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为了提高工业机器人运动学参数标定的精度,分析了影响标定结果的误差源,并提出了一种基于抗差岭估计的参数辨识算法。在机器人误差模型建立过程中,针对基坐标系拟合具有一定误差的特点,首先建立了机器人的误差模型;然后分析了误差方程中系数阵存在的病态性问题,以及多因素导致的末端观测值存在的粗差现象;最后基于抗差岭估计的最小二乘法对运动学参数进行了解算。实验表明,机器人经标定补偿后,绝对定位的RMS误差由补偿前的0.83 mm降低为0.42 mm;平均误差由补偿前的0.75 mm降低到0.37 mm。从而证明了该方法的有效性。 相似文献
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地震P波、S波到时是精确分析地震水平位置、深度与速度结构等的重要参数,如何准确拾取P波和S波到时是地震学的一项重要的基础工作.大数据量与强噪声环境给地震到时的自动拾取带来了很大挑战.在频率域中可将信号与噪声分离,但会造成震相的偏移.针对上述问题,本文在STA/LTA、AIC方法的基础上,引入了标准时频变换(Normal Time-Frequency Transform,NTFT),结合信号时间域与频率域特征,提出了基于NTFT的STA/LTA方法,以及基于NTFT的AIC方法来拾取P波和S波的到时.基于NTFT的STA/LTA方法通过构建即时频率约束的特征函数,以增强地震信号振幅响应的变化特征.基于NTFT的AIC方法则根据NTFT的变换系数定位即时频率-时间基准点,通过滑动窗口直接对标准时频谱进行AIC处理拾取最佳到时.本文采用了不同强度噪声的60组合成数据和105组实测地震数据对方法的可靠性进行检验.以人工拾取到时为参考,实测数据中NTFT-STA/LTA方法拾取P波、S波到时的均方根误差分别为0.36 s和0.56 s;NTFT-AIC方法拾取P波、S波到时的均方根误差分别为0.25 s和0.35 s.相比于STA/LTA、AIC方法,NTFT改进后的方法提高了P波和S波到时的拾取准确率,为强噪声环境下的地震波形到时拾取提供了新思路. 相似文献
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煤矿救援机器人在执行救援任务时,在获得任务指令后首先需要获得环境模型,再利用内置算法在该环境模型中规划出一条从当前位置到目标位置的无碰撞路径。为减少救援机器人的移动时间,通常要求该路径为时间最优,而目前使用较多的传统A*算法在栅格地图环境下规划的路径存在路径冗余点多、路径转折角度大等问题,导致该路径对于可沿任意方向灵活移动的救援机器人来说是“非最优”的。为解决这一问题,在传统A*算法的基础上提出一种改进A*算法。首先,该算法在传统A*算法的基础上增加当前扩展节点的邻接点数量,以快速搜索获得初始路径;其次,通过设置距离阈值并重连路径点,去除初始路径的冗余点;根据步长分割路径获得间距更小的路径点集合,并再次去除冗余点;最后,为进一步对所得路径的转角进行平滑处理,采用5次B样条曲线进行拟合,最终得到路径点更少、路径代价更小、累计转折角度更小的优化路径。在5种不同尺寸、障碍物覆盖率为20%的栅格地图环境中利用MATLAB对上述改进A*算法进行仿真实验,并将改进A*算法的仿真结果与传统A*算法的仿真结果进行对比。结果表明:相对于传统A*算法,改进A*算法通过扩展邻接点、去除路径冗余点及路径平滑等操作,有效改善了传统A*算法的路径冗余点多和路径转折角度大等问题;此外,改进A*算法还能在一定程度上减少生成初始路径时的扩展节点数量,降低系统内存占用。 相似文献
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正一、前言在传统的监测应用中,测量机器人和GNSS是两种常见的设备,两者可单独工作,也可以协同作业:测量机器人适合密集棱镜集群监测,GNSS适合高频或静态高精度监测。通过将两者结合在一起,徕卡提供了大坝、桥梁、地铁、滑坡、高层建筑等各个行业的解决方案。随着监测工作的日渐深入,对被监测物体超密集快速监测的功能成为客户的新需要。扫描技术成为最新的监测应用,徕卡MS50全站扫描仪一经推出,就全方位地满足了各个行业客 相似文献
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力觉临场感遥操作机器人系统是一个典型的人-机-环交互系统.环境是遥操作机器人系统最终的环节,也是操作者感知和作用的对象,环境的动力学特性对整个遥操作机器人系统的控制性能会产生直接的影响.通过分析环境在力觉临场感遥操作机器人系统中的动力学特性,建立了环境在碰撞接触、线性平稳接触和非线性平稳接触3类情况下的动力学模型,并给出了模型的等效阻抗形式,为力觉临场感遥操作机器人系统的分析提供了基础. 相似文献
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精密控制网测量中,气象因素对边长精度的影响不容忽视.文章针对测量机器人的主要误差来源,对影响精密控制网测量精度的主要因素进行分析:剖析了自动目标识别(ATR)的主要误差源,指出了ATR观测中应选择最佳观测条件以保证角度测量精度;结合实测数据详细分析了温度、气压、折光系数K对边长改正精度的影响,提出了在高精度测量中应精确测定气象因子和选择最佳观测时段测量的思路,并提出了利用三角高程网平差后高差求解各方向动态K值进行边长改正的方法,可有效提高边长改正的精度.最后实例验证了这些措施的可行性. 相似文献
40.
随着地震台站数目的增加,以纯人工的分析方式拾取震相到时并编制地震目录难以满足地震目录实时自动化构建的要求。随着人工智能技术的发展,涌现出多个用于震相拾取的深度学习模型,为高分辨率地震目录的自动化构建提供了机遇,但这些模型在不同应用场景中的性能和适用性仍不明确。以2019年美国加利福尼亚州Ridgecrest地震序列和2019年中国四川威远Ms 5.4地震序列为例,对当前两种先进的震相拾取深度学习模型PhaseNet和EqT(含EqT1和EqT2两套参数)的性能及其构建的地震目录的完备性和准确性进行了测试和评估。结果表明,尽管PhaseNet和EqT最初是使用来自不同地区的数据集训练的,在跨区域应用时仍然能够取得良好的效果,到时拾取的精度可以达到十几个毫秒,与人工分析相当。EqT1即便采用低检测阈值,也能保持很高的查准率,误报少,所构建地震目录的准确性更好,但查全率有限,检测到的地震数量少于PhaseNet。PhaseNet的拾取效果随阈值选择的不同具有较大的弹性,采用中低阈值时具有较高的查全率,采用高阈值则可以达到与EqT1相当的查准率。与EqT1和PhaseNet相比,EqT2性能较差,不推荐使用。 相似文献