基于Leader-Follower的多机器鱼模糊队形控制

针对多机器鱼系统队形控制中队形发生突变,机器鱼无法快速反应的问题,本文采用模糊控制的方法对机器鱼的速度和航向角度进行控制,使跟随者快速准确的到达期望位姿。同时,以3条鱼为例,对多机器鱼队形运动进行仿真验证,仿真结果表明,当领航者直行时,跟随者与领航者的运动和速度相等;当领航者改变方向和速度后,跟随者可在较短时间内通过速度和方向挡位的改变达到期望位置,并保持规定队形。该方法可以调节运动参数,保持队形稳定,实现多机器鱼按一定队形完成规定路径,其跟随效果良好。     

基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法

为了解决柔性夹具夹取异形零件过程中工件与夹具相对位置具有不确定性的难题,提出基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法. 通过图像预处理及零件表面特征提取,建立工件位姿向量. 通过系统建模、误差分析及函数拟合,将工件位姿校正量分解为原始位姿差、旋转引入位姿差及残余位姿差三部分,将三部分位姿差进行线性组合作为零件位姿误差补偿量反馈给机器人,以引导机器人完成装配. 为了验证算法的有效性,以涡旋式汽车空调压缩机动盘装配为例,设计机器人手眼装配系统进行实验. 实验结果表明,该系统能够保证校正后的零件位姿与目标位姿角度偏差和x及y方向位置偏差分别小于0.6°和0.6 mm,平均装配时间小于20 s,实验过程中装配成功率达到99.67%.     

单目序列的刚体目标位姿测量

针对单目相机不具备构建合作目标的情况及其对平面上运动目标位姿测量的应用需求,提出一种基于目标轮廓的运动目标位姿自动解算方法.该方法以目标三维几何模型和相机参数作为先验信息,利用OpenGL生成位于不同位姿的运动目标模拟图像,通过模拟图像与实拍图像之间的关系进行位姿的求解.首先由离散位姿集合的模拟图像得到运动目标轮廓集合,由实拍图像运动目标轮廓与离散位姿轮廓集合中轮廓间的关系确定运动目标的初始位姿.然后构建初始位姿下模拟图像的目标轮廓与实拍图像目标轮廓间的距离代价函数,采用非线性优化算法迭代求解运动目标的精确位姿.实验结果表明,提出的方法可以有效地测量运动目标的位姿,且当图像中纹理复杂、受阴影影响时仍能取得较好的测量结果.     

基于四元数和航天器姿轨信息的相对位姿确定算法

航天器间的相对位姿确定是航天器编队飞行、交会与对接、捕获与维护等重大航天任务的关键技术.基于图像信息的相对位姿确定是目前国内外研究的热点,是解决航天器相对位姿确定问题的有效方法.文中在航天器姿态动力学、机器视觉理论基础上,提出基于四元数和航天器姿轨信息的相对位姿确定算法.在定姿方面,该算法采用了四元数法,与传统的Hall算法相比,降低了雅可比矩阵的阶数,从而减小了计算量;另外,在基于四元数算法的最小二乘估计中,该算法充分利用了航天器姿轨信息作为初始值,减少了计算的迭代次数,提高了算法的效率.     

堆叠散乱目标的6D位姿估计和无序分拣

针对目标散乱堆叠场景下的机器人分拣问题,建立一种从目标筛选、识别到6D位姿估计的无序分拣系统。利用局部凸性连接方法将Kinect V2相机采集的堆叠散乱目标点云数据分割成单独的点云子集,定义抓取分数从中筛选出最上层未被遮挡的目标作为待抓取目标,保证机器人分拣目标时能从上至下进行抓取;针对不同种类目标的分拣需求,基于匹配相似度函数对三维目标进行识别并定位抓取点;融合截断最小二乘-半定松弛算法和最近点迭代算法,建立目标6D位姿估计模型,保证目标点云和模型点云重合率低情况下的精确配准。在自采数据上进行目标6D位姿估计实验以及机器人无序分拣实验,结果表明：提出的6D位姿估计方法相较于流行的几种方法,可以更快速、精确地获取目标的6D位姿,均方根距离误差<3.3 mm,均方根角度误差<5.6°;视觉处理时间远小于机械臂运动的时间,在实际场景中实现了机器人实时抓取的全过程。     

