基于卡尔曼滤波的机器人力控制

为解决机器人在打磨、装配等复杂作业环境下,其末端力传感器获取到的机器人本体与作业环境间的接触力信号存在干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼滤波的机器人力控制模型.通过搭建力控制模块,对比经典阻抗控制与基于卡尔曼滤波的机器人力控制下的接触力跟踪效果,分别搭建平面轨迹跟踪与曲面轨迹跟踪机器人可视化平台.经仿真验证发现,两种工况下基于卡尔曼滤波的机器人力控制比经典阻抗控制的力控制效果更优.     

场景点云中小孔洞边界提取算法

计算机处理速度的提高和深度相机的广泛应用使点云数据在工业领域中的应用越来越广泛.针对巡检机器人非固定场景中小孔定位问题,提出小孔边界检测提取算法.对点云进行预处理;求取目标点对应近邻点的切平面上的投影点,通过投影点算出质心点位置,由质心位置将圆盘分为两个半圆盘,通过两个半圆盘中投影点数量比值作为边界点判定条件.实验表明,该算法可以较好地提取出边界点使得噪声对结果的影响成比例减小,鲁棒性好,运行速度快且稳定.     

基于改进人工势场法的机械臂路径规划北大核心

针对传统人工势场法对机械臂进行路径规划时存在局部最小值等问题,对人工势场法进行改进。首先,建立机械臂碰撞模型,确保实现有效碰撞检测;其次,重新定义传统算法的引力斥力函数,解决引力过大而斥力作用弱化导致碰撞以及障碍物与目标点距离过小造成目标不可达的问题;最后,提出一种基于椭圆模型的策略跳出算法局部最小值陷阱和局部震荡,最后进行了仿真验证。结果表明,改进后的人工势场法简单可靠,避免了原算法的局部最小等问题,能快速有效地实现机械臂避障路径规划。