国家高技术研究发展计划(2004AA001090)
- 作品数：12 被引量：116H指数：5
- 相关作者：徐方沈大中陈锡爱张文丙王金涛更多>>
- 相关机构：郑州大学中国科学院哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 机器人计算力矩不确定性的神经网络补偿控制被引量：5
- 2008年
- 提出一种由计算力矩控制器和神经网络补偿控制器相结合的控制方案,探讨了用神经网络补偿机器人计算力矩不确定性的方法,推导了网络权值的自适应调整律,并证明了系统的稳定性和误差的收敛性。该方案结构简单、鲁棒性强,且神经网络补偿器有较好的适应性,无须事先知道机器人动力学参数和结构的精确值。对机器人轨迹跟踪的仿真结果表明,所提方案具有很好的鲁棒性和抗干扰能力。
- 王东署张文丙
- 关键词：机器人计算力矩控制神经网络
- 机器人运动学标定综述被引量：48
- 2007年
- 从基于运动学模型的几何参数标定、机器人自标定、神经网络的正标定和逆标定三个方面,对机器人运动学标定方法及其研究现状进行了分析总结。详细介绍了每种标定方法的特点、存在的问题以及研究现状。最后对多机器人协作系统的标定以及运动学标定的发展方向进行了简要论述。
- 王东署迟健男
- 关键词：机器人标定位姿误差运动学标定自标定神经网络
- 医用服务机器人关键技术分析被引量：4
- 2007年
- 介绍了国内外医用服务机器人的研究现状,结合某一具体的医用服务机器人,详细阐述了医用服务机器人涉及的关键技术,并对未来的研究方向做了预测。
- 王东署白静
- 关键词：服务机器人人机交互传感器信息融合语音识别定位导航
- 基于手眼立体视觉的机器人定位系统被引量：8
- 2005年
- 研发了基于手眼的机器人定位系统,采用了眼在手上的单目摄像机,通过机械手的一次移动实现了立体视觉的功能。提出了一种方便有效手眼标定方法,避免了复杂的传统手眼标定过程,无需求解摄像机外参数和手眼变换矩阵。仅获取标定时刻的摄像机综合参数和机器人位姿,就可以在机器人基坐标系中视场范围内的任意两点进行检测,根据立体视觉的约束关系求解出目标物体在机器人基坐标中的位置,进而实现对目标物体的精确定位。
- 陈锡爱徐方
- 关键词：机器人手眼标定视觉
- 基于改进模拟退火算法的机器人最优构形研究被引量：2
- 2007年
- 研究了机器人标定中最优测量构形的选择,目的是利用改进的模拟退火算法来选择机器人的一系列最优测量构形,以最小化参数估计中测量和建模误差的影响。为加快算法收敛速度,设计了一个合适的冷却进度表,并分析了冷却进度表中各因素交互作用对算法试验性能的影响。把实验结果与局部搜索算法的结果进行了比较分析,验证了该算法的实用性。
- 王东署沈大中
- 关键词：机器人位姿精度模拟退火算法
- 基于逆向参数化的B样条曲面重建算法
- 2008年
- 目的解决B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化两大难点问题,提出一种基于逆向参数化的B样条曲面重建算法.方法首先构建基曲面,在基曲面上根据参数(u,v)进行采样,沿其法线方向进行数据的滤波和精简,求得参数(u,v)对应的精简点,然后对采样求取的精简点集进行B样条曲面拟合,该方法提供了B样条曲面重建的一个新思路.结果新算法突破了传统密集散乱点云数据的B样条曲面重建基本过程,采用与正向参数化相反的过程进行参数化,解决了B样条曲面重建问题中矩形拓扑网自动生成和参数化的难题;具体试验分析表明新算法不仅在参数化的同时完成了数据滤波和精简,而且在时间和迭代效率方面都具有优势.结论新算法避免了求取法线的迭代过程,并且可以较容易的实现矩形拓扑网的自动生成,新算法在自主开发的智能测量建模加工一体化装备中得到了应用验证.
- 曲道奎徐殿国王金涛徐方
- 关键词：B样条曲面重建
- 机器人逆标定方法研究被引量：9
- 2007年
- 在分析传统机器人位姿标定方法的基础上,提出了一种新的机器人标定方法:基于神经网络的逆标定方法。这种标定方法把机器人实际位姿和相应的关节角误差分别作为前馈神经网络的输入和输出来训练网络,从而获得机器人任意位姿时的关节角误差值,通过修改关节值来提高机器人的位姿精度。这种标定方法把所有因素引起的误差均归结为关节角误差,无须求解机器人逆运动学方程,实现了误差的在线补偿。把标定结果与基于运动学模型的参数法的标定结果进行了比较分析。仿真和试验结果均证明了这种方法比传统方法标定效果更好,且更方便简单,避免了其他传统标定方法繁琐的建模及参数辨识过程。
- 王东署付志强
- 关键词：机器人位姿误差神经网络
- 五轴磨抛机器人补偿算法研究与实现被引量：3
- 2007年
- 通过分析基于模型的补偿方法和非模型补偿方法的优缺点,结合一个五轴磨抛机器人的结构特点,提出了两种补偿方法相结合的混合补偿算法.针对平移关节误差的主要来源难于建模的特点,采用非模型的方法进行补偿;针对转动关节误差主要来源为几何参数误差,能够建模,但有些参数随机器人末端位置不同而变化的特点,采用二者相结合的混合方法进行补偿.通过对该机器人系统的实验,验证了方法的有效性和可行性.
- 曲道奎徐殿国王金涛徐方
- 一种改进机器人计算力矩控制的神经网络补偿方法被引量：5
- 2007年
- 提出了一种由计算力矩控制器和神经网络补偿控制器相结合的机器人控制方案,探讨了用线性神经网络补偿机器人计算力矩不确定性误差的方法。推导了网络权值的自适应调整律,并证明了系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。所提方案结构简单,鲁棒性强,且神经网络补偿器有较好的适应性,无需事先知道机器人动力学参数和结构的精确值。对某打磨机器人轨迹跟踪的实验结果表明所提方案具有很好的鲁棒性和抗干扰能力。
- 王东署沈大中
- 关键词：机器人计算力矩控制神经网络
- 基于遗传算法的机器人最优测量构型研究被引量：4
- 2008年
- 研究了机器人标定中最优测量构型的选择,采用奇异值分解方法获得了机器人位姿测量构型的观测指标。以该指标为优化的目标函数,利用遗传算法来选择机器人的一系列最优测量构型,以最小化参数估计中测量和建模误差的影响。实验结果表明,利用该方法获得的最优测量构型的标定结果优于随机选择的测量构型的标定结果。
- 王东署张文丙
- 关键词：机器人遗传算法最优构型
