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1.
针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务,首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型,采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型;其次,研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法,并引入零反作用机动,消除机械臂运动对平台姿态的扰动;再次,在不使用零反作用机动功能时,分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器,在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后,开发了基于Matlab的仿真软件MASS(多臂空间机器人仿真),仿真结果校验了上述方法的有效性。 相似文献
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针对立方星在轨服务任务中的近距离相对导航问题,提出一种相对位姿测量视觉传感器设计。为应对空间复杂的光照条件,设计一种具有多层结构的立体靶标,选取波长为850nm的LED灯作为立体靶标的光源。在相机镜头处安装850nm的红外窄带滤镜以提高立体靶标成像质量。为提高视觉传感器的测量精度,提出一种迭代直接求解(iterative direct solution, IDS)的相对位姿估计算法。该算法直接利用立体靶标上的非共面点提供的深度信息获得初始相对位姿,然后引入Haralick迭代算法来优化初始测量结果。搭建六自由度实验平台对该视觉传感器进行性能测试。实验结果表明,该视觉传感器能克服背景光的干扰,且提出的 IDS相对位姿估计算法的精度优于经典的P3P算法和EPnP算法。 相似文献
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目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导(AG)模块,通过对候选区域网络(RPN)的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制(NMS)算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS(Cf-NMS)算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。 相似文献
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单目视觉在地面机器人等无人导航系统中的应用越来越广泛,而相机参数的标定是利用视觉进行导航的基础性工作。标定结果的好坏,直接影响导航性能和定位精度。主要考虑单目相机的径向畸变,基于张正友平面标定法,通过利用Matlab进行图像预处理、利用OpenCV进行Harris角点检测和亚像素精确化等方法在角点提取精度等方面进行了改进,通过重投影法对标定结果进行了评估,并将其与Matlab相机标定工具箱Toolbox_calib所得结果进行了比较。实验结果表明,改进的标定算法标定结果精度更高,并且对多个摄像头传感器均有效,适用性强。 相似文献