家用智能看护机器人高精度里程计估计算法

为了解决家用智能看护机器人车轮轮胎和地面作用力与电机输出力矩不平衡,易导致看护机器人产生滑动、里程计估计精度低的问题,引入牵引系数描述机器人滑动情况,推导含牵引系数的看护机器人运动学模型,以增量式光电编码器和惯性测量单元2种传感器为输入,将含牵引系数的运动学模型应用于基于扩展卡尔曼滤波算法的看护机器人里程计估计算法,搭建看护机器人实验系统完成算法验证。结果表明：在家用瓷砖地面,看护机器人分别以0.1,0.2,0.4 m/s的速度移动时,与传统里程计估计算法相比,所提出的机器人里程计估计算法的误差降低了40%左右。将含牵引系数的运动学模型应用于机器人里程计估计算法,可有效降低看护机器人的里程计估计误差,为提高看护机器人在室内地面的自主导航精度提供了一定的参考。     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

改进的变分模态分解在锚杆和锚固质量检测中的应用

针对锚杆电磁超声信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出基于布谷鸟搜索算法的变分模态分解与独立分量分析相结合的降噪方法;该方法利用布谷鸟搜索算法优化变分模态分解的输入参数,实现信号的最优分解,利用变分模态分解将信号自适应分解为一些模态分量,依据排列熵值对分解的模态进行重构,利用快速独立分量分析算法对重构信号与原信号组成的2路通道进行解混,实现回波信号与噪声信号的分离,并对锚杆和锚固信号数据进行分析。结果表明,与常用的降噪方法相比,该方法有更好的抗噪性和降噪效果。