一个不能满足于牛顿第三定律的物理实验

受磁场对载流导线有力的作用和牛顿第三定律的启发 ,希望制造一种新型的直流电动机。然而失败了。在找寻失败原因的实验中发现了如下物理现象 :以电磁相互作用的两个物体 ,在发生相互作用时 ,作用在两物体等效作用点上的二力虽然大小相等方向相反 ,但是该二力可以不在一条直线上。

轮式仿人机器人的ZMP建模及动态稳定判据

介绍了ZMP的概念,比较常见的几种ZMP建模方法,提出将高效牛顿-欧拉算法(RENA)与ZMP的概念相结合的迭代ZMP建模方法,并利用该方法完成轮式仿人机器人的ZMP建模.通过模型分析,得出该轮式仿人机器人的ZMP简化计算公式.最后得出此类轮式仿人机器人的稳定性判据及稳定度的定义.

仿人机器人腰部机构的动力学建模、控制与仿真

本文介绍的仿人机器人具有差动腰部机构,它除了受自身的动力学影响以外,还受到手臂和车体运动以及外力、外力矩等对腰部机构关节力矩的影响。笔者利用高效牛顿-欧拉算法完成了仿人机器人的整体建模;在不考虑各关节间耦合运动的情况下,对整体动力学模型进行适当简化,得到了腰部机构的动力学模型。简化后的动力学模型既反映了机器人车体、腰部及双臂的动力学关系,又大大地减小了计算量,易于实现基于动力学的控制算法。基于动力学模型,给出了腰部机构PD伺服轨迹跟踪控制算法,并结合计算力矩方法用于补偿腰部机构两关节受到的力矩扰动。仿真分析表明,该控制方法可以明显提高腰部机构的位置跟踪精度,并提高仿人机器人的整体作业精度。

轮式移动仿人机器人的动力学建模与分析

利用高效迭代牛顿-欧拉方法对一个21自由度的轮式移动仿人机器人进行了整体动力学建模,该模型虽然维数较高,但消除了分块建模中需要对模块之间相互作用力进行建模的难点问题,并且由于机器人双臂的对称结构,当合理规划双臂运动时,动力学模型将得到部分简化。本文还对某关节运动时在各个关节所产生的力或力矩进行了仿真分析。解析及仿真结果表明,合理规划上臂各关节的协调运动,将极大地削弱车体及腰部各关节所受的力或力矩扰动,为基于动力学的机器人运动控制以及稳定性分析提供理论依据。

基于PVDF的亚μN微力传感器的研究

本文设计了一种新颖的微力感知传感器及其标定方法,以获得亚μN(micro Newton)的可靠的、高精度力反馈信息。可靠的、高精度的微力感知和控制在提高微装配的效率上具有重要的作用。目前微装配中还没有可靠的亚μN分辨率的传感器。本文以PVDF(polyvinylidene fluoride)为基本材料,建立出PVDF传感器所受的微力与输出电压之间的关系模型,开发出相应的信号处理电路,并对PVDF传感器的上述模型进行了标定。实验结果表明本文开发的PVDF传感器具有亚μN的分辨率,同时验证了本文建立的PVDF传感器模型的正确性,并证明了信号处理电路以及标定方法是有效的。本文设计的微力传感器为微装配和微操作中微接触力的反馈控制提供了可靠的解决方法,并将促进微装配和微操作的自动化加工技术水平,实现微型装备的可靠、高产量的批量制造。

基于各向异性非线性扩散的图像消抖算法

对于图像抖动产生偏移,提出了一种基于各向异性非线性扩散以及抖动估计的抖动消除算法。这种各向异性非线性扩散的模型由两项组成,即扩散项以及强制项。基本思想就是对于边界点以及图像内部的点分别进行处理。利用Newton-Raphson算法最小化抖动误差,估计出抖动偏移量。实验结果表明本文的抖动消除技术比其他方法的消除性能好,恢复效果接近于理想图像且性能稳定。

亚μN微力传感器信号处理及标定方法的研究

为了完成一种新颖的亚μN(micro Newton)微力传感器的开发,使其具有可靠的、高精度的微力反馈信息。本文设计出相应的信号处理方法并提出了一种新颖的间接标定方法。该方法首先建立传感器末端受力产生的偏移量与施加的微力之间的关系模型,然后在该模型的基础上,通过给传感器输入标准的偏移量,间接得到标准微力,从而解决了微力传感器的标定难以寻找标准力源的问题。本文最后完成了对微力传感器所受的微力与输出电压之间的关系模型的标定。实验结果表明本文开发的信号处理电路是合理的,标定方法是正确的,有效的。本文设计的信号处理方法及新颖的标定方法为亚μN微力传感器的研究奠定了基础,从而为微装配和微操作中微接触力的反馈控制提供了可靠的解决方法。

