基于立体视觉的三维立体模型全自动拼接方法

基于影像的三维立体模型重建时,如何自动地将部分模型拼接成完整模型是个亟待解决的问题。目前关于三维立体模型拼接大多限制在手动取两个模型上的公共点完成拼接。提出一种方法,能够全自动地、快速地、高精度地实现三维立体模型的拼接。与图像拼接类似,三维立体模型拼接也要经过特征点提取、特征点匹配、空间变换三个步骤。值得一提的是,在特征点提取时利用了三维重建时的点云数据、特征点匹配时利用了点与点间距客观不变、空间转换参数RT矩阵计算时提出了仅用四对精匹配点计算等方法,完成三维立体模型全自动、快速、高精度地拼接,拼接精度达到毫米(mm)级。     

基于人工免疫机理的赛场态势评估模型

伴随着足球机器人比赛水平的不断提高,对足球机器人赛场的态势做出实时、客观、准确的评估已经成为足球机器人态势评估系统亟待解决的重要问题。在已有相关的研究基础上,运用人工免疫机理对足球机器人赛场态势进行评估建模和研究,提出算法。仿真实验表明,基于人工免疫机理所建立的赛场态势评估模型与传统的态势评估模型相比较,具有实时、定量、自适应等特点;模型能够实时,量化评估赛场上的态势变化,从而为及时地提出对应的策略提供了准确而强有力的依据。     

车身焊装生产线机器人布局设计

通过分析机器人与夹具、修模器、换枪架和围栏的相对距离,以及机器人底座的高度研究机器人布局设计,并从目前的仿真项目中总结出机器人仿真项目中如何获得一个好的布局,有效地解决焊接过程中出现的干涉多、余量少等问题,同时还能够优化机器人的运动轨迹,减少工作的节拍。     

机器人手臂(机械手)再现轨迹最优综合

本文以空间开链机构 PRSS(相当于 PRRRR)为例,以机构的尺寸最小为准则,考虑机器人手臂、机械手工作空间内可能存在空腔、通孔的瞬时约束条件,以及未杆象限限定约束条件等,建立起机器人再现轨迹最优综合的数学模型。按此可实现机构优化设计。     

基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

基于触觉传感器和强化学习内在奖励的机械臂抓取方法

触觉在机器人抓取过程中扮演着重要的角色,但在大多数强化学习任务中,触觉仅被用于拓展状态空间,其提供的位置和压力等信息很少被完全利用.针对该问题,同时受内在奖励机制启发,首先设计了一种“倒T”形传感器阵列布局;然后基于这种传感器阵列提出了新的内在激励方法,该方法根据机械臂末端与物体接触位置的不同,给予不同的重视程度,鼓励智能体以更有效的姿态来夹取物体;最后将该方法在仿真环境中进行测试,结果表明该方法在夹取椭球和圆球物体任务中收敛速度比最新的基准方法平均提高了约20%.     

竞赛机器人的创意设计与基本机械结构——Robocon全国大学生机器人电视大赛

结合笔者指导的一、二、三届CCTV全国大学生机器人电视大赛无锡职业技术学院代表队的比赛机器人的设计制作,阐述竞赛型机器人的创意设计与基本机械结构。     

多指手抓取操作的仿真

本文分析了多指手仿真的基本任务，提出适合多指手的仿真系统结构，构造了一个基于微机的多指手仿真系统；该系统提供了能够在微机上运行的、交互式、具备动画显示功能的图形仿真工具；设计了友好的人机交互界面；同时本文对多指手的力规划、运动规划和姿态选择等问题作了详细的讨论；最后对多指手装配进行了仿真     

机器人CPU主板设计

介绍了参加首届全国大学生机器人电视大赛的机器人CPU主板的设计。     

多机器人协调系统研究综述

本文回顾了多机器人协调系统研究的发展历史，评述了目前各主要方向的进展，并就多机器人协调研究的前景提出了一些看法。