10、折纸与机器人攀爬路径规划技术解析

折纸与机器人攀爬路径规划技术解析

1. 多顶点水弹厚板折纸的布里卡尔连杆移动组件

在多顶点水弹厚板折纸的研究中,我们从其图案入手。以图4(a)为例,它是水弹图案的代表部分,包含四个顶点A、B、C、D,折痕用ai、bi、ci、di(i = 1, 2, …, 6)表示,扇形角度标记为α、β、π - 2α、γ = π - α - β。图4(b)展示了对应的厚板形式,这表明是两种平面对称布里卡尔连杆的组件。

对于面板P1,它通过连杆a34、b12、d23与三个连杆A、B、D相连,如图4(c)所示。连杆A和D、B和D、A和B之间的共享关节,即a3/d3、b2/d2和a4/b1合并为一个。基于这些连杆和关节,构建了一个闭环,从a3/d3经a34到a4/b1,通过b12到b2/d2,再经d23回到a3/d3。沿着面板P1的厚度方向,关节的顺序分别确定为底部的a4/b1、中间的b2/d2和顶部的a3/d3。连杆长度满足:
[a_{A}^{34} = b_{B}^{12} + d_{D}^{23} = (2 + μ)a]

同样,面板P2中关节的顺序可以确定为d1/c1、b2/d2和b3/c6。当将面板转换为连杆时,连杆上关节的排列可以由面板中关节的顺序确定。因此,构建了与水弹厚板折纸对应的平面对称布里卡尔连杆的移动组件,如图4(d)所示。

从相关方程可以推导出平面对称布里卡尔连杆移动组件的构建条件:
[\begin{cases}
\alpha_{A}^{12} = \alpha_{C}^{12} = -\alpha, \alpha_{A}^{23} = \alpha_{C}^{23} = \pi - 2\alpha, \alpha_{A}^{34}

【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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