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基于最优控制策略的复杂环境移动机器人轨迹规划
被引量:
10
1
作者
张泮虹
倪涛
+2 位作者
赵亚辉
翟
海阳
赵泽仁
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期414-421,共8页
复杂环境下移动机器人轨迹规划由于障碍物放置杂乱且无规律,常常面临避障失败的问题。本文将机器人的轨迹规划归结为优化问题,提出了一种基于优化策略的轨迹规划方法。该方法包括3部分:首先,对优化问题的约束建模,包括机器人的运动学模...
复杂环境下移动机器人轨迹规划由于障碍物放置杂乱且无规律,常常面临避障失败的问题。本文将机器人的轨迹规划归结为优化问题,提出了一种基于优化策略的轨迹规划方法。该方法包括3部分:首先,对优化问题的约束建模,包括机器人的运动学模型、变量极值约束、障碍物避碰模型;然后,建立优化求解策略,通过决策变量区间均分、内置插值点和基于拉格朗日多项式的变量描述方式进行离散化,针对离散化导致的约束失效对变量进行等距时间离散并建立惩罚函数,从而实现有效避障;最后,基于随机分形搜索算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,本文所述方法可以有效解决移动机器人在复杂环境下的障碍物避碰问题。
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关键词
移动机器人
复杂环境
轨迹规划
障碍物避碰
优化模型
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职称材料
基于关键点预测的装配机器人工件视觉定位技术
被引量:
6
2
作者
倪涛
张泮虹
+3 位作者
李文航
赵亚辉
张红彦
翟
海阳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期443-450,共8页
针对目前装配机器人基于手工的特征检测易受光照条件、背景和遮挡等干扰因素的影响,而基于点云特征检测又依赖模型构建精度,本文采用深度学习的方式,对基于关键点预测的工件视觉定位技术展开研究。首先,采集工件各个角度的深度图像,计...
针对目前装配机器人基于手工的特征检测易受光照条件、背景和遮挡等干扰因素的影响,而基于点云特征检测又依赖模型构建精度,本文采用深度学习的方式,对基于关键点预测的工件视觉定位技术展开研究。首先,采集工件各个角度的深度图像,计算得到工件的位姿信息,选取工件表面的关键点作为数据集。然后,构造工件表面关键点的向量场,与数据集一同进行深度训练,以实现前景点指向关键点的向量场预测。之后,将向量场中各像素指向同一关键点的方向向量每两个划分为一组,取其向量交点生成关键点的假设,并基于RANSAC的投票对所有假设进行评价。使用EPnP求解器计算工件位姿,并生成工件的有向包围盒显示位姿估计结果。最后,通过实验验证了系统估计结果的准确性和鲁棒性。
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关键词
装配机器人
关键点
预测
工作位姿
深度学习
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职称材料
题名
基于最优控制策略的复杂环境移动机器人轨迹规划
被引量:
10
1
作者
张泮虹
倪涛
赵亚辉
翟
海阳
赵泽仁
机构
燕山大学车辆与能源学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期414-421,共8页
基金
河北省重点研发计划项目(21351802D)
吉林省重点研发计划项目(20200401130GX)。
文摘
复杂环境下移动机器人轨迹规划由于障碍物放置杂乱且无规律,常常面临避障失败的问题。本文将机器人的轨迹规划归结为优化问题,提出了一种基于优化策略的轨迹规划方法。该方法包括3部分:首先,对优化问题的约束建模,包括机器人的运动学模型、变量极值约束、障碍物避碰模型;然后,建立优化求解策略,通过决策变量区间均分、内置插值点和基于拉格朗日多项式的变量描述方式进行离散化,针对离散化导致的约束失效对变量进行等距时间离散并建立惩罚函数,从而实现有效避障;最后,基于随机分形搜索算法对上述优化模型进行求解。仿真结果表明,本文所述方法可以有效解决移动机器人在复杂环境下的障碍物避碰问题。
关键词
移动机器人
复杂环境
轨迹规划
障碍物避碰
优化模型
Keywords
mobile robot
complex environment
trajectory planning
collision avoidance
optimization model
分类号
TG156 [金属学及工艺—热处理]
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职称材料
题名
基于关键点预测的装配机器人工件视觉定位技术
被引量:
6
2
作者
倪涛
张泮虹
李文航
赵亚辉
张红彦
翟
海阳
机构
燕山大学车辆与能源学院
吉林大学机械与航空航天学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期443-450,共8页
基金
吉林省重点研发计划项目(20200101130GX)。
文摘
针对目前装配机器人基于手工的特征检测易受光照条件、背景和遮挡等干扰因素的影响,而基于点云特征检测又依赖模型构建精度,本文采用深度学习的方式,对基于关键点预测的工件视觉定位技术展开研究。首先,采集工件各个角度的深度图像,计算得到工件的位姿信息,选取工件表面的关键点作为数据集。然后,构造工件表面关键点的向量场,与数据集一同进行深度训练,以实现前景点指向关键点的向量场预测。之后,将向量场中各像素指向同一关键点的方向向量每两个划分为一组,取其向量交点生成关键点的假设,并基于RANSAC的投票对所有假设进行评价。使用EPnP求解器计算工件位姿,并生成工件的有向包围盒显示位姿估计结果。最后,通过实验验证了系统估计结果的准确性和鲁棒性。
关键词
装配机器人
关键点
预测
工作位姿
深度学习
Keywords
assembly robot
key points
prediction
pose of workpiece
deep learning
分类号
TH187 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最优控制策略的复杂环境移动机器人轨迹规划
张泮虹
倪涛
赵亚辉
翟
海阳
赵泽仁
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
10
下载PDF
职称材料
2
基于关键点预测的装配机器人工件视觉定位技术
倪涛
张泮虹
李文航
赵亚辉
张红彦
翟
海阳
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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