一、市场坐标系下的求解（论文文献综述）
薛亚茹[1]（2021）在《感应电机模型预测电流控制研究》文中认为感应电机是目前市场上占有率很高的一种交流电机,其高性能控制是未来发展的一个重要方向。传统的磁场定向控制及直接转矩控制存在稳态控制性能与动态响应速度无法兼得的技术缺陷,而模型预测控制技术易于实现、动态响应快,兼具可处理非线性多变量约束,具有实时滚动寻优等特点,已逐渐成为实现感应电机高效控制的新一代解决方案。本文以两电平电压型逆变器-感应电机控制系统为研究对象,从矢量选择、控制策略和预测范围等角度切入,围绕基本的单边界圆-单矢量策略模型预测电流控制,从电机稳态性能提升、电机动态性能提升和算法负担降低这三方面展开深入研究。建立基本的单边界圆-单矢量策略模型预测电流控制框架并完成其性能验证。首先,基于间接转子磁场定向控制框架,采用模型预测电流控制器代替传统的电流内环PI控制器及调制模块,从而简化其控制结构。其次,基于旋转坐标系下感应电机数学模型,推导构建其预测模型;基于电流误差模型,推导分析其代价函数。最后,阐述单边界圆-单矢量策略在定子电流控制及最优矢量寻优环节中的应用与实现,并完成其动态和稳态性能验证。针对单边界圆-单矢量策略模型预测电流控制稳态性能差的问题,提出了一种“引入0/7矢量”的双矢量策略模型预测电流控制方法。首先,分析了单边界圆-单矢量策略模型预测电流控制在低采样率应用中的技术局限。其次,阐述了双矢量策略模型预测电流控制中矢量组合“任意矢量+0/7矢量”在矢量筛选环节的具体实现,分析了该方法在感应电机低速运行和低采样频率下运行的稳态性能优势,并验证了其稳态性能优势。针对单边界圆-单矢量策略模型预测电流控制在动态运行中性能指标波动大的问题,提出一种两相静止坐标系下双边界圆策略模型预测电流控制方法。首先,两相静止坐标系下的控制可以实现对交流电流分量的直接控制,弱化磁场定向角度对控制性能的影响。利用该坐标系下的感应电机数学模型,推导构建感应电机的预测模型。其次,考虑将电流跟踪性能和开关频率同时作为控制目标,构建单边界圆策略代价函数及提升系统动态性能的双边界圆策略代价函数。另外,分析了控制策略中边界圆半径及代价函数中开关权重因子在不同转速下对电流谐波、转矩脉动及开关频率的性能影响。最后,分析验证了双边界圆策略模型预测电流控制的动态性能优势。为进一步提升感应电机的稳态性能,从预测范围的角度出发,对多步模型预测电流控制的算法实现及运算负担降低两方面展开研究。首先,基于两相静止坐标系下感应电机状态方程,推导构建感应电机多步预测模型;以预测范围内每一步的电流误差和开关频率之和为控制目标,构建并分析该二次函数形式的代价函数。其次,基于球形解译优化算法,对代价函数进行分析推导,将代价函数的多维优化问题转换为多个一维问题进行处理以降低算法的运算负担。另外,为实现开关权重因子在线可调,在代价函数中引入新的权重因子并分离出矩阵内的开关权重因子,从而便于在线调试;为进一步降低多步模型预测电流控制的运算负担,对含有电机转速的相关矩阵进行分析改进以实现电机转速部分的离线计算。最后,分析验证多步模型预测电流控制策略的性能优势,并完成改进策略的性能验证。基于在Matlab/Simulink中搭建的感应电机控制系统,完成文中的控制策略在不同动态和稳态工况下的性能优势的大量仿真分析;基于“DSP+FPGA”硬件实验平台与DSPACE半实物仿真平台,完成各算法策略的实验验证。最后,总结分析三种模型预测电流控制策略的特点及适合的应用场合,为模型预测电流控制在感应电机中的应用提供参考。图97幅,表13个,参考文献138篇。
李鹏程[2]（2021）在《基于多激光雷达的三维高精度地图生成算法研究》文中研究说明近年来,随着科学技术的迅猛发展,各行各界掀起了人工智能的研究热潮。而无人驾驶作为人工智能最重要的研究领域之一,更是吸引了无数的企业公司投身其中。无人驾驶技术分为感知、定位、决策、规划和控制。其中定位技术是实现无人车辆自主导航及决策规划的重要前提。随着城市化进程的加快,受环境遮挡和复杂路况等因素影响,传统的定位方案难以取得高精度的定位效果。而高精度地图的出现,为定位技术提供了新的思路,无人车辆通过高精度地图来实现定位,既保证实时性又有着高精度的定位效果。现如今大多数高精度地图是基于点云配准算法实现的,但传统的点云配准算法仍存在诸多问题。如ICP（Iterative Closest Point）算法存在耗时过多和迭代次数过大会导致算法陷入局部最优问题。NDT（Normal Distributions Transform）算法存在因稀疏点云不可靠的姿态解算问题。