基于分区灰度投影的稳像算法在卫星装配中的应用

针对传统电子稳像算法无法快速有效地消除视频图像随机抖动的问题,采用一种基于分区灰度投影的稳像算法,以确保机器人系统能够输出稳定连贯的卫星装配画面。对前后两帧视频图像进行划分并删除对比度低的子区域,利用间隔投影和互相关运算获取局部运动分量,通过基于平均误差门限的迭代步骤筛选后剩余的局部运动分量求解全局运动矢量;若判定存在低频扫描分量,还需对多帧图像的全局运动矢量作均值滤波处理。实验结果表明：基于分区灰度投影的稳像算法相比传统灰度投影法,在低对比度的自然场景图像和模拟装配图像中的稳像精确度分别提升119.1%和55.8%;同时执行时间只有块匹配算法的0.5%。能够有效消除随机抖动,快速输出稳定连贯的视频画面,保证机器人系统顺利完成卫星的地面装配工作。     

基于离散化的六足机器人自由步态生成算法

为精细模仿生物步态,充分发挥六足机器人运动潜能,在离散化机器人单足工作空间的基础上,融合中枢模式发生器(Central pattern generators,CPG)模型与反射模型的核心思想,建立离散化步态模型,基于稳定性分析,构建机器人稳定的位置状态空间,将步态规划问题转化为稳定的位置状态空间中位置状态间的排序问题,在此基础上,提出一种新的自由步态生成算法,并结合试验样机开展步态试验。试验结果表明,自由步态生成算法可根据给定的速度要求生成符合生物运动特点的稳定步态以实现机器人的灵活运动。     

可变刚度四足机器人对角小跑控制策略

为提升足式机器人在复杂环境下的自适应稳定运动能力,针对具有主被动变刚度柔性关节的四足机器人提出一种对角小跑步态运动控制策略。基于弹簧负载倒立摆模型与控制目标解耦方法,设计了腾空相对角腿关节角规划,着地相前进速度、机身高度、俯仰角调节及腿部刚度主动调节控制策略,并基于足端触地状态完成了四足机器人对角小跑步态运动规划。研制了具有主被动变刚度柔性关节的四足机器人样机,通过实验验证了所提运动控制策略的有效性与正确性。     

基于RBF神经网络的电化学CO气体传感器的温度补偿

针对电化学CO气体传感器的输出精度易受环境温度影响的缺点,提出了一种基于RBF神经网络的温度补偿方法,并借助所设计的气体采集系统进行了实验研究.实验结果表明,未进行温度补偿时传感器输出最大误差为20.0%,基于BP神经网络温度补偿方法的误差为1.44%,而采用RBF神经网络进行温度补偿后最大误差可达到0.12%,故该方法可有效的用于电化学CO气体传感器的温度补偿,令传感器具有更高的测量精度和温度稳定性.     

基于非线性干扰补偿的倒立摆反演终端滑模控制

针对倒立摆控制系统既是非线性系统,又存在干扰及参数不确定的情况,提出了基于干扰补偿的反演终端滑模控制.充分利用反演与终端滑模控制的优点,在反演滑模控制的最后一步,采用终端滑模面取代传统的线性滑模面,使误差快速收敛到零,从而提高控制精度.同时,利用非线性干扰观测器对干扰信号进行估计,并进行前馈补偿,提高系统的抗干扰能力.仿真结果表明所用方法的有效性.     

五次多项式优化的平行泊车路径规划

针对目前自动泊车路径规划普遍存在的曲率突变问题,提出了一种五次多项式优化的平行泊车路径规划方法。五次多项式曲线由约束条件建立的方程组求解得出,并对路径的曲率突变处进行过渡优化。为简化计算,引入“虚圆半径”的概念,以“虚圆半径”作为最小转弯半径,并按照“圆弧-直线-圆弧”平行泊车路径规划的方法进行求解,由此得出优化的平行泊车路径。仿真结果表明,五次多项式优化的平行泊车路径规划方法能够规划出曲率连续、满足避障约束和车辆运动学约束的优化路径,提高了路径跟踪的效果,保证车辆安全完成泊车。     

高压电机定子线棒和定子绕组电晕紫外成像测试影响因素的研究

为了掌握高压电机定子线棒和定子绕组电晕紫外成像测试技术,量化评估定子线棒和定子绕组的防晕水平,对定子线棒和绕组电晕紫外成像测试的影响因素进行了探讨。结果表明:紫外成像测试设备的增益和计数框大小的设置、测试距离、试验温度以及对紫外成像设备标定的影响因素等均影响测试结果。     

一种踝关节康复机器人的控制系统设计

为实现3-RSS/S踝关节康复并联机器人的各种康复训练模式,完成了以"PC+PMAC"作为硬件平台的控制系统设计,基于Visual C++6.0开发了软件系统,经实验取得了满意的效果.     

局部二进制特征描述算法综述

为引起更多机器人视觉领域的研究者对局部二进制特征描述算法进行探索和讨论,并推动局部二进制特征描述算法在图像匹配、目标识别和机器人导航等领域的应用,系统的综述局部二进制特征描述算法的发展过程以及研究进展。首先简要概述浮点型的特征描述算法,并指出研究局部二进制描述算法的必要性;然后详细的介绍基于手动设置的经典二进制描述算法及其改进方案,深入分析基于优化学习的二进制特征描述算法的优势和缺陷;最后对局部二进制特征描述算法存在的问题进行讨论,强调将当前深度学习理论与局部二进制特征描述原理相结合的重要性,同时随着深度学习理论的引入,局部二进制特征描述算法必然会更加适合机器人系统开展反恐防爆、核电安全、太空探索等特殊环境下的图像匹配和目标识别任务。     

用蒙特卡洛法仿真统计模拟潜油电泵的可靠性

可靠性仿真应用于电子、机械等可靠性研究,对提高产品可靠性起到了明显的效果,它还具有经济性好、应用范围广、通用性好、难度小、直观等优点,对仿真计算机的要求也不高。因此,我们相信,可靠性仿真作为仿真技术在可靠性领域的研究成果,作为一种全新的、有效的可靠性研究方法,它必将在有关产品研制生产的可靠性工程中取得更大的应用和更好的效果。