力觉临场感遥操作机器人系统的时延稳定性分析

在力觉临场感遥操作系统中,通讯时延的存在严重影响系统的稳定性,对时延稳定性的分析集中在定常时延,很少述时变时延的情况,本文从分析系统的动力学方程入手,构造适当的Lyapunov V函数,并据此来分析时变时延下系统处于约束运动状态下的稳定性。     

平板式与真空管式太阳热水器热性能分析比较

在太阳热水器中依据吸热体的形状,可将其分为平板式太阳热水器和真空管式太阳热水器两大类。由于吸热体形状的不同,导致这两类热水器在热性能上各有差异。在家用太阳热水器热性能测试的国标中,热性能指标主要有日平均效率η d、平均热损系数 UL和非稳态效率方程。其中,日平均效率η d描述了在正常天气状况 (晴天 )下,一日内在热水器采光面上接收到的太阳辐射量中转化为提高水箱水温的热量的百分比;平均热损系数则反映了在无日照等条件下,热水器整体的保温性能;而非稳态效率是上述的热转换效率在不同时点的体现,非稳态效率方程则是…     

在线脑机接口中脑电信号的特征提取与分类方法

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于离散小波变换和AR模型的方法.利用Daubechies类小波函数对脑电信号进行3层分解,抽取小波变换系数的统计特征;利用Burg算法提取脑电信号6阶AR模型系数.将这两类特征进行组合后使用神经网络、支持向量机、马氏距离线性判别进行分类并比较分析.采用BCI...     

全玻璃真空管太阳热水器的水量配比

近年来，太阳热水器市场上出现了一种倾向：有些太阳热水器生产厂家为了迎合用户的水箱贮水水温越高越好的心理，在设计太阳热水器时，有意减小水箱的贮水容量，从而使贮水水温升高，并在广告宣传中称自己的热水器可产生××℃高温的热水。更令人不解的是，有些理论工作者也提出，为了满足用户对太阳热水器贮水水温的关心，可用贮水终止温度作为热性能的一个指标。笔者认为，在家用太阳热水器的设计上，以牺牲水箱容量为代价，片面地追求太阳热水器贮水温度的升高，这种做法是能效不高的表现，从节能的角度上讲，是一种浪费能源的做法。正确…     

基于Measurement Studio的人体平衡功能测试分析软件设计

提出了一种基于Measurement Studio的平衡功能测试分析虚拟仪器系统.系统通过压力平板采集重心轨迹信息经USB输送到计算机.通过Measurement Studio和VC++的混合编程,实现重心轨迹实时显示及评定结果的数值显示,并利用VC++和Measurement Studio的兼容性扩展控件功能,提供了多种图形化手段显示和分析评定结果参数,从而得出平衡功能障碍的评估.     

虚拟环境中的计算时延

初步研究了虚拟环境中计算时延的特性,从能量传输的角度讨论了计算时延对虚拟环境稳定性的影响,并设计了一个虚拟阻尼器以抵消计算时延产生的多余能量,从而保证虚拟环境的无源稳定性.     

基于小波变换和AR参数模型的脑电信号识别方法

为了实现脑-计算机接口(Brain-computer interface,BCI)系统,对运动脑电信号的特征进行了提取和分类。将多路脑电信号进行CAR(Common average reference)滤波后,利用小波变换和AR参数模型提取特征并使用基于马氏距离的线性判别分析对运动脑电信号进行分类。结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了脑电信号的事件相关去同步(Event-related desynchronization,ERD)和事件相关同步(Event-related synchronization,ERS)的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了有效的手段。     

基于LeapMotion的个体化手部建模与实时交互

虚拟人手的实时建模是以人机交互为核心的VR/AR系统中的重要技术难点,传统的基于LeapMotion的手部跟踪视觉反馈仅展示骨架动画信息,缺少应用演示的真实感。由此,提出了一个快速高效的个体化手部建模与实时交互系统,重点阐述了该系统的的工作原理以及算法。以含有骨架信息的静止手模型为模板,使用LeapMotion跟踪用户手的骨架数据作为输入,提出了基于骨骼尺寸的手部模型自动个体化建模算法。提供了一种基于不完整骨骼运动数据的线性蒙皮技术的改进算法,可快速计算不同手部姿势下骨架之间的变换矩阵,动态更新虚拟手的姿势。实验结果表明,此系统在实验的硬件平台上运行速度可以达到60 f/s,误差稳定在4 mm以内,能为人机交互任务实时提供真实可靠的视觉反馈。     

基于最优位姿集的机器人标定及不确定度评定

为解决因标定位姿点随机选择导致机器人标定结果不稳定、可靠性低问题,研究了基于雅克比矩阵奇异值计算可观测指标的最优位姿点数目及最优位姿集选择算法,建立了机器人MDH模型,采用LM算法对几何参数进行辨识,使用LeicaAT960激光跟踪仪分别在最优位姿集和随机位姿集下对Staubli TX60机器人末端位姿大量实测;在分析研究机器人标定不确定度来源基础上,采用测量不确定指南(GUM)计算几何参数标定的不确定度及蒙特卡洛模拟法对机器人末端位置不确定度进行评估,结果表明,经最优位姿集标定后的机器人不仅在测试点精度有大幅提升,而且几何参数及末端位置平均不确定度约为随机位姿集标定的0.11倍,标定结果稳定可靠,泛化能力强,适于在高精度、大范围作业场合推广应用。     

基于黎曼几何的自然动作运动参数脑电解码研究

本文基于黎曼几何分类算法,探索了使用运动相关皮层电位(MRCPs)解码3种自然抓握动作的运动学信息的可能性。本研究采集了9名受试者在执行指捏、掌握和旋拧动作(包括两种不同水平的速度和力)的脑电图信号。在进行信号的预处理之后,将信号转化到协方差空间输入到黎曼均值最小距离(MDRM)分类器,实现基于MRCPs的手部自然动作的运动参数模式的识别。对于3种动作的运动参数,实验结果表明,二分类的总平均结果可以达到89.24%,四分类结果可以达到75.28%。本文采用的黎曼框架新颖高效,为脑-机接口的MRCP分类提供了新思路,同时本研究对于精细而自然地控制神经假体或者其他康复设备具有重要意义,这将大大提高运动障碍用户的认可度。