RoboCup仿真平台中NAO模型正运动学研究

针对仿人机器人NAO模型提出一种正运动学求解方法。首先分析了NAO模型的下肢拓扑结构,并建立了其前向运动学模型,然后推导出机器人下肢各关节的齐次变换矩阵,并求解末端执行器的位置,最后通过编码实现该算法。实验结果验证了该方法在实际应用中的可行性。     

人形竞赛机器人机械手臂设计与运动学分析

以人形竞赛机器人机械手臂设计出发,首先分析机械手臂的功能与动作情况、以及人类手臂关节构成,据此设计3自由度人形竞赛机器人机械手臂;第二,采用D-H方法,从结构的角度简化坐标系建立的方式,确定D-H参数,分析得出机械手臂的正运动学方程;第三是采用几何方法与解析求解法相结合的方式进行逆运动学求解;最后,在MATLAB平台中采用蒙特卡洛方法分析机械手臂的工作空间验证求解结果,结果显示设计的机械手臂满足竞赛的工作空间要求。     

一种全自主移动机器人实验平台的设计与研究

针对机器人教学和科研的需要,开发出全自主移动机器人综合实验平台,它综合了多种先进技术和实验功能,可完成机器人机械实验、移动控制实验等多种实验.建立平台数学模型,进行了运动学分析,并对测里程法定位实验进行了详细的介绍.该平台技术先进,功能全,综合性强,更有利于锻炼和提高学生的专业技术,培养学生的综合能力和科研素质.     

机器人技术基础实验教学的改革与实践

根据机器人技术基础课程特点,在实验室现有ABB IRB1410机器人的基础上自主开发了机器人上下料平台实验系统,该系统采用真空吸附的工作原理实现板料的搬运。制定并执行了机器人运动学控制以及机器人上下料模拟实验教学方案,经机械电子工程专业学生实践,证明该实验方案能达到预期实验目的,有效激发学生学习热情,在有限课时内锻炼学生的自主开发能力。     

机器人运动控制实验设计与实现

基于AVR单片机完成机器人运动控制系统设计,构建机器人运动学模型,采用“比例一微分一积分控制器”实现机器人前进、后退、原地旋转和圆弧运动控制.设计并实现了机器人运动控制系统演示实验和机器人运动控制半开放实验,实现效果达到预期实验设计目标.     

边缘检测和证据理论在机器人目标识别中的应用

以NAO机器人为平台,在机器人视觉算法的基础上,研究了NAO机器人的有色目标识别方法。采用基于HSI颜色空间的离散小波变换方式,利用可自动适应阈值Canny算子边缘检测方法和双阈值法提高了图像边缘的准确性和容错性。通过NAO机器人双摄像头系统进行图像的颜色标定,提出的基于模糊系统下证据理论的双摄像机融合策略能够有效地减少颜色之间的标定冲突,将目标图像的识别性能提高约29%。     

高速抓取并联机器人实验平台运动学建模与分析

提出了一种新型3-RRPaR高速抓取并联机器人结构,对3-RRPaR高速抓取并联机器人实验平台进行运动学建模和分析。介绍了3-RRPaR高速抓取并联机器人实验平台的结构特点,建立了实验平台的运动学正反解模型,并通过Matlab数值计算和ADAMS虚拟样机仿真验证了运动学分析的正确性。     

基于多线程的NAO机器人同步启动技术研究与实现

探讨采用多线程软件编程技术实现多个NAO机器人的同步启动。首先,以 NAO 机器人为基础,将多线程同步技术应用到多台 NAO机器人的协调控制中,使多台机器人在同一时刻同时启动。其次,通过多线程方法执行并行任务,使多机器人在同一个系统中同时执行各自的任务,具有较稳定的同步性。最后,通过实验验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于NAO机器人各类编程方式分析

机器人是目前新兴研究的热点之一,而类人型机器人又是服务机器人中重要的组成部分,其重要性不言而喻。NAO机器人作为类人型机器人中较为成熟的一款产品,是一个非常优秀的类人型机器人的开发平台。针对在开发的过程中,NAO机器人出现的编译环境多样,对于初学者不宜选择等问题,本文以人脸识别为例,设计实验,通过分析对比官方开发的较为直观的可视化编译环境,以及发挥空间更大的Python语言编译这两者之间的区别,对初学者和后续开发的需求和使用体验做出了分析。     

基于Unity3D反恐排爆机器人虚拟仿真设计

基于虚拟现实技术开发软件对反恐排爆机器人虚拟实验系统进行功能开发,该系统应用于反恐排爆机器人教学,建立D-H机械臂坐标系,实现反恐排爆机器人结构认知、装配操作、工作空间、关节运动控制,实现人机交互,利用D-H参数法建立反恐排爆机器人运动学模型,进行了正、逆运动学求解及轨迹规划。系统有着较好的沉浸性与交互性,能够完成反恐排爆机器人的虚拟实践教学。