基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点。针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法。以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证。仿真结果表明：使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。     

一种冗余机械臂的多运动障碍物避障算法

冗余机械臂的避障问题一直是工业机器人应用领域的研究热点之一;为了改进传统避障算法的不足,提出了一种多运动障碍物的避障算法;该算法利用各障碍物的运动状态得到与机械臂之间的最小预测距离,并将其利用雅可比转置矩阵转化为机械臂对应杆件上的躲避速度,再将躲避速度引入梯度投影法中求得机械臂的关节角速度,并通过积分得到避障运动中机械臂的关节角度值,在完成末端轨迹跟踪的同时实现冗余机械臂的实时避障;利用一款七自由度冗余机械臂对该算法进行了仿真验证,结果表明该算法能有效实现冗余机械臂对多运动障碍物的避障。     

受重力梯度扰动的空间机器人姿态动力学非线性特征分析

研究考虑重力梯度扰动的自由漂浮空间机器人姿态动力学建模方法.以二连杆空间机器人模型为基础,对机械臂构型固定时系统俯仰姿态受扰运动的非线性特征进行了深入分析.利用相平面轨迹和Poincaré截面对受扰运动特征进行了描述,反映出受扰运动对轨道偏心率的变化比较敏感,在圆轨道时仅有周期摆动和翻滚两种形式,而在椭圆轨道时出现了准周期运动.进一步利用系统分岔图、功率谱图对这种非线性运动特征进行了定量分析.     

RBFNN结合自适应边界的机器人手臂轨迹跟踪控制系统设计

针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法。利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和非结构化不确定性,近似补偿未知动态部分;利用自适应边界来估计非结构化不确定性上的未知边界和神经网络重建误差;通过加权矩阵产生的李雅普诺夫函数证明了该系统具有渐进稳定性。利用三自由度机械臂进行实验,结果表明,相比其他几种较为先进的控制器,本文设计的控制器具有最优的控制精度。     

基于梯度下降和二分法的移动机器人轨迹规划方法

轨迹规划是移动焊接机器人轨迹控制的基础,是该系统中重要的组成部分。为了提高多关节移动焊接机器人轨迹规划的效率和精确性,同时考虑到多关节焊接机器人的运动特性提出了一种梯度下降法和二分法结合的轨迹规划方法。移动焊接机器人由机械杆和机器人移动平台组成,由于移动平台提供移动性使得移动焊接机器人相对固定的机械臂有更大的工作空间。近年来,此类系统的研究已在经学术界和工业界迅猛发展。论文首先建立移动焊接机器人的运动学模型,并且阐述梯度下降法和二分法结合算法的设计步骤。然后,采用典型的正弦波形作为焊缝轨迹,通过仿真验证该方法的应用前景和可行性。     

移动机器人目标识别算法

针对移动机器人在目标识别过程中对视觉图像特征点提取慢,匹配不准确等特点,提出了一种基于SIFT算法的改进目标识别算法。通过采用组合匹配策略,将特征关键点间的距离和内积同时进行考察,根据其自身值的大小,决定对匹配相似度的贡献。组合策略的引入有效地解决了机器人在目标识别中对相同特征图像不能匹配和不同特征图像能够匹配的问题。为克服目标匹配时实性差的弱点,以关键点为根据构建K维树结构,采用最近邻点搜索,快速找出正确匹配的特征点。为实现移动机器人目标识别过程中的自主性,在特征点匹配过程中引入自适应阈值进行判断。实验表明,该方法对移动机器人目标识别准确率有较大提升,能够满足移动机器人在目标识别和跟踪过程中对视频图像处理的实时性和准确性的要求。     

基于ARM的六足仿生机器人野外定位系统

为了更好地控制六足仿生机器人适应野外作业环境,针对机器人野外定位问题,提出了一种六足仿生减灾救援机器人无线野外定位系统解决方案,方案以三星S3C2440为硬件平台,以嵌入式linux系统为软件平台,设计了六足仿生机器人野外定位系统。通过GPS全球定位系统进行六足仿生机器人的定位,利用GPRS实现网络通信,并将定位信息传输到终端设备,终端设备通过发送命令的方式控制六足仿生机器人实现相应的动作。实验证明：该系统的稳定性好,可靠性较高,能较好的满足六足仿生减灾救援机器人野外定位的需求。     

