基于点线特征的解耦视觉伺服控制方法

针对机器人的自动对准问题,提出一种基于点线特征的解耦视觉伺服控制方法。所提方法以点和直线作为图像特征,并利用图像特征的交互矩阵解耦姿态控制和位置控制,实现六自由度对准。首先利用直线及其交互矩阵设计姿态控制律,以消除旋转偏差;然后利用点及其交互矩阵设计位置控制律,以消除位置偏差;最后实现机器人末端目标的自动对准。在对准控制过程中,基于执行的相机运动量以及相机运动前后特征的变化量,可实现对深度的在线估计。另外,还设计了监督器对相机的运动速度进行调节,从而确保特征一直处于相机视野当中。在Eye-in-Hand机器人平台上,分别用所提方法和传统的基于图像的视觉伺服方法实现了机器人的六自由度对准。所提方法经过16步实现了机器人的自动对准,对准结束时机器人末端位姿的最大平移误差为3.26 mm,最大旋转误差为0.72°。相较于对比方法,该方法的控制过程更加高效,控制误差收敛更快,对准误差更小。实验结果表明,所提方法可以实现快速高精度的自动对准,能够提高机器人操作的自主性和智能化水平,有望应用于目标跟踪、拾取和定位、自动化装配、焊接、服务机器人等领域。     

基于光学运动跟踪系统的机器人末端位姿测量与误差补偿

针对工业机器人绝对定位精度较低的问题,采用加拿大NDI公司的Optotrak Certus HD光学运动跟踪系统作为机器人位姿的测量设备,提出了一种基于再生权最小二乘法的最优剪枝极限学习机算法,通过该算法将机器人目标位姿映射到修正位姿上,实现了对机器人末端位姿补偿的效果.利用爱普生6轴机器人末端进行实验,在不同速度下完成直线轨迹运动、圆轨迹运动以及离散随机运动,对该误差补偿方法的有效性进行验证和分析.结果表明,该误差补偿方法均能提高机器人的位姿精度,其测试点在X、Y、Z三轴总方向上的绝对位置精度为0.06 mm～0.25 mm,比无补偿时的2 mm～3 mm有了1个数量级的提高;而姿态误差补偿后,其均方根误差和平均绝对误差均减小到未补偿时姿态误差的26.09%.同时,该补偿方法还可有效降低异常值的影响,具有良好的稳健性.     

悬臂式掘进机位姿检测方法研究现状

从悬臂式掘进机位姿检测原理出发,介绍了分别基于扇面激光、室内GPS(iGPS)、全站仪、机器视觉、超宽带(UWB)和惯导的掘进机位姿检测方法。基于扇面激光的掘进机位姿检测方法具有计算简单、掘进机机身航向角及X轴(垂直两帮煤壁方向)坐标测量精度高的优点,但无法检测掘进机机身Y轴(掘进方向)、Z轴(垂直地面方向)坐标;基于iGPS的掘进机位姿检测方法能实现全参数位姿测量,检测精度高,但有效测量距离小;基于全站仪的掘进机位姿检测方法能实现全参数位姿测量,但标定、移站复杂;基于机器视觉的掘进机位姿检测方法具有掘进机截割头位置及掘进机机身姿态测量精度高、X轴和Z轴坐标测量精度高的优点,但无法检测掘进机机身Y轴坐标;基于UWB的掘进机位姿检测方法具有自主移站便利、Y轴坐标测量精度高的优点,但Z轴坐标误差较大;基于惯导的掘进机位姿检测方法具有姿态角测量精度较高、测量过程独立非接触的优点,但三轴坐标测量存在累计误差。为满足有效测量距离大于100m、三轴定位误差小于10cm、姿态角误差小于1°的实际应用要求,需要进一步研究机器视觉、UWB、惯导相结合的掘进机位姿组合检测方法,以实现掘进机全自主、全参数、非接触位姿检测。     

装配机器人位姿误差分析

本文运用微分平移和微分回转变换概念,按照概率方法分析机器人关节误差对装配机器人位姿误差的影响。给出了计算最大位姿误差的关系式和手部位姿误差的模型。     

焊接机器人曲线焊缝的自动跟踪控制

为实现焊接机器人对曲线焊缝的自动跟踪,提出一种简便的位姿实时调整策略和协调视觉跟踪与机器人运动的视觉伺服控制方法。建立了曲线焊缝视觉跟踪过程中焊接机器人期望位姿的数学模型;设计了一种上下层结构的模糊视觉伺服控制器,通过建立焊缝特征点像素坐标偏差与末端轴旋转角度之间的关系模型,动态确定模糊论域的大小,在机器人期望位姿的基础上仅仅通过调整末端轴的旋转量来保证图像特征点始终存在于相机视场内。通过模拟焊接机器人自动跟踪曲线焊缝的实验,验证了所提策略与方法的有效性。     

