爬壁机器人技术及应用

在很陡坡度的外壁上进行作业是十分危险的.目前开发能在壁面上贴附并能移动进行作业的机器人是十分必要的,也是当前迫切需要开发的研究课题,其需求的对象如:用于核电站炉心内壁上清除污染物的机器人,用于放射性废液储罐焊缝检     

基于麦克风阵列的声源定位系统设计

从系统的角度对真实声场环境下基于到达时间差的声源定位算法进行了研究,搭建了基于麦克风阵列的声源定位系统,将LabVIEW应用于声源定位软件的开发,方便地完成信号的采集与处理,运用广义互相关函数法进行时延估计,结合平面四元十字阵模型建立方程组实现定位。该系统人机界面友好,具有较强的数据分析和处理能力,能及时跟踪声源的位置变化。     

爬壁机器人技术的应用

本文简要介绍了哈尔滨工业大学机器人研究所研究开 发的负压吸附和磁吸附两个系列共5个品种的壁面爬行机器人,介绍了其关键技术、实现的 功能及达到的技术水平等．     

基于ADAMS的仿壁虎爬壁机器人的运动仿真

为实现在不同环境的壁面上自由爬行,设计了应用仿壁虎微纳米粘附阵列的爬壁机器人,建立了机器人的动力学模型及足部与壁面之间的接触模型,并利用机械系统动力学软件ADAMS的仿真功能,对机器人沿垂直壁面爬行的运动特性进行了仿真.利用ADAMS的后处理模块的分析功能,重点研究了在一个运动周期内,模型整体质心的位移、电机转矩以及足部与壁面之间的接触力随时间的变化情况.仿真结果表明该仿壁虎爬壁机器人能够以约26mm/s的速度沿着垂直的壁面平稳地运动,不存在波动和偏离.这为下一步研制仿壁虎爬壁机器人的物理样机提供了理论指导,也为其他仿生机器人的研究提供了参考.     

基于分布式麦克风阵列的声源定位算法

为了提高相位变换加权的可控响应功率SRP-PHAT(Steered Response Power-Phase Transform)声源定位算法的性能,提出一种基于分布式麦克风阵列的改进算法。根据分布式麦克风阵列的特点,使用麦克风对接收信号的广义互相关GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation with Phase Transform weighting)函数的最大值来评价接收信号的质量。在传统SRP-PHAT算法的基础上,以该最大值为权重乘以每对麦克风接收信号的GCC-PHAT函数。该算法质量较高的麦克风对接收信号赋予了较大的权重,因而能提高定位性能。仿真结果表明,在信噪比低于10 dB,混响时间大于300 ms的条件下,改进算法的定位成功率比传统算法提高了2%~4%。     

爬壁机器人能源工业应用与发展

本文对爬壁机器人在能源工业的应用进行分析,对爬壁机器人关键技术与发展进行研究,并提出其工业应用研发技术路线发展建议。     

电磁式爬壁机器人平台

本文介绍了一种新型电磁式爬壁机器人平台。机器人平台从客观需求出发,利用电磁铁可以吸附铁质物体的原理,实现机器人在铁质壁面上竖直攀爬。机器人平台以单片机为控制核心,控制四只仿生脚的行动和电磁铁的吸附,由无线控制器实现远程控制。平台搭载多种传感器,以检测机器人周围的环境状态,并应用无线传输技术,将传感器监测数据时时传回控制电脑。还可由电脑控制,利用机器人上加装的机械臂,完成简单操作。本项目作品可以应用于强热辐射、浓烟、污染气体等复杂环境的场所实施远程测控,也可以应用于船体、高炉检测等方面。     

磁吸附爬壁机器人控制系统的研究

在研制爬壁机器人基础上，比较了磁吸附爬壁机器人的各种吸附与驱动方式的优缺点，设计了机器人的控制系统，推导出控制算法，并实验结果表明控制系统能满足工作要求。     

爬壁机器人全方位移动机构的研究

所谓全方位移动机构，它是由Ｎ个（Ｎ≥３）定向滑移轮组成的车体，无需绕垂直于车辆平面的轴作任何转动，仅造轮子的转向与转速的不同组全，便可实现沿任意方向直线前进的功能，并能在原地旋转任意角度，这种机构在爬壁机器人上使用有其突出优点，运动灵活，能行走到任意位置，本文对全方位移动机构进行研究及设计。     

日本磁吸附爬壁机器人的研究现状

本文概述了磁吸附爬壁机器人的研究现状，介绍了各种移动力方式的磁吸附爬壁机器人的应用场所及优缺点，为今后的研究提供了参考。     

基于七元传声器阵列的声源定位算法及性能分析

为了准确定位声源所在空间位置,提高声源定位性能,在分析方位估计算法的基础上,建立七元传声器阵列模型,提出一种声源定位算法。根据阵元间的矢量关系,推导出声源方位计算公式,实现声源定位。利用阵列参数,水平偏角、仰角和声源到阵元中心距离,与定位性能关系,对测距测向精度进行分析。结果表明,该算法声源坐标误差为1.0%,方位角误差为0.5%,具有较好的定位效果。     

