四轮全方位移动机器人各向相异性研究

由于全方位轮的特殊构造，使得全方位移动机器人沿不同方向运动时具有的最大速度不同，以及在不同方向上的加速性能也不同，称之为各向相异性（anisotropy）．为了充分发挥全方位移动机器人的优越性，通过对4轮全方位移动机器人进行运动学、动力学建模，分析了机器人各向相异性，确定了轮系布置与最大速度曲线的相关规律，以及当机器人沿某一方向以一定加速度运动时，不同轮子上驱动电机所需提供的转矩，从而使得机器人加速运动时更好地避免轮子打滑．并且通过Matlab-ADAMS联合仿真以及实际实验，验证了分析结果的正确性．对机器人的各向相异性作了全面系统的研究，从而更清楚地表述了模型特性，为更好地控制全方位移动机器人提供了基础．     

基于时间最优的搬运机器人运动规划

为了提高搬运机器人在码垛过程中的速度和运动平稳性,在其关节空间内,以时间最短为规划目标,采用三次样条曲线对搬运机器人的运动轨迹进行规划,保证其速度,加速度连续;针对搬运机器人的特定的工作方式和特定的机械结构,在传统的PTP运动模式基础上提出一种基于时间最优的规划方法,对机器人整个码垛过程进行再规划。通过实验验证,运动优化后,其码垛速度大大提高。     

晶圆对心转台亚微米级径跳误差补偿方法

为了消除转台径跳误差对晶圆预对准台重复性定位精度的影响,提出径跳误差的在线检测与补偿方法。转台上方并与之一起旋转的心轴作为转台径跳的检测元件,电涡流传感器测量心轴径向距离,其测量值由固定误差和径跳误差组成,借助集合平均法或者转台径跳特性,离线求解固定误差,据此在线工作时从电涡流传感器数据中分离出径跳误差。利用该误差对激光位移传感器检测的晶圆边缘数据进行径跳误差补偿,分析误差特性,据此简化补偿算法。试验证明,径跳误差补偿方法的使用提高了系统的预对准精度,并最终使系统达到了微米级的定位精度要求。     

主从式机器人系统中力反馈的实现

设计了一套适用于医疗和装备维修的主从式机器人系统,并对其力反馈实现进行了研究。采用六维力传感器获得了从端的受力情况,并对获得的力信息进行了滤波、离线坐标系标定和重力补偿等处理,提高了力反馈信息的准确性和抗干扰能力。为进一步减小主从位置误差对系统的影响,在力反馈中实时附加一个与主从位置误差反向的作用力,并将其与传感器获得的力信息进行线性融合。实验结果表明,该方法可以提高系统的力反馈性能,满足主从式机器人系统对力反馈的要求。     

基于OpenVnoi与深度摄像头的实时视障辅助系统设计

阐述一种基于计算机视觉的视障辅助系统设计方案，该方案硬件基于intel AlxBoard平台进行AI推理，采用intel Realsense D455深度摄像头进行数据采集，应用YoloV5s预训练模型进行目标物体检测，检测出物体位置并根据深度摄像头提供的深度信息计算物体距离，并为视障群体进行语音播报。为提高系统的推理性能，采用OpenVino框架提升推理性能，将推理速度从14 FPS提升至35 FPS,达到实时推理速度，使视障人群使用起来实时、安全。本系统软件基于Python语言及OpenVino库、OpenCV库、Pyttsx3库，通过计算机视觉目标检测方法，实现实时目标检测与物体位置语音提醒功能。该方案未来可通过头盔、眼镜等产品为视障人群服务。