基于因子图的多传感器融合定位方法

针对移动机器人在室内环境中使用单一传感器或松耦合定位存在定位精度低和鲁棒性不足的问题,提出一种基于因子图的多传感器紧耦合定位算法。该算法分别接收来自惯性测量单元(IMU)、轮式编码器和2D激光雷达的数据,并构建IMU预积分因子、轮式里程计因子、位姿先验因子以及激光里程计因子;通过因子图对这些因子进行增量优化后输出得到移动机器人的状态信息,同时实时估计IMU的漂移量并进行校正。实验结果表明,无论是在未知环境还是已知环境下,该定位算法都可以有效提高移动机器人的定位精度和鲁棒性。

连续体机器人路径跟随拟合算法

相比传统工业机器人,大长径比、高自由度的连续体机器人更能适应非结构化狭窄工作空间。由于连续体机器人具有自由度高的特点,对其进行运动规划是一大难点。针对连续体机器人路径跟随过程拟合路径时的多关节参数耦合问题,提出连续体机器人路径跟随拟合算法。采用逐关节迭代拟合的路径跟随策略,在拟合目标函数中引入机器人关键点与路径点之间的切矢量误差信息,减小拟合后位姿与路径之间的偏差。仿真结果表明,逐关节迭代拟合策略解决了多段关节间的关节参数耦合问题,能够提升拟合求解目标位姿关节角的计算效率。与此同时,引入切矢量误差信息的拟合目标函数可以有效减小目标位姿与路径之间的偏差。

基于DGLCM BO Stacking的工件表面粗糙度检测

表面粗糙度对工件使用性能和寿命有很大影响,为了实现高精度、鲁棒工件表面粗糙度检测,提出基于方向灰度共生矩阵和贝叶斯优化堆叠模型的工件表面粗糙度检测方法。采用互补金属氧化物半导体相机、同轴光源、远心镜头搭建视觉检测系统,采集不同表面粗糙度的工件纹理图像,并对采集到的纹理图像进行数据增强。使用方向灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,构建特征描述符。使用经过贝叶斯优化的轻量梯度提升机、极限梯度提升树、随机森林作为基学习器,构建堆叠模型。使用所采集的不同表面粗糙度的纹理图像数据集进行性能试验。试验结果表明,所提出的检测方法在多个性能评价指标上都优于其它方法,具有较高的检测精度和较强的泛化能力,可以有效实现表面粗糙度的高精度、鲁棒检测。

集装箱薄板的对接焊缝视觉跟踪系统

根据集装箱薄板对接焊缝的特点,设计了一种具有高可靠性、能够在工业现场长期应用的视觉跟踪系统.采用基于数字信号处理器(DSP)的智能摄像头采集并处理焊缝图像,提取焊缝特征,输出焊缝偏差到PLC,使用PLC与步进电机实现焊接过程中的焊缝实时纠偏控制.现场实验结果表明,所设计的焊缝跟踪系统能够满足焊缝跟踪的精度要求,具有实际应用价值.

变比例因子模糊控制器在链式锅炉中的应用

针对供暖负荷主要受室外温度的影响,提出根据室外温度和地区计算温度设定链条炉供水温度的方法。由于链式锅炉燃烧系统具有时变、大惯性、大时滞和非线性的特点,传统的PID很难控制,一般的模糊控制器虽能基本达到控制要求,但会存在比较大的稳态误差。采用新型的变比例因子模糊控制方法,使供水温度很好地跟踪室外温度的变化,不仅超调量小,且有满意的稳态精度。在某地区供热锅炉燃烧系统中应用,取得了很好的控制效果。

基于视觉传感的焊缝跟踪技术研究现状和发展趋势

概述了焊缝跟踪的几种传感方式,并重点介绍了基于视觉传感的焊缝跟踪技术,对几种视觉传感方式的基本原理、特点、优缺点进行了详细分析。详细讨论了焊缝图像处理技术的研究进展,如焊缝图像预处理和特征提取的方法和应用情况。论述了焊缝跟踪控制技术的研究进展,如几种常见视觉控制方式的基本原理、特点及应用情况和智能控制技术在焊缝跟踪中的应用。提出了基于视觉传感的焊缝跟踪技术的发展方向。

