机器人最优姿态确定的两种不同方法

本文简要地介绍了一种用于确定机器人操作手最优姿态的近似方法。接着从冗余自由度概念出发，提出了另一种有效方法。然后通过一个例子说明了这两法的运用。最后，就这两法作了比较并得到一些结论。

机器人最优姿态确定的两种不同方法

本文简要地介绍了一种用于确定机器人操作手最优姿态的近似方法。接着从冗余自由度概念出发,提出了另一种有效方法。然后通过一个例子说明了这两法的运用。最后,就这两法作了比较并得到一些结论。

基于空间几何方法的乒乓球机器人最优姿态求取

首先分析了仿人机器人手臂的空间几何构型,特别是针对在给定任务下末端执行器的姿态约束不完整的情况.并在此基础上,以机器人手臂的整体动能最小为目标,优化球拍绕其法线方向的旋转角.同时从整个机器人手臂动能的方面对机器人手臂的末端执行器姿态进行优化分析,并确定最优条件,即手臂所构成的平面与球拍运动速度向量所形成的平面互相垂直,然后根据最优条件及各连杆间的关系建立方程,求解出最优的末端姿态角,以减少机器人手臂运动所引起的振动.最后,通过仿真结果从动能求取和轨迹规划等方面验证了提出的方法的有效性.

最优递归线性姿态估计算法

最优线性姿态估计算法以罗格里斯参数作为姿态描述,具有计算量小、精度高等优点。但它是一种基于单点信息的估计算法。提出一种递归思想,整合当前时刻以及历史时刻的多点测量信息,根据最优判定函数建立不同时间节点上测量数据间的数学模型关系,对单点算法中的关键元素M和z进行迭代设计,并由此推导出一种新的递归姿态估计算法。仿真结果表明,最优递归线性姿态估计算法在航天器稳定慢速机动的情况下,解算精度要显著优于单点的最优线性姿态估计算法。

CCD噪声模型在几何最优线性姿态估计中的应用

星敏感器噪声主要来源于CCD图像传感器和控制与数据处理电路,这些噪声对姿态估计精度的影响不容忽视。在研究了CCD图像传感器中光子散粒噪声、暗电流噪声、电荷转移噪声及读出噪声四种主要噪声的基础上,分析了它们对亚像元质心法提取精度的影响。根据亚像元质心法提取结果,采用几何解析的最优线性姿态估计(OLAE)方法解算卫星姿态。仿真结果表明:考虑星敏感器噪声模型比单纯引入高斯白噪声具有更高的姿态估计精度。

基于深度学习的机械臂抓取姿态估计实验设计

为高效准确估计出机械臂对未知物体抓取姿态,提出了一种基于深度学习的机械臂抓取姿态估计方法,并设计了相关实验。该方法将生成抓取卷积网络GGCNN与挤压激励(SE)网络模块相结合,提出基于注意力机制的生成抓取卷积网络SE-GGCNN模型,提高抓取姿态估计的准确率。在Cornell数据集和JACQUARD数据集上进行了比较性实验。结果表明,相比于基本的GGCNN模型,SE-GGCNN模型在保证实时性的同时,将IoU指标值由原先的76%提升至82%;对于数据集中未出现过的新对象具备很好的鲁棒性和自适应性;单张图片115 ms的检测用时表明所提出的方法适合实时应用,提升了未知物体抓取姿态估计的准确率。

一种矢量信息重构的最优双矢量定姿算法

针对低轨小卫星双矢量定姿算法存在主矢量不对称的问题,对双矢量进行了重构,将不同双矢量改进算法通过线性变换统一表达。提出了一种矢量信息重构的最优双矢量算法,通过求解2个矢量的沃赫拜(Wahba)代价函数,得到了最优姿态矩阵对应的参数。该参数由矢量观测噪声和参考矢量夹角构成,通过动态调节可获得任意时刻最小二乘意义下的最优姿态。通过实际卫星动力学仿真,算法求解的三轴姿态角均方根误差分别为3.09,3.07和2.98°,具有较高的解算精度。

地磁组合重力矢量权值的优化算法

利用惯性-地磁测量组合实现载体定姿遇到的主要问题是在载体运动时重力加速度观测精度很低,导致扩展卡尔曼算法在此情形下姿态估计精度非常差。optimal-REQUEST算法功能与扩展卡尔曼算法类似,也适用于惯性-地磁测量组合,但是同样受载体线加速度影响,为了消除这一影响,实时地估计重力加速度矢量的观测精度,并在精度逐步降低时指数衰减其参与新息计算时的权值,进而利用该算法所具有的单矢量姿态更新能力降低姿态估计误差。仿真结果表明,在做平面圆周运动时,如果动态调整重力加速度观测矢量的权值,即使载体线加速度达到200m/s^2,仍然能够保证俯仰角、滚转角及方位角估计误差在2°以内,证明了文中算法的有效性。