一种基于机器人的航天器大型部件自主装配方法

航天器大型部件在狭小空间中装配存在着视野受限、目标位置不可见等问题,传统的吊装方法无法精确调整位姿、磕碰风险极高．本文提出一种基于双目视觉定位的机器人辅助装配路径规划方法．该方法以航天器、待安装部件以及机器人等装配要素的3维模型为基础,采用双目视觉系统对航天器上安装位置的几何特征进行精确定位．利用测量结果确定机器人和航天器之间的相对位姿关系,进而构建航天器装配现场的虚拟环境,识别装配过程中的几何约束,然后利用轴对齐包围盒方法进行碰撞检测,采用随机路图法规划出一条无干涉的装配路径,最后利用离线编程技术生成机器人可执行的装配序列．以某型号航天器激光测高仪为对象开展装配试验,完成了大型部件在狭小凹舱内的无磕碰安装．结果表明该方法可以实现对螺纹孔精准定位,快速规划出无干涉装配路径,能够控制机器人安全、高效完成大型部件在狭小空间下的安装作业．     

面向ADHD的利用HTC Vive采集手部运动数据的可行性研究

虚拟现实技术在辅助注意力缺陷伴多动障碍(ADHD)的客观诊断中取得了一定成效;为了分析ADHD患者与正常儿童在虚拟环境中手部交互的运动差异,需要追踪被试的手部运动并对其进行测量;消费级虚拟现实系统HTC Vive配有手持控制器,具有运动捕捉功能;然而目前临床上还未将手持控制器用于人体手部运动追踪,因此尝试探讨手持控制器用于追踪人体手部运动的可行性,并设计了两个实验;实验一评估HTC Vive系统追踪手持控制器静置时的位置和旋转精度,分析系统的随机误差;实验二评估系统追踪手持控制器的平移和旋转精度;实验一测量得出:手持控制器静置时在X、Y、Z轴的位置抖动误差均小于0.25 mm,旋转抖动误差均小于0.05°;进而采用艾伦方差方法对实测数据进行分析,得到系统量化噪声、零偏不稳定性、速率斜坡等主要误差项系数;实验二测量得出:手持控制器绕X、Y、Z轴的旋转误差均小于0.35°,沿X、Y、Z轴的平移误差均小于3 mm;实验结果表明:HTC Vive系统可用于采集人体的手部运动数据,为辅助ADHD患者的客观诊断提供了可靠的基础支持。     

3D视觉结合图像检测与导纳控制的圆轴孔零件机器人装配

面向机器人柔顺装配圆轴与圆孔零件,建立基于3D、单目视觉与导纳控制的机器人自动装配系统,提出基于三维点云的轴线位姿估计算法、图像深度学习目标检测、导纳控制结合的圆轴孔零件的装配策略.针对3D视觉估计圆孔零件位姿问题,重点研究基于三维点云的轴线位姿估计算法.首先,介绍三维点云关键点选取方法;然后,以点云表面法线与轴线的几何约束为基础,提出并分析轴线粗估计的算法;最后,在轴线粗估计的基础上,提出并分析基于迭代鲁棒最小二乘的轴线位姿优化的算法.实验结果表明:轴线位姿估计的角度均方根误差为0.248°,位置均方根误差为0.463 mm,与现有流行的轴线估计方法相比,所提方法的精度更高,使装配策略很好地满足了机器人圆形轴孔零件装配的精度高、稳定可靠的要求.     

