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为实现具有开放结构的组合式教育机器人自动建模与动态仿真,建立了教育机器人的动力学模型及其仿真算法.首先,将教育机器人抽象为多体系统,利用牛顿一欧拉法建立其通用的动力学模型,并结合教育机器人的结构特点,以构件绑定方法对机器人模型进行了简化.其次,基于稀疏矩阵计算技术,对计算机仿真中常用的增广动力学求解算法和直接投影修正算法进行改进,以此作为教育机器人的仿真算法,提高仿真速度和精度.最后,通过一个算例验证了模型和改进算法的有效性.该研究为实现教育机器人仿真平台奠定了动力学基础. 相似文献
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针对室内环境的三维视觉同步定位与地图构建(3D VSLAM)计算量大、耗时长、硬件要求高的问题,提出了一种基于RGB-D的云机器人VSLAM实验平台。采用Kinect传感器,获取环境的RGB图像和深度信息,采用金字塔Lucas-Kanade算法实现帧间FAST特征点的快速追踪与匹配,运用RANSAC算法进行初始配准,提取关键帧。借助于云计算动态供给、弹性计算的优势,将VSLAM中计算消耗大的精确配准、闭环检测和全局优化处理过程卸载至云端进行,以减轻本地处理器的运算负担。实验结果表明,该方法能够有效地减轻VSLAM对硬件的依赖度,缩短SLAM的执行时间并提高构图精度,为云机器人以较低的成本实现先进SLAM算法提供了有效的解决途径。 相似文献
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花罡辰 《深圳信息职业技术学院学报》2015,(1):83-88
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)被广泛应用于生成地图和机器人导航领域。基于视觉特征的SLAM是一种低成本的解决方案,且能够提取环境的丰富的特征点用于机器人导航,但是,现实世界的可视特征往往是动态的,很多基于视觉特征的SLAM方法都不能排除环境中移动物体的影响,比如:在餐厅或购物中心的行人等等。ICGM(Incremental Center of Gravity Matching)是一个通过图像队列之间特征点的几何结构互相匹配而得到稳定特征点的方法,基于ICGM的SLAM能有效地排除环境中移动物体的影响。本研究在前人研究的基础上提出了一种新的算法,利用ICGM的方法提取环境稳定的视觉特征,结合Kinect距离传感器,在高度动态环境中实现了较高精度的机器人自动导航。并通过实验检验了这种算法,实验结果显示,本方法的速度能够达到实时处理的要求,与此前研究的其它方法相比,这种方法能够达到更高的精度,所提出的SLAM和导航系统更加接近实用要求。 相似文献
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虚拟现实遥操作机器人系统研究平台的设计策略 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于虚拟现实技术的临场感遥操作机器人系统研究平台的新的设计策略, 简述了其系统的设计框架, 详细描述了其中重要的核心技术. 利用八叉树数据结构构筑虚拟仿真环境的运动学和动力学模型, 采用Delphi OpenGL 3DS MAX对从机器人及其环境进行可视化仿真. 并采用摄像修正法修正虚拟几何模型定位偏差和建模误差. 所实现的研究平台软硬件设备成本低, 主、从机器人(机械手)系统及系统中所有软件均由本课题组设计、研制, 系统性能达到了研究所需要的水平, 为虚拟现实临场感遥操作机器人系统的研究提供了不可缺少的实验床. 相似文献
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提出一种Open HRP环境下多机器人协作运动规划与运动仿真的方法.分析了多机器人系统的协作关系;规划出多机器人的路径算法;并通过搭建Open HRP平台对所提算法进行仿真验证,验证了所提方法的可行性. 相似文献
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提出一种改进的、基于平均幅度差函数(average magnitude difference function, AMDF)的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)帧定时同步算法,并完成了在FPGA(field programmable gate array)平台下的硬件实现.仿真及测试结果表明,在AWGN(additive white Gaussian noise)信道环境下,该算法不但继承了AMDF算法的优点,而且具有易于FPGA实现、占用硬件资源少、同步性能良好等特点. 相似文献