基于最小无穷范数的蛇形机器人最优力矩控制

带有被动轮的蛇形机器人在跟踪头部轨迹时,力矩输入具有无穷多解,其中振幅最小的解对应着电动机额定扭矩最小的情况,即为本文所指的优化力矩.由于带有被动轮的蛇形机器人侧向不打滑时轮子的法向速度为0,每个模块可以引入一个速度约束,此时蛇形机器人是一个非完整约束系统,而振幅最小的力矩对应着具有最小无穷范数的力矩.通过建立非完整约束动力学方程,将求解振幅最小的力矩转化为在动力学方程约束下求解最小无穷范数的问题.利用最小无穷范数的数值算法求得在蛇形机器人跟踪头部速度时的关节力矩最小无穷范数解,从而利用最小无穷范数解对蛇形机器人进行力矩控制,实现力矩振幅最小的最优力矩控制.动力学数值仿真结果证明了算法的有效性.

文本碎片的拼接复原

将两篇完整纸质印刷文章进行条形或矩形分割成碎纸片后，分别根据最小差值模型和最小无穷范数匹配模型进行匹配，自动恢复原图。

基于对偶四元数的机器人手眼标定算法研究

针对机器人手眼视觉系统中的手眼标定问题,对机械手末端执行器与摄像机之间的手眼转换关系进行了研究。对手眼标定问题中求解齐次矩阵的方法进行了归纳,建立了完整的基于运动位姿的视觉模型;利用改进对偶四元数方法分别求解了手眼齐次变换矩阵中的旋转矩阵和平移向量;为保证获得的平移向量是最优解,在求解平移向量过程中引入了无穷范数最小化,通过迭代求取了局部最优解的值;基于所考虑的求解最优,利用Matlab对平移向量算法进行了仿真研究,并将该算法标定结果与线性解耦估计算法和传统对偶四元数算法进行了比较。研究结果表明:该算法在标定精度、对噪声的鲁棒性、对运动位姿个数的敏感性和稳定性方面均优于其他两种算法,能满足手眼标定的精度要求。

改进L_∞优化算法用于三维空间点快速精确重建

多视几何中的多种问题可以通过最小化L∞范数误差获得全局最优解。但最小化L∞范数误差算法的缺点是对外点敏感,相关的改进算法虽然可以克服外点带来的影响,但计算速度较慢。提出一种改进的最小化L∞范数误差算法,用于从包含外点的图像序列中快速精确重建三维空间点。真实测试图像的实验结果证明该算法可以在包含外点的情况下获得空间点的全局最优解,相比其他算法速度有较大的提高。