基于OMAP3530嵌入式最小系统的开发

随着嵌入式系统日趋复杂,类似机载状态监测系统,对嵌入式处理器在高性能计算和复杂控制方面的性能提出了更高的要求。针对复杂嵌入式系统的高性能需求,分析了嵌入式处理器的发展现状,介绍了TI公司ARM+DSP架构的双核异构处理器OMAP3530,并开发了OMAP3530嵌入式最小系统。硬件设计包括电源、时钟、存储器以及外围接口等模块,实现了OMAP3530启动以及和外围通信的最基本硬件组成;软件设计包括ARM端操作系统移植、ARM和DSP双核通信,在此基础上设计了应用程序。ARM端操作系统采用嵌入式Linux系统,采用DSPLINK驱动模块实现ARM和DSP双核通信,应用程序包括ARM端程序和DSP端算法程序。最后采用LabVIEW在上位机上设计了软件部分的测试程序,测试了系统的完整性。OMAP3530作为一款高性能的嵌入式处理器,为复杂的嵌入式系统应用提供了解决思路。     

超声检测中维纳逆滤波解卷积方法的改进研究

维纳逆滤波是利用解卷积技术提高超声检测纵向分辨率的算法之一。本文分析了其传统算法 对噪声适应性不理想的原因,提出一种改进方法,利用检测系统信噪比先验知识,进行频域解卷积处 理,在此基础上,对检测系统频带内的处理结果建模,插补估计出频带外受噪声干扰影响较大的数 据,然后再变换到时域。计算机模拟及相应实验结果表明,这些改进方法较为理想,具有较强的噪声 适应能力。     

基于遗传算法的多车体机器人路径规划方法

带拖车的移动机器人系统是一种复杂的多车体系统,在不同的转弯角度下所需的路径宽度也不同,其路径规划是个难题;在给出带拖车轮式移动机器人稳态和暂态过程运动学方程的基础上,推导得出了多车体移动机器人在最大转弯情况下所需的最大路径宽度,并将之定义为等效尺寸;应用遗传算法,提出了基于等效尺寸的多车体移动机器人的路径规划方法;首先通过等效尺寸的多步障碍扩张,对障碍物的临近区域和狭窄通道进行可行性约束的分析;然后应用遗传算法进行全局的路径规划,将路径的长度和宽度综合在适应度函数之中;在一定程度上,多车体移动机器人的路径规划问题得到解决;文章通过建立三维网格化地图,对障碍物的临近区域和狭窄的瓶颈通道区域进行了可行性约束的描述,遗传算法在较复杂的环境中实现了良好的避障,并得到了相对较短的有效路径。     

基于遗传算法的变电站巡检机器人任务路径规划方法研究

近年来,随着变电站巡检机器人在变电站中的广泛使用,巡检机器人路径规划问题越来越成为亟待解决的问题。巡检机器人在已知的拓扑地图中标记了待执行巡检任务的停靠点,不同任务需要从初始点出发经过不同的一系列停靠点再返回初始点,如何规划路径是机器人面临的问题。首先分析了路径规划面临的问题,然后通过分析拓扑地图的特征,对地图进行等价简化,再对问题进行建模使用遗传算法求解巡检任务路径规划的近似最优解。通过仿真实验证明,提出的基于遗传算法的路径规划方法是可行有效的,为变电站巡检机器人任务路径规划提供了一种有效方法。     

遗传算法应用于图像恢复的实验设计

结合遗传算法设计了图像恢复实验，分析了图像恢复的数学模型，给出具体的实验步骤和方法。     

遗传算法及其在光纤光栅逆运算中的实现

我们利用遗传算法，采用传输矩阵法计算光栅的光谱，以光栅的每一小段的折射率调制作为决策变量，采用浮点数编码方式，实现了光纤光栅的逆工程运算，并给出了二个逆工程设计例。模拟结果表明：本论文针对光纤光栅边运算的遗传算法可以很好的从给定的反射光谱计算出光栅的折射率调制分布。在遗传算法中对光栅的折射率调制形式加以门限函数，采用插值的方法扩展决策变量来提高遗传算法的搜索效率。     

