基于姿态库和PIK算法的虚拟人全身姿态生成

当前,虚拟人的全身关键帧姿态主要通过手工方式设计生成,耗时费力,将以姿态样本为基础的数据驱动方法和以直观的高层任务约束为基础的目标驱动方法相结合,实现了虚拟人全身姿态的自动交互生成。首先构建姿态样本库,依据特定任务约束,对全身关节进行分组并提出了参数化姿态拼接方法用于虚拟人全身姿态的估计生成,随后以估计值为初始姿态,利用带优先级的逆向运动学（PIK）算法对所有任务约束按优先级顺序进行IK迭代求解,实现对全身姿态的进一步优化生成。在姿态迭代求解过程中,将静态平衡约束和其它任务约束分层单独求解,解决了平衡约束优先级难以设置的问题并可确保姿态结果的静态平衡性。实验结果表明,通过将姿态样本库和PIK算法相结合,既克服了已有基于数据样本的逆向运动学算法只能生成与原有姿态样本差别不大的姿态的限制,又可解决PIK算法的初值选取问题,相应地减少了PIK算法所需的迭代求解次数,提高了求解计算效率,并可适度保证最终姿态结果的逼真自然性。     

自由漂浮空间机器人载体姿态扰动最优轨迹规划

针对机械臂运动产生的航天器载体姿态扰动,提出一种基于粒子群优化算法的自由漂浮空间机器人载体姿态扰动最优轨迹规划方案。对系统角动量守恒方程进行分析,给出了载体姿态扰动最优轨迹规划的目标函数。采用高阶多项式逼近机械臂关节角轨迹,将多项式系数作为优化参数。为保证规划算法的收敛性,采用带有收缩因子的粒子群优化算法进行轨迹寻优。仿真结果表明,在完成位姿调整任务的同时,载体姿态扰动得到了有效的抑制,验证了所提方法的有效性。     

三轴稳定小卫星LQG姿态稳定控制与仿真

建立了三轴稳定小卫星稳定工作模式下的动力学模型,在此基础上设计了用于其姿态稳定控制的线性二次高斯型（LQG）控制器。该控制器由Kalman滤波状态估计器和线性二次型最优调节器两部分组成,前者对卫星姿态信息进行滤波融合,在此基础上,后者进行反馈增益矩阵的最优化设计。由三轴正交反作用飞轮系统提供控制力矩,得到了卫星姿态稳定系统的状态空间仿真模型。仿真结果表明：设计的LQG控制器可以实现卫星姿态的精确确定和稳定控制,姿态确定精度相对于敏感器测量精度有较大提高;二次型调节器能够对卫星姿态小偏置量进行快速稳定,而且可以较好地抑制卫星稳定工作时受到的外界干扰。     

航天器非线性鲁棒自适应姿态机动控制律

针对存在未知转动惯量和外部干扰力矩的敏捷航天器快速大角度姿态机动问题,结合非线性反步法和Lyapunovo稳定性分析方法设计控制力矩和转动惯量估计值的非线性鲁棒自适应控制律。在控制力矩控制律中,加入非线性阻尼项对外部干扰力矩进行补偿,证明了系统的全局一致最终有界稳定性。引入非线性动系数增加系统的动态性能,提高了姿态快速机动后的快速稳定能力。在Maltlab/Simulink环境下进行航天器姿态机动控制仿真研究,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性。     

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

捷联姿态解算五子样等效旋转矢量算法研究

为了抑制高动态环境下捷联惯导姿态解算时的误差,对五子样等效旋转矢量算法进行了推导;并在锥运动环境下进行了仿真验证。通过与四子样算法误差的对比,表明五子样算法可以有效减小动态误差,具有很高的实用价值。     

基于陀螺星光加激光交会雷达的相对姿态确定

针对编队飞行中从飞行器与主飞行器的相对姿态确定问题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的相对姿态确定方法. 采用修正罗德里格参数(MRPs)作为姿态描述参数避免奇异点. 姿态敏感器采用陀螺 星敏感器 激光交会雷达的配置模式,并且结合相对姿态动力学方程得到相对姿态确定的状态方程,建立起相对姿态确定的EKF模型. 仿真实例表明,EKF状态能在最慢300 s内收敛,MRPs的估计误差在10-5范围以内,该方法正确有效.     

四阶龙格-库塔法在捷联惯导系统姿态解算中的应用

捷联式惯导系统相对于平台式惯导系统姿态解算要复杂得多,捷联系统通过提取陀螺仪和加速度计的测量值实时进行姿态矩阵更新,从而获得载体的姿态信息。介绍了利用四阶龙格—库塔法解捷联姿态微分方程的方法,并以典型圆锥运动作为输入进行仿真分析,适当地改变圆锥运动参数,检验该姿态算法的准确性及精度.仿真结果表明,在圆锥运动环境下四阶龙格—库塔法的姿态解算的精度随着计算周期τ的减小而增大,随着锥运动参数α和ω的增大而减小。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方...     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。