基于逆向参数化的B样条曲面重建算法

目的解决B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化两大难点问题,提出一种基于逆向参数化的B样条曲面重建算法.方法首先构建基曲面,在基曲面上根据参数(u,v)进行采样,沿其法线方向进行数据的滤波和精简,求得参数(u,v)对应的精简点,然后对采样求取的精简点集进行B样条曲面拟合,该方法提供了B样条曲面重建的一个新思路.结果新算法突破了传统密集散乱点云数据的B样条曲面重建基本过程,采用与正向参数化相反的过程进行参数化,解决了B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化的难题;具体试验分析表明新算法不仅在参数化的同时完成了数据滤波和精简,而且在时间和迭代效率方面都具有优势.结论新算法避免了求取法线的迭代过程,并且可以较容易的实现矩形拓扑网的自动生成,新算法在自主开发的智能测量建模加工一体化装备中得到了应用验证.

除草机器人机械臂的逆向求解与控制

设计了一种基于机器视觉导航和杂草识别的除草机器人模型,该机器人能沿作物行间自主行走并能准确地识别和"清除"杂草。设计了除草机器人的机械臂除草执行系统,求取了机械臂运动学逆解,用VC++开发了控制程序。试验显示,图像处理算法所需时间少,能够适应户外自然光线在一定范围的变化,机械臂能够平稳动作并精确定位杂草目标。

基于反馈线性化的无人直升机航向控制

本文着重解决小型无人直升机航向自适应控制问题.通过求非线性函数导数,把原始系统扩展为一个带有伪状态变量的新系统.这种方法不必求解非线性函数的逆,并且降低了计算量.证明了该方法的稳定性.针对实际模型直升机实验平台航向动力学模型,仿真结果表明了该方法的有效性.

基于多特征模糊聚类的图像融合方法

首先利用模糊C-均值聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,并在此基础上对区域进行多尺度小波分解;然后利用柯西函数构造区域的模糊相似度,应用模糊相似度及区域信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后利用小波逆变换得到融合图像·采用均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵和互信息5种准则评价融合算法的性能·实验结果表明,文中方法具有良好的融合特性·

泵车布料机构运动学分析及轨迹规划控制建模与仿真

给出了以混凝土泵车各臂油缸长度为参变量的布料机构浇筑过程的轨迹规划计算方法。在解决布料机构运动学分析的逆问题时 ,采用了基于多峰值并行搜索的遗传算法来求解最优控制优化目标函数 ,并对施工过程进行了仿真

基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制

提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性。

7000米载人潜水器推进器故障容错控制分配研究

介绍了7000米载人潜水器推进系统的组成和推进器布置,描述了潜水器控制分配问题,对推进器推力和期望控制量进行了归一化处理.根据载人潜水器的推进器布置,建立了系统的控制分配模型,设计了推进器故障容错处理策略,研究了基于推力最小二范数的载人潜水器控制分配求解方法.采用基于伪逆矩阵与定点分配的混合控制分配求解算法,在半物理仿真平台上实验验证了控制分配求解算法的正确性和有效性.

水下机械手运动学逆解的一种优化解法

本文给出一种运用约束最优化的变尺度法求解Schilling水下机械手运动学逆解的方法。这种方法不仅具有牛顿方法的快速性和理想的总体收敛性,通过迭代求取H阵,不仔在奇异性问题,运用惩罚函数法选取步长,保证了从任意点进行搜索,同时有效地处理了约束的存在。这种方法较其它优化算法和搜索法有明显的快速性,在PⅡ550微机上的求解实验证明此算法完全可以用在此机械手运动学的实时求解中。

水下机器人神经网络自适应逆控制

水下环境的复杂性以及自身模型的不确定性,给水下机器人的控制带来很大困难。针对水下机器人的特点和控制方面所存在的问题,提出了基于预测 校正控制策略的水下机器人神经网络自适应逆控制结构及训练算法。通过在线辨识系统的前向模型,估计出系统的Jacobian矩阵,然后采用预报误差法实现控制器的自适应。同时,为了提高系统对于外扰的鲁棒性,在伪线性回归算法的基础上,在评价函数中引入微分项。理论分析和仿真结果表明,与原来的算法相比,微分项的引入改善了系统对于外扰的鲁棒性和动态性能。

一种基于优化算法的机械手运动学逆解

本文给出一种基于优化算法的机械手运动学逆解的方法 ,这种优化方法基于信赖域方法 ,,具有超线性的收敛速率 .这种方法不仅具有牛顿方法的快速收敛性 ,又具有理想的总体收敛性 .这种方法较 CCD& BFS有明显的优点 ,可以在一般的 PC机上实现实时求解 .在 P II40 0上仅需不到 10 ms就可以求得最优解 .

