视觉量角计修正定位算法及其误差分析

针对移动机器人在室外环境中的定位提出了一种基于视觉量角计的定位算法.首先简单介绍一种使用码盘和惯导的定位方法,并且描述了视觉量角计的主要思想,然后给出了定位算法,并且对它进行了误差分析以确保该算法的可行性.同时在本实验室自主开发的机器人上进行了验证,从而从理论和实验两方面确保了本算法的可靠、有效.     

RS码的分布式编码协作系统方案设计

为了降低RS码分布式编码协作系统的误码率,在深入研究RS编译码算法的基础上,提出了合并-智能联合译码算法。该算法在智能译码算法中增加一个合并器,以充分利用RS_1和RS_2两路信号。仿真实验表明,当误比特率为10~(-3)时,与简单联合译码算法相比,采用合并-智能联合译码算法的编码协作系统能获得3.7 dB的增益;在使用自适应系数的情况下,合并-智能联合译码算法能够使编码协作系统获得最佳的性能。因此,合并-智能联合译码算法可以有效提高RS码编码协作系统的性能。     

基于多种群分层协作遗传算法的MIMO雷达正交多相编码信号设计

正交多相编码信号具有大输出主副比和高安全性而倍受关注,利用自相关旁瓣峰值、互相关峰值、总的自相关旁瓣能量和互相关能量最小设计了MIMO雷达正交多相编码信号优化的代价函数.基于多种群协作及高层种群高效决策的思想,运用普通群体挖掘优化空间而高层种群引导种群更快的收敛到全局最优解,提出了多种群分层协作遗传算法,并将其应用于MIMO雷达正交多相编码信号设计,实现了MIMO雷达信号的距离、速度测量的同时提高分辨力,仿真结果表明了本文方法的有效性和可靠性.     

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。     

动态环境下移动机器人路径规划的一种新方法

提出了一种适用于动态环境下移动机器人路径规划的新方法.用栅格法对环境进行建模,从目标栅格点出发,各栅格中心点到目标栅格中心点的距离信息以每个时间步一个栅格的速度不断向外传播.经过足够多时间步的传播后,通过逐步寻找信息的传播来源,即可获得机器人的最短路径.仿真结果表明,该方法非常简单且高效,能快速规划出动态环境下移动机器人的最优路径.     

现代机械产品智能优化设计方法及其应用

在总结前人研究成果的基础上,提出了面向现代机械产品的智能优化设计法.该方法以智能机器为研究对象,以智能控制理论和方法为理论基础,可在设计过程中实现对现代机械产品的工作参数、工作过程、工作状态以及故障诊断等方面进行智能优化.通过对现代机械产品设计特点的具体分析,建立了智能优化设计法的理论结构体系,包括智能优化设计法的含义、研究目标、研究内容、理论基础和特点等内容.以工作在非结构环境下的打磨机器人为例进行了智能优化设计研究,实验结果表明该方法可全面提高产品的智能化程度和设计质量.     

基于机器视觉技术的分拣机器人研究综述

随着机器视觉技术和人工智能的高速发展,当代机器人正朝着协作化、自动化、网络化以及智能化方向发展。为保障机器人作用的精准高效,机器视觉技术受到了极大的关注并被广泛应用于各领域。传统的分拣过程受物件特征的影响较大,而机器视觉技术具有速度快、信息量大、功能多的特点,并且能避免工人疲劳带来的误差,因而机器视觉技术在分拣领域表现出了良好的应用前景。基于此,详细分析和探讨了基于机器视觉技术的分拣机器人的组成、关键技术以及在各个行业的应用现状,具体阐述了相应的优势、存在的问题及可行性解决方案。最后,展望了分拣机器人结合机器视觉技术在人工智能大数据时代的发展趋势。     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

基于焊接机器人的自动化控制系统的设计

焊接机器人是一种专门从事焊接的工业机器人,是可编程的自动化控制操作机,由于其特殊的用途,降低了对工人技术的要求等特点,广泛应用于汽车焊接及其零部件生产中。控制系统是机器人极其重要的组成部分,通过对硬件、软件的研究与设计,构建了焊接机器人控制系统,通过测试与试运行,完全符合特定产品工业生产的需要。     

基于感兴趣区域的机器人抓取系统

智能抓取机器人能够代替人类完成高强度工作,为实现物体的准确定位,提升机器人抓取的成功率,对基于感兴趣区域的机器人抓取系统进行研究。对深度相机进行标定,对深度卷积神经网络损失函数进行改进,使用焦点函数代替传统的交叉熵函数,训练模型,得到目标的类别、二维包络框中目标的像素坐标值与深度值等信息。利用手眼标定方法将深度传感器坐标转换到机械臂基坐标系下,依据相机成像原理完成物体的定位。通过机器人逆运动学求解关节角度,驱动机器人实现抓取。对实验过程进行分析,在aubo_i5机械臂上进行实验验证。实验结果表明,目标的识别定位误差较小,平均精度值提升了2.36%,抓取的平均成功率达到93.4%,较改进前提升了13.4%,能够满足机器人抓取的需求。