机构影响系数和并联机器人雅克比矩阵的研究

基于刚体运动学的原理,对机构影响系数进行了研究,用运动坐标系和拟牵连速度的概念给出了机构速度影响系数求解公式,揭示了机构影响系数的物理意义,明确地论证了机构速度影响系数只与机构瞬时位姿有关而与机构的真实速度无关的结论.并将该方法用于并联机器人的运动学研究,由此而给出了求解并联机器人的雅克比矩阵的方法.

人体上肢运动的雅克比矩阵与灵活性分析

为了解人体上肢的运动学属性和操作能力,结合上肢解剖结构分析和国际生物力学学会提出的上肢运动描述方法,建立了人体右侧上肢的运动学模型.该模型包含了胸锁关节、盂肱关节和肘关节的运动,并将肩锁关节与肩胛胸壁关节的运动等效为上肢带骨运动.根据人体上肢关节的运动耦合关系推导了上肢关节与腕点间的速度雅克比矩阵,并对人体右上肢在冠状面、矢状面和水平面内的运动灵活性进行了分析.结果表明:影响腕点运动的独立关节参数少于上肢自然运动轴的数目,对应于上肢抬升角取值域的变化,雅克比矩阵有3种不同的结构形式;上肢在冠状面、矢状面和水平面内运动时,伸展位形区域的指标值小于屈曲位形区域的指标值,在屈曲位形区域人体上肢具有更好的运动灵活性.

扩展雅克比方法的冗余度机器人逆运动学应用

采用用于冗余度机器人求解的扩展雅克比方法,通过引入次级任务实现了冗余度机器人的周期性控制.介绍了自行研制的4自由度轻型机器人,以指定的空间轨迹作为主要操作任务,采用姿态控制作为次级任务,对4自由度冗余机器人进行了逆运动学求解和实验验证.并给出了机器人关节空间的期望变量,得到了关节空间和笛卡尔空间的轨迹误差.

基于Kalman滤波的图像雅克比矩阵在线估计

视觉伺服机器人主要是通过系统的图像雅克比矩阵表述机器人系统的特征空间进行反馈控制.首先建立了SCARA型机器人系统,针对系统图像雅克比矩阵的物理意义,利用雅克比矩阵增量ΔJ建立系统状态方程,以Kalman滤波的方法对系统雅克比矩阵进行在线估计.在Matlab仿真的基础上对此方法进行分析,并将其运用于二维目标的跟踪,实验表明此方法的有效性.

一种少自由度并联机器人雅克比分析的新方法

提出一种对称少自由度并联机器人雅克比方阵的建立方法.利用螺旋理论分析单个支链的结构,找出动平台对驱动关节的映射系数,根据不同的输入选取,对映射系数进行组合,去除映射系数矩阵中非独立运动参数对应的列,得到满秩的映射系数矩阵.对映射系数矩阵求逆,得到对称少自由度并联机器人的雅克比方阵,说明了运动输入与运动输出之间的对应关系,并得到实例验证.

一种采用雅克比转置技术的带反馈的障碍物躲避方案

障碍物躲避是机械臂的冗余度解析研究中基础问题之一,其关系到冗余机械臂能否成功完成给定的末端任务。为实现障碍物躲避的目的,提出和研究1种采用雅克比转置技术的冗余度解析方案。同时,为了保证跟踪误差的精度,将反馈也引入到该障碍物躲避方案中。基于PA10机械臂且带有点状障碍物和窗型障碍物的对比性的计算机仿真结果进一步表明所提出的障碍物躲避方案的有效性和可行性。

基于雅克比矩阵求解并联机器人位置正解方法

并联机器人位置正解一直是并联机器人研究的难点之一,本文提出了一种基于雅克比矩阵求解并联机器人位置正解的新方法,该方法利用并联机器人的初始位置及雅克比矩阵,能够快速求解并联机器人的位置正解,此法可用于并联机器人的实时控制。最后以求解6-PSS并联机器人正解为例,验证了该方法的可行性和正确性。

球杆仪标定BKX-Ⅰ型并联数控机床的雅克比矩阵研究

利用球杆仪的测长功能,建立了BKXⅠ型并联数控机床的标定数学模型,提出逐次逼近法标定42个机床运动学参数。在此基础上,利用Matlab软件对该方法中的关键问题———雅克比矩阵进行仿真研究,为实际测量和标定BKXⅠ型并联数控机床提供了理论依据和应用基础。

雅克比和素性判别方法的软件实现

给出了一种确定性素性判别方法——雅克比和素性判别方法的软件实现,并对其中最关键的多项运算给出了一种快速算法。同时,通过对另一种确定性素性判别方法——AKS算法的存储复杂度的分析,指出AKS算法在PC机上实现的各种困难。最后给出了雅克比和素性判别算法在奔腾IV 1.8 G上的实现结果。

基于雅克比矩阵的并联机构结构参数优化设计

并联机构作为一种空间机构,其结构参数多,机构设计复杂,而且结构参数的改变会直接影响机构的运动精度,因此设计出合理的结构参数,成为并联机构结构设计的关键问题。以三平动并联机构为研究对象,提出一种基于雅克比矩阵的并联机构结构参数优化设计的方法。首先根据并联机构的结构形式推导出动平台的数学模型并建立雅克比矩阵,然后根据并联机构雅克比矩阵中的条件数性能评价指标,利用MATLAB软件对已知工作空间的并联机构结构参数进行优化仿真分析,最后优化出合理的结构参数。