基于两阶段多目标模糊决策的乒乓球机器人击球点选择

对乒乓球机器人而言,回球时根据来球状态选择合适的击球点,可以降低回球难度,提高回球成功率.本文提出了一种利用多目标模糊决策确定击球点的方法.首先,根据机器人最优运动区间和来球速度确定搜索区域.然后,定义搜索区域内的相关轨迹点为决策论域.在此决策论域内,根据回球目标参数分别计算期望出球速度,并根据球拍参数定义了3个能量函数,分别代表乒乓球被击打前后的能量和动量变化.以此能量函数为指标函数决策得到优化的击球点.最后,在不同的实验情况下,对比了本文算法与固定高度平面算法,验证了本文算法的有效性.

基于PLC的PID参数自整定

PID控制在过程工业控制中应用广泛,但在实际工业现场运行的PID回路的控制性能差异较大,有许多系统长期置于手动控制。一部分由于系统过程特性使PID调节不能满足控制要求,还有一部分却是由于PID回路参数整定的不合理。针对控制系统现场实施中PID参数整定繁琐、整定质量差异大、经验不易移植的问题,采用了基于PLC的PID参数自整定方法。该方法概念清晰,实施方便,在某锅炉的恒压供水控制中应用效果良好。该方法基于继电器反馈自整定,具有一定的普适性,对工程实施人员要求低,易于推广。

基于网络药理学和分子对接探析三黄泻心汤加味治疗上消化道出血的作用机制

目的 基于网络药理学和分子对接探析三黄泻心汤加味治疗上消化道出血(UGIB)的作用机制。方法 通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)检索三黄泻心汤活性成分及作用靶点,通过Gene Gards、OMIM、Pharmgkb及DrugBank疾病数据库获取UGIB疾病靶点,并获取二者交集靶点,借助Cytoscape3.9.0软件及STRING数据库构建中药-活性成分-靶点网络图、蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络及挖掘出网络中潜在的蛋白质功能及核心网络,采用R软件对交集靶基因进行基因本体(GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,最后通过AutoDock Tools及PyMOL等平台进行分子对接,预测三黄泻心汤加味关键成分与关键靶点的结合度。结果 共得到三黄泻心汤加味有效活性成分87个,UGIB疾病靶点3350个,二者交集靶点141个,富集得到GO中2149个生物过程条目,63个细胞组分条目,179个分子功能条目和168条KEGG通路。三黄泻心汤加味主要通过槲皮素、木犀草素、山柰酚、汉黄芩素、黄芩素、金合欢素等活性成分调节关键靶点ESR1、 MYC、 TP53和HIF1A,调控脂质与动脉粥样硬化、流体剪切应力与动脉粥样硬化、前列腺癌等多条通路来治疗UGIB。分子对接结果显示三黄泻心汤加味关键活性成分与ESR1、MYC等关键靶点具有较好的结合能力。结论 三黄泻心汤加味可通过多靶点、多途径对UGIB产生治疗作用,为接下来进一步深入研究治疗UGIB作用机制提供新思路。

智能墙面抹灰机的类型及关键技术研究进展

智能墙面抹灰机可进行高质量的墙面抹灰,能有效减少作业时间和项目成本。文章通过分析国内外墙面抹灰机的研究现状,按照墙面抹灰机发展顺序,概述了喷涂、半自动和全自动三种抹灰机的结构特点;依据墙面抹灰质量的要求,从传动机构、支架垂直度、粉刷位置、与作业面的距离和水平偏角等方面综合分析了抹灰机关键技术的研究进展,阐明了目前市场上常见的全自动抹灰机的设计缺陷,结合各类测量控制方法,对每个方面的缺陷提出相应的解决方案;展望了墙面抹灰机的发展趋势和发展方向。

