分布式激振频率数据库粒子匮乏补偿算法

分布式激振频率数据库用在力传感器机器人高精度作业中,为机器人进行探测作业提供数据支持。传统方法采用粒子滤波算法进行数据调度和系统状态跟踪,在分布式激振频率数据库在数据调度和重采样中常会出现粒子匮乏和多样性丧失的问题。提出一种基于人工遗传算法群优化的改进的粒子滤波算法,实现对分布式激振频率数据库粒子的匮乏补偿,给出分布式激振频率数据库链路生成机制,采用粒子滤波算法进行分布式激振频率数据库的访问。实验结果表明,算法能有效解决分布式激振频率数据库粒子滤波算法中粒子匮乏以及多样性丧失的问题,进而降低运行时间,提高数据调度和控制精度,均方误差较小。在高精度控制领域具有很好的应用价值。     

水泥杆攀爬机器人机械结构设计

在生产生活中,有很多安装及维修等工作需要爬杆作业,冬季温差昼夜明显,使水泥杆塔结了一层冰或者霜,人工爬杆无法实现。设计一款爬杆机器人由曲柄滑块机构、并联盘形凸轮机构、移动凸轮机构以及上下机械手爪等组成,通过弹簧的预紧力来实现机器人手爪对杆的抱紧,通过曲柄滑块机构、凸轮机构等实现攀爬动作,同时机器人只需一个驱动源就能带动整个机器人的运动,能攀爬变直径的杆,工作简单可靠,运动灵活,可以广泛应用于很多爬杆作业。     

多波束粒子群深度零点轨迹信息搜索效率优化

传统的基于粒子群算法的前馈神经网络训练系统进行数据库访问时,易陷入局部极值,产生零点轨迹信息搜索效率较低,局部极小点和搜索方向紊乱。提出一种改进的粒子群优化算法。构建基于误差反传的神经网络系统结构,引入混沌映射概念,提出了一种根据粒子搜索状态,动态调整粒子飞行速度和位置的粒子群优化算法,提高多波束粒子群深度零点轨迹信息的提取的搜索效率,根据粒子的轨迹信息,研究如何动态调整粒子的搜索速度和方向,提高了训练和控制精度与效益。仿真实验表明,该算法进行多波束粒子零点轨迹信息搜索,效率较高,通过外力的干涉尝试调整粒子的方向,使得粒子可以逃离这个稳定阶段,提高了粒子收敛速度,提高控制搜索精度,运行时间较短。算法在智能控制等领域具有较好的应用价值。     

基于自适应控制的2-DOF不确定机器人系统研究

由于操作机器人的环境及目标性质在工作过程中会随时发生变化,导致控制因素具有未知性和不确定的特性,而使控制系统的性能变差。所以运用自适应控制的优点,利用给定的期望轨迹,设计自适应控制器,进而控制不确定机器人系统的机械臂的运动轨迹。仿真结果表明,在误差允许的范围内,控制器可达到预期目标。     

机器人SLAM算法失真模糊性消除优化方法研究

为准确有效实现对移动机器人的同时定位和环境创建,提出将传统的粒子滤波SLAM技术和模糊神经网络算法相结合,对粒子滤波SLAM算法进行改进。提出在训练过程中设置频率计数器的方法,使测量的机器人位姿信息参数失真达到最小。实际场地实验和数据仿真结果表明通过本算法的SLAM定位信息轨迹能正确反映机器人的原始行踪轨迹,其行踪轨迹偏差的误差率仅为4.03%。与传统的粒子滤波算法相比,表现为轨迹跟踪的机器人SLAM同时定位性能比传统的粒子滤波算法提高一倍以上,仿真结果展示了新的机器人SLAM算法良好的快速收敛性能和高精度定位性能。     

并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型

针对标准KNN算法在交通运输路况预测的应用中还存在误差较高等问题。本文提出了一种基于改进粒子群并行优化KNN算法的交通运输路况预测模型,首先在采用粒子群算法对KNN算法进行优化前,引入变异操作并结合神经网络中的Sigmoid型函数对粒子群算法的特征子集进行优化,然后采用最优化学习策略对改进粒子群算法的运算性能进行优化,最后采用改进的粒子群算法把改进的KNN算法的待优化参数随机初始化为一组粒子的位置和速度,并根据适应值函数计算每个粒子的适应度。仿真实验结果表明,本文提出的改进粒子群算法具有较好的收敛性能,基于改进粒子群并行优化的KNN算法在交通运输路况的预测中误差较小。     

