基于CPA方法的串联工业机器人运动学标定精度试验研究

几何参数误差是影响工业机器人定位精度的主要误差源,约占总误差的80％以上.基于圆点分析法(circle points analysis,CPA)所标定的几何参数与机器人的实际结构相关,并且能够将几何参数误差与其他误差源解耦.研究表明CPA方法的测量策略对其标定精度具有较大影响.针对基于CPA方法的串联工业机器人运动学标...     

遥控作业中本地工作平台的建立

本文讨论了遥控作业中本地工作平台的建立，介绍了设计的工作界面。这给操作者顺利完成遥控任务提供了方便。     

基于小波包变换和聚类分析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,对大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包能量进行特征提取并使用基于马氏距离的线性判别分析进行了左右手运动想象模式分类,结果表明该方法提取的特征向量较好的反映了运动想象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.另外,该方法识别率高,适合脑-计算机接口的应用.     

基于时间Petri网和THBA的3D NoC测试规划

针对三维片上网络(3D NoC)中IP核并行测试任务复杂、测试效率较低的问题,结合3D NoC测试的特点建立了一种时间Petri网模型,将变迁激发序列作为并行测试任务规划方案。为了获得最短的测试时间,设计拆分编码,在测试路径分配基础上进行顺序调度优化,采用两级递阶蝙蝠算法对变迁激发序列集进行搜索,将测试资源合理有效的分配给各IP核。仿真结果表明,所提模型可以有效地描述3D NoC测试规划问题,算法能够以较大的收敛概率迅速收敛到最优解,缩短了测试时间,提高了测试效率。     

带有双手力觉反馈的人机交互系统设计

力觉反馈可以在人机交互的过程中营造出沉浸感,而双手可以实现比单手更为复杂、精细的操作。因此,设计了一种带有双手力觉反馈的人机交互系统。该系统使用两个多自由度力觉反馈装置捕捉、跟踪操作人员手部位置并提供力反馈。系统实验结果表明,该系统可在500 mm×500 mm×420 mm工作空间内精确跟踪双手位置,跟踪误差小于0.8 mm,并可提供高达20 N的反馈力和0.4 N·m的反馈力矩。通过应用实例验证了系统的有效性。实例任务结果表明,带有双手力觉反馈的任务完成时间大大短于单手力觉反馈和无力觉反馈的任务完成时间。     

面向机器人轮椅交互控制的头姿估计改进方法

针对现有最近点迭代头姿算法存在迭代次数偏多且易陷于局部最优、随机森林头姿算法准确性和稳定性不高的问题,面向机器人轮椅交互控制,提出一种基于随机森林与最近点迭代算法融合的头姿估计改进方法。该方法首先对带有背景、噪声及孔洞的原始点云数据进行预处理,得到头部有效三维点云;其次,在分析传统最近点迭代算法基础上,研究头姿估计过程中的权重序列计算方法,提高了系统实时性;最后,基于随机森林算法估计头部粗略姿态,并将其作为最近点迭代算法初值,进一步迭代头姿实时点云,精炼实时头姿。实验结果表明,改进后的头姿估计方法较传统最近点迭代算法减少了迭代次数且避免了陷于局部最优,准确性及稳定性优于传统随机森林算法。     

力觉临场感遥操作机器人技术研究进展

人机交互式机器人作为最具实用价值的特种机器人已成为当前机器人学研究的前沿和热点.临场感(telepresence)技术是人机交互的核心.对临场感遥操作机器人技术的发展和现状作了回顾,对力觉临场感谣操作机器人的三大关键技术:传感技术、力反馈与触觉再现技术、大时延下的虚拟预测环境建模技术等进行了综述;对临场感遥操作机器人技术的最新前沿即基于生物电信息的人机交互技术进行了介绍;最后并介绍了东南大学仪器科学与工程学院机器人传感与控制研究所近10年来开展临场感遥操作机器人技术研究及应用所取得的成果.     

力／触觉再现虚拟现实系统的实现方法研究

力／触觉再现技术通过提供给操作者作用力的感觉,极大地增强了虚拟现实系统的真实感,并且拓展了虚拟现实技术的应用领域。该文论述了由力／触觉设备、操作者和计算机仿真环境组成的力／触觉再现虚拟现实系统体系结构,分析了系统实现过程中需要着重注意的系统稳定性问题,包括操作系统引入误差、作用力计算刷新率和速度估算等。最后,结合Delta力／触觉设备,实现了基于PC机的力／触觉再现虚拟现实原型系统并进行了实验。对于力／触觉再现的深入研究具有指导意义。     

基于SFS技术的纹理力触觉再现方法研究

虚拟现实技术中,纹理的力触觉表达通常需要提取纹理表面的高度轮廓特征,从而再现纹理的凹凸感,而图像纹理则反映的是纹理表面的二维灰度特征.提出了一种根据图像灰度信息恢复表面三维轮廓(shape from shading,SFS),并用于纹理的力触觉表达的方法.采用Tsai & Shah算法从二维纹理图像中恢复出表面三维微观形状,并用力触觉模型渲染.该方法无需专门仪器测量物体表面的微观轮廓,无需设计专用的纹理力触觉表达装置.实验表明该方法是可行的,并通过对实验结果的分析给出了改进方向.     

基于视触融合的遥操作机器人虚拟环境几何学建模修正方法

为了提高遥操作机器人虚拟环境几何学建模的精度,提出了一种基于视触融合的遥操作机器人虚拟环境几何学建模修正方法。首先基于视觉信息通过点云采集和预处理、粗细配准相结合的点云配准、表面重建、位姿测量实现了目标物的几何学建模;之后针对遥操作机器人的应用背景,设计了局部半自主和多指协同相结合的灵巧手控制方式,完成了目标物触觉点云的采集;最后采用视触融合的方法,使用KDtree将视觉点云和触觉点云进行融合,并利用视触融合点云对几何学模型进行修正。通过实验证明该方法对不同材质目标物的几何学建模的几何尺寸误差小于3.6 mm、定位误差小于6.8 mm、姿态角测量误差小于4.3°,且效果均优于基于视觉信息的几何学模型和基于触觉信息的几何学模型。该方法构建的几何学模型既包括了目标物的颜色信息,又提高了几何学模型的精度,且在模型细节处表现良好,有效结合了视觉和触觉两种模态信息的优点。