【摘 要】
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随着现代智能制造的快速发展,金属增材制造、绿色再制造、焊接等领域大量使用机器人等自动化装备,视觉传感是机器人智能制造的关键环节.针对上述需求设计了一套基于线结构光的视觉传感器,并对其进行标定,自主开发了用于机器人激光增材制造的机器视觉系统.该系统通过Matlab相机标定工具包实现相机的内外参数标定,利用Labview编程提取出像素坐标,根据最小二乘法拟合出相机坐标系下的光平面方程,实现像素坐标到光平面坐标的转换,最后针对视觉传感器与机器人的“Eye-in-Hand”系统实现手眼标定,完成像素坐标到机器人三
【机 构】
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中北大学 材料科学与工程学院,山西 太原 030051
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随着现代智能制造的快速发展,金属增材制造、绿色再制造、焊接等领域大量使用机器人等自动化装备,视觉传感是机器人智能制造的关键环节.针对上述需求设计了一套基于线结构光的视觉传感器,并对其进行标定,自主开发了用于机器人激光增材制造的机器视觉系统.该系统通过Matlab相机标定工具包实现相机的内外参数标定,利用Labview编程提取出像素坐标,根据最小二乘法拟合出相机坐标系下的光平面方程,实现像素坐标到光平面坐标的转换,最后针对视觉传感器与机器人的“Eye-in-Hand”系统实现手眼标定,完成像素坐标到机器人三维基坐标的转换.实验结果表明,开发的视觉传感器具有较高的定位精度,各方向平均误差仅为1 mm.
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脉冲干扰是一种常见的导航干扰类型,具有高带宽、突发性等特点,针对脉冲干扰的抑制具有较大难度.常规空时自适应处理不对接收信号类型进行区分,而是统一进行协方差矩阵估计及权值计算,存在抗脉冲干扰性能下降或失效的可能.针对以上问题,提出了一种基于功率特征分组的空时自适应处理方法.首先对接收数据进行功率检测,将信号采样数据分为有干扰数据组和无干扰数据组,然后对分组后的数据分别进行权值计算和滤波处理,最后将滤波后的数据按照采样顺序进行合并.该方法通过数据分组,提高了干噪比的统计计算准确度,增加了干扰零陷深度,实现了抗
低成本消费级GNSS芯片相较于传统测绘级接收机在体积、功耗等方面具有突出优势,在未来无人驾驶、物联网等新兴应用领域具有极大潜力.然而当前低成本GNSS芯片的观测量存在非常严重的噪声和误差,为了改善观测质量,低成本芯片正逐渐从单频向多频过渡.首先调研了目前低成本GNSS接收机对多频信号的支持情况,然后介绍了北斗三号多频观测在电离层延迟和整周模糊度估计等方面的应用.通过对真实数据的采集和分析,针对当前原始观测量存在的诸多问题,提出了具体的预处理方案,并在此基础上开展了信号强度、电离层和模糊度实验.实验结果表明
由低成本微惯性测量单元(MIMU)和里程轮组合的管道定位系统在里程轮出现打滑情况下,组合定位误差将快速发散.为解决里程轮打滑时量测信息失效的问题,采用光电测速传感器作为冗余测速传感器,利用联邦滤波对MIMU、里程轮和光电测速传感器多源信息进行融合,并基于预测残差设计了自适应信息分配因子,实现了不同特性传感器的最优融合.仿真实验结果表明,提出的多传感器管道定位方法可以降低里程轮打滑导致的管道定位误差,对于120m长的仿真管道,定位误差为管线长度的0.015％.
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