雅克比矩阵近似更新的三维装配约束求解研究

提出了三维装配约束求解中雅克比矩阵近似更新的方法。该方法通过对迭代过程中满秩以及行秩秩亏雅克比矩阵进行近似更新,提高了约束求解的效率。首先在非线性迭代求解过程中添加雅克比矩阵及其逆矩阵近似更新的公式;然后给出使用近似更新公式需要满足的限制条件;最后通过对奇异点扰动算法的描述介绍迭代求解过程中雅克比矩阵发生行秩秩亏的处理办法。文中提出的策略与算法已在三维装配约束求解引擎CBABench中实现,给出的实例表明本文提出的方法效果显著。

基于卡尔曼滤波器的图像雅克比在线估计

提出一种估计图像雅克比的方法,即构建辅助动态系统,其状态变量由图像雅克比矩阵元素构成。用卡尔曼滤波器在线观察辅助系统状态,因此获得的图像雅克比具有很强的鲁棒性。以一个无标定视觉反馈机械手的二维跟踪任务为例,介绍辅助系统的构成,图像雅克比的估计和伺服控制器的设计。仿真实验表明了所提方法的有效性和跟踪过程的满意度。

雅克比行列式与麦克斯韦关系有机结合的探讨

将雅克比行列式与麦克斯韦关系进行有机结合,利用热力学函数偏导数间的转换关系,可以解决所有热力学函数确定的问题,计算也相对简单。

一种微型3-PSP并联机构的运动学、雅克比矩阵及运动奇异性分析

为实现在狭小空间内对激光光束角度进行快速、精准调节的目标,提出一种微型3—PSP空间三自由度并联机构。该并联机构共有三条运动支链,每条支链均有由一个S副和一个P副嵌套而成的混合副。首先应用封闭环矢量法建立并联机构运动学模型,并求得机构运动学逆解;然后根据并联机构的几何特性,求解运动学正解;最后对并联机构的速度和加速度进行分析,分别得到速度和加速度的雅克比矩阵,并在此基础上对机构运动的奇异性进行分析。

S盒变换规则融合雅克比椭圆混沌映射的图像加密算法研究

由于当前的基于混沌映射的图像加密算法存在瞬态效应,且在像素扩散阶段都没有使用完整的随机密码序列,从而降低了加密系统的安全性,无法抵御各类明文与密文攻击。对此,设计了一个完整的随机密码序列和新的雅克比椭圆映射,并定义了一个S盒变换规则;构造了预混淆-混淆-扩散结构,提出了S盒变换规则耦合雅克比椭圆混沌映射的图像加密算法。首先利用S盒变换规则对初始图像进行预混淆;再根据Logistic混沌映射与代数变换模型所生成的外部密钥迭代雅克比椭圆混沌映射,以消除瞬态效应;改变初始外部密钥,再次迭代雅克比椭圆混沌映射,用序列修正函数对迭代得到的伪随机序列进行修正,产生的新序列在混淆机制下改变预混淆图像像素值;根据密钥流机制和新序列来设计一个完整的随机密码序列,对混淆像素进行扩散。在MATLAB仿真平台上测试结果表明:该算法高度安全,拥有很强的密钥敏感性,密钥空间巨大。

大规模MIMO中基于低复杂度雅克比预编码算法及实现

迫零线性预编码可以获得接近最优的系统容量,不同于传统MIMO系统,大规模MIMO将会配置成百根天线,随着天线数量增加,使得迫零线性预编码矩阵求逆计算复杂,不利于在应用中实现。为了减小线性预编码计算复杂度,提出基于低复杂度的雅克比迭代算法,该算法通过线性迭代,避免了矩阵求逆运算,减少了计算量。为了更进一步的减少计算时间,提出基于统一计算架构的异构多核并行算法,该方法利用GPU具有多核多线程结构特点,实现了异构多核并行计算。仿真结果表明,基于低复杂度雅克比预编码算法可以达到迫零预编码算法性能,同时与传统的线性预编码相比,该算法的计算量更少、时间更短。

雅克比行列式法推导平衡稳定性条件的讨论研究

平衡稳定条件的推导是热力学学习中重点也是难点,雅克比行列式法推导平衡稳定性条件非常好用,易于掌握。但是目前对这种方法的明确完整的描述很少,使得在使用过程中非常容易出现根本上的错误。以实例的形式给出其应用方法,并以错误范例的形式指出学习应用上容易出现的错误,对这种方法进行了完备的阐述。

时间周期哈密顿-雅克比方程的比较定理

在有界区域上研究时间周期哈密顿-雅克比方程的黏性解,将Hitoshi Ishii和Hiroyoshi Mitake关于自治哈密顿-雅克比方程的比较定理推广到适用于时间周期的哈密顿-雅克比方程的比较定理。

变化背景时空中哈密顿-雅克比方法对粒子隧穿的研究

标准的霍金温度可以通过哈密顿-雅克比方法求得.采用该方法对Demianski-Newman(DN)黑洞时空中标量粒子的隧穿行为进行研究,得到标准的霍金温度.当考虑到变化的背景时空,得到的结果与Parikh等人的结果一致.

基于旋量理论的5-DOF上肢康复机器人雅克比矩阵求解

提出一种新型5自由度上肢康复机器人,以旋量理论为工具推导出了该机器人的雅克比矩阵。并应用AD-AMS对其进行了运动学仿真分析,在给定各关节速度的条件下,确定了末端执行器速度。最后把用雅克比矩阵求得的末端执行器的速度与仿真结果对比,验证了雅克比矩阵求解的正确性。为实际的康复机器人的速度控制提供了依据。