一种新的角加速度估计方法及其应用

首先提出了一种新的基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法,在已知电机驱动系统位置信息的情况下,利用卡尔曼滤波实时估计系统的角加速度;同时采用牛顿预测方法解决估计算法的滞后问题,进一步提高了估计加速度的响应频带．以此为基础,本文进一步分析了利用估计加速度进行反馈控制以增强系统对外扰动的鲁棒性问题,提出了加速度反馈控制策略的设计准则并分析了稳定性．在一个直接驱动机器人关节上针对上述加速度估计及控制方法进行了实验研究:将估计加速度的实验结果与实测加速度(利用加速度计)的实验结果进行了比较分析,从而定量地揭示出估计加速度及其反馈控制在实际系统中的可行性及有效性．

基于卡尔曼滤波及牛顿预测的角加速度估计方法试验研究

基于角位置测量的角加速度实时估计问题是机电系统控制中一个非常重要的问题,在分析现有的线性回归平滑牛顿法和卡尔曼滤波法的基础上,提出了一种新的基于卡尔曼滤波和牛顿预测相结合的角加速度估计方法。该方法旨在利用牛顿预测进一步增强卡尔曼滤波的预测能力,减小由于滤波造成的相位滞后,提高估计加速度与实测加速度的一致性。为了验证新方法的有效性,以直接驱动机器人作为试验对象,采用将估计加速度的频率特性与实测加速度相比较的方法,分别对上述三种估计算法进行了试验比较研究,从而为利用估计加速度(取代测量加速度)实现加速度反馈控制提供了试验依据。

一种6自由度柔索并联机器人的动力学研究

采用串联约束 /并联驱动的原理 ,通过加入约束机构 ,设计一种新型柔索驱动并联机器人。然而由于约束机构的引入 ,机器人的动力学分析变得更为复杂。在对机器人进行运动学分析的基础上 ,利用牛顿 欧拉法建立机器人动力学方程。仿真结果证明了该方法的有效性

基于测角的自主移动机器人定位算法

给出了自主移动机器人定位的两种算法：解析算法和数值算法。解析法公式较以往的简洁。数值算法结合解析法和高斯－牛顿算法，不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题，而且能提高运算精度和速度，通过对两种算法的计算机仿真，表明了解析算法具有运算速度快，而数值算法精度高的特点。其结果已用于自主移动机器人的研制中。

图像降噪复原算法及其应用

在图像成像、复制、扫描、传输、显示等过程中，不可避免地要造成图像的降质，如图像模糊、噪声干扰等。而在许多应用领域中，又需要清晰的、高质量的图像，因此，图像复原(如去噪、去模糊等)具有重要的意义。图像复原的目的是对降质图像进行处理，使其恢复成原始图像。它是图像处理、模式识别、机器视觉的基础，因而受到广泛的研究，并在天文学、遥感成像、医学影像等领域获得广泛的应用。图像复原的传统方法主要是进行图像滤波。由于图像的大部分信息存在于图像边缘部分，因此要求图像滤波既能去除图像的模糊和噪声，同时又能保持图像的细节。由于图像细节和噪声在频带上混叠，导致图像的平滑和边缘细节的保持成为一对矛盾。传统的滤波方法难以处理这类问题。近年来发展起来的偏微分方程图像处理技术，为解决图像复原中的这一矛盾提供了新途径。本论文共分五个部分。第一部分给出了图像复原的数学模型并讨论了其发展现状，综述了图像复原问题的规整化理论及方法，阐述了图像复原的基本过程和影响因素。第二部分研究了基于奇异值分解和能量最小原则的图像自适应降噪算法。基于有界变差的能量降噪模型的代数形式，提出了一种自适应图像降噪算法。该算法通过在矩阵范数意义下求能量最小，自适应确定去噪图像重构的奇异值个数。这一算法的特点是将能量最小原则和奇异值分解结合起来，在代数空间中建立了一种自适应的图像降噪算法。与基于压缩比和奇异值分解的降噪方法相比，该算法避免了图像压缩比函数及其拐点的计算。因此求解更加简单。第三部分研究了基于各向异性扩散的图像降噪和抖动消除算法。提出了两种算法，一、提出了一个由各向异性扩散方程定义的非线性图像滤波算子。与Perona，Malik提出的算子类似，该算子能够去除噪声，而且性能稳定，处理后的自然图像看上去清晰而且对比度也得到增强。对于图像抖动产生偏移，二、提出了一种基于各向异性非线性扩散以及抖动估计的抖动消除算法。这种各向异性非线性扩散的模型由两项组成，即扩散项以及强制项。基本思想就是对于边缘点以及光滑区域的点分别进行处理，利用Newton-Raphson算法计算最小化抖动误差，估计出抖动偏移量，从而得到抖动消除之后的图像。第四部分研究了基于四阶偏微分方程和基于高斯曲率的图像降噪算法。针对低阶的非线性偏微分方程进行图像去噪，如总变差、平均曲率流等去噪模型，会产生阶梯效应这一缺陷，即易得到分段常量结果的缺陷，提出了一种基于四阶偏微分方程的图像降噪算法，并给出了实验结果。提出了一种改进的基于高斯曲率和偏微分方程的图像降噪算法。该算法能够得到一个稳态的非平凡解，从而能够避免中止时间的选取。第五部分研究了基于C-V降噪模型的图像半盲复原算法。基于C-V降噪模型，提出了一种图像半盲的复原算法，即假定图像退化的模型已知，如高斯模糊，但是高斯核的方差未知，通过构造能量函数，将能量函数的极小问题转化为一个变分极小问题，由变分原理得到相应的欧拉-拉格朗日方程。这里设计的算法将未知数的个数由Leah Bar模型的三个减少为两个，最后估计出来高斯核的方差比Leah Bar 算法更加接近于真值。

