基于李代数的人体手臂惯性动作捕捉算法

为了实现实时人体手臂动作捕捉,提出了一种利用惯性传感器实现人体手臂动作捕捉的方法.利用惯性测量单元(IMU)解算出的四元数信息,得到手臂腕部、肘部和肩部关节点的位置.将惯性数据通过蓝牙无线通信方法传到上位机.采用具有毫米级动作捕捉精度的OptiTrack光学动作捕捉设备,得到人体手臂的位置数据,并将其作为基准位置数据.将IMU坐标系下解算出的位置信息变换到OptiTrack坐标系下进行对比.结果表明,该方法适用于自由活动环境下的动作跟踪,具有较高的动作捕捉精度.     

基于扩展卡尔曼滤波的两轮机器人姿态估计

针对两轮自平衡机器人惯性传感器存在误差的问题,提出基于扩展卡尔曼滤波的方法进行补偿,从而实现机器人姿态的最优估计.利用实验获得的惯性传感器误差特性,采用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘迭代法拟合数据,从而建立机器人导航用惯性传感器陀螺仪和加速度计误差的数学模型,并对误差进行标定.采用扩展卡尔曼滤波将传感器的数据进行融合并对误差进行补偿,得到机器人姿态的最优估计.将滤波后的模型应用到两轮自平衡机器人系统,实验结果表明改进后的系统误差得到了有效的抑制,从而验证了采用低成本的惯性传感器进行机器人的姿态估计是有效可行的.     

机器人自动化制孔系统

为了实现飞机装配中高质量、高效率的自动化柔性制孔,架构一套集成激光测量技术、计算机控制技术、离线编程技术和机器人技术的自动化制孔系统.在自动化制孔过程中,孔位法向向量可以根据产品模型直接获取,但是飞机部件的实际外形和理论外形存在一定的偏差.为了减少制孔偏差,提出一种基于4个激光位移传感器的法向偏差修正技术.通过标定获得激光位移传感器的零点位置和激光方向,再根据传感器的测量值计算得到加工表面的实际法矢方向,通过调整机器人姿态实现孔位法向偏差的修正.试验结果表明,该系统的制孔效率为6 孔/min,法向精度优于0.5°,大幅提高飞机部件的制孔效率和装配质量.     

基于多传感器信息融合的人体姿态解算算法

针对传统人体姿态解算算法中存在的稳定性差和解算精度低等问题,提出一种基于多传感器信息融合的姿态解算算法。利用四元数计算人体的姿态变化,将惯性测量模块的姿态测量值与观测值之间的偏差通过PI调节进行控制;采用互补滤波对多传感器数据进行融合,求取人体实时姿态。实验表明,该算法能够实现稳定地输出高精度姿态数据。     

传感器非线性参数的最优估计

为了使传感器能够准确测量,标定是必不可少的,而好的似合曲线能够改善传感器的测量性能。通过对某电涡流位移传感器位移、电压用多项式拟合曲线的特点进行分析,经过试探发现该传感器曲线可转化为直线。用逼近法和最小二乘法求得使曲线转化为直线的各参数的初始值,且偏差更小。再对这些参数以非线性编差最小为条件采用模式搜索法进一步优化,得到比多项式拟合更实用的、偏差更小的拟合曲线。这种处理数据的方法对于求有高次项的非线性传感器逆函数有一定的借鉴意义。     

基于双目视觉的激光位移传感器标定方法

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度,提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置,利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系,同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线,获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器,无须采用有精度要求的辅助工件标定,具备精度高,鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示,在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm,满足机器人加工要求.     

微型导航系统中的陀螺漂移在线标定及补偿方法

为了提高由MEMS惯性器件构成的微型导航系统的姿态、航向测量精度,提出了在线标定和补偿陀螺常值漂移的方法.首先将倾角传感器SP5003测量的水平姿态与MEMS惯性系统测量的水平姿态进行信息融合,同时估计出2个水平陀螺的常值漂移,在得到精确的水平姿态基础上,将MEMS惯性系统与电子罗盘HMR3000进行组合,在线估计方位...     

一种带权因子的相机标定方法

基于最小二乘法的基本原理,提出一种带权因子的相机标定方法.通过研究标定数据的误差分布,充分利用这些统计信息进行二次标定.对于那些偏差出现概率高的实验数据（偏差小）,使用较大的权因子,增加它们对系统表现的贡献.对那些偏差出现概率低的实验数据（偏差大）,使用较小的权因子,抑制它们对系统表现的影响.实验表明,这种带权因子的标定方法,能够有效地提高标定精度.特别是对基于非线性的标定过程,该方法可以充分克服各种随机噪声的影响,从而有效地提高标定过程的稳定性.     

基于不确定性分析的视觉里程计优化

通过推导视觉里程计中运动参数估计的不确定度,分析了视觉里程计的定位精度.采用矩阵扰动理论,准确计算了基于最小二乘法运动估计算法给出的6个自由度运动参数估计的不确定性,此方法的计算复杂度为O(1).采用扩展卡尔曼滤波器对视觉里程计和惯性测量单元数据进行融合优化,获得了更加准确的机器人定位和姿态信息.融合实验结果表明,融合后的闭合误差比单一的视觉里程计闭合误差减少近49.5%.     