高精度地图中的点云多采用三维激光雷达获得。但单个三维激光雷达在性能上有着不可避免的缺陷,例如单个激光雷达实时采集的数据往往线数较少,点云较为稀疏。而点云稀疏会导致地图生成过程中特征点提取困难。在需要提取关键信息时,点云稀疏所获得的数据价值就会大打折扣,同时极大的影响了无人车对障碍物的检测和识别能力。针对上述问题,本文深入研究了基于多激光雷达配准高精度地图生成技术,并将改进后的算法应用于实际场景中。针对以上问题,本文主要完成了以下工作内容:（1）针对单个激光雷达点云稀疏问题,本文提出一种多激光雷达配准新方法。将萤火虫优化算法引入点云配准问题当中,解决了多激光雷达间姿态解算不精确、因点云稀疏导致配准误差过大等问题,达到了解算精确、配准误差更小的效果。（2）针对平面拟合中点集过多,迭代次数过大导致工作量过大、算法效率过低等问题。本文研究经典的RANSAC（Random Sample Consensus）算法,设计了一种基于模型适配的阈值设置方法,根据阈值大小设计对应的参数化模型,减少迭代次数,达到提高效率的目的。（3）针对地图生成过程中存在特征点提取困难问题,本文将多激光雷达配准算法引入LOAM-SLAM（Lidar Odometry and Mapping in Real-time）算法框架,解决了由于点云稀疏造成的特征点提取困难问题,更好的完成了地图的生成。证明了多激光雷达配准算法应用于LOAM-SLAM算法中具有一定的研究意义与实用价值。本文将萤火虫算法优化创新后引入到多激光雷达配准问题,优化了对姿态解算的求解;设计了一种基于模型适配的阈值设置方法应用于平面拟合当中,提高了拟合效率;将多激光雷达配准算法与LOAM-SLAM算法框架相结合,解决了地图生成过程中特征点提取困难问题,提高了提取效率和精度。
邓超[3]（2021）在《面向智能物流的机械臂自主分拣系统设计》文中研究说明近年来,随着物流行业的飞速发展,仓储中的商品种类愈加繁多,导致分拣任务复杂且需要大量的劳动力,将基于视觉的机械臂技术应用在物流分拣任务中可以解决上述问题。而基于视觉的机械臂容易受到外界环境的影响,因此如何提高机械臂在复杂环境下（光照变化、障碍物）的智能化水平成为当前研究的热点问题。基于此,本文以ROS作为开发平台,以ABB IRB120机械臂作为操作平台,设计了一套面向物流行业的机械臂自主分拣系统,该系统满足复杂场景下分拣任务的实时性及精度要求。本文主要研究工作及研究成果如下:（1）针对机械臂对未知目标的自主分拣问题,本文设计了一套基于视觉的工业机器人自主分拣系统。其方案的主要运行机制是:首先,相机捕获一帧图像,利用基于深度学习的目标检测算法对机器人操作平台上所有目标进行识别与检测;然后根据识别与检测结果通过人机交互的选择要抓取的目标;之后,仅仅对用户所选目标利用目标检测算法进行检测,获得待抓取目标的当前图像特征;最后通过图像配准技术和坐标转换技术得到目标物体在机器人基座坐标系下的3D坐标;基于此,向机械臂控制器发送待抓取目标物体的3D坐标,最后根据轨迹规划算法控制机械臂完成操作台上的分拣任务。通过相应的实验研究证明了此系统满足毫米级的抓取要求。（2）针对Intel RealSense D435深度相机与ABB IRB120机械臂构成的机器人视觉系统的标定问题,本文首先在ROS下采用基于张正友算法的camcracal ibration功能包对相机内部参数进行标定,获得其内参矩阵和畸变参数;然后对可视化标定easyhandeye功能包所涉及的参数（设备型号、标定板参数、IP等）进行配置,完成相机与机械臂组成的机器人视觉系统的标定（也称手眼标定）,最终获得相机坐标系到机械臂基座坐标系下的转换关系。（3）针对在操作台上随意放置的多个目标物体（无重叠）的三维位置估计问题,本文首先采用Yolo v3算法获取待抓取目标的图像特征,然后对相机采集到的彩色图和深度图进行图像配准,最后结合坐标转换技术得到目标在机械臂基座坐标系下的3D坐标信息。（4）针对机械臂的运动控制仿真问题,本文首先在ROS中通过URDF文件创建机械臂模型,并分别对RobotStudio端（服务端）和ROS端（客户端）的通信文件进行配置;然后通过基于TCP/IP的Socket接口建立二者之间的通信;之后在笛卡尔空间下利用直线插补算法和圆弧插补算法对机械臂的运动轨迹进行规划;最后通过ROS端中的MoveIt!对RobotStudio端的机械臂进行仿真控制。（5）针对在实际应用中实体ABB机械臂与PC的通信依赖于RobotStudio软件,本文设计的自主分拣系统摒弃了 RobotStudio软件自带的通信模式,首先向实体控制器配置与ROS通信相关的通信文件以及对轨迹和关节点数据定义的文件等,然后通过ROS与实体机械臂建立通信,最后完成了整个自主分拣系统实验平台的搭建,并设置了目标物体在不同位姿下的12组实验对手眼标定结果以及所采用算法性能进行定量评估,同时还设置了6组实物实验分别对仓储中的多种商品以及模拟传送带环境对快递盒进行自主分拣实验,根据对实验结果分析可知,该机械臂自主分拣系统的精度和抓取成功率满足对所设计系统的要求,验证了本文系统方案的可行性。