被动柔顺式月面巡视探测器轮-地交互及运动控制研究

月面巡视探测器（简称月球车）是一类在月面环境下执行巡视探测、科学考察及样品采样等任务的空间机器人，是我国月球探测二期工程中执行月面探测任务的关键载体。月球车行走能力事关我国探月二期工程的成败，开展在复杂地形下移动能力和地形通过能力的研究，是目前移动机器人研究中的前沿课题，是月面巡视任务的关键技术之一。本论文的选题具有重要的理论意义和应用价值。 月面环境的特殊性使月球车进行长距离、大范围的巡视任务面临一系列问题，包括地形对月球车移动性的影响、移动能力、地形通过能力、地形适应能力、安全性等。本文以月球车保持复杂地形下的高移动能力和地形通过能力为研究目标，以一种典型的被动柔顺式月球车为对象，从月球车与环境地形具有整体不可分离性的角度，将机器人与环境地形看成是相互作用的整体，深入研究了轮-地交互关系、软硬地形上的轮-地接触模型、环境地形给月球车带来的影响、软硬地形上的月球车建模、参数估计及运动控制等问题。根据对月球车移动性能影响程度之不同，本文从硬质地形与松软地形两个方面来考察环境地形的物理属性和轮-地交互关系。在硬质地形上，主要考虑地形平坦与不平坦对机器人移动的影响及其控制，六个驱动轮的速度协调控制，车轮打滑（前滑、侧滑、转向滑移）对机器人的建模、分析及控制的影响。在松软地形上，主要考虑轮-地接触关系，土壤特性对移动的影响及其控制。在大量阅读国内外文献并归纳总结的基础上，重点开展了如下几方面的研究： （1）在硬质不平坦地形下，引入轮-地几何接触角概念以反映地形不平坦时轮-地接触点在轮缘上位置的变化，去掉了通常采用的车轮纯滚动假设，考虑车轮滑移（包括侧滑、侧滑以及转向滑移），并结合月球车被动柔顺式移动机构的特点，提出了一种基于速度闭链的运动学建模方法，进行了基于整车模型的月球车速度协调控制研究。该运动学建模方法基于轮心处的速度投影建立整体运动学模型，物理概念清晰、便于实时运动学正反解计算。 （2）针对运动学模型中轮-地几何接触角难以直接测量的问题，提出了两种在线估计方法：误差计算法和卡尔曼滤波估计法。这两种方法均基于月球车整体运动学模型，只需要车轮内部传感器的测量信息，就能在线估计轮-地几何接触角。 （3）由于车轮滑移的影响，采用航位推算方法进行月球车状态估计以及里程计计算存在较大误差。本文提出了基于整体运动学模型的车体运动状态估计方法，并在月球车样机上对车体速度估计、航向角估计、里程计实时计算等方法进行了大量实验研究，验证了算法的有效性。 （4）针对松软地形上刚性轮与地形的交互建模问题，提出了一种基于Guass-Legendre数值积分和Newton-Raphson数值解法的地形参数实时估计方法。以月壤参数的变化范围为参考空间，通过数值仿真将不同地形参数对轮-地接触力的影响进行比较，进而选取对轮-地接触力有较大影响的地形参数进行在线估计，仿真和实验结果均表明估计算法是有效的。 （5）松软地形上常规的速度控制效果差，本文开展了月球车准静力学建模及牵引力控制算法研究，提出了两种牵引力控制算法。对月球车准静力学模型进行简化，提出了一种基于目标优化、考虑车体姿态变化的牵引力控制算法。利用上一章在线估计出的地形参数，对车轮滑移率进行最优估计，提出了一种基于最优滑移率的牵引力控制算法，并进行了仿真验证。

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。

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 .