基于3D视觉的机械臂抓取控制方法

针对传统2D视觉下机械臂无法抓取具有3D位姿物体的问题,提出了基于3D视觉的机械臂抓取控制方法。该方法首先通过差分和滤波的方式去除噪点,并提出了一种加权下采样的方法简化点云。通过欧式距离和法线夹角变化率的结合,提出了一种点云二次分割方法。物体的定位方式采用基于主成分分析法(PCA)的粗配准算法和基于迭代最近点算法(ICP)的精配准算法,然后将所得到的目标物体位姿发送给机械臂进行抓取。在达明协作机器人上的实验表明,该方法能够有效抓取具有3D位姿的物体,与已有的方法相比,在精度和处理时间上有了较大的提升。

一种基于CNN深度学习的焊接机器人视觉模型

为了准确地识别复杂环境下的焊缝目标,建立了一种基于深度学习的焊接机器人视觉模型,该模型采用局部联接和全联接相结合的CNN卷积神经网络结构,局部联接由3个卷积层和子采样层交替组成,用于焊接目标的特征提取,全连接层由输入层、隐层和输出层组成,作为分类器用于焊缝目标识别.采样了一千多幅焊接目标图像样本用于CNN的网络训练,分析了不同CNN网络结构参数对模型的影响.结果表明,该视觉模型对焊接目标的平移、旋转和比例缩放表现出良好的鲁棒性,可以应用到焊接机器人的视觉导航.

基于视觉的轮毂磨抛初始点寻找与对准控制

在轮毂磨抛机器人系统中,由于轮毂形状各异且表面结构复杂,传统的接触式传感器不适用于磨抛初始点的对准。因此提出一种基于视觉的轮毂初始点对准方法。整个初始点对准过程包括三个阶段:第一阶段采集轮毂图像,得到轮毂中心坐标与螺栓孔中心坐标。第二阶段,根据多个螺栓孔中心坐标与轮毂中心坐标,计算出当前轮毂磨抛点到目标初始点所需的旋转角度。第三阶段,基于模糊控制算法,设计对准控制器,以实现初始点对准控制。通过实验对所提出方法的有效性和精度进行了验证,实验结果表明轮毂磨抛初始点对准的方法是可行的。

绳驱动连续体机器人标定方法

为提高绳驱动连续体机器人的定位精度,提出了一种针对此类机器人的误差标定与补偿方法。该方法利用指数积(POE)公式建立连续体机器人关节模块的运动学模型,并利用运动学模型推导出误差传递模型。针对误差模型采用最小二乘方法进行误差的辨识,将辨识后的误差补偿至机器人的运动学模型,从而提高机器人关节模块的模型精度。制作了基于柔性支撑的绳驱动连续体机器人样机,并对标定算法进行了仿真和实验验证,实验结果显示机器人末端位置精度提高了32.23%,姿态精度提高了81.64%,证明了标定算法的有效性。

基于任务参数加权的动态运动基元泛化方法

为了提高机器人示教学习的计算效率以及泛化性能,提出了一种基于任务参数加权的动态运动基元泛化的机器人示教学习模型,主要步骤如下:运用动态运动基元模型提取多次示教运动轨迹的特征参数;在新的任务参数下,运用提取的特征参数重构特征运动轨迹;以示教任务参数与新任务参数的近似程度对特征运动轨迹进行加权叠加,生成新的运动轨迹。在Kukaiiwa机器人上的实验表明,在新的任务场景下,所提方法能够快速有效地泛化出新的运动轨迹,与已有方法相比,在计算效率及示教任务参数附近的泛化性能上有了较大的提升。

