一种摩擦力自适应补偿的机器人拖动示教零力控制方法

    公开(公告)号:CN116423522A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310576074.9

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 本发明公开了一种摩擦力自适应补偿的机器人拖动示教零力控制方法,包括采用库仑粘性摩擦模型对机器人的关节摩擦力进行建模;采集关节在不同速度等级匀速运动时的力矩反馈值进行关节摩擦力的拟合计算;采用梯形双向交变方法构建启动力矩补偿;设置关节力矩限制和关节速度限制,并结合机器人运动时的摩擦力矩补偿值以及所构建的启动力矩补偿,得到机器人拖动示教零力控制的输出力矩。本发明根据关节运动时速度的变化来进行摩擦力自适应补偿,并针对启动时需要施加较大拖动力矩的问题进行优化,在此基础上,对关节运动时的力矩和速度进行限制,来保证运动过程中的安全性。

    一种基于密度感知的高效自适应轮廓提取方法

    公开(公告)号:CN119888248A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411905541.9

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本发明属于计算机视觉与数据分析技术领域,公开了一种基于密度感知的高效自适应轮廓提取方法,包括取图片中目标物体的二维特征点集,计算二维特征点集中每个点的局部密度值;根据局部密度值计算每个点的密度加权值;基于每个点的密度加权值,采用最远点采样策略从二维特征点集获得采样点集;根据采样点集,生成核密度估计曲线图;基于采样点集以及核密度估计曲线图,采用密度聚类算法获取边缘轮廓组;根据获得的边缘轮廓组,比较各个轮廓点集形成的面积大小,选取面积最大的轮廓点集作为最终提取得到的目标物体的轮廓点集。本发明实现对特征点集的均匀覆盖,有效避免对稠密区域的过采样和稀疏区域的遗漏,并确保准确提取目标的最外层轮廓。

    一种基于蛇群优化算法的二维不规则样片排样方法

    公开(公告)号:CN116644845A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310574884.0

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于蛇群优化算法的二维不规则样片排样方法,首先构建二维不规则排样问题数学模型,通过k聚类的方法对样片分类为大、中、小三个层次,对多套服装中同类样片进行组合优化,形成组合样片;然后对原材料进行分层,通过使用最下最左定位策略分别移动待排的大型样片和中小型样片;在分层后的最上层,对待排样中剩余样片通过最低水平线策略进行排样,采用蛇群优化算法进行旋转角度以及排列次序进行迭代得到最优解。本申请增加可控的专家经验,同时保持了一定程度上的随机性,对蛇群优化算法中的繁衍替代行为进行改进,使得其有一定的可控概率能够跳出局部最优解,提高了算法的全局搜索能力。

    一种基于缝合线搜索的双目视频拼接方法

    公开(公告)号:CN119090714A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411075974.6

    申请日:2024-08-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于缝合线搜索的双目视频拼接方法,包括如下步骤:S1、视频采集与预处理:使用双目摄像头获取视频流,并对每帧图像进行预处理;S2、标定阶段:采用改进网格优化算法对每个视频帧进行特征点提取和网格构建,并生成标定数据;S3、查找表生成:根据标定数据生成查找表,将每个像素映射到新的位置;S4、缝合线查找:利用基于动态规划的缝合线搜索算法进行缝合线查找;S5、运动检测与缝合线更新:计算缝合线区域的梯度差异,判断是否有运行物体穿过接缝,若有运动物体穿过接缝,则更新缝合线;S6、图像融合:对接缝区域进行平均融合。本发明采用改进网格优化和动态规划算法,实现高精度双目视频拼接,有效消除运动伪影和重影现象。

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