非负线性组合多指抓取动态力优化方法

为了提高多指抓取动态力优化方法的快速性,提出了一种非负线性组合求初值,结合半正定规划(SDP)算法进行动态力优化的方法。该方法根据抓取力集为凸锥的特性,首先将外力旋量分解为12个单位力向量的线性组合,然后离线计算各单位力向量对应的初始基可行解,通过线性组合得到抓取力优化问题的初值,在此基础上调用SDP算法进行动态抓取力优化。以有摩擦点接触三指抓取长方体的仿真为例,该初值算法仅需100步迭代即可收敛,耗时0.471 ms,且初值与最优值的偏差小,在线计算量小。该方法可以用于多指机械手的抓取控制与仿真,能够实现对连续变化外力旋量的抓取力优化。     

假手多指抓取的动态力优化仿真

为完善假手康复训练系统,构建基于虚拟仪器的信号采集及多指抓取控制平台。该平台采用虚拟现实建模语言(virtual reality modeling language,VRML)组建分布式虚拟环境,基于多通道肌电信号,采用支持向量机预测抓取模式,通过骨骼算法确定复杂曲面接触条件下的接触点及法线方向。采用非负线性组合算法求取接触力初值,结合梯度流算法实现抓取力的动态优化,通过仿真实验验证其可行性。结果表明,骨骼算法用于抓取点计算,结果准确,动态力优化算法计算效率较高,且易于集成。     

冗余度机器人速度及力传递性能的度量方法

在速度和力可操作椭球的基础上,定义了冗余度机器人机构速度和力方向的可操作度．利用速度和力方向可操作度,度量机器人在当前位形状态下沿指定方向速度和力的传递能力,并通过优化,确定速度和力的最佳传递方位和最佳操作位形．算例表明,平面冗余度机器人机构在给定位形条件下,传力性能强(弱)的方向上传速的性能弱(强)。     

变姿态下的多指手抓取爆炸物能力分析

将多指手运用于排爆机器人以提高处理爆炸物的能力。论文针对排爆机器人在作业时其姿态的不断变化对抓取爆炸物能力的影响,寻求有利于提高抓取能力的最优手指关节角,以及多指手在不同的姿态下能抓取爆炸物的最大重量,并得出抓取能力最差的位姿。论文还考虑到爆炸物容易爆炸的特点,研究接触力不超过爆炸物所能承受的极限时多指手的抓取能力,为机器人安全操作爆炸物,防止过大的夹持力而使爆炸物发生爆炸提供理论依据。     

基于CFFCA的全驱动五指灵巧手抓取研究

为精确控制灵巧手对目标物体的抓取,针对灵巧手对目标物体的抓取控制实时性不高的问题,设计了全驱动五指灵巧手试验样机DH-MN-I。分析了单根手指的正运动学与逆运动学,提出了接触力反馈控制算法( CFFCA: Contact Force Feedback Control Algorithm) ,利用压力传感器的反馈值,实时控制灵巧手和目标物体之间的接触力,并且详细描述了灵巧手的强力抓取和精确抓取两种抓取模式。在全驱动五指灵巧手试验样机DH-MN-I 上的实验证明,在两种抓取模式下该算法对两种尺寸的目标物体实现抓取控制是可行的。利用提出的接触力反馈控制算法可控制全驱动灵巧手和目标物体之间的接触力,实现灵巧手对不同大小的目标物体的稳定抓取操作,实验结果表明,该算法实时性较好,有很高的灵巧性,具有应用价值。     

基于触觉阵列感知的机器人稳定抓取判别方法

针对传统的单点压力传感器获取的接触力无法完备反映机器人的抓取接触状态,难以实现准确的机器人抓取状态判别的问题,基于触觉阵列传感器的多点感知特性,提出一种高效高准确率的机器人稳定抓取判别方法．首先,采集机器人抓取属性各异物体时的接触分布力信息,建立分布力与触觉图像的映射,构建机器人抓取触觉图像数据集;基于多层感知机框架建立机器人抓取状态判别模型,实现机器人抓取状态的分类．然后,通过训练并对多层感知机在不同模型层数与节点数下的模型性能进行优选,得到抓取状态判别模型的最优参数,进而与多种基于学习的抓取判别算法进行对比．结果表明：所提出的抓取状态判别方法具有99.74%的判别准确率,平均耗时为2.3 ms,在判别精度和速度上均优于基线算法;通过实物抓取实验,该方法的判别准确率达到94%,充分证明其对数据集外物体的稳定抓取判别具有较强的鲁棒性．     

