基于随机权重粒子群算法的SCARA机器人动力学参数辨识

针对SCARA机器人在负载条件下末端动力学参数难以辨识的问题,在分析负载对各关节力矩影响的基础上,对SCARA机器人进行了结构简化,利用Lagrange法建立带负载机器人的动力学数学模型,确定了需要辨识的机器人末端动力学参数。在传统粒子群算法的基础上,提出一种随机权重粒子群算法对机器人动力学参数进行辨识,并编写了相应的程序。仿真辨识结果表明:随机权重粒子群算法的收敛速度与参数粒子搜索范围得到明显提升,辨识出的机器人力矩与实际输出力矩基本吻合,说明该算法对机器人动力学参数的辨识具有较高的精度;与遗传算法、基本粒子群算法相比,随机权重粒子群算法辨识得到的适应度函数最优值最小,不易陷入局部最优,便于全局搜索,参数辨识精确更高。     

基于改进差分进化算法的机器人动力学参数辨识方法研究

针对传统差分进化算法存在收敛精度不高和算法容易陷入局部最优等问题,提出一种差分进化(Differential Evolution,DE)算法的改进方案,并用于机器人的动力学参数辨识。首先,利用Newton-Euler方法建立含有关节摩擦特性的机器人动力学模型的线性形式,设计严格满足机器人运动条件的傅里叶级数作为运动轨迹,为提高辨识精度,建立机器人观测矩阵条件数的非线性约束模型来优化激励轨迹;其次,引入DE算法并对其进行优化以提高算法的全局搜索能力和开发能力;最后,以智昌川崎RS010N机器人为对象设计仿真实验,实现了机器人动力学参数的辨识,并对辨识结果与理论值进行了对比分析。结果表明,采用改进的差分进化算法,可以准确地辨识出机器人动力学参数,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性。     

基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识

几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明：机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。     

基于WLS-ABC算法的工业机器人参数辨识

针对工业机器人在不带负载时的动力学参数辨识问题,提出了一种基于加权最小二乘法与人工蜂群算法(WLS-ABC)的辨识算法.首先计及关节摩擦特性,推导出机器人动力学模型的线性形式;接着设计五阶傅里叶级数作为激励轨迹,采集辨识实验数据;然后根据文中辨识算法,采用加权最小二乘法得到待辨识参数初始解,并以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制找到全局最优参数;最后对得到的模型进行验证与分析.实验结果表明,通过文中辨识算法得到的预测力矩与测量力矩有较高的匹配度,所建立的模型能够反映机器人的动力学特性.     

基于角度模型的机器人驱动系统参数辨识

针对直流电动机驱动的轮式机器人,提出一种根据机器人轮子编码器读数辨识机器人驱动系统参数的算法,并与传统的根据速度输出来辨识机器人参数的方法进行了比较.仿真计算证明:根据编码器数据辨识有更好的精度及抗干扰能力.     

基于扩展H_∞粒子滤波算法的视觉伺服雅可比矩阵在线辨识

为提高图像雅可比矩阵在线辨识精度,进而提高机器人轨迹跟踪的准确性,研究了基于图像的机器人视觉伺服系统中雅可比矩阵在线辨识方法。在非高斯环境下以机械手跟踪运动为应用实例,采用一种扩展H_∞粒子滤波算法对图像雅可比矩阵进行在线辨识,并且与卡尔曼滤波算法进行对比实验研究。实验结果表明,扩展H_∞粒子滤波算法具有较高的辨识精度和较强的鲁棒性,机器人轨迹跟踪精度得到提高,而且耗时较短,验证了扩展H_∞粒子滤波算法的有效性。     

基于模型的工业机器人误差参数标定技术研究进展

 为提高机器人末端控制精度,围绕基于模型的工业机器人误差参数标定技术,总结了其应用在高精度机械加工制造领域时存在的误差参数不完整、标定成本高和标定精度不满足工业需求等关键问题;综述了误差参数标定模型建模方法、机器人末端位姿测量技术、误差参数辨识技术和误差补偿技术4个方面的进展,分析了处理复杂标定任务时基于模型的误差参数模型标定技术的主要难点进行总结,针对传统建模方法不再满足标定需求、现有自标定技术测量精度不够、传统线性辨识算法在辨识矩阵奇异或存在冗余参数时无法得到准确的辨识结果、如何高效获得和处理测量得到的误差数据等难题,提出了可行性解决方案及发展方向。     

一种机器人工具坐标系标定方法

提出了一种算法简便、切实有效的机器人工具坐标系标定方法。该方法基于机器人的运动学推导过程,在没有借助额外的测量工具的条件下,对工具坐标系相对于机器人末端坐标系的位置进行辨识,在得到工具坐标系相对位置的基础上,对机器人的工具端的姿态进行辨识。本方法仅采用了线性最小二乘算法,算法简便容易实现。最后使用MATLAB和Virtual Robot Simulator对本文所提算法进行了仿真实验,结果证明该方法切实可行,完全可以应用到实际的工作环境中,缩减离线工作时间,提高自动化水平。     

一种基于神经网络PID的机器人SLAM改进算法

提出了一种基于神经网络PID自适应辨识噪声的移动机器人即时定位与地图创建(SLAM)改进算法。重点对自适应辨识的EKF-SLAM改进算法实现进行了分析,神经网络PID控制器、中值滤波以及噪声调整等组成噪声在线辨识单元。在噪声先验信息不足的情况下,通过自适应在线辨识单元辨识未知系统过程噪声和观测噪声,并迭代修正噪声协方差和平均值滤波新息协方差,实现机器人即时定位精度的在线提高。仿真结果表明,该算法可减小定位误差、降低未知系统过程噪声和观测噪声对SLAM算法的影响。     

