6、无生产线移动装配系统中异构资源的基于本体的任务分配

基于本体的LMAS任务分配

无生产线移动装配系统中异构资源的基于本体的任务分配

1. 无生产线移动装配系统中的工位控制

消费者对个性化产品的需求趋势,使得生产和装配系统需要具备适应性和灵活性。无生产线移动装配系统(LMAS)基于移动资源、清洁地面方法和动态作业路线这三个原则,为实现这样的装配系统提供了解决方案。

为确保LMAS中的工位能够适应新任务,以往需要手动检查哪些资源具备执行分配任务的能力。因此,本文的目标是提供一个框架,包含两个必要步骤:一是对装配资源及其能力进行形式化表示,二是基于此表示进行任务分配。该框架旨在通过可行性检查,为自适应装配工位规划奠定基础,即匹配资源的能力和任务的要求。

文章结构如下:
- 第2部分回顾了与LMAS工位规划相关的装配资源建模、能力建模和任务分配的工作。
- 第3部分总结了开发框架所采用的方法。
- 第4部分介绍了方法的结果,详细说明了本体的概念模式和任务分配。
- 第5部分展示了在操作层面的特定用例实现,并评估其性能。
- 第6部分总结结果并展望未来工作。

2. LMAS工位规划背景下的相关工作

LMAS通过装配工位的临时和可重构布局(形式)实现对不断变化的需求的动态适应。装配工位中异构和移动资源的任务依赖且不断变化的形式,需要适应性的形式规划和任务分配。自动化任务分配的基础是对资源、其能力和分类进行一致且形式化的数字表示。

本体是一种通过描述实例及其关系来形式化表示知识的方法,适用于制造领域中资源和能力的建模。对于LMAS工位的基于能力的资源分配本体,有以下要求:
- 可扩展性 :能够用表示新集成资源的新

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与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与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量。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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