4、蛇形机器人研究综述:从环境感知到运动控制

蛇形机器人研究综述:从环境感知到运动控制

蛇形机器人作为一种具有独特运动能力的机器人,在许多领域展现出了巨大的应用潜力。本文将对蛇形机器人的环境感知、运动控制等方面的研究进行综述,并介绍相关研究的范围和本书的结构。

1. 蛇形机器人的环境感知

蛇形机器人的环境感知研究相对有限。早期,Hirose在1972年开发的轮式蛇形机器人配备了接触开关,使其能够对外部障碍物表现出侧向抑制。此后,许多研究致力于改进蛇形机器人的环境感知能力。
- 力传感器的应用 :Fjerdingen等人和Liljebäck等人提出了带有力传感器的圆柱形模块蛇形机器人,这些力传感器系统能够检测并在一定程度上评估关节模块特定区域所受外力的大小。Taal等人展示了一种每个轮轴都配备三轴力传感器的主动轮蛇形机器人,该力传感器基于光学距离测量来测量轮轴上的平移力。
- 接触开关的使用 :Bayraktaroglu提出了一种无轮蛇形机器人,配备接触开关,通过推动接触开关检测到的钉子来实现向前推进。
- 应变计传感器 :Chen等人提出了一种带有被动轮和应变计传感器的蛇形机器人,应变计传感器能够成功测量轮子上的约束力。
- 电容式接触传感器 :Andruska和Peterson提出了一种电容式接触传感器的初步设计,可包裹在蛇形机器人的每个模块上。

2. 蛇形机器人运动控制的相关研究

蛇形机器人运动控制的研究主要集中在基于侧向波动的控制器上,这是蛇形机器人最常见的运动形式。以下是不同场景下的运动控制研究:

【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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