钱百青[4]（2021）在《基于机器视觉的PCB板定位支撑系统》文中研究说明随着社会电子产品需求量的剧增,对于PCB焊接流程工艺的要求不断提高,但是PCB焊接流程中的定位支撑工作仍然需要人工完成,这样既增加了人工成本,又提高了人为误差风险,针对此问题本文提出了基于机器视觉的PCB板定位支撑系统的课题,致力于用机械取代人工。首先,本文介绍了选题的意义及目的,阐述了机器视觉的国内外发展现状。针对PCB板的识别定位系统设计问题,设计了总体系统的软硬件。其次,为了解决系统中视觉标定问题,进行摄像头的线性成像模型与畸变模型的研究,运用matlab中的摄像头标定工具,完成了摄像头的标定工作,由重投影误差证实其误差在实验允许的范围内。为了解决抓取的坐标转换问题,选用快速手眼标定法,获得手眼标定参数。最终计算出像素与世界坐标系下点的转换关系。接着,针对图像识别定位问题,对图像依次进行了图像预处理、基于HSV模型的自适应图像分割算法、形态学处理获得支撑区域与非支撑区域分割后的二值图像,完成图像的识别。再设定不同的分割模式和选用中心扩散查找算法,定位出满足支撑要求的支撑区域,识别率在98%以上,最终求解出支撑柱的像素坐标位置。然后,为了完成控制机械臂抓取与放置操作,对机械臂进行D-H建模,完成机械臂运动学正解分析,并通过实验仿真证实运动分析的正确性。再运用几何法进行机械臂逆解分析,通过关节限位与关节转动最小原则选择最优解。通过实验仿真证明了逆解运算的有效性。完成已知抓取位置坐标,求取各关节转角的工作。最后通过五次多项式插值法进行机械臂运动轨迹规划,完成抓手初始位置到抓取位置的关节控制问题。最后,进行了子系统与整个系统的综合实验测试,测试结果表明本文系统具有定位准确、迅速、智能化、效率高等优点。
宋剑[5]（2021）在《面向变频器功能测试的电机模拟器设计》文中指出电机模拟器作为一种可编程的电力电子装置,在变频器系统级功能测试平台中具有广泛的应用前景。基于电机模拟器的变频器系统级功能测试平台是功率级硬件在环（Power Hardware-in-the-Loop,P-HIL）仿真平台的一种具体应用。P-HIL仿真平台中存在运行失稳风险与模拟精度不足这两大固有挑战,因而具体设计电机模拟器时需重点关注这两方面。影响电机模拟器系统运行稳定性与模拟精度的三个关键因素分别为P-HIL模拟算法的设计、电机模型的数字化求解以及电流放大接口的设计。因此本文着重从这三个方面展开分析与探讨,以永磁同步电机为模拟对象,并完成电机模拟器的设计与实验验证。针对三种应用较为广泛的P-HIL仿真系统的模拟算法,从稳定性、模拟精度这两个方面开展研究。通过对端口特性的定量评估,对比了理想变压器算法、部分电路复制算法和阻尼阻抗算法的模拟精度。其中理想变压器算法可获得最高模拟精度,但它的稳定性受负载阻抗影响较大,因此本文通过引入耦合阻抗提出了一种改进型理想变压器算法。基于选定的模拟算法与永磁同步电机的数学模型,对比了常用的前向Euler法、Adams-Basforth法和Runge-Kutta法的求解稳定性与求解精度。相较于两阶Adams-Basforth法和前向Euler法,四阶Runge-Kutta法具有更高求解精度与更宽数值求解稳定域,因而选用四阶Runge-Kutta法来实时求解永磁同步电机模型。为快速响应电机模型计算出的电流指令,需要为电机模拟器设计动态性能优异的电流放大接口,即电流控制型功率变换器。为使电流环既具有较快的响应速度与较小的超调量,引入了PDFF控制（Pseudo-Derivative-Feedback with FeedForward）作为功率变换器的电流控制策略。利用Si C MOSFET和IGBT变流器搭建了两台变流器对拖的实验平台,其中Si C变流器作为电机模拟器的电流放大接口,IGBT变流器作为变频器。实验结果验证了电机模拟器设计的合理性,及其在变频器功能测试中的有效性。
