基于条纹式激光传感器与机器人的扫描成像系统

提出了一种以条纹式激光传感器和工业机器人为平台对工件进行扫描检测并对其轮廓进行成像的系统方案。条纹式激光传感器移动式扫描工件获取工件轮廓的三维点云数据,然后结合特定的算法对点云数据进行去噪、插值、插补处理,使得点云数据能更加真实地反映工件的客观形貌,最终根据点云数据的信息生成工件轮廓的二值化图像。在实验中成像精度能达到0.1 mm 级,从而在某些特殊的工业场合替代传统的CCD 相机实现对工件的成像及检测定位,解决了传统CCD 的抗干扰能力不足的问题。     

健康监护仪智能报警模型研究

为确保生理参数监护仪健康异常自动报警的准确性,采用小波变换模极大值方法消除生理信号的噪声污染;分析了医学传感器信号和人体生理信号的特征,基于小波能量理论建立了典型故障引起信号异常的能量特征关系;通过信号能量特征模式匹配,辨别信号异常是否由生理病变引起。最后通过实验证明了报警模型的有效性。     

基于时序建模的监护数据分析方法研究

家庭远程监护系统融合远程医疗和智能住宅的思想，在家居生活中实现了护理和身体健康状况远程监护功能。系统的关键功能是连续监测获得生理参数进行实进分析处理，识别出异常状况。本文提出了一种适用于家庭远程监护系统的监护数据分析方法，对不同年龄、性别、体质、疾病的监护对象，建立因人而异的监护报警模型，实现异常状况识别。此方法以生理参数时间序列建模为基础，应用最小二乘算法辨识模型参数；同时基于最终预报误差准则确定模型阶数，提高了模型精度。通过将上述算法应用于PhysioBand生理参数数据库的数据进行建模分析，通过模型的似合度评估，验证此算法的可行性。     

基于轨迹规划的机器人碰撞检测研究

提出一种在不需要安装视觉或者力矩传感器的情况下在未知环境中实现碰撞检测的方法,将实时电流值和当前轨迹的误差量合成为一个碰撞标量,通过计算此标量的值来判断机器人的运行情况。只要检测到碰撞,就能采取一系列的措施来保护人员或者机器人的安全。并以传统的直角坐标机器人为实验平台来说明这种测量方法的有效性。     

基于多Agent的家庭远程监护系统建模

介绍了一种基于家庭的远程监护系统整个体系结构。作为系统终端的机器人护理床协助完成部分护理工作；同时提供远程连续监测各项健康相关的生理参数信息，监护系统实时识别危险信息并发出报警信号；同时系统实现和已有的以医院为核心的健康服务体系整合。在此系统的设计过程中，应用了基于多Agent的软件工程建模方法。根据系统需求分析，辨识各Agent的角色和责任。应用统一建模语言（UML）的静态视图，分析得出表示Agent之间的关联关系的静态模型。通过分析系统工作流程，得出Agent之间的相互作用的动态模型。     

基于家庭的远程健康监护系统进展

该文介绍了基于家庭的远程健康监护系统的概念、历史、及现状。从早期的传统社区报警系统开始逐渐融入了远程医疗的概念,形成了融合生理参数监测的社区报警系统;为实现家居环境下监护长期性、连续性,不断吸收先进传感器、网络、信息技术的最新研究成果,出现基于家庭的智能健康监护系统的研究。同时提出在具体实施时,客户端配备适当设备,减轻护理压力;基于HealthLevel7标准实现系统和现有以医院为核心的健康服务体系整合;系统软件设计不依赖于具体硬件的运行框架,具备有良好的伸缩性。     

三维点云特征的工件识别与位姿估计

针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法。首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵。基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息。实验结果表明:该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法。     

面向气雾剂阀门行业的高速自动包装设备运动学分析

为了解决气雾剂阀门行业包装的瓶颈问题和提高其包装效率,设计了一种针对气雾剂阀门行业的高速包装设备,进行了伺服电机的选取,并利用虚拟设计技术在ADAMS中对其进行了运动学仿真,仿真结果表明设备的机械特性比较平滑,提供了一种利用虚拟设计技术设计气雾剂阀门行业高速包装设备的方法.     

健康监护仪智能报警模型研究

为确保生理参数监护仪健康异常自动报警的准确性,采用小波变换模极大值方法消除生理信号的噪声污染;分析了医学传感器信号和人体生理信号的特征,基于小波能量理论建立了典型故障引起信号异常的能量特征关系;通过信号能量特征模式匹配,辨别信号异常是否由生理病变引起。最后通过实验证明了报警模型的有效性。     

基于混合遗传算法的机器人改进摩擦模型辨识

为了解决机器人运动过程中库伦+黏性摩擦模型不能真实反映关节摩擦的非线性特性的问题,采用改进Stribeck摩擦模型对机器人关节摩擦进行建模,提出基于混合遗传算法与余弦轨迹的模型参数辨识方法. 采用不同的余弦轨迹对机器人关节进行激励,利用已知的机器人动力学方程确定关节摩擦力矩,从而建立机器人关节速度与关节摩擦力矩之间的映射关系,并利用模拟退火混合遗传算法对摩擦参数进行辨识. 为了验证所提方法的有效性,以多关节串联型机器人为研究对象,进行摩擦参数辨识实验. 实验结果表明,与传统的库伦+黏性摩擦模型相比,改进的Stribeck摩擦模型可以减少17.7%~33.6%的关节力矩计算误差,并能够进一步提高机器人动力学模型的准确性.