软体操作机器人概述

随着制造业和服务业的智能化发展,机器人走出"围栏"并日益应用于餐饮服务、医疗康复、汽车与船舶等行业人机协作场合。相比传统"硬质"机器人,软体机器人具有柔顺性、安全性和非结构化环境适应性好的优点,可实现机器人、环境和人之间的共融。针对上述情况,文章介绍了软体机器人的发展背景,对软体机械手和机械臂的国内外研究现状进行了概述,提炼了软体操作机器人研发需攻克的变刚度、检测、建模与控制方法等关键技术,并指出软体操作机器人将不断向新材料、一体化、重载化和高精度等方向发展。分析表明,当前软体操作机器人存在建模难度大、末端输出力小、精度低或响应慢等缺点,难以实现其末端位姿与操作力的快速精确控制。因此,开展高精度与大负载的新型高集成度软体操作机器人的研究,对于拓宽机器人应用领域与促进人机共融具有重要意义。

人体上肢在推拉运动中的末端机械阻抗研究

为了测量人体上肢末端沿同样的运动轨迹分别正向推动和反向拉动过程中的机械阻抗并分析其差异性,首先利用运动捕捉系统、力传感器和加速度计等设备测量出实验对象推拉运动过程中上肢末端的位置、力、加速度信息,然后基于阻抗关系式求解末端阻抗参数;同时采集上肢肌肉的表面肌电信号,提取肌肉活跃度特征,分析运动过程中肌肉活跃度对于推和拉的阻抗差异性的影响;最后将求解出的平均阻抗值赋予给机械臂的笛卡尔空间,基于机器人辅助,提高运动轨迹精度,验证了阻抗求解的有效性。

基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划

为提高绳驱动连续体机器人运动的平滑性和稳定性,在关节空间和笛卡尔空间研究了基于样条函数和粒子群算法的轨迹规划问题。首先,采用双参数局部指数积公式建立连续体机器人的运动学模型;其次,根据牛顿-拉夫森迭代方法进行逆运动学求解;最后,基于自适应惯性权重的粒子群时间最优化算法结合五次B样条函数,分别实现了连续体机器人在关节空间和笛卡尔空间的轨迹规划。仿真结果表明:在相同的条件下,两种方法均可得到连续体机器人末端的连续轨迹,速度均小于10 mm/s,加速度均小于20 mm/s^2;基于关节空间规划出的关节位移、速度、加速度曲线更为平滑,关节空间规划用时9.2193 s,笛卡尔空间规划用时10.6046 s。基于粒子群优化算法的绳驱动连续体机器人轨迹规划研究,提高了连续体机器人的运动性能,可为绳驱动连续体机器人的位姿规划提供参考。

基于视觉的薄钢板焊接机器人起始点识别与定位控制

针对集装箱薄钢板对接焊,提出一种新颖的焊接机器人起始点识别和焊枪精确对中焊缝起始点的视觉控制方法.首先提出一种迭代圆形霍夫变换方法,自动确定了包含焊枪特征点的圆形感兴趣区域,第2次迭代可实现焊枪特征点的识别和提取,具有鲁棒性和快速性的优点.接着使用直线霍夫变换方法实现了焊缝直线的识别和焊缝特征点的提取,进而设计了基于图像空间的焊缝起始点视觉控制方案,实现了焊缝起始点的精确定位控制.实验结果表明,提出的方法具有很好的鲁棒性,能够精确地识别出焊枪和焊缝特征坐标.视觉控制法能够快速地将焊枪定位到焊缝起始点位置.集装箱厂现场焊接测试也证实了这些方法的有效性,得到了满意的结果.

基于模糊神经网络的乒乓球旋转飞行轨迹模式分类

轨迹预测在打乒乓球机器人击球的过程中具有十分重要的作用,轨迹预测的准确性关系到击球的成败.因击球时,非光滑的接触面对乒乓球产生摩擦力,使乒乓球产生了旋转并对乒乓球的飞行轨迹产生了一定影响,造成轨迹预测的不准确.在对旋转球进行受力分析的基础上,详细讨论了不同旋转模式下Magnus力对乒乓球飞行轨迹的影响,并设计了两个模糊神经网络分类器,分别对左右旋和上下旋的飞行轨迹进行分类.发球机实验验证了分类器的有效性.