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公开(公告)号:CN113733088B
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202111045806.9
申请日:2021-09-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及自适应控制领域,具体涉及一种基于双目视觉的机械臂运动学自标定方法。首先采集数据,通过双目相机获得机械臂末端位置信息、机械臂各关节实际转动角度及理论转动角度。然后将DH理论和手眼标定理论相融合,建立机械臂运动学混合模型。运用多种群自适应差分算法进行模型的训练,求解混合模型参数。最后通过拟合多项式的方法建立起各伺服电机模型,使用最小二乘法进行多项式参数的求解以及补偿预测。本发明所提出的混合模型和伺服电机模型可以极大的降低机械臂所受几何误差的影响,计算出更加实际的模型参数。不需要额外通过示教器建立手眼标定过程中所需的机械臂底座坐标系,可以在保证绝对定位精度的前提下实现标定全程的自动化。
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公开(公告)号:CN113945901A
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN202111065349.X
申请日:2021-09-12
Applicant: 河南大学 , 河南宙合网络科技有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提出了一种在低信噪比环境下运用压缩感知理论抑制高频地波雷达射频干扰的方法,为压缩感知理论在低信噪比环境下的射频干扰抑制提供了一种新的工程实现方式。本发明以低通滤波预处理后的回波信号为处理对象,根据射频干扰经低通滤波后只存在于分布连续的部分采样点这一特征,把受干扰的采样点从回波信号中剔除以保留“干净”的信号样本,再对信号样本分别进行“快时间维”和“慢时间维”FFT处理以获取信噪比提升后的两批样本,利用压缩感知对这两批样本进行舰船目标距离‑多普勒信息联合估计,最终获取无干扰的目标信息谱图。本发明相比于常规时域剔除法,应用场合更广,并有效解决压缩感知理论低信噪比下失效的问题,易于工程实现。
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公开(公告)号:CN113733088A
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202111045806.9
申请日:2021-09-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及自适应控制领域,具体涉及一种基于双目视觉的机械臂运动学自标定方法。首先采集数据,通过双目相机获得机械臂末端位置信息、机械臂各关节实际转动角度及理论转动角度。然后将DH理论和手眼标定理论相融合,建立机械臂运动学混合模型。运用多种群自适应差分算法进行模型的训练,求解混合模型参数。最后通过拟合多项式的方法建立起各伺服电机模型,使用最小二乘法进行多项式参数的求解以及补偿预测。本发明所提出的混合模型和伺服电机模型可以极大的降低机械臂所受几何误差的影响,计算出更加实际的模型参数。不需要额外通过示教器建立手眼标定过程中所需的机械臂底座坐标系,可以在保证绝对定位精度的前提下实现标定全程的自动化。
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