基于ZMP的双足机器人稳定性分析

引入双足机器人研究中一个重要物理量——零力矩点ZMP（zero Moment Point）,研究其计算和测量方法,利用其分析双足机器人在单腿和双腿支撑时的作用范围,最后在二维和三维平面内对机器人的ZMP计算进行探讨,为稳定步态的设计做了理论铺垫。     

基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取*

由于红外人体图像所处背景的复杂性,使用阈值分割定位红外人体图像往往把大量的非人体图像一起分离出来,这给后续工作带来了巨大的计算量.研究了红外人体图像的典型特点和人眼视觉判断人体轮廓图像的敏感特征,使用该特征建立了简单的人眼视觉对人体的注意力模型,并构建特征判别概率函数,对待定目标进行概率的估算,最终使用该模型快速地剔除非人体红外图像的干扰,并准确地定位人体兴趣区域.     

双足机器人行走稳定性研究

双足机器人行走的稳定性是双足行走最为重要的衡量指标之一.针对传统的基于零力矩点（ZMP）步态稳定性判据方法,分析了ZMP、COP的相互关系,表明在双足机器人与水平地面无粘性力和无吸附力作用下,其ZMP即为压力中心点COP.基于具有足趾关节的双足机器人足底支撑面多种变化,提出对多点接触时支撑多边形区域描述.结合ZMP/COP、COG的在支撑面内相对位置,提出了基于ZMP/COP、COG的综合稳定性判据.经仿真分析,与传统单一的ZMP稳定性判据相比,该综合稳定性判据能够更为准确地反映步态的稳定性.     

基于卡尔曼滤波的髓内钉锁孔操作标定方法研究

在机器人辅助正骨手术中,髓内钉的锁孔操作需要很高的定位精确度,因此需要一种相应的高精确度系统标定方法来满足定位要求.本文利用卡尔曼滤波的间接法标定法,其跳过对定位盒顶点坐标的求取,将标定盒三个顶点的坐标作为状态参量,将机器人由拍照位姿到钻孔位姿之间的位姿变换参数当作观测参量.并在此基础上推导出状态参量与观测参量之间的映射关系,对一系列观测参量的测量,利用卡尔曼滤波算法对状态参量进行滤波估计,最后间接求取转换矩阵.实验证明,这种方法的精确度不会因为标定试验次数增多而导致标定盒磨损,重复精确度较高.     

微小型工业汽轮机智能交流伺服调节系统研究

为了解决微小型工业汽轮机组调节控制系统设备简陋,动态响应和稳态精确度差的问题,提出了一种采用交流伺服电机和模糊PID控制的自动调节系统．在对调节系统部件特性数据进行分析的基础上,应用机理分析法建立了工业汽轮机交流伺服调节系统的数学模型,建立了以模糊PID控制和常规PID为主的控制器仿真模型,并利用MATLAB（SIMULINK）进行了动态仿真．结果表明,采用交流伺服电机作为执行器比传统的机械式调节系统具有更优良的动态和稳态性;采用模糊PID控制策略的调节系统在减少调节时间、改善动态品质方面均好于常规PID调节器．为工业汽轮机交流伺服调节系统的进一步研究提供了理论基础．     

电路板雕刻机的运动控制系统设计

介绍了电路板雕刻机的运动控制系统的特点和规律,系统以3关节直角坐标型机器人为外部结构,基于Visval C＋＋的操做环境,控制核心采用DSP,同时与上位PC机通讯进行控制．对电路板雕刻机中的步进电机实现电气控制,以完成电路板的雕刻过程．     

基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

Observer‐based compensation control of servo systems with backlash

For compensating backlash phenomenon in servo systems, the authors propose an observer method in this paper to estimate both system states and vibration torque before controller design. First, a systematic scheme is given to obtain plant parameters, which is very important in observing system states. This is a parameter estimation principle that gives a crude estimation and computes the differences between the crude and true values. As a result, the precise value of the parameters is obtained by adding together the crude value and the difference. Then, based on the precise estimated parameters, an extended state observer (ESO) is designed to obtain feedback and feedforward signals. Consequently, robust compensation control is achieved by designing an output feedback controller, consisting of a feedback term and a feedforward term. Finally, in order to validate the proposed approach, extensive experiments are performed on a practical servo system with backlash nonlinearity.     

基于信息物理融合的骨折复位机器人系统构建

针对骨折治疗中传统复位方法（手法复位、牵引复位、手术复位）存在的二次损伤、肌能失调、患肢僵硬、破坏血运及术后矫正动态性能差等问题,提出了一种人-机-物融合的信息物理系统（CPHS）用于指导机器人的复位动作。首先,从CPHS的数字孪生、信息感知、系统集成、手术流程、模拟复位等方面论证了并联机器人信息物理系统的构成,将机器人的高定位精度及可重复性与微创方法有效结合,从而指导医生完成仿真规划及术中监控等一系列操作;其次,根据临床骨折复位过程,在机器人操作下对5组不同骨折姿态的模拟骨折病例进行了复位实验;最后,计算出每组实验复位后的移位残余及角度误差,并与传统复位方法的相应数据进行对比。实验结果表明,CPHS骨折复位机器人相较于传统复位方法,在骨折复位过程和患者术后康复上均有着明显的优势。