基于视觉反馈的双光程纹影部件位置控制研究

在高超声速低密度风洞试验中,采用传统机械方法调试双光程纹影系统,无法确保球面镜机构工作位置的精细定位,光路两次穿过流场后无法完全重合。针对上述问题,研发了基于视觉反馈的双光程纹影部件位置控制系统。采用绝对式编码器指令控制交流伺服电机,对球面镜机构的工作位置进行定位控制;引入机器视觉系统,结合视觉信息反馈技术,对纹影图像质量进行研判,根据研判结果确定是否对球面镜的俯仰、左右偏转进行调节。结果表明:采用基于视觉反馈的双光程纹影部件位置控制系统,实现了双光程纹影球面镜机构的自动定位闭环控制,确保光路两次穿过流场后尽量重合,消除了模型流场成像时的重影;与传统方法相比,流场图像的清晰度提高了约2.2倍。

基于视觉反馈的柔性充气仿生臂控制系统设计

设计了一种基于视觉反馈的柔性仿生臂控制系统,通过将其等效为刚体的建模方法对所设计的柔性仿生臂进行了理论分析。利用手动操纵杆实现了对柔性仿生臂的手动操控。在柔性仿生臂头端安装有摄像头,可以通过卷积神经网络目标检测和识别算法识别目标物体,其获得的位置信息可用于闭环控制。通过视觉反馈实现了对目标的搜索和锁定。相较于传统的刚性机械臂,本研究具有安全性高和体积小的优点。同时,计算机仿真和实验均验证了该设计的合理性与有效性。

二阶锥约束规划的机器人视觉闭环位姿自协调方法

将机器人“手-眼”位姿自协调视为无标定约束规划问题,提出一种基于二阶锥约束规划的视觉闭环控制方法。在图像平面和笛卡儿空间分别建立基于图像与基于位姿的视觉伺服控制算法;在路径约束和局部极小约束准则下构建二阶锥凸优化模型,实现了图像特征轨迹和机器人运动路径折中最优;将所提出的二阶锥约束规划模型嵌入自适应状态估计器,实现了机器人雅可比矩阵在线映射学习,解决了“手-眼”标定参数和视觉深度信息未知问题;最后通过无标定机器人视觉定位证明了二阶锥约束规划模型的有效性,真实环境抓取操作表明了机器人位姿自协调控制的可行性。

工业机器人视觉定位及控制系统的优化研究

随着工业自动化技术的迅速发展,工业机器人的视觉定位及控制系统成为提高生产效率和精度的关键技术。文章首先分析了当前工业机器人视觉定位技术的发展现状和面临的挑战,其次探讨了视觉定位系统关键技术的优化策略,最后讨论了控制系统的优化与集成策略,尤其是反馈控制机制和系统集成的技术路线。通过综合这些优化策略,可以显著提高工业机器人视觉定位系统的性能,从而优化整个生产流程。

缺乏位置信息的视觉移动机器人leader-following编队控制

针对视觉移动机器人编队在缺乏位置信息情况下的控制问题,提出一种基于视觉的leader-following编队反馈控制方法。该方法利用leader标志物特征点在follower摄像机像平面上的坐标信息设计了观测器,对leader与follower间的相对位置进行估计,基于相对位置估计量与它们速度的关系,设计出leader-following编队反馈控制器,通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能有效解决缺乏位置信息情况下视觉移动机器人编队的控制问题。

自动编程器视觉定位算法研究

通过圆形靶标完成了单目二维视觉测量的摄像机标定。提出通过种子自增长法实现目标芯片ROI提取。通过质心计算获得芯片在运动过程中由于机械摩擦等缘故产生的平移量同时通过霍夫变换提取直线,从而得到运动不准产生的角度旋转。为视觉反馈控制提供了有效手段和自动编程器的实用提供了保证。