自动化控制下机械手臂运动轨迹研究

对机械手臂运动轨迹进行优化控制,能改善机械手臂的自动控制性能。为了提高机械臂的控制稳健性,提出一种基于变结构模糊PID控制的机械手臂运动轨迹优化控制模型。首先采用末端效应逆运动学模型构建机械手臂的运动规划约束参量数学模型,采用七自由度运动空间重构方法建立机械手臂运动的动力学方程。然后通过纵向定常运动,分析建立机械手臂整定控制目标函数,求解机械臂在抓取作业过程中的最佳导引控制律,采用变结构模糊PID控制方法进行运动轨迹的误差修正,实现机械臂自动控制优化。最后通过仿真实验进行控制性能测试,结果表明,采用该方法进行机械手臂运动轨迹控制的精度较高,对机械臂位形变化轨迹的预测准确性较好。     

一种新的双足机器人模型设计与相关研究

针对双足机器人最简模型在行走过程中出现摆动腿足部擦地的问题,提出了一种通过摆动腿膝关节弯曲达到摆动腿缩短的新模型。当摆动腿开始摆动时,摆动腿膝关节弯曲锁定,摆动腿缩短;当摆动腿摆动到最大位置时,膝关节解锁,摆动腿伸直再锁定,此后摆动腿回摆,系统变为直腿模型。采用脚后跟冲击控制,在摆动腿落地前,拖后的支撑腿与地面接触处施加一指向髋关节的瞬时冲击力,冲击力可以减小摆动腿着地时能量的损耗,同时驱动被动机器人向前行走。设计了迭代学习控制算法,找到极限环与不动点,实现不同给定期望步长跟踪的冲击力的计算。仿真结果表明,迭代学习控制可以有效的实现不同期望步长的跟踪,可以很快的找到机器人系统的不动点,通过收敛的相平面,得到稳定的极限环,保证了机器人行走过程稳定。     

基于双目视觉的车身焊点定位误差补偿研究

在应用机器人对车身点焊质量检测过程中,其焊点的定位精度受到点焊作业质量以及车身制造误差等因素的影响,导致实际焊点与设计值并不重合。针对传统示教无法对焊点定位进行实时补偿的问题,提出基于双目视觉引导机器人的焊点定位策略,并构建基于改进粒子群算法优化的支持向量机回归误差补偿模型,对定位结果进行补偿。在机器人末端安装双目传感器,利用双目定位原理对焊点进行初步定位,并将焊点位置的测量数据与实际数据作为学习样本,利用训练好的误差补偿模型预测系统定位误差,将补偿结果作为纠偏值引导机器人定位焊点。实验结果表明,补偿后的定位精度得到较大提升,验证了该方法的有效性。     

Image processing-based detection method of learning behavior status of online calssroom students

Due to the outbreak of the new crown epidemic, online teaching is booming, but compared with traditional offline teaching, there are many problems, such as the difficulty of detecting the voice status of students. Therefore, the research on students’ online status detection system is of great significance. In this paper, based on image processing, the detection method of online classroom students’ learning behavior status is studied, and the learning status of students is detected from the perspective of face detection and face recognition fatigue detection. In this study, the students’ learning status is detected by the facial expressions in the video during the students’ learning process. When the students have negative emotions and become tired, the system can detect and record them in time and issue a warning. Therefore, this research can well solve the problems existing in online teaching, and to a certain extent, the teaching quality has been greatly improved.     

