基于DMP-RRT的机械臂轨迹学习与避障方法

针对机械臂在工作空间中运动轨迹规划难的问题,文章提出了一种基于示教学习的轨迹学习与避障方法,该方法融合了高斯混合模型(GMM)、动态运动基元(DMP)和快速扩展随机树(RRT)方法.通过GMM表征预处理后的轨迹数据集,提取运动特征,优化轨迹点分布并回归生成示教轨迹.利用DMP模型对优化轨迹进行编码,学习生成复现轨迹,并...     

基于变胞原理的坚果剥壳机械手接触建模与构型研究探析

坚果是中国重要的经济林树种,壳仁分离是坚果精深加工的关键环节,目前普遍存在剥壳率低、损失率高、果仁完整性差等问题。建立准确的果壳与剥壳机械接触模型是破壳力分析的基础。树坚果果壳表面粗糙、外形不规则,接触区域不能抽象为规则的几何形状,如何建立面接触约束模型是实现无损伤壳仁分离的关键问题。以研究坚果壳仁分离机械手的破壳机理、结构设计为目标,提出一种变胞多指机械手,分析了坚果脱壳技术、剥壳机械手接触建模的研究现状,介绍了变胞机构的起源和应用研究概况,并阐述了坚果剥壳机械手的研究内容与发展前景。     

存在关节死区的空间机器人无扰快速终端滑模控制

针对机械臂一般操作过程中运动学的非完整特性进行运动规划时没有考虑机械臂与待抓取目标之间的关系与关节的实际特性, 研究了存在关节死区的漂浮基平面三连杆空间机械臂拦截目标前最后阶段的载体无扰动空间规划与控制. 首先根据拉格朗日第二类方程, 建立存在关节死区的载体位姿均不受控的漂浮基平面三连杆空间机械臂的动力学模型, 推导出三连杆空间机械臂反作用零空间的数学模型, 并对反作用零空间进行向量范数约束算法研究; 进而提出了一种具有抗干扰性与高收敛性的非奇异快速终端滑模控制算法实现系统的姿态无扰控制, 该方法采用变系数双幂次趋近率与非奇异快速终端滑模面相结合的方式, 提高系统状态收敛速度与抗干扰性. 为了消除机械臂关节存在的死区特性, 设计了自适应死区补偿器, 通过自适应控制来逼近死区特性的上界, 以消除关节死区对系统带来的影响, 确保跟踪控制的有效执行. 最后基于Lyapunov函数法证明了系统的稳定性, 并通过系统数值仿真结果验证了存在死区情况下机械臂的各关节角跟踪上无反应空间下的期望轨迹的同时载体的姿态处于稳定状态, 验证了所提方法的有效性.      

新疆维、哈、乌族中多指(趾)与否遗传性状基因频率的分布

在调查新疆维吾尔、哈萨克、乌孜别克族中多指（趾）与否遗传性状的基础上，分别计算出多 指（趾）与正常指（趾）性状在上述三个民族中的基因频率，并进行了三个民族之间基因频率的比较。比较结果 证明：哈萨克族与乌孜别克族之间基因频率的差异显著，而维吾尔族与其他两个民族之间的差异不显著。     

基于改进Cascade R-CNN模型的机器人抓取检测研究

为提高多物体抓取检测网络的抓取检测准确率,提出一种基于改进Cascade R-CNN模型的机械臂抓取检测算法.首先,引入ResNeXt结构能够在不加大网络设计难度的前提下提高了模型的准确率;引入带空洞卷积的空间金字塔池化模块以解决分辨率较低的问题;接着对抓取框回归分支和角度分类分支以分治方法进行优化.其次,针对多物体抓取数据集缺乏的问题,构建多目标抓取数据集(multi-object grasping dataset, MOGD),有效地扩充了多物体抓取检测数据集.最后,基于改进Cascade R-CNN模型设计抓取检测网络,实验结果表明,改进后的算法效率更高,PI-Cascade R-CNN实验准确率为93%,较Cascade R-CNN提升1.5个百分点.     

基于微信小程的Python学习系统设计与实现

以微信开发平台为基础,设计一个Python语言学习环境框架,构建学习、考试、博客等模块,采用数据抓取与服务代理模型(DSAM)的设计思路,为学习者提供充足的学习材料和内容,动态更新最新资源,为其它学习平台提供一种新的解决方案。     

基于改进CenterNet的机械臂抓取检测

在机械臂的抓取检测中,基于Anchor-based的方法需要考虑很多超参数的选择和设计,难以有效提高算法整体性能.针对该问题,本文将抓取检测转换为关键点检测问题,基于CenterNet提出一种改进的抓取检测模型.首先,该模型重点解决寻找抓取框中心点的问题,其本质是对中心点进行关键点估计,从而降低抓取检测的复杂程度;其次...     

—种欠腱驱动的四指机械手

文章提出一种欠腱驱动的四指机械手。每个多指节手指仅用一根腱驱动手指弯曲运动,与现有多指灵巧手和欠驱动多指杆机械手相比,这种欠腱驱动的四指机械手具有结构简单、紧凑,且能减少控制的复杂性、重量和成本,并能实现多功能地抓取不同物体的能力。     

多指手自主抓取控制的研究

研究了时间-事件混合驱动的多指手自主抓取控制.在预抓取阶段,采用具有摩擦力补偿的比例-积分-微分(PID)位置控制算法实现手指的精确轨迹跟踪,该算法在传统比例-微分(PD)控制器的基础上,引入变速积分(RVI)提高系统的轨迹跟踪能力,引入平滑非线性反馈(SRNF)进行摩擦力补偿.在抓取阶段,采用基于事件的并行位置/力矩控制算法实现自由运动和约束运动之间的稳定过渡以及约束空间中的力矩控制.该算法采用基于事件的切换器实现控制模式的可靠切换,基于改进的纯积分力控制算法实现系统的稳定过渡和力控制.实验验证了该抓取控制方法的有效性.     

多指手的协调控制

根据手指和物体间相互作用的关系，把控制任务进行分解，每个手指作为一个子系统，由低层控制器控制，各子系统由协调层协调，各控制层只完成被分解的较为简单的任务，这种控制结构可以方便地采用多机控制，避免因计算速度太慢而造成的困难，控制算法和控制系统的设计也较为简单。