基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手抓取方法

针对桌面上单个物体场景的抓取任务,提出一种基于抓取模式识别的欠驱动灵巧手自主抓取方法．受人类抓取策略启发,基于四种典型抓取模式建立物体的抓取模式数据集,并通过深度学习预测物体的抓取模式和抓取区域,利用图像处理获得抓取角度,从而简化欠驱动灵巧手的抓取规划．深度学习算法在测试集中的识别准确率达98.70%,对未知物体的识别准确率达82.70%,具有较好的泛化能力．当执行自主抓取时,深度学习方法的不准确性通过欠驱动手的自适应性得到了一定的补偿．通过UR3e机械臂搭载欠驱动灵巧手对24个物体进行抓取实验,在120次抓取中平均成功率为90.80%．实验结果表明所提方法能适应不同形状大小的物体,具备抓取实用性．     

滚动接触约束下机器人多指操作的协调运动规划

在多指手操作物体时,需要根据物体的运动规划各手指的运动,当手指与物体与滚动接触时,这一问题显得非常复杂目前。主要采用基于运动学的速度控制方法和主从规划方法,文中分析了这两种方法,指出它们都不是真正的协调运动规划,通过引入最优抓取所确定的抓取姿态集合约束和衡量抓取质量指标的函数,在不同的条件下,提出了不同的协调运动生成算法,通过应用香港科技大学多指灵巧手进行实验研究表明,在同样的操作任务下,协调运动     

面向精细抓取的刚软耦合仿人手作用力优化

针对精细抓取模式下刚软耦合仿人手柔顺接触的特点,为使其具备类人手的抓取作用力施加能力,首先建立仿人手的抓取力平衡方程和约束优化函数,进而提出基于外罚函数的手指最小作用力优化方法．仿人手可通过施加合适的力实现对不同物体的稳定抓取,有效避免手指在抓取过程中使物体产生大变形或抓取失败．实验结果表明：每个手指作用力的测量平均值与理论计算值的绝对误差基本处于0～0.14 N范围,相对误差为0～18.57%范围,所提方法满足了刚软耦合仿人手在精细抓取模式下稳定可靠地抓取不同物体的需求．     

欠驱动灵巧手的优化设计及仿真分析

传统欠驱动机械手的运动空间相对固定、操作功能单一,对抓取物没有较强的自适应性,为此设计一种新的连杆式欠驱动灵巧手机构,并进行设计优化和仿真抓取实验。阐述了该灵巧手的整体机构设计及工作原理,其可实现包络和指尖两种抓取模式。根据手指的几何尺寸采用协同耦合方式设计手掌尺寸,利用可变手掌协同手指抓取,提高了灵巧手在抓取形状复杂和不同尺寸物体时的自适应性。基于虚功原理建立灵巧手单指各关节的接触力模型,针对抓取过程中存在的抓取力不足及抓取不稳等问题,使用NSGA-II优化算法对单指机构的杆长进行尺度综合。利用建立的虚拟样机进行仿真抓取实验,结果表明,该灵巧手具有较强的自适应性,能够稳定抓取多种形状和尺寸的物体。     

基于微力测量的微纳米测头系统设计及优化

针对国内外研制的微纳米测头测量时无法实时测量测力的大小和方向,无法实时修正不同方向和大小的测力、不同长度测杆受力变形等引起的测量误差的缺点,研制了一种基于六维微力测量原理的自修正微纳米测头系统,可以实时测量测力的大小和方向,进而获得测头位移和变形量的大小和方向,计算出由于测球测杆受力变形引起的测量误差,通过误差修正模型进行实时自修正,提高测头的测量精度。为了实现测头级的测量灵敏度,应用ANSYS软件和正交试验方法进行结构优化设计,确定测头的基本几何尺寸和测头弹性体上测量不同方向测力的最佳测量区域,为后续的测头加工提供理论基础。最终的分析结果证明了测头x和y方向的测量灵敏度可以达到25.5μεz,方向的测量灵敏度可以达到11.7με。     

机器人多指手的多目标优化抓取规划

针对有摩擦点接触条件下的多指抓取模型,借鉴人手抓取经验,提出了接触安全裕度概念.通过修正摩擦锥约束条件,建立了具有一定接触安全裕度的非线性内力优化模型,用于求解合适的接触力.为获取最优的抓取位形,将物体位姿参数作为变量,确定接触力与多指手关节力矩的关系,基于多指手关节空间内的转角位置度和相对承载能力性能指标,建立了多指抓取的多目标优化模型.最后,以三指手抓取系统为例进行了分析求解,并利用多目标粒子群优化算法进行物体位姿规划,获取了规划模型的非劣解前沿.结果表明,该方法能在保证安全抓取条件下,有效改善多指抓取的综合性能.     