一种基于粒子群的RFID定位算法的研究

室内定位算法存在精度低,额外开销大等缺点,本文在VIRE算法的基础上提出一种基于粒子群算法的RFID技术。本文首先采用改进阀值的小波算法对读取的信号进行去噪处理,减少信号强度值上下波动产生的误差;然后采用加权定位来提高虚拟标签的定位精度;最后采用粒子群算法找出虚拟标签的最优解,仿真实验表明本文的算法可以有效地提高定位精度,降低耗时。     

混合驱动五杆机构的奇异性和运动分析

混合输入五杆机构是最简单的并联机器人,利用混合输入五杆机构的Jacobian矩阵,推导出两种类型的奇异性条件,即Jaeobian矩阵行列式为0和∞。通过建立数学模型进行角位移,角速度,角加速度的分析,最后利用VB进行运动仿真,验证了机构的存在性和数学模型的正确性。     

包装物料分拣机器人运动轨迹规划

为了保证自动物料分拣并联机器人平稳、快速地将目标物料码放到指定位置,需要机器人拥有良好的动态特性,尽可能保证机器人运动速度和加速度平滑过渡。介绍了并联机器人工作原理以及运动轨迹,介绍了传统的关节空间轨迹规划方法,并在此基础上提出了一种关节空间的多项式插值拟合的分拣机器人轨迹规划方法,通过多项式插值法对机器人运动速度进行了拟合,并在不同约束条件下得到了机器人最短运行时间。仿真结果表明,该轨迹规划方法能够实现机器人各轴速度平滑过渡,避免了机器人因加速度突变出现冲击。该规划算法简单可行,能够保证机器人拥有良好的动态特性,保证了机器人稳定可靠运行。     

NachiMZ04机器人在智慧工厂中的运动仿真与轨迹规划

本文在Matlab环境下,利用机器人运动学原理对NachiMZ04机器人的参数进行运动分析,并利用Matlab Robotic Toolbox对NachiMZ04机器人进行三维建模、运动学分析,通过实验证明了其正确性;在智慧工厂应用中进行了轨迹规划,并通过规划运动的动态图、关节曲线图以及机器人末端轨迹得出达到了预期效果的结论。     

基于粒子群算法的偏置进近航段多目标优化

为了提高偏置Ⅰ类精密进近飞行程序的设计精度,对其采用改进型的粒子群算法。在求解过程中对粒子群算法进行了约束改进,提出了符合本文的改进粒子群算法,能更好产生初始解,进而处理个体极值和全局极值的选取问题。根据程序设计理论对优化问题构建约束条件,建立多目标分层优化目标函数求解非支配解,最终通过某机场进行验证。     

机载光电探测物体运动轨迹方法研究

针对机载探测仪器由于飞行方向不定会发生偏移,使得相关图像采集设备受到影响,导致获取的图像在不同坐标系下存在较大误差的问题。提出了飞机偏移补偿算法,通过准确的运动估计算法补偿由于外界干扰带来的轨迹计算缺陷,准确的对光电探测设备高速采集图像中的运动轨迹进行建模分析。     

智能型钢加工机器人运行轨迹研究

目前,机器人在型钢加工方面存在一些局限。为使机器人更有效地适应变形型钢切割,对机器人运行轨迹补偿方法的研究极其重要。借助机器人臂端的激光位移传感器,工件轨迹将得以检测与计算。本文通过测量数据,绘制型钢采样点三维坐标并构建型钢简化三维模型,利用补偿规则对加工图形要素补偿量进行计算,实现机器人运行轨迹的修正。     

