32、机器人建模与机构设计研究

机器人建模与机构设计研究

1. RHex 机器人研究概述

RHex 即六足机器人,是模仿六足昆虫设计的机器人。自 1998 年起开始研究,至今已发展出多种不同用途的模型:
|模型名称|特点|
| ---- | ---- |
|RHex Platform|刚体结构紧凑、敏捷,能在平坦表面以 2.7 m/s 行走和奔跑,可攀爬 40°斜坡|
|Shelly RHex|基于 RHex Platform 开发的两栖机器人,有封闭外壳保护电子设备|
|Rugged RHex|从 Shelly RHex 发展而来,用于商业,能承载 2 kg 重物,续航 6 小时,越野能力强|
|AQUA|基于 Rugged RHex 开发,用于水下作业,腿部为桨状,可潜水 10 m 并绘制珊瑚礁三维地图|
|X - RHex|配备质量平衡系统,能在不同地形灵活操作,可爬楼梯、跳跃等|
|X - RHex Lite (XRL)|X - RHex 的改进版,负载能力更强、制造容易、重量减轻|
|Edu robot|研究腿部刚度对机器人在不同地形移动性的影响|
|XJus robot|设计有可调节的身体脊柱刚度,用于评估能量消耗|

然而,以往研究主要集中在刚体 RHex 机器人,刚体 RHex 在平坦表面能灵活操作,但在粗糙表面有诸多限制,且能量利用不优化。本次研究旨在设计一种能在不同地形灵活移动且能耗最低的柔性体 RHex 机器人,简称 RHex - FB。

2. RHex - FB 建模

为分析 RHex - FB 在粗糙表面移动时的垂直振荡,构建了刚体多体系统动力学图。具体建模步骤如下

【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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