基于Camshift和Kalman滤波的仿人机器人手势跟踪

对仿人机器人MIR-1的双目视觉系统实现实时手势跟踪.通过颜色直方图反投影,将每帧RGB输入图像转换为二维的肤色概率分布图像,基于Camshift算法计算手势跟踪窗口的位置和大小,并用Kalman滤波预测手心位置,有效地解决了背景中大面积肤色干扰和手势部分被遮挡等问题.在仿人机器人MIR-1上完成的手势跟踪实验,验证了此方法的实用性和有效性.     

仿人机器人双臂/躯干运动规划研究

提出了仿人机器人双臂和躯干运动的两种规划方法用以补偿机器人运动过程中产生的自转转矩,进而提高系统运动稳定性.分析了运动中地面对机器人的作用力矩和双臂摆动对身体运动产生的影响.以补偿自转转矩为目标,规划了躯干自转补偿和双臂摆动补偿两种运动方式.以能量消耗为评价函数对这两种方法进行了比较,验证了两种方法的性能和可行性.     

基于耦合自抗扰控制器的无标定手眼协调

研究机械臂在手眼关系未知情况下依靠视觉信息引导完成精确定位及跟踪问题。基于耦合自抗扰控制器原理,设计了不依赖于特定任务的广泛意义下的手眼协调控制器。通过将全局固定眼和局部手上眼相结合,实现了整个机器人操作空间范围内的精确定位与跟踪。仿真和实验验证了这一方法的可行性和有效性。     

基于模糊神经网络的无标定全自由度手眼协调

研究机器人无标定手眼协调控制 .以单眼在手上配置 ,跟踪在三维空间进行平移和旋转的运动目标 .通过恰当定义目标特征 ,实现了机器人手爪 6自由度运动的一一对应控制 ,给出了视觉反馈与机器人控制之间的非线性映射关系 ,以模糊神经网络进行输入输出映射 .仿真证实了控制方法的性能 .     

毫米级多微型机器人协调策略的研究

针对电磁型微电机的毫米级微型机器人自身的特点,根据核工业管道检测的特殊需求,利用视觉传感器获得的位置信息,为实现多微机器人系统任务而设计了多微型机器人的协调策略,通过系统实验并进行了具体的论证.     

一种用于跟踪轨迹规划的新的导引规律

本文研究一种新的目标导引规律，这种方法通过变化的视角来调整导弹接近目标的轨迹，不仅能够允许目标位置估计有较大的误差，而且可以更有效地对付目标的机动运动，提高导弹的命中率。本文还讨论了用这种方法制导的导弹接近目标的速度下限。最后给出了导弹跟踪过程的仿真。     

一种有效的基于共面标定特征点采集方法

提出了一种在传统机器人手眼关系共面标定中采样特征点提取的新方法.采用眼固定结构,利用图像处理和坐标变换分别求得图像坐标系的特征点和相对应的机器人坐标系中的特征点.完善了角点提取算法,提高了图像处理精度,并对最后标定结果的精确性进行了分析.     

毫米级微型移动机器人实时识别跟踪算法及系统通讯研究

该文针对微型机器人系统在管道检测中的具体应用，设计了微型机器人实时识别跟踪系统，通过CCD摄像头捕捉微型机器人顶部特征点的位置，实现对微型机器人状态的实时识别跟踪，同时，为缩短系统的处理时间，系统采用特殊的通讯方式，即机器人系统的协调是在微型机器人相互之间不知彼此位置和状态下实现的，系统采用广播通讯方式，信息的流向只是从主控制器发送给每个微型机器人。     

基于组合非线性反馈机器人控制吸引域评估

在机器人的关节空间轨迹控制跟踪控制中,全局渐近的控制方法在存在驱动器饱和与摩擦扰动时,很难得到理想的控制效果.针对组合非线性反馈与计算力矩相结合的控制方法,研究了机器人驱动器存在输入限制时的吸引域评估方法.用Ricatti方程迭代法设计线性增益,以获得尽量大的吸引域,仿真结果证明了所提方法的有效性.