叉车式机器人的转向位姿误差

执行器的加速度和负载质量会影响叉车式机器人的转向位姿. 将执行器加速度和负载质量的变化转化为叉车式机器人作业质心的跃变,通过坐标变换对基于横滑特性的叉车式机器人的转向位姿误差进行建模. 基于该误差模型分析了执行器不同加速度和负载质量对叉车式机器人转向位姿的影响. 实验结果表明,执行器加速度和负载质量的变化会造成叉车式机器人不同程度的欠转向和过转向.     

可量测序列影像的加权整体最小二乘导航

提出顾及观测方程系数矩阵误差的可量测影像定位定姿算法及其权值确定方法,实现了利用可量测序列视觉影像与DGPS/IMU 融合导航计算. 计算结果表明：采用加权最小二乘算法可较好地克服可量测序列影像定位定姿算法中系数矩阵误差的影响,精度高于最小二乘法,当GPS 失锁2.5 km 时可达到优于13 m的定位精度和
0.1m 的定姿精度.     

基于生物遗传学的机器人位姿控制方法

根据遗传算法提出了一种机器人位姿控制的新算法,并结合机器人位姿控制问题探讨了改善遗传算法参数寻优速度的方法,最后通过仿真实验证明了该方法的有效性.     

无人机空中加油相对位姿解耦迭代确定算法

针对视线方程中位置和姿态信息存在严重耦合及强非线性的问题,研究了一种相对位姿解耦迭代确定算法,并用于无人机空中加油. 根据卫星导航中的伪距概念,利用视线矢量构建观测矩阵,通过最小二乘法求解相对位置更新,进而更新伪距确定相对姿态. 引入单步迭代误差证明了算法的收敛性,通过分析误差协方差阵的迹讨论 特征点几何构型对相对位置确定精度的影响. 仿真结果表明,与高斯最小二乘微分修正算法相比,提出的算法运行速度和抗噪声性能分别提高了23%和40%,相对位置稳态误差优于0.1 m,相对姿态误差优于0.5±,满足无人机空中加油对接阶段相对位姿测量精度要求.     

基于前置坐标系的PUMA机器人运动学方程的研究

机器人运动学研究的主要内容是机器人各连杆间的位移关系、速度关系和加速度关系。由机器人关节坐标系推导其末端位姿的过程称为机器人的正向运动学；已知机器人的末端位姿求其各关节坐标系之间的关系，称为机器人的逆向运动学。本文中，笔者只讨论正向运动学。为了进行机器人的位姿分析，     

基于遗传算法的双足机器上楼梯的步态规划

针对双足机器人上楼梯的步态规划问题，应用三次样条插值合成脚踝的运动轨迹，并基于加速度分析设计出臂部运动轨迹，计算动力学模型得到ZMP轨迹，进而得出机器人步行的稳定性可以表示为关于上体初始位姿的多变量优化问题。最后应用遗传算法（genetic algorithm,GA）求解，获得稳定性好的优化步态。机器人上楼梯的动态步行仿真结果表明，运用遗传算法可以得到合适的优化轨迹。     

一种室内环境下仿人机器人路径规划方法

研究了单目环境下仿人机器人的室内环境的建立和运动规划问题.按照室内环境的建立地图,并选择SURF特征点作为室内环境中路标,提出了基于SURF路标与A＊算法的仿人机器人路径规划算法,该算法能够较好地满足仿人机器人路径规划的要求,具有一定可行性和有效性.     

基于前置坐标系的PUMA机器人运动学方程的研究

<正>机器人运动学研究的主要内容是机器人各连杆间的位移关系、速度关系和加速度关系。由机器人关节坐标系推导其末端位姿的过程称为机器人的正向运动学;已知机器人的末端位姿求其各关节坐标系之间的关系,称为机器人的逆向运动学。     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.     

罗兰C辅助北斗双星对同温层气球的定位研究

提出由罗兰C辅助北斗双星对同温层气球进行定位的方法.给出了系统的工作原理,及逐步搜索两曲线间距离最短点定位算法.用Matlab软件对该算法进行了仿真,作了实时性、定位误差分析.结果表明,该算法具有较强的实时性,定位精度对于罗兰C测量误差较为敏感,对双星测量误差相对不敏感.并指出当罗兰C测量误差与北斗双星测量误差同时增大时,定位误差反而有可能与罗兰C误差单独作用时持平甚至减少.定位精度与罗兰C台链的选择、各台之间的几何位置也有关系.该算法也适用于其他空中地面海上低动态航行体的定位.     

