A novel fully-integrated miniature six-axis force/torque sensor

This paper presents a new designed miniature six DOF （degree of freedom） force/torque sensor. This sensor is fully integrated with a micro DSP （digital signal processor）, so all the signal conditioning, A/D, decoupling, digital-signals serial output are performed in the sensor. Some experimental results are presented to demonstrate the capability of the proposed design. Finally, a neural network was used for decoupling the interacting signals, compared with the conventional method using the inverse matrix, this new method is more accurate.     

二阶微分方程唯一正周期解的存在性

应用不动点定理,研究了一类二阶时滞微分方程,给出了其唯一周期正解的存在性定理.     

基于MCMC方法的虚拟试验贝叶斯校准研究

虚拟试验利用计算模型研究复杂物理过程,并预测其性能.计算模型输入参数中通常包含部分固定但未知参数,可利用计算模型结果和少量有限的试验数据校准未知参数,并研究存在建模不确定性时虚拟试验的预测问题.提出了一种贝叶斯统计方法,采用高斯过程为仿真计算模型以及模型不确定性建模,利用Markov chain蒙特卡罗抽样方法计算校准参数和仿真模型预测后验分布.设计测试算例演示所提出方法的高效性.     

加速度计非线性项系数校准误差分析与建模

分析了线加速度计精密离心机校准的误差来源,建立了加速度计静态特性方程各次项系数校准的系统误差传递模型,通过该模型可以实现各系统误差因素对方程系数校准结果影响的定量分析.证明了离心机加速度输出恒值系统误差不影响三次项系数,而线性变化的系统误差不影响零次项系数,即零g点偏值.对理论分析的结果进行了仿真验证.     

标定方程AX=ZB的两种新解法

提出了同时确定手眼关系以及机器人坐标系到世界坐标系关系的两种算法。和现有算法相比,给出的算法分别基于对偶四元数和矩阵直积理论,均可一次计算出标定方程的旋转部分和平移部分,不存在误差的传递问题。仿真结果表明了算法的有效性,这些结论对于类似问题的求解具有一定的参考价值。     

基于图象的人体运动追踪系统研究

首先介绍了运动测量的几种主要方法,讨论了基于图象的运动追踪研究中要考虑的时间延迟问题及多摄像机的采集同步问题,最后介绍了一个能较好地完成大尺度空间人体无约束追踪的基于透视四点投影(P4P)问题的单摄像机运动追踪实验系统,包括摄像机标定、图象处理、特征提取、特征匹配、深度估计和姿态估计等等技术。     

一类次二次Hamilton系统的次调和解的存在性

运用临界点理论中的极小极大方法得到一类次二次Hamilton系统的次调和解的存在性定理.     

立体视觉神经网络定位方法

为了解决计算机视觉中摄摄像机标定存在的若干问题,根据立体视觉原理,提出了基于神经网络的测避方法,利用神经网络建立空间点世界坐标与图像坐标非线性映射关系,使系统不经过复杂的摄摄像机内外参数标定,就能将二维像坐标（输入）与三维物坐标（输出）一一对应起来,并与传统的定位方法进行了比较．实验表明,该方法有效可行,简化了视觉系统的标定和定位计算,较之传统方法更具科学性,在定位精度上达到了良好效果。     

几类Riccati方程的求解

根据黎卡提(Riccati)方程与二阶变系数微分方程的关系,给出了几个可用初等方法求解的黎卡提方程的类型,并通过实例说明所给类型的黎卡提方程的求解.     

用于锋电位分类的二阶差分表示法

针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题，提出了一种新的锋电位特征表示方法一二阶差分表示法．该方法对锋电位波形求取二阶差分，以二阶差分序列作为锋电位的特征信息，形成新的样本向量进行分类．该方法对Wave_clus中不同信噪水平的数据分别进行了实验．实验表明，该方法描述了锋电位波形在各个时刻的波形趋势，在一定程度上能够扩大不同类型波形之间的差异性．将此方法用于锋电位分类，尤其是叠加锋电位分类，可以提高分类准确率，并且可以有效的避免噪声的干扰．