杨冬[6]（2021）在《基于特征点的目标位姿估计与机械臂抓取控制》文中进行了进一步梳理近年来人工智能和机器人产业快速发展,利用机械臂取代人从事一些繁重的重复性劳动成为一种必然趋势。随着机械臂的工作环境越来越复杂,实际应用场景中目标的姿态复杂多变,为机械臂的精确抓取带来巨大的挑战。因此,研究目标的位姿估计和抓取控制具有很大的研究意义。本文以目标位姿估计为背景,研究了基于特征点匹配的目标位姿估计以及机械臂的抓取控制方法,内容如下:在目标位姿估计方面,引入了特征点匹配方法对目标进行识别。由于尺度不变特征变换算法和快速鲁棒匹配算法存在匹配点数较少以及时间成本过大的问题,选取鲁棒性高和匹配速度快的网格统计算法进行特征点匹配。进而针对网格统计算法存在匹配不准确的问题,基于仿射不变性原理提出了一种改进网格统计算法。首先该算法结合鲁棒性较好的随机一致性算法得到好的初始基底,再求解所有特征点相对于初始基底所对应的系数,通过比较系数之间的欧式距离将错误的匹配点删除。然后以匹配点作为索引并结合深度图像信息,将匹配点集从二维像素坐标集合转换到三维相机坐标集合,最后利用最小二乘法结合矩阵奇异值分解算法得到旋转平移矩阵对目标位姿进行估计。在机械臂精确抓取控制方面,提出了基于投影夹角控制机械臂的方法。该方法主要分为两个部分:（1）通过构建虚拟坐标系的方式得到目标姿态坐标系在其投影夹角来控制末端执行器的旋转姿态;（2）通过坐标变换将目标中心点位置转换到机械臂底座坐标系下,控制末端执行器的抓取位置。基于所搭建的视觉机械臂系统对目标识别和抓取进行了实验验证。首先,通过改进的网格统计算法结合最小二乘法奇异值分解算法对包含特征点的书籍进行位姿估计;其次,通过求取目标姿态坐标系在虚拟坐标系上的投影夹角控制机械臂的末端执行器到达指定位姿并对书籍进行抓取。该实验结果表明,视觉机械臂系统能够准确识别书籍的位姿并完成抓取任务。
崔海路[7]（2021）在《基于LiDAR和IMU融合的智能车组合定位导航技术研究》文中指出随着社会对自主导航产品需求的提高,自动驾驶技术的研究也不断深入,其中,定位技术是实现自动驾驶技术的前提。目前,针对定位难题已有很多解决方法,比如基于IMU惯导或轮式里程计的航迹推算定位算法,可实现短时间定位,然而它会随时间累积误差变大;基于激光雷达或视觉的环境感知定位算法,可以精确识别当前的位姿状态,然而它会随时间丢失全局位姿方向。因此,本文在分析单一传感器定位算法效果缺陷基础上,采用误差状态卡尔曼滤波算法（ESKF）,融合激光雷达和惯性导航单元（IMU）信息,从而获得位姿估计状态。同时,提出一种改进的ICP点云帧间匹配算法。通过将点云数据栅格体素化下采样处理,降低了冗余点云的干扰,再对激光点云的最近点对进行二次筛选,提高了帧间点云配准速度和精度。最后,通过ESKF融合定位信息构建3D点云地图。通过帧间匹配进行第一步的优化迭代匹配,输出较高频率的激光里程计信息,然后加入ESKF算法,融合激光里程计和IMU预积分后的优化因子,以更高频率输出里程计帧间变换信息,最后使用当前点云帧到局部点云的匹配方式建立点云地图。通过与传统LOAM建图算法进行实验对比,结果表明ESKF算法融合IMU定位的激光里程计精度和建图效果高于LOAM算法。可得出结论:ESKF算法融合多传感器信息的定位精度,可弥补单一传感器状态估计算法的对状态估计的不足。
王诗宇[8]（2021）在《智能化工业机器人视觉系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理工业机器人是先进制造系统中最具代表性的设备之一,被越来越多地应用到现代化生产制造过程,代替人工高效地执行各种复杂环境下的工业生产任务。传统依照预设程序实现重复动作任务的工业机器人应用已经无法适应当前复杂多样的生产任务需求,需要工业机器人具备更高的智能化程度顺应制造业向智能化转型的发展趋势。进一步提升工业机器人对外部环境的感知能力是当前智能化工业机器人的主要发展方向,由于视觉传感器能够为工业机器人提供更加完整的环境信息,同时具备非接触测量等优势,视觉感知能力已经逐渐成为智能化工业机器人最重要的感知能力之一,因此为工业机器人配备视觉系统是提升工业机器人智能化程度的主要手段,在复杂多样的生产任务中具有显着的实用性。本文充分阐述了工业机器人视觉系统的组成结构及各部分功能的实现原理,分析了国内外工业机器人视觉技术的研究与应用现状。在此基础上,开展了智能化工业机器人视觉系统关键技术的研究,探索了不同视觉任务需求下结合不同类型工业机器人的智能化应用研究。本论文开展的主要研究内容如下:1.研究工业机器人视觉系统成像原理。建立真实世界与图像像素之间精确的映射关系是后续工业机器人准确执行视觉任务的前提和保证。通过描述四个坐标系之间的变换过程,解释了真实场景中世界坐标向数字图像像素的投影过程,并通过建立线性成像模型明确了相机的内外参数矩阵。