52、智能上肢外骨骼与虚拟机器人抛光平台技术解析

智能外骨骼与虚拟抛光平台技术解析

智能上肢外骨骼与虚拟机器人抛光平台技术解析

1. 智能上肢外骨骼系统

智能上肢外骨骼系统是基于视觉识别和定位的辅助抓取系统。该系统的机械系统采用模块化设计,以此降低关节的复杂度。其工作原理如下:
- 获取相对框架 :通过运动学模型获得上肢外骨骼抓取端与基础坐标系之间的相对框架。
- 目标信息传输 :主计算机检测到的目标物体框架被发送到轨迹控制器。
- 轨迹控制 :轨迹控制器通过计算多关节机构的逆运动学,控制电缆驱动执行器接近目标物体。
- 可视化辅助 :开发了可视化界面,方便用户确定认知抓取目标,实现辅助抓取功能。

该系统的关节设计具有独特之处,例如外骨骼的腕部可旋转,改变抓取姿势;同时,也能控制瓶子驱动外骨骼抓取手掌而不转动腕部。外骨骼的肩关节设计包含肩部屈伸、外展/内收以及外部/内部旋转,用肩关节的旋转替代腕关节的旋转。抓取实验表明,该系统能有效辅助个人完成日常生活活动。未来,目标是更准确地估计手臂末端位置,使运动控制更精确,并提高复杂环境下的抓取精度。

2. 虚拟机器人抛光平台

在机器人领域,利用深度强化学习(DRL)技术让机器人替代人类完成手动精加工任务具有巨大潜力。但由于现实世界中试错学习成本高,在高保真物理模拟平台上预训练虚拟机器人,再将学习到的策略转移到真实机器人上就显得尤为重要。

2.1 平台目标与贡献

开发的虚拟机器人抛光平台结合了实时接触力求解和材料去除可视化,能模拟柔性抛光工具与任意形状刚性工件之间的瞬

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值