机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上,提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法,从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验,证明此方法是有效的,可以在保证识别精度的前提下,快速识别机器人。     

2019年微纳米力学热点回眸

微纳米尺度下材料的力学性能与样品的尺寸和表界面等物理量密切相关,因此纳米材料的力学性能可以在很大范围内进行高效的调节,使得纳米材料能够拥有超轻、超硬、以及高断裂强度和高韧性等卓越的力学性能。从尺度缺陷效应和生长机理、屈曲机理分析和应用、界面力学性能和应用、生物和软物质力学性能、软体机器人、机器学习等方面盘点了微纳米力学2019年取得的研究成果。     

自动避障三轮管道机器人设计

管道机器人作为一种有效的探测设备,可以深入人类无法到达的狭小空间内执行勘查任务。轮式机器人具有结构简单、运动连续平稳、速度快、可靠性高等诸多优点,因此开发了基于STC系列单片机的三轮轮式结构管道机器人。应用红外传感器电路实现有效避障功能;加入角度传感器模块,确保机器人可以在管道最底端平稳行进;采用脉宽调制技术驱动直流电机,通过改变占空比来控制机器人运动。设计的轮式管道机器人实物具有体积小、可裁剪性强、便捷等特点,能够完成管道内探测、数据收集等功能。     

以人为中心的机器人系统的人机交互技术

以人为中心的机器人系统(HCR)强调以人为本、人机合作的思想，主要用于动态、非结构化的环境和必需有人机共同完成的任务。笔者提出了基于穿戴计算的人机接口，使HCR的人机交互不受时间、空间的限制。通过增强现实，机器人的状态、报警等重要信息成为输出通道传输的重点，有效地减少了对信息传输带宽和再现信息的资源占用，减轻操作者的负担，进而提高HCR操作者对本地状态的意识和对远程环境的感知。通过并行、互补的多通道及整合、融合多个输入信息的方法，消除信息的多又性和噪声，从根本上克服当前人机交互的输入瓶颈，实现更加高效、人性化的HCR人机交互。     

基于改进遗传算法的工业机器人能耗最优轨迹规划

为了降低工业机器人在工作过程中的能耗,提出了一种能耗最优的轨迹规划方法。将机器人的轨迹视为由空间中一系列的型值点构成,每相邻的型值点间由一段五次B样条曲线连接,得出机器人的轨迹函数。以动能作为目标能耗函数,同时考虑各个关节的运动学和动力学约束。对遗传算法进行改进,用于优化目标能耗函数,此改进遗传算法提高了算法的运算效率、局部搜索能力和实时性。对优化结果进行仿真,得出各个关节的运动学参数变化曲线,分析各个关节的曲线图知其均满足运动学和动力学约束条件,验证了此优化轨迹的合理性。     

基于动态链表的混联机器人焊接编程优化

传统示教焊接编程方法具有容易导致频繁编程、示教精度取决于示教者经验、模块顺序执行特征与数据量不确定,机器人无法识别语言指令的弊端。为此,提出一种新的基于动态链表的混联机器人焊接编程优化方法。采用离线焊接编程方式。在起止点关节速度为零的情况下,利用混联机器人逆运动学原理把初始点与终止点位姿转换成对应关节角度值,通过设定各关节变量的角度运动,实现焊接路线规划。在起止点关节速度非零的情况下,将所有路径点看作初始点与终止点,按照预期焊接任务拟合三次多项式差值函数,获取规划线路。通过遗传方法对焊接线路进行优化,保证焊接精度。利用三点标定法对混联机器人坐标进行标定。针对存在顺序同时数量未知的编程执行结果,通过动态链表进行数据保存与语言指令转换,实现对传统方法的优化。实际应用结果表明,所提方法能够有效控制实际工件焊接,焊缝质量高,较为均匀,且偏差小。     

基于多模态深度神经网络的抓取检测方法

针对机器人抓取检测任务中对未知物体抓取检测精度低的问题,本文提出了一种多模态深度神经抓取检测模型。首先,在RGB和深度两个通道中引入残差模块以进一步提升网络的特征提取能力。接着,引入多模态特征融合模块进行特征融合。最终通过全连接层回归融合特征以得到最佳抓取检测结果。实验结果表明,在Cornell抓取数据集上,本文方法的图像拆分检测精度达到95.7%,对象拆分检测精度达到94.6%。此外,本文还通过消融实验证明了引入残差模块可以提高网络抓取检测性能。     

基于救援机器人的人体关节点检测方法

为了使救援机器人在危楼环境下能够精确的检测人体关节点,以代替救援人员进入危险现场。本文提出一种基于救援机器人的人体关节点检测方法。首先,本文通过Kinect相机获取人体关节点检测数据,采用归一化的方法对关节点数据进行平滑预处理。然后对预处理数据加入人体关节长度约束和关节旋转角约束,从而生成每个人体关节点空间位置。最后,采用Tsai方法进行手眼标定,得到机械臂和伤员之间的距离。实验结果表明该方法在危楼救援环境下准确测量伤员关节点位置,验证了所提出检测方法的有效性。     

轮足复合式爬壁机器人研究综述

当前轮足复合式机器人机构主要包含轮足结合、分离复合以及变形轮足,分别能够实现不同障碍通道的移动作业、复杂未知环境的探索操作以及突发应急救援等应用。然而,针对船舶、压力储罐等金属立面环境,轮足复合式爬壁机器人必须兼具壁面适应、越障和壁面过渡的全位置自主作业能力,应用于壁面焊接、清洗、检测等作业任务。对比分析当前的国内外研究,轮足复合式爬壁机器人针对在垂直和倾斜壁面的工程应用有良好的适用性,它具备适应复杂曲面工作面并能够应对非结构化工作场景。轮足复合式爬壁结构在应对曲率变化、非结构化壁面等工作将会有良好的应用前景。     

基于ICP算法的苹果采摘机器人手眼标定方法

苹果采摘机器人手眼协同作业过程中手眼关系的精度是影响机器人作业效率和作业精度的关键因素之一.针对传统手眼标定方法求解精度低、线性化求解时解耦精度丢失和非线性求解时累积误差较大等问题,提出一种基于ICP算法的手眼标定方法.以Tsai〖CD*2〗Lenz法的求解结果作为ICP匹配算法初值,通过确定ICP匹配算法中误差阈值和迭代次数最优组合得到精确的手眼转换关系.试验结果表明,本文方法避免了求解时精度丢失和误差积累等问题,与Tsai〖CD*2〗Lenz算法相比,旋转精度提高了13.6%,平移精度提高12.47%.