在此基础上,介绍了实际成像过程中由镜头引起的畸变类型,引入畸变系数建立更接近真实成像过程的非线性模型。相机标定过程能够确定每次成像过程相机的内外参数,通过张正友相机标定方法详细介绍了相机标定过程中相关参数的求解方法和优化过程,并利用张氏标定法完成对不同型号工业相机的参数求解过程。2.研究2D视觉任务下并联机器人对传送带上多种类随机分布目标的高速分拣应用,设计并搭建了一套基于2D机器视觉系统的分拣实验平台。通过建立用户坐标系实现目标对象从视觉任务空间到并联机器人作业空间的映射,并利用图像去重复算法实现对传送带上动态目标的视觉信息采集。选择稳定的边缘特征作为不同目标类别的判断依据,分别对传统Canny边缘检测算子和基于深层卷积神经网络的RCF边缘检测算法进行优化,分析比较两种边缘提取方法的性能。针对目标的旋转情况,利用稳定的边缘特征提出一种基于边缘质心距离的匹配模型,完成对不同类别目标的匹配过程。分拣实验结果表明并联机器人末端能够成功抓取传送带上的动态目标,证明机器人末端与2D视觉系统间建立了正确的手眼变换模型,图像去重复算法有效剔除了重复信息;机器人末端将目标对象按照固定姿态和类别正确放置,证明了2D视觉系统完成了对目标对象的正确匹配和目标2D姿态的准确计算。3.研究2.5D视觉任务下视觉系统引导六自由度关节型工业机器人的精准定位应用。在航天领域粒子辐照试验背景下,针对粒子辐照试验的任务需求及当前试验流程存在的不足,设计并搭建了一套自动化辐照试验平台。利用2.5D视觉系统完成对目标对象辐照位置的信息采集,对特征匹配过程得到的匹配点对进行统计分析,并结合目标显着性原理,提出了一种基于区域分布差异的特征匹配方法,完成复杂背景下实例目标的检测过程,实现辐照参数的调用。通过给出一种误差权重分配方法不断优化工业机器人末端与视觉系统间的手眼关系模型,保证辐照试验过程束流照射位置的精度。最终自动化辐照试验平台准确完成了粒子辐照流程,证明了所提方法的有效性。4.研究3D视觉任务下工业机器人对空间任意位姿目标物体的抓取应用,并利用六自由度关节型机器人结合双目视觉系统搭建了3D目标抓取实验平台。工业机器人对空间任意位姿目标的准确抓取依赖3D视觉系统对空间目标六自由度位姿信息的正确估计。通过研究双目视觉系统的成像过程及实现目标深度信息恢复过程的视差原理,将目标在左右视图中对应的匹配点对形成空间三维点云,提出一种基于全局结构特征约束的目标估计方法,将描述目标结构的全局特征量化为点云重建过程的约束条件,实现对目标物体的六自由度位姿估计。实验结果表明机器人末端能够以相应姿态完成对任意摆放目标的抓取,证明了所提方法的可行性。本文分别构建了2D、2.5D和3D视觉任务下工业机器人结合视觉系统的应用环境,探索了不同类型工业机器人在结合视觉系统的应用过程所涉及的关键技术,对并联型工业机器人和六自由度串联型工业机器人与视觉系统间的手眼关系模型、复杂背景条件下的实例目标检测和目标物体空间六自由度位姿估计等关键技术进行了研究,本文以实验室承担的“智能机器人”国家重点研发计划和“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目研发任务为背景,研究内容涵盖了多种机器人结合视觉系统的应用场景,能够为今后工业机器人智能化的研究提供一定的参考依据。
郭帅[9]（2021）在《基于圆筒型直线电机的直驱式电子提花机关键技术研究》文中提出针对目前电子提花机因机械式传动机构所导致的开口高度有限、开口时间无法灵活调节、传动效率较低、零部件磨损度高等问题。提出采用基于直线电机的直驱式拉刀片机构替代传统的机械式传动机构,通过数学建模、仿真分析及实验验证等方式验证直线电机直驱拉刀片机构替代机械式传动机构的可行性。首先依据矢量法和牛顿-欧拉法对传统电子提花机传动机构进行运动学和动力学分析建模。带入样机参数后计算现有电子提花机传动机构作用下拉刀片的运动学及动力学性能。据此提出对新型直线电机直驱拉刀片机构驱动装置的性能要求。通过虚拟样机技术建立传统电子提花机传动机构的模型,通过仿真分析验证传统电子提花机传动机构运动学与动力学数学模型的正确性。针对样机的计算与仿真表明:两者的计算结果相差小于0.5%,现有拉刀片的位移、峰值速度及峰值加速度分别为115 mm、916.8 mm/s及16750 mm/s2,因此所采用的新型直线电机直驱拉刀片机构驱动装置的性能应该满足驱动拉刀片达到以上性能的要求。然后基于各类型直线电机在不同场景下的适用性结合本课题的应用场景,选用外绕组空心式横向充磁的圆筒型同步直线电机作为驱动装置。