定向战斗部破片飞散的数值模拟与试验研究

利用数值模拟方法对展开型定向战斗部的破片飞散过程进行研究,获得了破片数目和速度的分布规律,对比分析了不同展开姿态对破片飞散区域的影响特性,总结得到了最优展开姿态的取值范围,并通过静爆试验验证了数值模拟结果的准确性。研究结果验证了展开型定向战斗部具有较高的定向毁伤效能,为战斗部展开过程及二次起爆设计提供了重要的参考依据。

DESIGN AND IMPLEMENTATION OF GUST RESPONSEALLEVIATION CONTROL SYSTEM FOR HELICOPTERS

Gust response alleviation is very important for helicopters which have strong coupling and vibration. Gust disturbance not only influences the ride quality and the precision of the weapon delivery, but also affects to the structural fatigue load and the strength. The method of an optimal control law to suppress the gust disturbance for helicopters is presented. The optimization requires the minimization of the vertical overload at the pilot′s seat, the attitude variation and the control energy consumption under the gust disturbance. Based on the original control system, the new system can be easily realized by adding a vertical speed feedback passage. In order to develop the real-time operational flight control system, the optimized control law is written in C language. The hybrid simulations prove that the performance of gust response alleviation and the efficiency of digitalization are satisfactory.

Kalman滤波算法在自平衡机器人中的应用

针对两轮自平衡机器人系统的单一惯性传感器采集数据不够准确,且极易受到外界噪声信号的干扰的问题,提出了基于片上可编程系统的卡尔曼滤波算法来实现多惯性传感器的数据融合系统.介绍了卡尔曼滤波器的基本原理、特点和应用环境.利用FPGA控制器的硬件可重构特性,搭建了Nios软核处理器的SOPC系统硬件平台,在硬件平台上采用C语言实现多姿态传感器的卡尔曼滤波算法,为两轮自平衡机器人的多传感器姿态数据融合提供了有效工具,获得了自平衡机器人姿态数据的最优估计,解决了陀螺仪和加速度计惯性传感器的数据补偿问题.测试结果表明,采用FPGA硬件平台实现卡尔曼滤波算法效率高,姿态数据融合准确、可靠,能够满足自平衡机器人控制系统的姿态最优估计和倾角数据实时反馈要求,系统工作稳定.

虚拟装配技术在飞机装配中的应用

虚拟装配技术使得飞机装配人员能够影响产品设计,从而减少制造成本并避免由于设计问题影响飞机装配周期和成本。鉴于此,介绍了虚拟装配技术在飞机装配中的应用。在设计成熟度早期阶段,其能发现潜在问题,消除潜在的装配缺陷;在设计成熟度后期阶段,可基于实测模型进行数字化装配,通过对每个装配件的关键特征进行采集、分析,提取装配件的实际关键尺寸,根据虚拟技术进行实测值的预装配,从而提前发现干涉和不协调问题,并分析出最优协调结果,将零件最优装配姿态反映在实际装配中,从而进一步提升装配质量。

维修任务操作中人体手臂的舒适度分析

针对目前民用飞机的人机操作舒适度分析不全面,从人员维修时手臂的舒适度问题出发,提出维修任务操作中的人体手臂舒适度分析方法。首先,该方法用粒子群优化算法搜索关节角度使其偏离自然状态下的角度值最小,并在适应度函数中加入可视性和可达性约束条件,以确定手臂维修姿态。其次,采用NASA力量模型作为关节力矩舒适度模型,并建立7自由度手臂力学模型,用Kane方法推导出手臂关节受力表达式,求取了操作过程的关节力矩,后导入NASA力量模型中获得关节力矩舒适度值。最后,在虚拟仿真平台上以拆卸C919前勤务舱门的某一螺栓以验证方法有效性。

基于值域的多约束GNSS单频单历元定姿新算法

多天线增强了全球卫星导航系统(GNSS)单频单历元姿态测量解算模型的强度,但随着天线数量增加,模糊度维数成倍增加,从模糊度域确定搜索空间的计算量将显著增长。基于此,提出了基于值域的多约束多天线GNSS单频单历元姿态测量新算法:该算法将姿态约束融入值域搜索模型,利用姿态约束条件推导搜索步长,通过姿态域三维搜索确定模糊度搜索空间,以基于最优条件姿态解非迭代近似估计的方法固定模糊度。实验结果表明,新算法中模糊度搜索效率较原方法提高约65.8%,固定模糊度效率较标准迭代算法提高约95.3%,且与标准迭代算法性能相当;所提算法能够实现GNSS单频单历元的模糊度固定和载体全姿态测量,具有较高的正确率。