基于视觉反馈的姿势控制训练改善帕金森病患者平衡功能及日常生活活动能力的临床观察

目的:探讨基于视觉反馈的姿势控制训练对帕金森病患者的平衡功能及日常生活活动能力的影响。方法:纳入2018年1月至2021年12月于我院就诊的帕金森病患者60例,按照随机数字表法随机分为试验组和对照组,每组各30例。对照组接受常规的康复训练,试验组在对照组的基础上给予基于视觉反馈的动态平衡训练及核心肌群控制训练,共治疗8周。两组在治疗前、治疗8周后均进行Berg平衡量表(BBS)、起立-行走计时测试(timed“up and go”test,TUGT)及改良的Barthel指数(MBI)评定,并对两组患者的临床疗效及康复训练满意度进行分析比较。结果:治疗后,两组患者BBS[(49.00±1.97)vs.(44.77±1.78)]、TUGT[(10.17±2.31)vs.(13.67±2.26)]、MBI[(64.83±6.09)vs.(54.33±7.51)]评分均优于治疗前,具有显著性差异(P<0.05);与对照组比较,试验组BBS(49.00±1.97)、TUGT(10.17±2.31)、MBI(64.83±6.09)均优于对照组,差异有显著性(P<0.05);试验组患者康复训练效果满意度为93.33%,与对照组(70.00%)比较有显著性优势,差异有显著性(P<0.05)。结论:常规康复训练能够改善帕金森病患者的平衡功能及日常生活活动能力,在此基础上,增加视觉反馈的姿势控制训练效果更显著,具有一定的临床推广价值。

基于视觉反馈机器人的yoyo运动控制

提出了一个根据yoyo状态决定机器人动作时间的开关控制策略,并分析了和原连续系统相关的离散返回映射及其不动点的稳定性.理论分析表明,只要保证加速度大小的控制参数维持在一定水平之上,就可以保证其不动点的稳定性.在一个实时机器人的yoyo操作系统上成功地验证了所提出控制算法的稳定性,以及关于返回映射不动点的理论分析结果.

基于图像的机器人视觉伺服免疫控制

视觉传感器的引入增加了机器人对周围环境的自适应性,拓宽了机器人的应用领域。可以预见,具有视觉的智能机器人将得到越来越广泛的应用。本文根据机器人视觉伺服控制系统的特性利用图像雅可比矩阵的伪逆和免疫控制原理设计了视觉控制器,并将之应用于机器人视觉伺服控制中。两连杆机器人平面视觉跟踪控制仿真结果表明在控制系统的动态调节过程中,PI型免疫控制器的免疫反馈机制能使偏差迅速消除,控制性能优于常规的PID控制器。

视觉与力觉结合的卫星部件机器人装配

针对卫星特殊部件的装配需求,为了使机器人具有适用不同工况的柔性并在卫星多变的装配工况中获得较高的应用效率,本文研究视觉引导与力反馈控制下的机器人装配技术,给出一种视觉与力觉结合的机器人装配方案:在装配孔位安装辅助销钉,通过视觉引导将部件引导至销钉的锥面导向范围内,而后在销钉导向下对机器人采用力反馈控制,实现工件的准确装配到位。采用红外相机结合合作靶标的方式实现稳定地视觉识别与目标定位,设计了探针式测量工具,并给出测量方法,实现了目标点位的柔性便捷测量。给出了一种已知空间对应点对条件下,求位姿变换矩阵及机器人目标位姿的计算方法。采用力/位混合控制方法实现柔顺销钉导向控制。实验结果表明:装配对应孔位的测量匹配误差在2.9 mm以内,机器人在视觉引导下,可以将工件运送至销钉的导向范围内,并在销钉导向及力反馈控制下将工件准确装配到位,力控制阈值为30 N。证明了本文所采用的技术可以满足卫星部件装配的工程实施要求。

基于耦合自抗扰控制器的无标定手眼协调

研究机械臂在手眼关系未知情况下依靠视觉信息引导完成精确定位及跟踪问题。基于耦合自抗扰控制器原理,设计了不依赖于特定任务的广泛意义下的手眼协调控制器。通过将全局固定眼和局部手上眼相结合,实现了整个机器人操作空间范围内的精确定位与跟踪。仿真和实验验证了这一方法的可行性和有效性。

虚实结合的板球系统设计与教学

“新工科”强调学科的实用性、交叉性与综合性,板球系统涉及图像处理、自动控制等学科知识,运动控制效果直观。对板球系统硬件组成及控制系统进行了概述,并在此基础上对板球系统的传递函数进行了分析,设计了板球系统的控制参数,通过Simulink软件对板球系统进行了仿真,并在板球系统上验证了控制参数,说明了参数的可靠性。在板球系统的基础上,开设了机械控制工程基础的综合性实验,确定了过程考核的实验量规表。板球系统作为典型的复杂机电系统,结合图像处理、机械控制,培养了学生对复杂工程问题的解决能力。