为选取合适的电机参数对电机推力性能与各参数之间的关系进行研究。采用安培分子电流假说、磁场的叠加性及洛伦兹力方程推导出该类型直线电机的推力计算解析式。通过电磁有限元仿真软件建立该类型直线电机模型,将仿真分析结果与数值计算结果进行比对,结果表明:电机推力的数值计算结果比仿真计算结果低8.6%。因此所建立的电机数学推力计算数学模型能够为电机参数设计起到一定理论指导作用。最后分析各控制策略的适用性,结合现有使用场景选用转子磁场定向的矢量控制方式控制直线电机。建立圆筒型直线电机的控制数学模型后,通过simulink建立电机的仿真控制模型并分析其可靠性。通过对实验材料进行选取后搭建实验平台来进行实验验证,结果表明:在转子磁场定向的矢量控制方式下,外绕组空心式横向充磁的圆筒型同步直线电机能够驱动拉刀片达到所需要的运动性能。
郝强[10]（2021）在《船用坐标测量系统定位方法研究》文中进行了进一步梳理对于“数字化、智能化、精细化”造船而言,关键点处的高精度三维坐标信息获取是确保船舶建造精度至关重要的一环,在舱段合拢、船台舾装及码头舾装等阶段中均发挥着重要作用。但是,由于船舶建造现场环境恶劣、干扰源众多,传统定位方法难以在此条件下获得高精度的三维坐标信息,严重影响了船舶建造精度。因此开展适用于船舶建造现场干扰环境下的三维坐标测量定位方法研究对提高船舶建造工艺水平、保障建造质量、缩短建造周期意义十分重大。本课题“船用坐标测量系统定位方法研究”,围绕复杂干扰环境下的船舶建造测量定位任务需求,针对舱段合拢、船台舾装和码头舾装这三个典型建造阶段,以基于激光扫描网络的测量定位系统为基础,深入研究该系统在不同阶段的定位误差特性,提出适用于不同建造阶段的坐标测量方法,突破一体化快速标定方法、抗随机振动干扰定位方法和抗船体摇摆干扰定位方法等一系列关键技术,实现复杂环境干扰下的高效率、高精度定位。论文主要研究内容如下:首先,针对船用坐标测量系统设计了定位方案,研究了基于光束平差原理的定位方法并分析了该方法在无干扰条件下的定位误差分布规律;接着对不同建造阶段的干扰条件进行分析和量化,并从理论上研究了基于光束平差原理的定位方法在不同干扰条件下的定位误差特性。仿真实验结果表明,舱段合拢阶段的随机振动干扰会引起定位结果出现随机波动,船台舾装阶段的连续振动干扰会引起发射站参数改变,码头舾装阶段的船体摇摆干扰会引起定位结果出现大幅度变化,导致定位误差较无干扰情况出现不同程度的增大。其次,针对传统发射站标定方法复杂、标定效率低的问题,提出了发射站参数一体化标定方法。通过研究发射站参数标定原理,确定了约束条件和标定参数间的数量关系,在此基础上分别提出了基于距离约束和位置约束的标定方法,实现了发射站参数的一体化标定;通过研究基于Levenberg-Marquardt的标定算法,实现了标定参数的精确求解。仿真实验结果表明,所提两种标定方法均可实现发射站参数的一体化标定,基于位置约束的标定方法较基于距离约束的标定方法具有更高的标定精度,且在保证参数标定精度与传统标定方法相当的条件下,较传统内、外部参数分别标定的方法具有更高的标定效率,验证了所提发射站参数一体化标定方法的有效性。再次,针对船用坐标测量系统易受舱段合拢阶段随机振动干扰影响、定位精度降低的问题,提出了抗随机振动干扰定位方法。构建了基于因子图的定位模型,研究了定位模型中关键节点的具体实现方法,在此基础上设置了权值函数方程对随机振动干扰进行处理,实现了所提方法的高精度定位,并从理论上分析了所提方法的定位效果。仿真实验结果表明,在随机振动干扰条件下,所提定位方法较传统定位方法定位误差降低了27%,验证了所提抗随机振动干扰定位方法的有效性。接着,针对船用坐标测量系统在船体摇摆干扰条件下无法精确测量定位的问题,提出了一种基于惯导系统辅助的抗船体摇摆干扰定位方法。设计了基于定轴旋转的坐标系快速标定方法,实现了发射站坐标系和惯导系统坐标系的快速标定;通过不断重构各坐标系间相对位姿关系,实现待测点在导航坐标系下的定位;设计了软硬件同步方案,保证了两系统的时间同步。仿真实验结果表明,在船体摇摆干扰条件下,所提定位方法定位误差为0.76mm,验证了所提抗船体摇摆干扰定位方法的有效性。最后,为验证本文所提方法的实际性能,搭建船用坐标测量系统原理样机进行了发射站参数标定方法验证实验、抗随机振动干扰定位方法验证实验和抗船体摇摆干扰定位方法验证实验。实验结果表明,与传统标定方法相比,所提基于位置约束的发射站参数一体化快速标定方法在保证标定精度的条件下具有更高的标定效率;与传统定位方法相比,所提抗随机振动干扰定位方法定位误差下降了24%,所提抗船体摇摆干扰定位方法测距误差下降了53%。