基于三视图几何约束的摄像机相对位姿估计

针对从影像中恢复摄像机位姿的问题,提出基于三视图几何约束的位姿估计算法.利用强制选择机制对影像进行特征点提取,通过光流法和前后向误差实现相邻三帧影像的特征点匹配;推导基于本质矩阵优化分解的位姿估计,利用对极几何约束构建目标函数,通过迭代优化确定旋转矩阵的唯一解,优化了唯一解的确定方法,提高了相对位姿估计效率,得到第1、2摄像机矩阵;基于三视图的几何约束关系,由三焦点张量和匹配特征点建立目标函数,由迭代过程得到第3摄像机相对于第1摄像机的位姿参数.结果表明,提出算法的鲁棒性、精度以及算法效率均优于传统算法,能够快速、准确地估计摄像机相对位姿,可以实现对旋翼无人机的轨迹跟踪.     

大型工件位姿估计中的稀疏点云配准方法

针对飞机、轮船、汽车等大型设备制造领域中大尺寸工件的精确位姿检测的问题,提出了一种用于估计具有自由曲面特征的工件空间位姿的稀疏点云数据自动配准算法。为了提高点云配准的精度和速度,着重将配准过程分为粗略配准和精确配准两个阶段实现。鉴于稀疏点云数据中的各点曲率具有旋转平移不变性,设计基于曲率特征的点云粗略配准算法;为弥补现有ICP算法的不足,提出基于距离约束的四叉树逼近算法。仿真实验表明,完成点云配准后,稀疏点云中各个点位的平均误差为0.0168 mm,均方差为0.0095 mm,说明该算法能够自动、准确、快速地实现点云数据配准。     

Stewart平台实时位置正解通用方法

为了提高Stewart并联平台位姿正解求解速度,兼顾并联平台位置正解的精确性与实时性,本文结合BP神经网络、雅克比矩阵和牛顿迭代法,设计了并联平台位置正解的混合算法.运动学正解的非线性方程组由几何分析法得出;算法初始值由BP神经网络生成;最后使用提出的速度迭代得出精确结果.实验结果表明:在相同环境下,本文方法在相同精度...     

水下仿生机器鱼控制平台的研究

针对水下仿生机器鱼(简称机器鱼)实验以及应用等要求,结合图像识别、无线通信和人工智能等技术,设计了机器鱼控制平台。该控制平台通过HLS变换,二值化等算法,克服了图像出像麻点与光照不均等影响机器鱼控制的问题。通过对实验结果分析,进一步验证了该平台对机器鱼控制的正确性和有效性。该控制平台能为机器鱼的研究提供良好的环境。     

ICPF驱动的微型机器鱼游速的影响因素分析

为使ICPF驱动的柔性微型机器鱼较好地应用于血管微创手术和工业管道检测等领域,对机器鱼进行理论研究是必需的.依据库塔-儒柯夫斯基定理得到鱼尾在流体中产生的推力,建立了机器鱼的动力学模型.分析了机器鱼游动速度的变化规律;尾鳍摆动角度的幅值、相位、频率对机器鱼游速的影响规律.为以后研究优化机器鱼的游动能力,提高机器鱼的可靠性和灵活性提供了理论依据.     

基于于滚动时域优化的移动舞台机器人位姿估计

为了解决舞台文化发展背景下移动舞台机器人的位姿估计问题,提出了一种基于滚动时域优化的移动舞台机器人位姿估计算法。结合移动舞台机器人的运动学模型和预设的参考位姿,采用ＰＤ控制实现了机器人对参考位姿的跟踪,建立了移动舞台机器人闭环误差系统模型。在此基础上,采用滚动时域估计算法实时估计机器人的跟踪误差,该算法在一个固定时域窗口内利用误差系统参数和测量数据进行迭代估计,结合参考位姿实现了对移动舞台机器人位姿的实时估计。以移动舞台机器人进行曲线运动为测试场景,仿真验证了该算法的有效性。     

基于视觉信息的航天器位姿估计迭代算法

基于视觉信息的空间目标相对位姿估计问题是未来空间操作的关键所在,正交迭代算法是一种具有实时性好且全局收敛特点的单目位姿估计算法.为了有效利用多个摄像机荻取的数据,进一步提高位姿估计算法的综合性能,提出了一种双目正交迭代融合算法,取两个摄像机获取的所有特征点的目标空间共线性误差平方和作为误差函数,推导得到使两个摄像机总的...     