基于SHT21传感器的智能加湿器设计

针对传统加湿器人工操作频繁、欠缺智能化的缺点,设计了一种以SHT21温湿度传感器为核心的智能加湿系统。系统由湿度采集、中央控制、显示输出和加湿控制4个部分组成,利用89C51单片机对SHT21采集的数据进行处理,系统依据处理后的数据对加湿过程进行控制,同时把数据反馈给显示装置进行可视化输出。测试结果表明,加湿器系统能及时、准确的测量环境温湿度数据,并根据系统预设值,控制加湿器正常工作,实现加湿器智能湿度控制的目的。

基于蒙特卡罗方法的LED芯片定位系统误差分析

该文根据LED芯片定位系统的特点,构建了从图像坐标系到芯片坐标系的数学模型。检测运动控制、图像处理过程以及标定过程中的误差分布,通过蒙特卡罗分析法估计LED芯片的定位误差,计算了各个测量变量对最终定位误差的敏感度。分析结果表明,绕z轴旋转角度误差为LED芯片定位系统误差的主要来源,图像处理误差以及运动控制误差对系统误差影响较小。因此,通过标定算法补偿绕z轴旋转角度误差是提高LED芯片定位精度的关键。

视觉反馈人体姿态镇定作用的布朗运动模型分析

目的探究视觉反馈对人体静止直立姿态的镇定作用及其发生机制。方法考察12名青年志愿者在直立(对照)状态和直立并视觉反馈状态下足底压力中心(center of pressure,COP)的变化。利用布朗运动模型对比两种状态下COP轨迹的扩散系数、Hurst指数及临界点特性变化,并通过单因素重复测量方差分析检验其差异显著性。结果视觉反馈状态下:长期区间上,Hurst指数减小约1/2,扩散系数减小约2/3;短期区间上,Hurst指数与左右方向扩散系数均无显著变化;临界点均方位移仅在前后方向显著增大,时间间隔变化不显著。结论视觉反馈增强了人体姿态闭环控制,但对开环控制及开、闭环控制机制的切换特性影响不大;视觉反馈对人体姿态控制的作用表现出方向差异,前后方向上的视觉反馈作用比左右方向更为明显。

基于模糊控制的移动机器人视觉反馈跟踪

探讨视觉空间下非完整移动机器人的跟踪问题。在不校准摄像机视觉参数的前提下,提出一种利用视觉反馈信息设计非完整移动机器人轨迹跟踪的模糊控制方法。其模糊控制使用Mamdani推理机,包含if-then规则和重心法,对线速度和角速度进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。

视觉与本体感觉的反馈信息控制在横马分腿腾越教学中的应用与研究

本文将视觉与本体感觉的反馈信息控制应用于横马分腿腾越动作的教学中,对学生的视觉、本体感觉等反馈信息进行动态调控,并进行对比实验研究。实验结果显示:视觉与本体感觉的反馈信息控制能有效地诱导学生“寻找”完成规定动作所必须的肌肉本体感觉,加速建立正确的运动动力定型,显著地提高教学效率。

基于视觉和力反馈的机器人研抛联合控制分析

利用视觉传感器和力传感器融合技术对机械手研抛进行联合控制分析。研究过程中,通过视觉传感器引导,确定加工点和加工轨迹,再与力控制相结合达到加工目的,即是视觉伺服与力混合控制。在混合控制模型中,本实验采用基于图像的视觉伺服与力反馈融合的控制算法解决视觉与力之间的协调问题。

基于视频反馈和实时仿真的机器人远程控制系统

为了在保证安全和经济的前提下提高机器人远程操作的用户体验,设计并实现了一种基于视频反馈和实时仿真的工业机器人远程控制系统。提出了一套通过常见的游戏手柄对工业机器人进行控制的方法,研制了通过互联网和仿真反馈及视频反馈对工业机器人的动作进行预测和监控的平台。在此基础上根据仿真平台特点,提出了将3D碰撞检测引入系统以提高系统的安全性。最后,实验结果表明了该系统的正确性和有效性。

基于视觉反馈的机器人全调节RBF神经网络自适应反演控制

针对具有参数不确定刚性机器人系统的跟踪控制问题,提出了一种基于视觉反馈和全调节RBF神经网络的自适应反演控制器设计方法。根据安装在末端执行器的CCD摄像机提取的特征点确定期望位置,利用与一般设计不同的全调节RBF神经网络逼近系统的不确定项及外界干扰。在调节RBF神经网络权值的同时调节中心点值和影响范围,使得全调节RBF神经网络具有了更强的在线逼近能力。应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统的所有信号均有界,控制器可以保证机械臂的运动按指数收敛到期望位置。仿真结果验证了所提控制器的有效性。