基于改进SIFT算法的机械臂识别抓取研究北大核心

为解决水下机器人进行水下目标物识别时,存在的计算速度慢、抗噪声能力差等问题,提出一种基于SIFT和FLANN的图像识别算法,并在自主研发的机械臂平台上进行验证。使用改进算法提高目标识别的准确率;基于D-H法建立机械臂模型进行运动学分析,实现系统优化控制。利用机械臂进行多组抓取实验。结果表明:所提方法不仅可以准确地识别海参,同时可以自动调节识别框的位置,提高机械臂抓取的成功率,验证了该算法的有效性。     

船舶爬壁机器人吸附技术及其应用研究探讨

针对船舶爬壁机器人所存在的吸附机构与移动机构强耦合、吸附力难以调节、越障能力弱等瓶颈问题,对爬壁机器人所应用的关键吸附技术即负压吸附技术、螺旋桨吸附技术和永磁吸附技术以及采用这些技术的机器人进行了分析,探讨了吸附力可调技术和吸附技术评估,并结合现状和学科发展对吸附技术的未来应用做出展望。     

基于齐格勒—尼柯尔斯PID算法对车辆纵向行驶稳定性的研究

针对齐格勒—尼柯尔斯PID算法难以应用于车辆在多种路面下纵向行驶稳定性的问题,对车辆行驶路况进行研究,在标准路面下使用齐格勒—尼柯尔斯PID算法;在不平整的路面,需要在该算法基础之上适当降低k_i、k_d值,在一定范围内增加调节时间、减少过大的超调量以确保车辆运行的稳定性.此方案可使车辆能在多种路面下,较快设定出合理的PID参数,使其达到运行稳定.最后通过Matlab—simuilnk的仿真分析与实物模型搭建的实验平台,验证上述方案的可行性.