5、柔性机构中螺旋与柔性元件的理论解析

柔性机构中螺旋与柔性元件的理论解析

1. 扭转与力旋量的定义及应用实例

1.1 力旋量的形式

力旋量 $\boldsymbol{W}$ 可根据相关方程进一步表示为:
$\boldsymbol{W} =
\begin{bmatrix}
\boldsymbol{SSS}_1 \
\boldsymbol{SSS}_2 \
\vdots \
\boldsymbol{SSS}_m
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
f_1 \
f_2 \
\vdots \
f_m
\end{bmatrix}$
此形式在后续分析柔性并联机构的力旋量空间时具有重要作用。

1.2 柔性并联机构的扭转与力旋量空间实例

以一个柔性并联机构为例,该机构有一个环绕的基座和位于中心的功能平台,功能平台由 5 个细长梁型柔性元件弹性支撑,每个柔性元件仅抵抗沿其轴线的平移。

1.2.1 约束力旋量空间

根据约束设计原理,每个柔性元件可用沿其轴线方向的约束力旋量表示。例如,第 1 个柔性元件施加的力 $\boldsymbol{www}_1$ 可表示为 $\boldsymbol{www}_1 = [1\ 0\ 0\ 0\ 0\ 0]^T$。所有 5 个柔性元件的阻力形成约束力旋量空间 $S^r$:
$S^r =
\begin{cases}
\boldsymbol{www}_1 = [1\ 0\ 0\ 0\ 0\ 0]^T \
\boldsymbol{www}

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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