基于动力学模型的工业机器人导纳控制研究

提出了一种基于动力学模型的导纳控制算法,用来实现机器人末端力和位置的柔顺控制,可以在速度模式下控制机器人运动,以保证无外力接触时的轨迹跟踪精度.首先,根据牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型;然后,通过粒子群算法辨识动力学模型参数,得到完整的动力学模型;在此基础上,计算机器人末端位置误差和外力,利用设计的导纳控制器实现机器人的柔顺控制,用Matlab的Simulink仿真模块验证了基于动力学模型导纳控制的有效性和可靠性.仿真结果表明:机器人末端没有与环境接触时,具有较高的跟踪精度;与环境接触时,机器人末端会产生位置误差和外力,从而实现机器人的柔顺控制.     

面向高效精准柔性混装作业的智能元胞调度方法研究

柔性混装生产多目标调度系统的动态性、开放性和大规模性导致常规算法失效,因此迫切需要研究新的调度算法。在推理其他算法局限性基础上提出使用Agent形成智能元胞自动机ICA使之具有自学习功能,并基于装配投产序列调度和工位任务分派目标,首次建立智能元胞调度ICAS三维网络模型及构造“弹簧邻居”特殊邻域和“弹跳”和“层跃”特别行为,实现混装作业微观自适应调度。仿真实践证明,该智能元胞调度ICAS方法可靠,计算复杂性降低,为复杂调度问题提供了新手段。     

油墨配色的理论与实验研究

根据混色系统理论、色度学及样条插值方法,提出了一种计算专色油墨配方的方法。在二维空间中用样条插值对专色油墨配色问题进行了研究,探索了“相同主波长具有相同色相”原则在专色油墨配色中的应用问题。实验结果表明,该算法具有一定的精确性,基本实现了胶印油墨配色,能满足一般胶印对印品颜色的要求。     

有限特殊图厄系统的有限阶元

讨论了有限可交换特殊图厄系统 (Σ∶ R)及其字问题 ,证明了一个有限可交换特殊图厄系统 (Σ∶ R)是一个有限群与一个自由幺半群的直积 ;在所讨论的系统是完备的情况下 ,得到了一个判定有限阶元问题存在的线性时间算法 ,这个算法同时还构造了字方程 xm =xn 的所有解     

同步推送系统模糊控制的在线学习

为了解决气冲造型线普遍存在的推送系统推送和缓冲严重不同步的问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的模糊控制策略（GASAF）,用这种算法对模糊规则进行优化时,不仅速度快,还可避免算法的早熟收敛,根据实际运行系统参数时变的特点,用自行设计的“判别器”对将要进入模糊推理机的模糊规则进行在线学习和测试,以保证用于实时控制的规则的优良性,现场试运行结果表明,这种控制器可使推送系统的位置跟踪精度达到0．2％,具有很好的通用性和广阔的应用前景。     

面向数控加工的曲面生成算法研究

针对数控加工中曲面设计的特点,提出了一种插值与逼近相结合的曲面设计算法.该算法已在自行设计的面向数控的曲面造型系统中实现.实践证明,本算法能够较好地解决数控加工中的曲面设计问题     

Evaluation of the Importance of Web Pages

Google's algorithm on PageRank is analyzed in details. Some disadvantages of this algorithm is presented, for instance, preferring old pages, ignoring special sites and inaccurate judge of hyperlinks pointed out from one page. Furthermore, author's improved algorithm is described. Experiments show that the author's consideration on evaluating the importance of pages can make an improvement over the original algorithm. Based on this improved algorithm a topicspecific searching system have been developed.     

真空气吸附壁面行走机器人动态路径规划

研究用于真空吸附壁面行走机器人的动态路径规划，提出全局范围内已知障碍避碰的膨胀法和局部区域随机故障避撞的人造热场法，该机器人系统根据环境信息对路径实时生成与控制，增加系统的稳定性和环境的适应性，同时针对壁面走行机器人的作业特点，又引入区域充满运行的概念及方法。     

一种改进的贝叶斯文本分类方法

朴素贝叶斯分类(naive Bayes)有一个“独立性假设”:给定一个实例的类标签,实例中的每个属性的出现都独立于实例中其他属性的出现,而在实际应用中这种条件并不易满足,另外由于文本的特殊性,相关的特征项可能会产生新的语义信息。因此在训练文本时,对特征选择后产生的特征集用一种可行的方法考察它们之间的相关性,然后对相关程度高的特征进行合并处理。实验数据表明,这个改进的方法能提高朴素贝叶斯的算法精确度。     

基于隐藏马尔可夫模型的干扰抑制技术

研究了DS(direct sequence)扩频系统中基于隐藏马尔可夫模型HMM(hide Markov models)的干扰抑制技术，简要引述了算法原理，着重给出了该算法的改进方案和在具体干扰条件下的系统性能仿真。研究表明，该算法由于能够对干扰信号进行准确估计，因而减小了对有用信号的损伤，可以获得更好的抗干扰性能。通过减小复杂度的措施，可以用于实际系统，这对于应用DS扩频系统的短波通信和卫星通信，增强抗干扰能力具有重要意义。