二、市场坐标系下的求解（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、市场坐标系下的求解（论文提纲范文）
（1）感应电机模型预测电流控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经典感应电机控制技术 |
| 1.2.2 电机模型预测控制现状 |
| 1.3 论文工作安排 |
| 2 基本的单边界圆-单矢量策略模型预测电流控制 |
| 2.1 模型预测控制基本原理 |
| 2.2 单边界圆-单矢量策略电机预测模型 |
| 2.3 单边界圆-单矢量策略实现 |
| 2.3.1 单边界圆-单矢量策略控制过程 |
| 2.3.2 单边界圆-单矢量策略代价函数 |
| 2.3.3 单边界圆-单矢量策略算法实现 |
| 2.4 仿真与实验 |
| 2.4.1 仿真验证 |
| 2.4.2 实验验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 引入0/7 矢量的双矢量组合策略模型预测电流控制 |
| 3.1 基本单边界圆-单矢量策略技术局限 |
| 3.2 提升稳态性能的双矢量策略实现 |
| 3.3 仿真与实验 |
| 3.3.1 仿真验证 |
| 3.3.2 实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 提升动态性能的双边界圆策略模型预测电流控制 |
| 4.1 双边界圆策略感应电机预测模型 |
| 4.2 提升动态性能的双边界圆策略实现 |
| 4.2.1 双边界圆策略控制过程 |
| 4.2.2 双边界圆策略代价函数 |
| 4.2.3 双边界圆策略算法实现 |
| 4.3 双边界圆策略中参数确定 |
| 4.3.1 边界圆半径选取 |
| 4.3.2 权重因子选取 |
| 4.4 仿真与实验 |
| 4.4.1 仿真验证 |
| 4.4.2 实验验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于低运算负担的多步模型预测电流控制 |
| 5.1 感应电机多步预测模型 |
| 5.2 多步模型预测电流控制策略实现 |
| 5.2.1 多步模型预测电流控制实现过程 |
| 5.2.2 多步模型预测电流控制代价函数 |
| 5.2.3 多步模型预测电流控制寻优方法 |
| 5.3 基于低算法负担的多步改进策略 |
| 5.3.1 在线调节开关权重因子改进策略 |
| 5.3.2 离线计算电机转速改进策略 |
| 5.4 仿真与实验 |
| 5.4.1 仿真验证 |
| 5.4.2 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于多激光雷达的三维高精度地图生成算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 无人驾驶技术国内外研究现状 |
| 1.3.2 点云配准国内外研究现状 |
| 1.3.3 高精度地图国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 文章研究思路、内容和结构安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 点云概念 |
| 2.1.1 点云数据 |
| 2.1.2 点云获取 |
| 2.1.3 点云栅格化思想 |
| 2.1.4 刚性变换 |
| 2.1.5 点云配准 |
| 2.2 传统点云配准算法 |
| 2.2.1 ICP算法 |
| 2.2.2 NDT算法 |
| 2.3 萤火虫算法 |
| 2.4 RANSAC算法 |
| 2.5 LOAM-SLAM算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于多激光雷达的点云配准优化算法 |
| 3.1 点云的预处理 |
| 3.1.1 点云二维栅格思想 |
| 3.2 多激光雷达配准算法 |
| 3.2.1 基于RANSAC平面拟合优化算法 |
| 3.2.2 基于萤火虫算法优化求解 |
| 3.3 基于多激光雷达配准的LOAM-SLAM的算法 |
| 3.3.1 点云特征提取 |
| 3.3.2 点云特征匹配及姿态解算 |
| 3.3.3 点云地图的生成 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 实验步骤与结果分析 |
