动态环境中基于碰撞预测的局部路径规划方法

提出一种基于碰撞预测的局部路径规划方法。以自适应无色卡尔曼滤波器跟踪障碍物获得障碍物位置、相对运动速度及其概率分布,预测障碍物与机器人的潜在碰撞区域,并依其位置、速度的不确定性扩充碰撞危险区域以重构环境威胁区分布。以自由路径表征可以通过的自由空间,引入风险函数评估碰撞的风险。通过搜索最优自由路径及其风险值压缩表示环境信息,使得利用模糊控制器进行局部路径规划的实时性获得提高。该方法对动态障碍物及其不确定性均有较强的适应能力。实验及仿真结果均表明,在动态环境中该方法所得路径优于已有方法。

基于改进Hough变换的针板孔边缘检测

研究改进随机Hough变换检测针板的安装孔和定位孔边缘,解决常规随机Hough变换检测时针板安装孔、定位孔和送布牙槽边缘相互干扰的问题.采用边缘分离法将针板上的各个孔边缘表示为链表,依照各链表的矩特征量剔除干扰.通过改进的随机Hough变换在各个分离的边缘中检测孔的存在,可以避免针板各个孔边缘之间的相互干扰.实验证明本方法不仅能够检测出针板上的各圆孔边缘,而且可以检测针板的外圆轮廓,可以实现针板孔的非接触测量.

基于粒子滤波的一种全局路径规划方法

提出一种基于粒子滤波的全局路径规划方法,以多段Ferguson样条曲线表示路径确保所得路径光滑且一阶连续.将最优路径视为真实状态,将其他路径视为受噪声污染的状态,从而将最优路径的搜索过程视为状态空间中对真实状态的滤波过程.以粒子滤波算法依据路径评价函数对状态空间实施滤波获得最优路径,仿真结果表明该方法实现简单、收敛迅速、且所得到路径光滑,易于为机器人直接采用.

基于改进HOUGH变换的针板线性边缘检测

针板是工业缝纫机零件的重要性能部件之一,研究采用改进HOUGH变换对针板的直线边缘进行检测实现针板非接触测量的可行性。在常规HOUGH变换的基础上采用虚假峰值消去法结合联通性检测和角点检测直线边缘。通过实验证明论述的方法能够检测出针板上的直线边缘具有可行性。

下肢外骨骼机器人人机约束模型建立及分析

设计了一种下肢助力外骨骼机器人,建立了人体下肢与外骨骼机器人的人机系统模型,提出两种人机约束方案,并建立了D-H坐标系,根据同一约束点在不同坐标系变换后相对于原点距离不变的原理,建立了各人机约束方案的约束方程,从理论上分析了下肢外骨骼机器人对人体运动的跟随效果。分析结果表明,通过这种方法可以得到不同约束情况下下肢外骨骼机器人对人体运动的跟随情况,合理设计人机约束方案,能够实现下肢外骨骼机器人对人体运动的同步跟随。