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索并联机构中的理论验证

索并联机构中的理论验证

客      户
清华大学机械工程系
场地大小
3米×2米×2.5米
关  键 词
动作捕捉、工业机器人、室内定位
被捕捉物
小球
核心配置
8个Mars 2H动作捕捉镜头

大型军舰和商用船舶的建造技术是提升国防水平和远洋运输能力的基础,而船舶涂装是船舶建造过程中的一个重要环节。目前我国大型船舶的表面涂装普遍依赖人工作业,人工涂装作业,存在人力成本高、作业环境差、工作效率低和涂装质量差等缺陷。为改善这类缺陷,引入各类涂装机器人进行涂装作业是未来发展的趋势。

索并联机构

目前可实现大型表面自动化涂装的设备,主要有工业串联机器人及爬壁机器人两种,但它们都无法完全满足大型表面的高效自动化涂装需求。采用柔性绳索作为驱动支链的索并联机构凭借质轻、负载大、动态特性高和工作空间大等特点迅速成为机器人研究领域中的热点之一。

清华大学机械工程系的研究生彭发忠针对索并联机构的大跨度稳定运动进行了相关研究,旨在为大型表面涂装过程提供稳定高效的轨迹规划方案。

在对索并联机构动态轨迹规划的研究过程中,彭同学针对现有轨迹规划理论存在的部分问题进行了改进、优化及仿真,最终通过可重构轨迹实验平台进行了轨迹稳定性的验证。为了获取动平台的精确位姿,实现索机构的快速标定,该实验平台配备了NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统。

NOKOV度量动作捕捉系统中的光学镜头可以发射红外线,在动平台上安装反光标志点,镜头通过捕捉反射的红外线,进而根据三维重建理论获得反光标志点的位置坐标,按照反光点与动平台的安装关系即可解算出动平台的实际位置坐标。

使用NOKOV度量动作捕捉系统对索并联机构动态轨迹规划的研究

通过实验平台可以得到轨迹运行过程中的终端位置信息以及索力参数,为探究轨迹稳定性与索力变化之间的关系提供了数据支撑。




惯性式上肢动作捕捉系统开发

西安交通大学机械工程学院陕西省智能机器人重点实验室施虎老师团队利用惯性传感器开发了一套低成本、高灵活性的上肢动作捕捉系统,为机械臂遥操作任务提供了更自然、更高效的人机交互方案。NOKOV度量光学动作捕捉系统提供了人体上肢运动的高精度位置和姿态数据,助力惯性动捕系统性能评估。

IEEE RAL 足式机器人鲁棒状态估计 精度较基线提升40%以上

山东大学研究团队发表面向绳驱动连续体机器人的融合非线性扩展状态观测器的自适应滑模跟踪控制方法,度量动捕为实验提供机器人末端执行器位姿数据,助力验证控制方法有效性。

室外环境无人车动作捕捉

清华大学李翔老师团队在室外环境下对无人车进行动作捕捉。NOKOV度量抗日光版本动捕镜头过滤日光干扰,准确识别无人车表面的反光标记点,获取高精度运动轨迹。

IJRR | 北航团队提出机器人复合分层抗干扰框架:实现无人机边飞边学

北航杭研院郭克信老师团队在IJRR上发表FORESEER机器人复合分层抗干扰框架,研究在五种不同构型的无人机平台上进行了室内外大量实验,通过四类代表性任务系统验证框架的性能。 NOKOV度量动作捕捉系统为实验提供了无人机在室内执行飞行任务时的高精度位姿数据及轨迹信息,助力验证FORESEER框架处理各种不确定性的有效性。
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