冗余自由度工业机器人模糊自适应PID控制研究

为提高汽车生产中涂胶工序的工作效率和空间利用率,改善机器人避障性能,设计了一款具有7自由度的冗余度工业涂胶机器人,并对其控制方法开展研究。针对现有PID控制方法应用于非线性时变的多自由度多刚体串联式开链系统时,控制效果有限、难以达到系统精度要求等问题,基于传统PID控制和模糊自适应控制算法,提出了一种带有重力补偿的模糊自适应PID混合控制方法。该方法在对冗余度工业机器人进行动力学分析的基础上,基于牛顿-欧拉分析法建立了冗余度机器人动力学模型,基于动力学分析设计了带有重力补偿的模糊自适应参数整定PID控制策略,建立了控制器模型,通过Matlab仿真实验表明,具有模糊自适应参数整定PID控制较有重力补偿的传统PID控制具有更好的控制效果。     

基于视觉跟踪的机器人测量方法与实现

为了对自主研发的工业机器人进行校准从而提高其运动精度,提出一种采用双目视觉动态跟踪球面编号靶点的机器人标定方法,利用安装在机器人末端靶球上特征分布的编号标志点进行工作空间内任意位姿的测量,由最小二乘迭代准确辨识出机器人的几何结构参数对控制器进行补偿。利用MFC由开放式、模块化思想编制标定软件,设计视觉测量、数据处理、机器人控制等功能模块,最后通过测量实例和对比实验,验证其可靠性和准确性。实验表明,该软件测量得到的位姿数据具有较高的精度,扩大了传统视觉跟踪的视野范围;同时将识别得到的机器人模型实际几何参数进行反馈补偿,成功地将机器人绝对位置精度由3.785 mm提高到1.618 mm,姿态精度由0.235 提高到0.139。     

基于Socket通信的工业机器人监控系统研究

针对Epson-G6和Staubli-TX90工业机器人,研究一种基于Socket通信的工业机器人监控系统。系统分为本地监控端和Web远程监控端。基于TCP协议和Socket通信技术,编写了机器人控制器服务端程序和MFC类库开发的客户端程序,客户端分为通讯功能模块,末端坐标轨迹存储模块和基于OpenGL类库的运动姿态展现模块。在此基础上, 基于J2EE架构和WebSocket通信协议编写了Web远程监控端程序,分为用户管理模块和实时监控模块。系统实现了机器人末端坐标轨迹的采集并远程存储至PostgreSQL数据库,同时通过逆运动学计算展现了机器人三维运动姿态,并在Web页面以动态曲线方式监控机器人的末端坐标轨迹。     

基于参数估计法的互相关流量测量系统

为了提高直接利用互相关函数的极大值求取渡越时间τ₀的精度,故采用参数估计法求取流动噪声的脉冲响应函数即参数模型的尖峰位置,该算法是对参数模型中的h不断地修正,算法收敛时得到τ₀;该系统主控器采用多核处理器OMAP3530,将随机信号采集、人机交互、通信接口驱动等任务在 ARM 上运行,而参数估计法的任务由DSP来承担,提高系统的实时性;实验数据表明,参数估计算法的测量误差均在1%左右,可以有效地提高测量精度,具有一定的工程应用前景。     

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。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

针对传统遗传算法存在的搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法。采用简单的一维编码替代复杂的二维编码,节约了存储空间。在遗传算子的设计中,重新定义了交叉算子和变异算子,避免了陷入局部最优。最后将最短路径和免碰撞相结合作为适应度函数进行遗传优化。实验结果表明,改进的算法能够快速、有效的规划出最优路径。     