标定方法对称重传感器标定的影响

称重传感器标定可采用万用表和虚拟仪器（在线）两种方法．实验分别用这两种方法测量数据,使用Matlab进行最小二乘曲线拟合,对拟合结果进行比较,验证了不同标定方式对标定结果的影响,并对传感器标定提出建议,即传感器标定应尽可能在使用环境中在线标定,以减少因标定而产生的误差．     

基于无线惯性传感器的人体动作捕获方法

为解决光学式动作捕捉设备成本高昂和操作复杂的问题,提出一种通过佩戴在用户身体上的无线惯性传感器进行人体动作数据捕获的方法.在用户身体的各个运动部位绑定多个由加速度和磁通传感器构成的无线惯性传感器单元,传感器通过无线信号发送运动传感数据到计算机端,应用优化算法计算惯性传感单元的三维朝向信息,最后将四元数与动画角色的骨骼绑定后生成人体动作数据.为了解决运动过程中的行走导致的骨架根节点移动问题,利用地形参数反向计算和调整角色骨架根节点位置,使生成的动作符合地形和环境要求,达到真实自然的运动效果.实验结果表明,使用无线惯性传感器进行人体动作捕获得到的动作数据准确度高,朝向计算方法运行速度快,能够满足实时性应用的要求,同时显著降低动作捕获的成本和使用复杂度.     

轨道空间线形的运动检测算法

基于惯性测量平台,对惯性测量单元(IMU)信息进行等空间采样.采用经验模态分解算法(EMD)消除信号中的干扰成分,设计数字积分器对惯性信息进行积分计算,获取相对空间运动轨迹.实验结果表明:上述方法所测量的轨道三轴绝对位移精确度大于97.17%.     

激光三角测距的一种实验标定方法

提出了激光三角测距的一种实验标定方法。从实验中得到几组位移与深度的对应关系数据,对其取平均后用最小二乘法拟合出一条曲线,以此作为准标定线求出误差变化,对误差拟合后叠加到准标定线上就得到实际的标定曲线。文中给出了用该方法标定激光三角测距的原理与实验结果     

基于实时图像的乒乓机器人Kalman跟踪算法

针对乒乓球高速运动图像模糊、空气阻力以及摄像机成像畸变等因素导致的误差问题,提出一种自适应测量协方差的离散Kalman轨迹估计算法.该算法通过动态调整测量协方差的大小,实现了对目标运动轨迹的准确跟踪,并进一步为乒乓球落点预测和手臂击打奠定了基础.实验表明,在图像采集速率高于70 帧/s、乒乓球速度超过5 m/s的情况下,该算法能有效地克服测量噪声和数据丢失的干扰情况的影响,给出优良的跟踪结果.同时该算法跟踪精度高,计算量小,适用于高速目标跟踪的场合.     

New self-calibration approach to space robots based on hand-eye vision

To overcome the influence of on-orbit extreme temperature environment on the tool pose(position and orientation) accuracy of a space robot,a new self-calibration method based on a measurement camera(hand-eye vision) attached to its end-effector was presented.Using the relative pose errors between the two adjacent calibration positions of the space robot,the cost function of the calibration was built,which was different from the conventional calibration method.The particle swarm optimization algorithm(PSO) w...     

利用长方体的投影计算摄像机参数

本文以已知长方体作为标准标志物，依据从其一幅投影图象抽取的直线确定7个三角形，以其重心为基础拟合出3条直线，据此确定灭点和角点并使用透视投影基本方程对其中2个角点进行修正，利用这些点构造投影变形矩阵，提出一种计算摄像机参数的简单方法。本文考虑的是三点透视投影。     

基于NNE技术的手臂运动模式识别算法研究

本文将神经网络集成(Neural network ensemble,NNE)算法应用于人体手臂运动模式识别领域中,通过对手臂不同运动模式下的表面肌电信号(sEMG)的采集、分析与处理,识别出与其对应的手臂运动模式。主要利用小波包分解(WPD)算法提取表面肌电信号的时-频特征向量,利用集成神经网络对表面肌电信号特征向量进行模式识别;神经网络集成模型由Bagging算法生成,参与集成的个体神经网络均为BP神经网络,集成神经网络的输出由单个神经网络的输出通过相对多数投票法产生。最后,对手臂4个不同运动模式下的表面肌电信号进行了模式识别实验。实验结果表明,与个体神经网络相比,集成神经网络可以显著地提高手臂动作的识别率,证明了将神经网络集成技术用于手臂运动模式识别的有效性和可行性。     

摄影机检校中像点的粗定位和自适应窗口的确定

在基于标准检校板进行摄影机检校中,针对圆形人工标志点的像点坐标量测,依据直接线性变换的原理并考虑了摄影机的畸变差,提出像点坐标的粗定位方法,并根据人工标志点的大小自适应确定影像处理窗口,实现人工标志点的自动量测.试验表明,本算法能高效地实现人工标志点的自动量测,对于类似的像点坐标提取问题具有通用的意义.     

非合作目标在轨服务最终接近段视觉导航算法

为解决在轨服务最终接近段传统单目视觉相对导航方法受相机视场限制以及非合作航天器无法设置人工靶标的问题,提出了以非合作航天器太阳帆板三角形支架的部分结构为测量目标的视觉相对导航算法.首先,设计了"自拍杆"相机安装结构和相机实时标定方案,给出了视觉相机安装角的计算方法;然后,基于逆投影原理构建满足三角形支架实际空间几何构型约束的优化模型,采用蚁群搜索算法求解特征点的景深,并应用绝对定位方法估计航天器之间的相对位置和姿态;最后,以非合作航天器在轨服务最终2 m~0 m的接近段为背景进行数学仿真,在相对距离小于1 m时,航天器之间的相对位置和相对姿态确定精度分别优于3 mm和0.2°,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:该相对导航方案可行,导航算法具有较高的精度,且相对导航的精度随着航天器之间的相对距离的逐渐减少而逐渐提高;同时,该算法对投影点测量误差具有较好的鲁棒性,在投影点测量误差较大时仍具有较高的精度.