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基于神经网络的机器人视觉伺服控制 总被引:3,自引:3,他引:3
视觉伺服可以应用于机器人初始定位自动导引、自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等控制系统中。传统的视觉伺服系统在运行时包括工作空间定位和动力学逆运算两个过程,需要实时计算视觉雅可比矩阵和机器人逆雅可比矩阵,计算量大,系统结构复杂。本文分析了基于图像的机器人视觉伺服的基本原理,使用BP神经网络来确定达到指定位姿所需要的关节角度,将视觉信息直接融入伺服过程,在保证伺服精度的情况下大大简化了控制算法。文中针对Puma560工业机器人的模型进行了仿真实验,结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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目的 解决B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化两大难点问题,提出一种基于逆向参数化的B样条曲面重建算法.方法 首先构建基曲面,在基曲面上根据参数(u,v)进行采样,沿其法线方向进行数据的滤波和精简,求得参数(u,v)对应的精简点,然后对采样求取的精简点集进行B样条曲面拟合,该方法提供了B样条曲面重建的一个新思路.结果 新算法突破了传统密集散乱点云数据的B样条曲面重建基本过程,采用与正向参数化相反的过程进行参数化,解决了B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化的难题;具体试验分析表明新算法不仅在参数化的同时完成了数据滤波和精简,而且在时间和迭代效率方面都具有优势.结论 新算法避免了求取法线的迭代过程,并且可以较容易的实现矩形拓扑网的自动生成,新算法在自主开发的智能测量建模加工一体化装备中得到了应用验证. 相似文献
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本文提出了两种有效的机器人自适应控制方法。第一种方法是前馈解耦的自适应控制,在该算法中,首先对非线性系统进行了分析,导出了前馈解耦,自校正调节器反馈的控制方案,并对此提供了理论依据。然后,从Lagrange动力学方程出发,推导出了适用于自适应控制的ARMA模型。利用参数估计技术,最后给出了综合控制规律。 相似文献
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要保证碰撞发生时真空机器人与晶片的安全,避免造成较大的损失,真空机器人必须具有碰撞保护功能.在研究真空机器人位置误差变化的基础上,不使用额外的传感器,建立基于位置误差模糊推理的碰撞保护系统.该系统选用二维的模糊控制器来确定位置误差的阈值,以机器人加速度、机械惯量作为输入条件,估计的系统位置误差作为输出条件;并提出了不同的保护策略.最后给出了真空机器人碰撞的实验结果,结果表明该碰撞保护方法具有较高的准确性和灵敏度. 相似文献
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为完成伺服电机平稳而快速的控制,根据预测控制方法中动态矩阵控制原理,提出了基于动态矩阵的预测控制和比例-积分-微分(PID)控制的伺服电机的控制方案。分析了交/直流伺服电机三环控制的统一模型,用预测控制器设计了伺服电机的电流环,提出了利用上升时间和稳态值确定电流环等效惯性环节的方法,最后用PID控制器设计了速度环和位置环。计算和仿真结果表明,电流环的等效惯性环节时间常数与-ln(0.368)成反比,该预测控制和PID混合控制可以很好地实现伺服电机平稳快速的运行。 相似文献
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焊接机器人的发展现状与趋势 总被引:2,自引:0,他引:2
机器人技术作为先进制造技术的典型代表和主要技术手段,它在提升企业技术水平,稳定产品质量,提高生产效率,实现文明生产等方面具有重大作用。大工业革命曾使人沦落为机器的奴隶,而机器人的诞生和广泛的推广应用又重新使人类恢复了尊严。 相似文献