单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

基于ROS的机械臂轨迹规划研究

针对机械臂轨迹规划中算法复杂、开发难度高的技术难点,提出基于一款开源软件平台(Robot Operating System,ROS)为机械臂搭建控制系统的方法作为解决方案.在此基础上,设计了一种基于五次多项式插值的算法来弥补该开源软件平台中关于轨迹规划功能的不足,并通过仿真实验验证了改进后的控制算法可以提高机械臂控制性能.该方法对于实现工程机械臂轨迹规划问题具有普遍的指导意义.     

智能移动机器人导航控制技术综述

智能移动机器人在制造业、服务业、军事、星际探测等领域获得了广泛的应用,导航是智能移动机器人实现自主控制需要解决的重要问题.对不同领域智能移动机器人导航技术发展现状进行了调研.针对环境感知与建模、定位和路径规划等机器人导航控制关键技术,深入分析了其实现方法.在此基础上归纳出智能移动机器人导航控制未来的发展趋势.     

基于视觉的惯性导航误差在线修正

陀螺零偏和加速度计零偏是影响惯性测量单元(IMU)积分精度的重要因素。提供一组精确的实时的零偏估计可以提高IMU的积分精度,为视觉导航提供良好的位姿预测,提高整个系统的动态性能。通过合理地建立IMU的噪声模型以及IMU和视觉的组合方程,利用一种基于李群和李代数知识的IMU预积分方法将零偏进行合理的线性化,运用Kalman滤波进行IMU零偏的在线估计。实验结果表明,通过本文的修正方法,惯性导航的平均积累误差由0.034m/s提高到0.0037m/s,精度明显提高。     

基于六霍尔的无刷直流电机换相转矩脉动补偿

针对永磁无刷直流电动机换相过程进行理论分析,提出了一种采用六路霍尔的无刷直流电机换相方法,补偿由于换相引起的转矩脉动。仿真结果表明,与常规三路霍尔的换相方式相比,采用六路霍尔的换相方式使脉动幅值减小了17%。结果证明,六霍尔换相方法可以有效补偿无刷直流电机换相转矩脉动。     

基于超宽带和航位推算的室内机器人UKF定位算法

超宽带是一种传输速率快、功耗低的新型无线通信技术,可提供亚米级定位精度,近年来超宽带定位在机器人领域的应用日益广泛。在超宽带信号有效区域边缘或信号受到遮挡时,超宽带定位精度急剧下降。为此提出了一种基于超宽带定位和航位推算的UKF组合定位方法,可有效克服上述问题,从而为室内机器人定位提供一种稳定可靠的解决方案。