立轴磨床多轴加工进刀轨迹优化控制模型

对立轴磨床多轴加工进刀轨迹优化控制模型的设计,提高模型的加工精度,为评价数控立轴磨床多轴联动的误差补偿提供依据。传统的进刀轨迹优化控制模型采用稳态预测误差控制的控制算法,导致磨床进刀的交叉耦合轨迹预补偿误差较大。提出一种基于直线轨迹的轮廓误差补偿的立轴磨床多轴加工进刀轨迹优化控制模型。以CAD为预处理软件工具,对加工模具进行空间曲线生成实体模型,构建三维造型,进行立轴磨床的多轴加工进刀轨迹控制模型设计,正确地选择加工刀具,合理地设置切削参数,构建刀具进刀的时间控制轴。构建复杂的零件加工控制系统解耦得到两个独立的控制子系统,实现进刀轨迹三轴联动控制,构建立轴磨床多轴加工进刀轨迹控制系统的轮廓误差向量最小化目标函数,实现控制模型改进。仿真结果表明,该模型能有效提高加工精度,减小误差。     

基于灰色靶关联的智能体任意球轨迹修正方法

无论是在实体足球比赛还是智能体机器人足球比赛中,近距离的任意球破门收益率较高。研究智能体足球机器人比赛的任意球轨迹修正和优化控制问题,进而指导足球训练提高任意球得分率。提出一种基于灰色靶关联分析的智能体任意球轨迹修正方法,首先对整个机器人足球的环境态势和球员行为体选择进行模型构建,然后给出了灰色靶关联分析的任意球轨迹修正算法,进行球体着力点和应力点的适应值分析,构建基于灰色靶关联分析的任意球应力衰减特性分析模型,指导任意球轨迹修正,最后在智能体足球世界杯3D仿真平台进行实验验证了算法的优越性能。实验结果得出,采用该算法能有效指导任意球发球着力点控制,优化任意球的攻击轨迹,提高智能体机器人足球的任意球进球成功率,预测和控制精度提高。     

一种新的逆合成孔径雷达运动补偿算法

运动补偿是逆合成孔径雷达(ISAR)成像的关键技术.现有的将运动补偿分成包络对齐和初相校正2步处理的算法存在补偿精度低的缺点.针对这一问题,提出了一种基于早迟卷积的运动补偿算法,其思想来源于扩频通信系统中早迟门型比特同步电路.算法能精确估计每个脉冲时刻目标的位置,在精确对齐包络的同时,对回波相位作初步校正.该算法对各脉冲回波一维距离包络单独处理,不存在误差积累的问题.距离估计精度不受距离分辨单元大小限制,不存在量化误差.     

信息素模糊逻辑导引的机器人室内避障算法

机器人室内避障是机器人运动学研究的重要课题,在室内运动的机器人受到障碍物干扰因素复杂,避障路径规划困难,传统的避障算法采用遗传进化双目视觉动态跟踪技术,在室内障碍区分布不规则的情况下,避障性能不好。提出一种基于信息素模糊逻辑导引的机器人室内避障算法。把机器人的运动轨迹描述为一个种群觅食问题,种群觅食中释放的信息素作为避障导引,求出机器人运动参数和环境参数,构建机器人行为运动方程,根据环境中播撒信息素,以此驱动机器人运动,实现避障算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效规避障碍物,实现行走路程最短和最优。     

水下惯性导航零速修正技术研究

本文对水下惯性导航零速修正技术进行了研究,扩展了零速修正的内涵,用二次曲线拟合算法估计纯惯导状态下的速度误差变化,以补偿导航误差;用速度匹配卡尔曼滤波对纯惯导状态下的姿态误差进行估计和补偿,并利用车载数据进行了仿真。试验结果表明,用零速修正技术能有效的提高纯惯导状态的导航精度。     

基于BP神经网络的并联机器人位姿分析

并联机器人运动学正解是一个重要而且难以解决的问题，本文应用BP神经网络对并联机器人的位姿反解进行学习。进而求得机器人的位姿正解问题．并对并联机器人的典型机构Steward平台进行了仿真计算。用实例去验证．结果表明，能够满足一般应用的精度要求，验证了该方法的有效性和可行性。     

计及道路阻断的智能消防机器人路径规划策略

合理的运行路径规划对保障智能消防机器人的可靠运行意义重大。针对消防机器人路径规划问题,文章在对A-Star算法原理及动作过程进行深入分析的基础上,建立了适用于智能消防机器人的路径规划模型。之后,考虑到火灾现场存在的道路阻断问题,文章基于贪婪思想,提出了一种智能消防机器人路径修正策略。仿真结果表明,所提智能消防机器人路径规划与修正方案能够较好地解决火灾现场存在的道路阻断问题,有效提升消防机器人路径规划的合理性与可靠性。