一种新型的并联机器人位姿立体视觉检测系统

建立了一种并联机器人位姿立体视觉测量系统框架,主要包括图像采集与传输、摄像机标定、尺度不变量特征变换（SIFT）匹配、空间点重建和位姿测量五个部分。该系统基于SIFT,能够很好地处理图像在大视角有遮挡、平移、旋转、亮度和尺度变化时的特征点匹配,有较高的匹配精度,特别适用于对并联机器人多自由度和空间复杂运动的检测。最后使用该方法对并联机器人位姿检测做了仿真实验。     

基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法

仿生机器人在定姿过程中受到空间扰动因素的影响容易产生控制误差,需要对机器人进行精确标定,提高仿生机器人的定位控制精度,因此提出一种基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法。利用光学CCD双目视觉动态跟踪系统进行仿生机器人的末端位姿参量测量,建立被控对象的运动学模型;以机器人的转动关节的6自由度参量为控制约束参量,建立机器人的分层子维空间运动规划模型;采用双目视觉跟踪方法实现仿生机器人的位姿自适应修正,实现鲁棒性控制。仿真结果表明,采用该方法进行仿生机器人控制的姿态定位时对机器人末端位姿参量的拟合误差较低,动态跟踪性能较好。     

一种基于线结构光的水下目标3维信息测量方法

针对现有水下探测方式精度不佳、标定误差较大、效率较低等不足,设计了一种基于线结构光的水下目标3维信息测量方法。首先利用交比不变原理求解特征点在世界坐标系下的相对位置,随后基于像面特征点的方向向量及特征点的位置信息求解其在相机坐标下的真实坐标值,利用多个特征点完成结构光平面的标定。通过目标物扫描实验验证了该方法的可行性及有效性。线结构光平面的标定仅需要对特制的简单结构立体靶标进行一次扫描即可完成,无需多次移动靶标,避免了人为误差的影响。在标定线结构光平面的同时可以同步完成位移平台各自由度的位移速度标定,有效降低了实验平台系统误差,在提升系统精度的同时也极大地提升了整个系统标定过程的效率,非常适用于大尺度线结构光系统在水下现场标定。经验证,扫描水下目标物所得3维点云坐标沿X、Y轴方向的误差均小于2%,沿Z轴方向的误差略大,平均误差2.77%。     

Constrained string editing

Let X and Y be any two strings of finite length. We consider the problem of transforming X to Y using the edit operations of deletion, insertion, and substitution. The optimal transformation is the one which has the minimum edit distance associated with it. The problem of computing this distance and the optimal transformation using no edit constraints has been studied in the literature. In this paper we consider the problem of transforming X to Y using any arbitrary edit constraint involving the number and type of edit operations to be performed. An algorithm is presented to compute the minimum distance associated with editing X to Y subject to the specified constraint. The algorithm requires O(¦X¦ ¦ Y¦min(¦ X¦,¦ Y¦)) time and space. The technique to compute the optimal transformation is also presented.     

改进的基于锚点的三维手部姿态估计网络

近年来基于锚点的三维手部姿态估计方法比较流行,A2J(Anchor-to-Joint)是比较有代表性的方法之一.A2J在深度图上密集地设置锚点,利用神经网络预测锚点到关键点的偏差以及每个锚点的权重.A2J使用预测的偏差和权重,以加权求和的方式计算关键点的坐标,降低了网络回归结果中的噪声.虽然A2J简单高效,但是不恰当的...     

The undecidability of the unrestricted modified edit distance

We define the unrestricted modified edit distance based on the modified edit distance defined by Galil and Giancarlo (1989) where the cost of substring deletions and insertions are contextsensitive and the cost of character substitutions are context-free. The modified edit distance is the minimum cost of converting a string X to a string Y where the sequence of edit operations has the property that all substring deletions precede all character substitutions and all character substitutions precede all substring insertions. Note that the modified edit distance does not satisfy the triangle inequality. We show that the problem of finding the unrestricted modified edit distance which is the minimum cost over all edit sequences (without these constraints) of converting X to Y is undecidable.     

A note on a nonlinear semigroup for controlled partially observed diffusions

This paper is concerned with the separated control problems for optimal stochastic controls under partial observations. The ‘pathwise’ method of nonlinear filtering is extended to the case when a function h(X_tY_t, of state X_t, and observation Y_t 3plus additive white noise is observed. Markov and continuity properties of the unnormalized conditional distribution measure are obtained and the Nisio nonlinear semigroup is found.     

Computational complexity of a problem arising in fixed order output feedback design

This paper is concerned with a matrix inequality problem which arises in fixed order output feedback control design. This problem involves finding two symmetric and positive definitive matrices X and Y such that each satisfies a linear matrix inequality and that XY=I. It is well-known that many control problems such as fixed order output feedback stabilization, H_∞ control, guaranteed H₂ control, and mixed H₂/H_∞ control can all be converted into the matrix inequality problem above, including static output feedback problems as a special case. We show, however, that this matrix inequality problem is NP-hard.     