基于机器人听觉的声源定位策略

针对机器人听觉定位,提出了五个传声器组成的阵列作为机器人的耳朵,其中四个传声器组成的平面阵确定声源空间位置,另外一个传声器辅助完成声源位于机器人前后方的判断,并在改进的时延算法上实现声源的空间定位。系统在室内环境下测试,实验结果证明在混响环境下机器人可以实现空间声源定位,该方法具有实时实现的有效性和应用性。     

SLAM-based Online Calibration for Asynchronous Microphone Array

Abstract

This paper addresses online calibration of an asynchronous microphone array. Although microphone array techniques are effective for sound localization and separation, these techniques have two issues; geometry information on a microphone array or time-consuming measurements of transfer functions between a microphone array and a sound source is necessary, and a fully synchronous multichannel analog-to-digital converter should be used. To solve these issues, we proposed an online framework for microphone array calibration by combining simultaneous localization and mapping (SLAM), and beamforming. SLAM simultaneously calibrates locations of microphones and a sound source, and clocks differences between microphones every time a microphone array observes a sound event. Beamforming works as a cost function to decide the convergence of calibration by localizing the sound using the transfer functions calculated from the estimated microphone locations and clock differences. We implemented a prototype system based on the proposed framework using extended Kalman filter-based SLAM and delay-and-sum beamforming. The experimental results showed that the proposed framework successfully calibrated an eight-channel asynchronous microphone array both in a simulated and a real environment even when system parameters such as variances are set to be 10 times larger than the optimal values. Furthermore, the error of sound localization with the calibrated microphone array was as small as the desired one, that is, the grid size for beamforming.     

基于最小熵值的麦克风阵列声源定位算法

针对传统麦克风阵列声源定位算法抗噪声及混响能力不强的问题,提出一种基于最小熵值和随机域压缩的麦克风阵列声源定位算法。利用最小熵值方法对麦克风阵列进行时延估计,并与随机域压缩方法相结合,对声源进行空间搜索。仿真实验结果表明,该算法在定位精度、抗噪声及抗混响能力方面均优于广义互相关-相位变换算法。     

正四面体麦克风阵列声源定位模型研究

研究声源定位优化建模问题,针对声源位于远场环境下无法获取精确的方位角和俯仰角,由于采用声达时间差(TDOA)和空间几何算法的正四面体麦克风阵列声源定位方法只适应于近场声源定位,为了提高定位准确性,提出了应用径向基(RBF)神经网络建立声源定位模型的算法,声源定位模型在声源位于近场或者远场的情况下,均可求解出精确的方位角和俯仰角。在MATLAB上进行仿真,结果表明,定位声源的方位角误差小于3°,俯仰角误差小于4°,满足实际定位精度的要求。结果表明为声源准确定位提供了科学依据。     

基于TMS320DM642麦克风阵列声源定位系统

麦克风声源定位是利用麦克风阵列拾取语音信号,并用数字信号处理技术对其进行分析和处理的声源定位技术.在麦克风阵列声源定位中,语音信号端点的拾取是重要的环节.语音端点检测是对接收到的信号利用端点检测算法分析,以确认麦克风阵列中语音信号到达的端点;并利用麦克风阵列中各麦克风接收到的语音信号的端点的先后,计算出麦克风阵列接收的...     

一种鲁棒的室内移动机器人定位方法

该文意图解决移动机器人在室内环境中定位难的问题,提出了卡尔曼滤波定位方法。移动机器人依靠自身配置的声纳传感器感知环境,并提取环境中的墙角作为几何特征,通过预测值与实际观测值之间匹配和修正的循环过程实现了该定位算法,实验结果表明该方法是鲁棒的。     

移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法

粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization, MCL)的核心环节. 首先, 针对粒子滤波过程的粒子退化问题, 利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布, 以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程, 提出IUPF (Improved unscented particle filter)算法. 然后, 将IUPF与移动机器人MCL相结合, 给出IUPF-MCL定位算法的实现细节. 仿真结果表明, IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.     

麦克风阵列语音增强的研究

文章介绍了各种基本的麦克风阵列语音增强算法,对其消噪性能进行了系统地分析,并以实测数据进行了测试。并介绍了基于稳健波束形成器、近场超定向波束形成器、广义奇异值分解和传输函数广义旁瓣相消器等结构的麦克风阵列语音增强的基本原理,总结了各种算法的特点及其所适用的声学环境特性。     

基于超长波与对称分布天线阵的管道机器人定位技术

分析了管道机器人定位系统的工作原理,研究了超长波发射器的电磁场分布,建立了参数化的数学模型．采用对称分布的超长波信号接收天线阵．提出了非线性和线性两种定位算法,实现了地下或水下未知管道内机器人的空间定位．通过工业现场实验,验证了定位系统与定位算法的有效性;其平面定位误差小于15cm,满足管道作业、管道检测等工程任务的需求．