一种爬壁机器人的吸附机构分析和设计

真空吸附爬壁机器人在各行业具有良好发展前景,但是应用于飞机蒙皮检测的真空吸附式机器人的研究尚处于研究阶段。该文通将过飞机蒙皮检测机器人平台为切入点,对一种爬壁机器人的真空吸附机构进行设计。着重通过结合机器人整体性能和功能以及工作环境对真空吸附系统的核心部件——吸附机构进行设计和测试,并且对吸附机构的结构、性能、稳定性等方面进行系统的分析和探讨。     

基于元胞自动机的移动机器人路径规划

为解决移动机器人全局最优路径规划存在的问题,提出了一种基于元胞自动机的路径规划算法。建立了移动机器人活动空间的环境模型,将移动机器人的起点、终点、障碍物及自由通路定义为一组离散的元胞,设计了元胞状态的演化规则,并且根据演化后的元胞状态确定了最优路径的搜索方法,并通过仿真实验验证了该算法在简单环境和复杂环境下都能够有效的进行路径规划,并且具有算法简单、速度快、效率高等特点。     

一种基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群

建立了一种基于皮层柱侧抑制机制的神经网络群,模拟大脑皮层柱的神经元点火现象,并利用 该神经网络群进行位置跟踪．采用Stein 神经元构建神经网络群;将皮层柱的侧抑制机制应用于神经网络群编 码、解码,实现神经网络群的负相关点火,并从理论上证明负相关点火的优越性．仿真实验结果表明,皮层柱 侧抑制机制的应用大大提高了位置跟踪精度以及系统稳定性．     

改进后的TLD视频目标跟踪方法

TLD(tracking-learning-detection)是近期受到广泛关注的一种有效的视频目标跟踪算法.在原始TLD的基础上,对其进行改进,改进包括:在TLD的跟踪器中对其局部跟踪器的布置和局部跟踪器的跟踪成败预测方法进行改进,提高跟踪器的跟踪精度和鲁棒性;在TLD的检测器中引入基于Kalman滤波器的当前帧目标所在区域预估,缩小了检测器的检测范围,提高了检测器处理速度;在TLD的检测器中加入基于马尔可夫模型的方向预测器,增强了检测器对相似目标的辨识能力.通过实验对原始TLD和改进后的TLD进行了比较,实验结果显示改进后的TLD算法较原始TLD算法具备更高的跟踪精度和更快的处理速度,而且增强了对场景中相似目标的辨识能力.     

基于神经网络延迟预测的Internet机器人远程控制

针对Internet机器人控制中延迟变化所引起的不稳定问题,采用基于RBF神经网络的延迟时间预测方法,并将其与Smith预估器结合应用于Internet机器人控制中,解决了变延迟情况下的系统稳定,仿真结果表明该方案具有较好的有效性和鲁棒性。     

基于SSVEP的空间机械臂脑机交互方法

为实现航天员与空间机械臂的脑机交互,针对稳态视觉诱发电位脑机接口(SSVEP-BCI),提出一种基于卷积神经网络的SSVEP信号分类方法。该方法以SSVEP信号经过快速傅立叶变换的特征为输入,经过三层卷积层、全连接等操作实现信号的分类识别。采用清华大学Benchmark数据集对该方法进行测试,在1秒的时间窗口下,平均分类准确率为99.07%,平均信息传输率为149.24b/min,均明显高于采用典型相关分析或滤波器组典型相关分析的方法。实验对比分析表明,该方法针对短时间窗口的SSVEP信号具有较好的目标分类效果。最后,使用分类后的信号作为控制信号,对仿真环境下的空间机械臂进行操作,实现人和空间机械臂的脑机交互。     

多指手爪非线性分析及其位置离散学习控制

本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置.     

机器人多指手预抓取模式聚类分析

提出一种基于计算机视觉的,以及改进的模糊C均值聚类算法的机器人多指手预抓取模式分类方法.根据人手抓取分类学,将抓取手势分为13类.选取若干具有代表性的不规则形状物体,先经视觉系统采集物体图像,然后运用数字图像处理方法提取物体的姿态、大小、形状和表面粗糙度等特征,最后利用改进后的模糊C均值聚类算法对待抓取物体进行聚类分析.实验结果表明:对比人类抓取策略,该方法具有理想的预抓取模式分类效果.     

一种双拇指手及其控制系统

介绍了北京科技大学机器人研究所研制的机器人多指手爪及其控制系统。该控制系统既可以对手爪的各个手指进行位置和速度控制，又可以对多指手进行抓握力控制。控制系统软件提供的各种功能模块可以对多指手爪进行动作编程，使手爪和机器人手臂配合完成对给定物体的抓取和简单操作。此外，该控制系统还具有利用主机键盘进行示教再一同的辅助编程功能。     

基于FPGA的程控可调电阻模块设计

针对在测试设备研制、模拟物理量变化、装备测试测量过程中需要程控连续可调电阻的需求,基于FPGA研究了一种程控可调电阻的设计方案。根据将电阻阻值进行二进制分解的原理搭建了继电器单元,通过FPGA使用达林顿管ULN2803驱动控制各继电器单元的方式实现其通断,从而串联组合为需要的电阻,使用USB接口实现对FT245上位机的远程控制。通过串口助手发送指令的方式进行了一组不同阻值的电阻调节试验,试验结果表明,提出的程控可调电阻方案可以实现快速而精确的电阻调节,精度一般在3.00%以内。