Iterative learning control for position tracking of a pneumatic actuated X–Y table

The iterative learning control (ILC) obtains the unknown information from repeated control operations. Meanwhile, the tracking error from previous stages is used as the correction factor for the next control action. Therefore, the ILC controller can make the system tracking error converge to a small region within a limited number of iterations. This study builds a proportional-valve-controlled pneumatic X–Y table system for performing position tracking control experiments. The experiments involve implementing the ILC controllers and comparing the results. The P-type updating law with delay parameters is used for both the x- and y-axes in the repetitive trajectory tracking control. Experimental results demonstrate that the ILC controller can effectively control the system and track the desired circular trajectory at different speeds. The control parameters are varied to investigate their effects on the ILC convergence.     

Pose alignment of aircraft structures with distance sensors and CCD cameras

A precise transshipment system is developed for automatic transporting material between an automated guided vehicle (AGV) and a load transfer station. In order to implement the alignment of the fixture base on board the AGV with that of the station, it's necessary to measure the pose of the AGV with respect to the station. The pose measurement system combined four distance sensors with two CCD cameras, with the distance sensors to measure the yaw, pitch angle and longitudinal deviation, and the cameras to determine the roll angle and the position deviation in the reference plane. A 6-degree of freedom (DOF) pose alignment system based on 3-DOF positioners is used to correct the pose deviation of the current pose with respect to the goal pose, lowering the demand on locating precision of AGV on the ground. The method to calibrate the whole measurement system is elaborately stated. The transshipment experiments have been conducted and the results show that the pose alignment system integrated with the proposed multi-sensor pose measurement system can meet the accuracy and repeatability required in industrial application.     

基于字典学习的非线性降维方法

目前,众多的数据降维（Dimensionality reduction, DR）方法（如经典的PCA（Principle component analysis）, ISOMAP（Isometric mapping））能够使降维后的数据保留原始信号的重要特征,但是从降维后的数据中很好地恢复出原始信号仍旧是一个挑战.近年来,稀疏表示（Sparse representation, SR）在信号重构研究中受到广泛关注,信号可以利用过完备字典中少数原子的线性组合来描述.本文提出一种基于字典学习的非线性降维方法.从高维输入信号到低维特征的降维过程中,期望一些重要的几何特征（内积、距离和夹角）得以保留,同时又能够从低维数据中恢复出原始信号.为达此目的,本文采用CDL（Concentrated dictionary learning）算法训练一个字典对（高维字典D和低维字典P）,使高维原始信号的能量能够聚集于低维子空间中.字典D用来获取稀疏表示系数,字典P是D的直接降维采样,CDL算法能够保证P聚集D中的大部分能量.这样,信号的降维与恢复问题就转变为字典对的训练问题,信号的降维即为从D到P的能量保留过程.实验表明:CDL可在RIP（Restricted isomery property）条件的限制之外具有一定的信号重建能力,能在更低的维度条件下恢复图像,优于传统的压缩感知方法.此外,在噪声较大的情况下,CDL图像压缩效果优于JPEG2000.     

基于法向约束的背靠视觉端面对接定位方法

端面对接在航空航天、自动化装配、人机交互等领域有着重要应用,然而端面检测仍存在圆姿态解不唯一、解精度不高、对接效率较低等问题。为提高测量精度和鲁棒性,以背靠视觉和排列点激光为测量手段,提出一种基于法向约束的端面对接定位方法。通过背靠视觉分别采集端面圆特征图像,在对圆特征进行边缘提取的基础上采用随机采样一致性算法进行圆特征拟合,降低图像噪声的影响,提高特征拟合的鲁棒性。根据单目相机圆位姿解算模型,得到二义性的端面圆中心位置和姿态解,将排列点激光拟合得到的平面法向量作为法向约束,并取圆姿态解与法向约束的夹角最小者为正确的圆姿态解。最后,由机器人先后进行姿态和位移迭代调整,完成端面的对接装配。机器人小角度姿态、小位移的实验结果表明,该方法具有姿态调整准确度高、位移调整收敛快的特点,姿态最大偏差为0.03°,中心位移X方向最大偏差为0.01 mm、Y方向最大偏差为0.03 mm。