监控式水下机械手及相关技术的研究

水下机械手作为水下机器人通用作业工具得到广泛地应用，目前水下机械手的主要操作方式为主从方式。虽然主从方式具有操作直观，灵活的特点，但难于完成需要精确定位，轨迹控制的水下作用，如海洋石油钻井平台导管架的检查作用。为了扩展水下机器人的作业能力，提高水下作业智能化程度，沈阳自动化所承担国家863课题“水下虚拟遥操作与监控机械手系统”关键技术的研究工作。作者参加了此课题的研究工作，以Schilling水下机械手为研究对象，深入研究机械手的作用功能，对机械手的逆运动学，焊缝空间轨迹规划作了深入的研究，形成本文阐述的主要内容。由于Schilling水下机械手各关节之间的连接参数中存在多个偏距，其运动学逆解不能简单由解析方式给出。机械手进行控制与轨迹规划等操作必须找到一种快速求解的方法。本篇文章得出一种基于信赖域法的机械手运动学逆解算法。由于该算法具有收敛速度快的特点，故可以被应用于在线求解机械手运动学逆解；由于没有直接求解二阶导数，故不存在奇异解的问题。经理论分析和实验证明该方法在解决水下监控机械手在线跟踪水下结构物空间轨迹的技术问题具有较好的效果。作为课题的实际应用背景的导管架焊缝曲面为一复杂的空间曲面。为了实现课题的研究目标，本课题不仅要求解焊缝的轨迹，而且要给出其法线方向。对于这样一个问题，用空间解析几何和微分几何方法是很难求解的，本文给出了一种基于B样条参数曲面及曲面求交的方法，具有速度快，通用性强的优点。

并联机器人机床运动学正、逆解

基于一般ＳＴＥＷＡＲＴ机构研制的并联机器人机床是新一代智能化金属切削加工机床．然而，机床的运动学位置正、逆解呈强非线性，求解困难．出于机床精度的需要，本研究的模型样机在结构上采用了滚珠丝杠传动，因此又带来了关节运动耦合，导致机床运动学位置正、逆解求解更加复杂．利用运动学等效的原则，引入整机等效串联机构及分支等效串联机构，以等效广义坐标为中间变量建立机床运动学正、逆解求解迭代算法．仿真与控制实验表明，该算法具有收索速度快便于实际应用等特点。

机械臂惯性矩阵的并行计算

本文在给出一种非递推形式的逆动力学计算公式的基础上，针对机械臂惯性矩阵的计算提出了一种面向Ｏ（ｎ）个处理器的并行算法，并以ＰＵＭＡ５６０机器人的前３个臂为例进行了计算效率分析

A Scheduling Algorithm for Flexible Manufacturing Cell

In this paper, a new scheduling algorithm for the flexible manufacturing cell is presented, which is a discrete time control method with fixed length control period combining with event interruption. At the flow control level we determine simultaneously the production mix and the proportion of parts to be processed through each route. The simulation results for a hypothetical manufacturing cell are presented.

图象噪声的模糊聚类平滑方法

模糊C-means算法在聚类分析中已得到了成功的应用,本文提出一种利用模糊C-means算法消除噪声的新方法。一般来说,图象中的噪声点就是其灰度值与其周围象素的灰度值之差超过某个门限值的点。根据这个事实,首先利用模糊C-means算法分类,再利用标准核函数检测出噪声点,然后将噪声点去掉。由于只修改噪声点处的象素灰度值,而对于其它象素的灰度值不予改变,所以本算法能够很好地保护细节和边缘。本方法每次处理3×3个点,而以往的方法只能每次处理一个点,所以本方法能提高运算速度。文中给出了利用本方法对实际图象处理的结果,并与梯度倒数权值法进行了定量的比较。