应用聚类进行移动机器人定位

提出一种基于激光测距雷达的移动机器人定位新方法. 对每帧扫描数据进行聚类,对前后帧扫描数据按类进行匹配,获得两种匹配类,即完整匹配类和非完整匹配类. 对完整匹配类,取它们的两对端点以及质心作为匹配点;而对非完整匹配类,只取两对端点作为匹配点. 采用随机采样一致性算法剔除匹配点集中的外点,用非线性最小二乘法估计机器人运动参数,从而确定出机器人的当前位姿. 在静态和动态室内环境下进行的实验验证了该文提出方法的有效性.     

基于降低分辨率模型视频代码转换的研究

基于降低分辨率的视频代码转换模型,对运动矢量和宏块类型进行了精简.提出一种基于量化误差的自适应运动矢量模型,从而减小了搜索域,使最佳化输出运动矢量能进行快速运动估值.该方法在视频图象质量没有明显失真的前提下,改善了计算复杂度.     

双棱镜测钠光灯波长实验的改进

菲涅尔双棱镜测钠光灯波长实验主要的误差来源是用"大像小像法"测得的狭缝2个虚像的间距d,针对这种情况提出了改良的方案.即选用恰当的双棱镜到狭缝间的距离以增大2个虚像的间距,采用较小的测微目镜到狭缝的距离以增大成小像时读得的狭缝间距d1,以先后测量狭缝两边界位置以确定其中心位置的方法进行测量以减小狭缝的不规则形状带来的误差.     

一种大视场汇聚型双目立体视觉标定方法

双目摄像机汇聚型摆放易导致标记点出现散焦模糊和透视形变,使标记点定位出现偏差,在大视场环境下会引发不可忽视的标定误差,进而影响测量精度。为解决上述问题,提出了一种基于标记点定位偏差度加权的大视场汇聚型双目立体视觉标定方法。首先,利用靶标在摄像机坐标系下的位姿,计算标记点散焦模糊量和透视形变度;其次,根据标记点定位偏差度设置相应权重;最后,将标记点权重系数加入目标函数,引导标定参数优化。实验结果表明：在观测值为505 mm的情况下,该方法测距均方根误差和标准差可达0.809和0.290,不但有效提高了大视场汇聚型双目立体视觉标定精度,而且具有良好的稳定性。     

基于遗传算法的双足机器人上楼梯的步态规划

针对双足机器人上楼梯的步态规划问题,应用三次样条插值合成脚踝的运动轨迹,并基于加速度分析设计出臀部运动轨迹,计算动力学模型得到ZMP轨迹,进而得出机器人步行的稳定性可以表示为关于上体初始位姿的多变量优化问题.最后应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解,获得稳定性好的优化步态.机器人上楼梯的动态步行仿真结果表明,运用遗传算法可以得到合适的优化轨迹.     

不同比例尺居民地数据的多因子加权匹配方法

随着多尺度地图数据的出现,不同领域对其需求不断增大,保持数据的现势性变得越来越重要。地图数据的跨尺度更新是地图更新的难点问题,包含跨尺度地图匹配、变化识别、数据更新等过程,其中地图匹配是保持地图更新的重要环节之一。研究提出了跨尺度居民地数据的多因子权重匹配方法,该方法利用距离、形状、大小、方向等空间相似性因子计算候选匹配对的各指标匹配概率,找出多种匹配关系,克服了存在于不同比例尺之间的位置偏差。通过实验验证,该方法比单因子的匹配方法具有更高的准确率。     

关于定位误差计算中理想位置的分析

定位误差的分析计算是机床夹具设计中重要的一环，本文对定位误差计算中关于理想位置作了较全面的分析，并提出用尺寸链计算来解决有关尺寸的公差问题。     

基于刀位文件的空间复杂曲面机器人 加工技术研究

针对空间复杂曲面难以利用机器人示教方式来实现机器人的路径规划,利用UG加工后置处理的G代码没有体现机器人的空间姿态,人工调整较为烦琐等问题,该文提出一种新算法对UG前置处理的刀位文件进行计算来实现机器人的空间姿态控制,求得对应机器人的末端位姿,经逆运算后以最短路程为优化目标转换为机器人各关节角的变量值,后经Matlab仿真验算,验证了该方法的可行性     

V形块定位方式中定位误差的两种算法比较

本文分析工件外圆柱面以V形块定位位误差的产生原因,指出V形块定位的设计基准和定位基准,并提拱定位误差的两种计算方法,并加以比较,以提高计算速度和准确度。     

空间靶标位姿的三维重建方法研究

从增强现实AR系统中目标跟踪的需要出发,介绍了空间靶标位姿的重建方法.文章在点重建和线重建方法的基础上,分析了空间矢量在任何成像面上的投影位置关系,导出了在世界坐标系和在图像坐标系中重建空间矢量的两种方法,并将上述方法用于空间靶标位姿的三维重建,且进行了验证.