3、蛇形机器人研究进展综述

蛇形机器人研究进展综述

1. 蛇形机器人建模与分析的前期工作

在蛇形机器人的研究中,前期的工作主要集中在生物蛇的生物力学研究、不同约束条件下的平面运动建模、机器鱼和鳗鱼状机制建模以及有障碍物环境下的运动建模等方面。

1.1 生物蛇的生物力学研究
视角 相关研究
2D 视角 Gray (1946), Moon and Gans (1998), Ma (1999)
3D 视角 Hirose (1993), Hu et al. (2009)

早期 Gray (1946) 对蛇的运动进行了分析研究,提出了作用在蛇身上的力的数学描述,并得出平面蛇的向前运动需要存在垂直于蛇体方向的外力这一结论。Hirose (1993) 将蛇体建模为不能侧向移动的连续曲线,提出了蛇形曲线(serpenoid curve),用于描述侧向波动这一常见的蛇类运动形式,还研究了生物蛇的自适应功能以及外部因素对蛇运动时形状的影响。Ma (1999) 提出了另一种侧向波动的描述——蛇形曲线(serpentine curve),并表明按此曲线运动的蛇的运动效率高于按蛇形曲线运动的蛇。Moon and Gans (1998) 研究了蛇的肌肉活动产生曲率和推进力的机制。Hu et al. (2009) 从数学和实验两方面研究了蛇皮的摩擦特性,发现蛇体横向的摩

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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