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241.
甘志刚;肖南峰 《华南理工大学学报(自然科学版)》2008,36(1):18-24
引入虚拟现实技术对仿人形机器人进行三维虚拟示教,对于研究、改善及提高仿人形机器人的运动控制具有非常重要的意义。本文首先介绍了虚拟示教系统的结构,给出了具有七自由度机器手臂和六自由度机器腿的逆运动学计算方法,然后描述了采用三次多项式插值的空间轨迹规划方法及其在虚拟示教系统中的应用,最后将上述方法应用到仿人形机器人三维虚拟示教系统中,通过示教仿人形机器人双足步行和双手指挥交通,仿真实验结果表明了虚拟示教系统的正确性和实用性。 相似文献
242.
针对视觉导航中存在的图像特征点提取精度与用时之间的矛盾,对几种常用的特征点提取算法(Harris,SIFT,SURF)进行了论述,并针对SIFT算法和SURF算法进行了比较,同时搭建了四旋翼验证平台,利用四旋翼实验平台,针对自然环境中的实物测试了上述两种算法的提取精度与用时,结果表明SURF算法是视觉导航中综合考虑匹配的正确率及实时性的较优选择. 相似文献
243.
将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径. 相似文献
244.
文章充分利用全景视觉具有360°视域的特点,将其引入视频监控领域,提出了一种基于全景视觉的目标跟踪方法。该方法基于多摄像机跟踪的思想,通过分析全景视觉的构造,将其分解为基于静态相关联多相机的跟踪。通过划分视场分界线,确定摄像机间的重叠区域,并对摄像机间相互关联关系进行描述和判断。当目标进入重叠区域时,通过同一目标在相邻视域中的关联实现目标交接,以达到在整个全景视觉中实现目标连续跟踪的目的。以全景视频中的行人跟踪为例,对文中所提的跟踪方法进行验证。实验结果表明,该方法可以有效解决多相机间的目标交接问题,实现全景视觉下目标的连续跟踪。 相似文献
245.
为实现四足机器人在平面上的稳定平顺的转向与斜向运动,提出了一种基于参数化坐标变换矩阵的规划方法. 通过D-H法建立了四足机器人的运动学模型,分别求得机器人机体坐标系在两种运动中的参数化坐标变换矩阵,并通过参数的调整来完成机器人运动的规划. 最后对四足机器人在平面上的转向与斜向运动进行了仿真,仿真结果表明,该方法能够实现四足机器人在平面上的连续、平稳的转向与斜向运动. 相似文献
246.
在对脑卒中患者的上肢运动功能康复训练中,如何对患者施加最适合的接触力,是设计康复机器人的重要指标要求. 针对现有康复机器人的力规划器中,产生出来的接触力存在突变,对患者进行训练的舒适性方面存在不足的问题,提出一种连续渐变的接触力规划器,采用模糊控制与阻抗控制相结合的方法改进接触力突变的状况. 经过仿真和实验验证,本文采用的方法可以产生渐变的接触力,对于患者训练的安全性和舒适性有明显提高. 相似文献
247.
摘要: 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明:在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明:校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词:中图分类号:文献标志码: A 相似文献
248.
摘要: 针对现有的钨极惰性气体保护焊熔池三维自由表面测量方法难以应用于强弧光、高温辐射、液态金属表面镜面反射等问题,提出一种激光视觉测量法. 利用小功率点或线阵模式结构激光照射覆盖整个熔池表面,采用高速摄像机实时采集经熔池液态金属表面反射畸变的激光图像.设计图像处理算法提取成像激光点位置坐标,建立与投射激光点位置坐标的空间转换数学模型,离线获得熔池三维自由表面的几何特征参数值,对比实测凝固熔池表面对应参数值发现,所提取的几何特征参数值与实测值吻合较好,熔宽、长度和凸度误差分别为0.8%、0.6%和4.7%,证明激光视觉法能够实现熔池自由表面三维信息的动态测量,为采用几何特征参数调整熔池自由表面形貌变化控制焊缝成形及缺陷提供一种新方法. 相似文献
249.
250.
摘要: 引入蚁群算法解决最小约束去除运动规划问题,在求解过程中对蚁群算法的启发函数以及信息素更新策略进行改进,使其不再易于陷入局部极值并适合求解该问题.仿真实验结果表明,该算法在解的质量和收敛速度上优于精确搜索与贪心算法. 相似文献