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在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。 相似文献
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针对弱刚性钛合金薄板钻削过程,从理论和实验两方面研究工件刚度对轴向力和出口毛刺的影响规律。考虑工件变形与轴向力的相互影响,建立弱刚性钛板钻削轴向力预测模型,求解工件变形带来的附加进给率,结合提出的毛刺厚度预测方法和高度累积判定式,实现工件刚度的影响规律分析,并设计以刚度和进给率为变量的钻削实验。实验结果表明,随着工件刚度的减小,轴向力曲线上升段延长、下降段缩短,最大值略微减小;而毛刺高度减小、厚度增加,类型从冠状变为均匀状。轴向力预测曲线与实验曲线趋势相符,峰值预测误差在8%以内;毛刺尺寸和类型的理论分析结果与实验结果具有一致性。工件刚度以改变实际进给率的方式影响钻削过程,因此弱刚性钛板钻削出口毛刺的抑制要综合考虑工件刚度的影响。 相似文献
56.
基于随机参数逆高斯过程的加速退化建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了将随机参数退化模型应用于加速退化试验以提高可靠性评估结果的准确性,本文以逆高斯过程为例研究了基于随机参数退化模型的加速退化建模方法。利用加速系数不变原则推导出逆高斯过程各参数在不同应力下应满足的关系式,由此建立参数的加速模型,计算出加速系数,进而将加速应力下的退化数据等效折算到工作应力下。采用了随机参数的共轭先验分布,并且利用最大期望算法估计出随机参数的超参数值。仿真试验验证了所提方法的可行性和有效性,实例应用说明了所提方法具有较好的工程应用价值。 相似文献
57.
针对长周期高精度轨道控制任务的快速仿真试验需要,对传统的卫星控制系统半实物仿真系统进行了重构.提出利用动力学仿真模型程序的超实时运行驱动试验进程加速的方法,介绍系统总体设计思路及其结构、组成和工作原理,给出实时/超实时双模高精度动力学模型的开发及星地状态同步两项关键技术的具体实现,并通过应用实例证明了系统的有效性. 相似文献
58.
借助监督式机器学习(ML)方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程(SPGP)回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。 相似文献
59.
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