基于质点系运动原理的像机位姿估计算法

大多数基于单幅二维(2D)图像的像机位姿估计算法都是在已知全部或者部分三维(3D)/2D特征点对应关系的基础上设计的,而对于3D/2D特征点对应关系完全未知的情况则很少涉及。利用经典力学中的质点系运动原理设计了一种像机位姿估计算法,该算法能够在未知特征点对应关系的情况下,同时确定3D/2D特征点对应关系与像机位姿。此外,利用空间共线性误差和匹配矩阵,所提出的算法不仅能够处理3D/2D特征点一一对应的情况,而且能够处理部分3D特征点被遮挡,以及图像中存在2D伪特征点的情况。通过实验,并与其他相关算法进行比较,结果表明所提出的算法能够在不增加计算复杂度的条件下有效地匹配特征点并估计像机位姿,而且受图像噪声和2D伪特征点的影响较小。     

基于模糊与遗传优化PID的电动助力转向系统的设计与实现

针对电动助力转向(EPS)系统设计时路感不清晰合理的问题,提出了一种基于模糊推理的电动助力转向目标电流的确定方法;针对传统PID控制参数难整定的问题,设计了一种基于遗传优化PID的控制算法,快速跟随目标电流的变化,达到控制电机输出转矩的目的。为了缩短研发周期和降低成本,基于dSPACE,搭建了EPS半实物仿真实验平台并进行实验测试研究。结果表明,基于模糊方法确定的目标电流,路感清晰合理,满足低速轻便性和高速稳定性,遗传优化的PID控制器响应速度快,超调量小于5%,实现了的良好的助力效果。      

双轮差动机器人曲线算法设计与实现

针对非完整约束系统的双轮差动机器人转向不灵活、绕过障碍时行进速度不连续这一问题,分析了双轮差动移动机器人运动学模型,提出了路径规划圆弧化的方法;在此基础上设计的圆弧控制算法,使机器人能够连贯绕过障碍,匀速达到目的地;算法使机器人的平均速度由0.9 m/s提高到1.6 m/s,满足了对机器人快速机动的要求,缩短了行进时间,仿真结果证明了上述控制算法的可行性,并且该运动控制算法已应用于Robocon比赛。     

基于ARM-Core4x 嵌入式软件平台的实现方法

针对基于ARM-Core4x微处理器的管脚功能可配置的特点,降低应用业务模块对硬件驱动层关注度及业务代码与驱动代码耦合性,提出了一种基于ARM-Core4x微处理器的嵌入式软件开发平台设计方法,该平台可提供了基于POSIX标准的硬件操作接口和操作系统及网络协议基本应用的接口,并通过子模块间逻辑调用机制的合理设计,实现了平台核心模块和应用模块独立编译且运行期间相互调用功能模块,实现开发平台的整体功能;通过对该平台软件的应用模块二次开发,减少用户应用开发对ARM微处理器硬件的关注度,使用户开发重点聚焦在应用及业务的实现上;实践证明,该软件平台可方便应用在低压继电保护装置以及智能化设备产品的开发,提高了用户应用开发效率和降低开发难度。     

基于自适应Kalman滤波的机器人运动目标跟踪算法

针对足球机器人比赛时的模型变化及其环境噪声先验估计不准确的问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的足球机器人视觉跟踪算法。该算法将一种基于减背景的运动目标识别的方法与自适应卡尔曼滤波跟踪模型进行结合,对背景进行实时更新,并通过形态学滤波去除残留的小区域,从而准确的识别运动目标,通过自适应的在线调整运动模型参数来保证模型预测值的准确性,进而提高了目标跟踪时的匹配效率,实现了目标的精准、迅速跟踪。通过实验证明,该算法是很有效的,具有推广价值。     

基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析

为了提高自动驾驶仪故障测试与诊断的快速性与准确性,提出了一种基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析方法;此方法解决了遗传算法应用于测试项目选择的难点,构建了最优的故障测试策略,能以最短时间完成测试并满足测试覆盖性的要求;利用故障测试获得的知识,简化故障与测试间的相关性矩阵,加快了故障诊断的速度;最终获得了故障测试与诊断一体化的方法;实验结果表明,此方法有效提高了故障测试与诊断的速度,并且易于实现。