥了关键的作用。为解决超声波测距测距精度和响应速度不理想、易受温度影响的问题，基于52单片机，采用软硬件并行研发的方式设计出一款多功能高精度超声波测距仪系统。系统由单片机模块、超声波模块、温湿度采集模块、液晶显示模块和声光报警模块等部分构成，使用C语言开发了液晶显示、超声波、温湿度检测和声光报警等模块子系统。利用STC89C52单片机驱动超声探头和温湿度传感器分别采集超声波往返时间和温湿度，并根据采集到的温度修正测距结果，提高了测距精度。所开发设备经温湿度检测功能、抗干扰能力、报警功能、测距及纠偏功能等试验，结果表明各功能满足设计需求，安全可靠、工作稳定，最远测量距离为500 cm，误差小于2 cm，满足短距离测距的要求。     

无人机光电侦测平台目标定位误差分析

针对无人机光电侦测平台在目标定位过程中测量误差因素繁多、分析困难等问题,提出了一种基于多因素分析的误差建模与分析方法.在系统总体结构的基础上,根据目标从空间直角坐标系到光电传感器坐标系的映射关系,建立目标定位模型,以载机位置、姿态误差以及光电侦测平台转角、测距误差等9项因数为变量,推导出目标定位误差计算公式.采用飞行实验数据验证了该误差计算方法的有效性,并通过仿真实验分析了载机位置、姿态角误差、光电传感器方位角、高低角误差以及激光测距误差对目标定位精度的影响,同时指出实际应用中无人机测量点位置与目标定位精度的关系,载机高度越低、视轴指向角越大,目标定位精度越高.     

基于T/R40-16的超声波测距系统精度提升的设计与实验

基于超声波测距渡越时间法原理,分析了影响测距精度的主要因素,提出了误差补偿方法,建立了测距系统模型。以T/R40-16压电式收发分离型超声波探头为例,将计算模型数据输入新设计的测距系统软硬件中。实验结果表明,在不提高测试系统成本的前提下,测距精度由原来的1.4%提升到0.5%。     

自然环境下果实定位的误差修正方法研究

对用双目立体视觉技术来测定番茄果实空间位置中存在的误差原因进行了分析,提出采用神经网络的方法对误差进行修正,建立网络模型和训练系统,并对测试样本进行仿真实验。实验结果表明,绝对误差可以控制在0～5mm之间,达到了收获机器人定位精度的要求。     

基于PSO-SVR算法的工业机器人分级标定方法

为了提高六自由度机器人在应用中的定位精度,提出一种提高机器人绝对定位精度的分级标定方法。该方法第一阶段进行几何参数误差的标定,以改进的Denavit-Hartenberg(MD-H)模型为基础,加入减速比和耦合比的因素建立了完整的工业机器人几何参数误差模型,之后采用Levenberg-Marquarelt(LM)算法辨识出机器人的几何参数误差并计算出剩余残差;第二阶段建立基于粒子群—支持向量回归(PSO-SVR)算法的剩余误差预测模型,来预测并补偿修正几何参数后剩余的残留误差。最后,以六自由度工业机器人进行试验验证,经过分级标定后机器人末端中心点的平均位置误差由5.866 mm减少到0.211 6 mm,最大位置误差由10.322 9 mm减少到0.699 9 mm,验证了该标定算法的正确性和有效性。