基于小颗粒物真空状态转换的新型机器手

传统通用机器手都是由多个独立活动关节构成的拟人多指机器手,需要大量的复杂结构和算法,从而导致其相应的高成本,同时,由于受到计算速度的限制,传统机器手不但抓取动作缓慢且不能完全适应目标物体的形状,甚至可能损坏目标物体.针对传统通用机器手的诸多缺陷,设计一种新型的被动机器手,它由大量的小颗粒物质包裹在一个球状弹性膜中,利用空气正压—负压的组合迅速地抓取和释放普通机器手难以抓取的物体,具有形状适应性强、控制简单、可靠性高、执行效率高以及成本低等优点.     

基于扩展Kalman滤波的无人机位姿校正

无人机姿态控制问题是无人机稳定性飞行的关键,针对无人机在位姿参数不确定条件下制导控制器姿态定位精度不高的问题,提出了一种基于扩展Kalman滤波的无人机位姿校正方法,进行制导系统稳定性控制律设计.建立无人机飞行动力学模型,构建飞行弹道方程,分析无人机制导系统被控对象的约束参量,采用加速度计、陀螺计和磁力计进行位姿参量测量.考虑到位姿参数的不确定性,采用扩展Kalman滤波算法进行姿态参数的整定性处理,实现角度校正.将校正后的位姿参数输入模糊神经网络系统中,实现无人机制导控制律的优化设计.仿真结果表明,采用该方法进行无人机位姿校正和飞行制导控制,定姿精度较高、抗干扰能力较强,实现了飞行的稳定性控制.     

基于嵌入式的单目视觉工业机器人定位系统设计

为解决传统工业机器人定位不精确、不灵活的问题,对机器视觉引导的工业机器人定位进行研究,提出以KUKA机械臂和嵌入式ZYNQ开发板为硬件平台的低成本系统方案。首先对工业机器人视觉定位抓取过程建立数学模型;然后研究基于机器视觉的图像处理技术,采用轮廓特征参数为辨识条件对预处理后的工件轮廓进行识别和定位;最后,经过坐标转换,将工件真实位姿发送给工业机器人控制系统进行抓取引导。实验结果表明,该系统对目标工件能够实现有效、精准的定位。     

基于改进自适应小生境遗传算法的机械臂逆运动学求解

逆运动学求解对机械臂位姿控制和轨迹规划具有重要意义,针对逆运动学求解存在多解及通用性差的问题,提出了一种基于改进自适应小生境遗传算法的逆运动学求解算法。适应度函数融合位姿误差和"最柔顺"原则,不存在多解及奇异解问题;引入减法聚类分析,提升算法通用性;对遗传算法进行改进,提升了算法收敛速度及精度。利用六自由度机械臂进行仿真实验,结果表明该算法收敛快、精度高,可求得唯一解。     

基于最优时间的超声检测轨迹规划

为提高实体曲面工件超声自动化测量中曲面特征选取效率与探头的平稳性,对五自由度超声检测臂的终端探头从初始位姿到目标位姿进行最优轨迹规划.利用D-H表示法和牛顿-欧拉递推方法,分别建立超声检测臂运动学和动力学模型,以时间为参数,采用五次多项式对探头的初始位姿与目标位姿之间的运行轨迹进行拟合,以轨迹时间最短为目标,运用黄金分割法来寻找各关节的最大速度、加速度和驱动力（矩）约束下的最优轨迹.该方法符合实际工程应用要求,提高了探头运行平滑性和检测效率.     

水轮机修复专用机器人的位姿控制方法

为实现水轮机修复专用机器人的位姿控制，依据神经网络可以逼近任何非线性函数这一特性，采用融合遗传算法的神经网络建立机器人逆运动学模型，针对机器人的结构特点，改进了神经网络的输出训练样本，设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法，并提出了应用轨迹插补算法取得轨迹中间点位姿．运行结果表明，该方法可大大提高机器人的位姿控制准确度，并能快速地实现位姿控制．     

足球机器人进攻路径及踢球位姿递推算法

在动态环境中实时、准确地预测和规划足球机器人进攻路径和踢球位姿难度极大．为此,提出一个简捷递推算法,用于规划足球机器人进攻路径和调整踢球位姿．FIRA SimuroSot仿真比赛的实践证明该算法是行之有效的．     

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.