2、可变形物体内部目标点的操控技术

可变形物体内部目标点的操控技术

1. 引言

在众多医疗和工业应用场景中,如乳腺活检、药物注射、缝合以及可变形物体的精密加工等,利用机器人系统操控可变形物体内部的目标点是一项必要且具有挑战性的任务。这是因为通过位于可变形物体边界的有限数量的驱动点来控制内部目标点的运动存在困难。

在一些情况下,需要将可变形物体上的定位点移动到期望位置,例如无缝缝制两个可变形部件;而在另一些情况下,则需要保持目标的原始位置,如引导肿瘤进入针刺路径。因此,机器人系统控制可变形物体目标的能力显得尤为重要。

为了控制可变形物体内部目标点的位置,需要确定物体表面合适的接触位置。我们的目标是找到最优接触位置,使三个机器人手指用最小的力将内部目标点定位到期望位置。为此,开发了基于位置的PI控制器来控制机器人手指的运动,但由于内部目标点并非由机器人手指直接驱动,该控制器属于非共位控制,可能导致系统不稳定。为了保护物体和机器人手指,并减少不必要的振荡对性能的影响,我们提出了基于无源性的非共位控制器,以确保内部目标点的安全准确位置控制。

2. 相关问题与前期研究

2.1 多机器人系统研究

过去几十年,在多机器人系统方面开展了大量工作。多数研究集中在多个机械臂对刚性物体的位置和/或力控制,也有部分工作涉及多机械臂对可变形物体的操控。例如,Saha和Isto提出了使用两个协作机械臂操控可变形线性物体的运动规划器;Zhang等人展示了能够拾取和释放微物体的微机器人系统等。然而,对可变形物体内部目标点操控的研究相对较少。

2.2 可变形物体建模方法

在计算机模拟可变形物体方面,有多种建模方法,主要基于物理模型以产生符

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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