8、蛇形机器人运动分析与综合

蛇形机器人运动分析与综合

1. 蛇形机器人的设计与定位

蛇形机器人 Wheeko 专为在平面上进行蛇形机器人运动实验而设计。它由 10 个相同的关节模块组成,每个关节有两个自由度(俯仰和偏航),并且关节模块配备了被动轮,使机器人具有各向异性的地面摩擦特性。

在定位方面,使用 SwisTrack 软件基于特定的校准方法,将标记的像素位置转换为现实世界的位置(单位:厘米)。SwisTrack 估计最大位置误差约为 1.9 厘米,平均位置误差约为 0.6 厘米。通过三个单独标记的位置,可以计算出头部连杆的全局框架坐标 $(x_N,y_N)$ 以及头部连杆的绝对角度 $\theta_N$。结合蛇形机器人头部的位置和方向,以及各个关节角度,就能计算出蛇形机器人的质心位置 $p$ 和绝对连杆角度 $\theta$。为了处理来自三个摄像头的数据,运行了三个独立的 SwisTrack 实例,并开发了自己的软件将每个实例的输出合并为蛇形机器人的最终位置测量结果。

2. 蛇形机器人运动研究的背景与目标

过去几十年里,对蛇形机器人的研究一直在进行。目前,我们对蛇形运动的理解大多基于对生物蛇的实证研究以及基于模拟的蛇形机器人参数关系综合。借助蛇形机器人的数学模型,我们尝试运用非线性系统分析工具来研究其动力学的基本特性,从而加深对蛇形机器人的理解。同时,通过研究机器人的运动方程,推导出蛇形机器人运动的一些有趣特性,这些特性将有助于开发简化模型。

我们还将研究生物蛇中最常见的运动模式——侧向波动。这种运动模式在大多数蛇形机器人文献中都有涉及,并且在后续研究中也会受到重点关注。Hirose(1993)基于对生物蛇的实证研究,提出了一个著名的侧向波动时蛇形形状的数学描

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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