一种宽带脉冲信号检测算法

提出了一种能够实时检测雷达脉冲信号的自相关算法。相对原有相关算法,该算法提高了窄带脉冲信号脉宽和到达时间的测量精度,并具备对宽带脉冲信号检测和时域参数估计的能力,且易于硬件实现。讨论了不同信噪比下使用最优门限能够达到的测量精度,并将该算法在FPGA中实现。仿真结果证明该算法在实时处理环境中具有较好的检测性能。     

电动汽车弹性充电策略的研究

为了缓解电动汽车里程焦虑问题，降低因充电时间过长对日常使用的影响，对家用电动汽车的充电策略进行了研究.针对家用汽车使用场景的离散性，提出弹性充电的方法，利用使用间隙规划充电方案，降低对行程的延误.并提出选择充电站和充电量的最优算法，根据电动汽车自身电池特性和周边充电站的资源竞争情况计算最优的充电决策.通过对真实车型数据和用车场景的模拟，验证了算法的有效性.这表明弹性充电策略能够大幅度节省行程时间，消除用户的里程焦虑.     

一种改进的边界法向量叠加疑似肺结节提取

对边界法向量叠加法进行改进,提出一种基于局部形状约束和自适应设定法向量大小的边界法向量叠加疑似肺结节提取方法.首先用自适应阈值方法对肺实质图像进行分割,得到初始ROI区域;然后判断初始ROI区域边界点的局部凸凹性特征,对满足凸性特征的边界点计算法向量方向,并且自适应设定法向量的大小,将初始ROI区域的边界点法向量叠加;最后对局部最大叠加值进行选择,可以检测出不同大小的圆形疑似肺结节.边界法向量叠加前使用局部凸凹性特征约束,能减少法向量叠加计算量;自适应设定法向量大小能克服检测固定大小肺结节的局限性.实验结果表明,改进算法可以较好地检测疑似肺结节区域,对不同大小的肺结节都有很好的适用性.     

一种改进的数字图像亚像素位移测量算法

在三次曲面拟合法的基础上,提出了一种改进的亚像素位移求解算法。针对该算法中影响亚像素位移定位精度的两个因素进行分析,找出了最佳的拟合距离及合适的计算窗口子区。并用计算机生成的模拟散斑图,对该算法与常规的三次曲面拟合法针对计算精度、抗噪性能及效率进行了比较。试验结果表明,该算法相比一般的三次曲面拟合法,在计算时间增加较少的基础上,计算误差与抗噪性在一定范围内得到明显的改善。     

热连轧机轧制力成比例负荷分配的CLAD算法

为了实现热连轧精轧机组负荷分配的在线优化设定,提出一种轧制力成比例负荷分配的新算法CLAD算法(change load ratio by adjusting draft).其要点是通过调整压下量的偏差来使当前轧制力与目标轧制力的偏差最小化.根据轧制力成比例原则建立非线性方程组,结合假设条件,将系数矩阵简化为对角阵,经数学推导给出了新算法的迭代公式和收敛条件.提出一种经验插值法确定初始值,使得负荷分配迭代计算能快速收敛.对宝钢典型轧制案例的模拟计算验证了新算法具有计算速度快、收敛性好等优点,可用于在线计算.     

一种基于双子群的改进粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易于陷入局部最优解并存在早熟收敛的问题,提出了一种基于双子群的改进粒子群优化算法(TS-IPSO),通过2组搜索方向相反的主、辅子群之间的相互协同,扩大搜索范围,借鉴遗传算法的杂交机制,并采用惯性权值的非线性递减策略,加快算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力,降低了算法陷入局部极值的风险.实验结果表明该...     

模拟退火算法在低功耗BIST中的应用

提出了应用模拟退火算法在一定长度的测度矢量集中寻找有效测试矢量的近似最优分组，在尽量减少面积开销的同时减少有效测试矢量的个数，并且通过置入种子的方法使LFSR产生近似最优分组的矢量，因此在保障故障盖主的前提下达到了降低测试功耗的目的。实验表明，采用此方法可降低测试功耗70％以上，而故障覆盖维持不变，此外，由于减少了测试矢量，测试时间也大为缩短，在实时系统中，减少测试时间尤为重要。