同伴教学法对课堂期望的影响——基于广西师范大学《电磁学》的教学实践研究

同伴教学法（Peer Instruction,简称PI）是一种基于问题的自主学习和学生之间的合作探究的教学方法．同伴教学法作为一种新的教学方式,富有成效地改变了传统的课堂教学模式,提高了学生的学习主动性和学习效果,为大学物理教学改革提供了一种新模式与借鉴．为在大学物理课程中更有效地实施同伴教学法,笔者进行了教学实践研究．研究中主要采用实验法与调查问卷法,分别以广西师大物理教育和科学教育专业作为实验班与对照班,分别采用同伴教学法与传统教学法．一是旨在对比两种教学方法对学习效果的影响,二是通过调查问卷分析同伴教学法对课堂期望的影响．结果表明同伴教学法课堂的整体学习效果明显得到了提高;实验班在课堂学习模式、课堂满意程度、师范生培养、课程改革的期望比对照班有明显提高,在课堂内容的期望上两班没有区别．     

工科大学物理混合式教学实践与探索

以大学物理课程为例,从前期准备、教学实践、课程考核3方面进行混合式教学的探索与实践.实践表明混合式教学突破了传统课堂的时空局限,极大地扩展了传统课堂的教学内容和深度,完善了网络教学,使学生实践了真正意义上的自主学习,实现了理想的师生互动关系.     

Perceptuomotor bias in the imitation of steady-state vowels

Previous studies suggest that speakers are systematically inaccurate, or biased, when imitating self-produced vowels. The direction of these biases in formant space and their variation may offer clues about the organization of the vowel perceptual space. To examine these patterns, three male speakers were asked to imitate 45 self-produced vowels that were systematically distributed in F1/F2 space. All three speakers showed imitation bias, and the bias magnitudes were significantly larger than those predicted by a model of articulatory noise. Each speaker showed a different pattern of bias directions, but the pattern was unrelated to the locations of prototypical vowels produced by that speaker. However, there were substantial quantitative regularities: (1) The distribution of imitation variability and bias magnitudes were similar for all speakers, (2) the imitation variability was independent of the bias magnitudes, and (3) the imitation variability (a production measure) was commensurate with the formant discrimination limen (a perceptual measure). These results indicate that there is additive Gaussian noise in the imitation process that independently affects each formant and that there are speaker-dependent and potentially nonlinguistic biases in vowel perception and production.     

仿视觉过程的相位展开方法

在所有基于条纹分析的光学测量中,相位展开问题是难以避免的问题。所有传统的相位展开方法的共同点都是在相主值图中通过邻域内相主值差和寻找无噪声的相位展开路径来完成的。如果不利用整幅图像像素间的联系,则误差会沿展开路径传播。根据人眼识别栅线图周期的过程提出了一种与以往完全不同的相位展开方法。经过初步提取周期分界线、修补分界线和根据分界线确定周期三个步骤即可完成相位展开过程。该算法的原理简单明了,实现起来相对简单,只需单幅条纹图像即可得到周期,因而可用于动态测量。实验结果验证了该算法的可行性。     

基于网格点投影灰度相似性的三维重建新方法

基于双目立体视觉的三维重构是计算机视觉技术的主要内容之一,在机器人视觉导航、航空测绘、医学成像和工业检测等很多领域都有广泛的应用.提出一种基于网格点投影灰度相似性的双日立体视觉的三维重建新方法.首先将被测物体所在的世界坐标系划分成问距卡日等的矩形网格,将网格节点作为潜在的物点投影到左右图像坐标系上,然后根据不同深度的空间点在两幅图像上相应的灰度相似性来判断被测物体在三维空间中的深度信息.通过Matlab平台下的仿真实验证明了本方法的三维重建效果和计箅效率都要优于传统方法.与传统的图像匹配方法相比,具有算法简单、速度快、精度高、且不受摄像装置非线性畸变影响的优点.     

基于Pro/E二自由度并联机器人的结构设计

为了提高研发效率,需要将机器人的设计过程和分析过程集成起来。针对这一集成要求,提出了基于Pro/E二自由度的机器人仿真平台,并建立两自由度平移运动并联机器人运动仿真模型。验证了机构的实际工作空间和运动情况。最后指出了本机构的在实际中的应用。最后通过仿真了机器人的位置轨迹,速度轨迹以及加速度轨迹来验证,本文所设计的二自由度机器人性能良好、工作灵活,很好地满足了设计指标要求,具有一定的实用性。