| 4.1 实验平台与软硬件配置 |
| 4.2 多激光雷达算法性能测试与结果分析 |
| 4.3 多激光雷达配准实验与结果分析 |
| 4.4 基于开源数据集的多激光雷达配准算法测试实验与结果分析 |
| 4.5 基于多传感器的地图生成实验与结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 文章总结 |
| 5.2 展望未来 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）面向智能物流的机械臂自主分拣系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 机器人自主分拣系统平台设计方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自主分拣系统的总体方案 |
| 2.3 自主分拣系统硬件平台 |
| 2.3.1 ABB IRB120 机械臂 |
| 2.3.2 Intel Realsense深度相机 |
| 2.3.3 末端执行器 |
| 2.4 自主分拣系统软件平台 |
| 2.4.1 ROS系统特点 |
| 2.4.2 ROS系统架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 机器人视觉系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Intel Realsense相机内参标定 |
| 3.2.1 相机成像模型 |
| 3.2.2 相机成像原理 |
| 3.2.3 标定过程及结果 |
| 3.3 机器人与相机位置标定(手眼标定) |
| 3.3.1 机器人视觉系统分类 |
| 3.3.2 手眼标定原理 |
| 3.3.3 标定过程及结果 |
| 3.4 目标特征获取 |
| 3.5 彩色图与深度图配准 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 机械臂运动控制仿真研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 仿真软件及Move It! |
| 4.2.1 3D可视化工具Rviz |
| 4.2.2 Robot Studio仿真软件 |
| 4.2.3 机械臂运动控制功能包Move It! |
| 4.3 Robot Studio与 ROS建立通信 |
| 4.3.1 Robot Studio端(服务端)软件配置 |
| 4.3.2 ROS端(客户端)软件配置 |
| 4.3.3 Robot Studio端与ROS端数据通信 |
| 4.4 笛卡尔空间轨迹规划 |
| 4.4.1 直线轨迹规划 |
| 4.4.2 圆弧轨迹规划 |
| 4.5 机械臂运动控制仿真实验 |
| 4.5.1 直线轨迹规划仿真 |
| 4.5.2 圆弧轨迹规划仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 机械臂自主分拣系统实验测试与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台的搭建 |
| 5.3 机器人视觉系统测试与分析 |
| 5.4 机械臂自主分拣系统实验验证 |
| 5.5 误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（4）基于机器视觉的PCB板定位支撑系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 选题意义及目的 |
| 1.3 视觉机器人研究现状 |
| 1.3.1 国外现状 |
| 1.3.2 国内现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及创新 |
| 第二章 系统总体设计 |
| 2.1、引言 |
| 2.2、系统硬件 |
| 2.2.1 图像采集传感器硬件介绍 |
| 2.2.2 下位机硬件电路 |
| 2.2.3 机械臂硬件介绍 |
| 2.3、系统软件 |
| 2.2.1 上位机软件 |
| 2.2.2 下位机软件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单目机器视觉系统标定 |
| 3.1、引言 |
| 3.2、单目摄像头标定模型 |
| 3.2.1 绝对坐标系与摄像头坐标系的转换 |
| 3.2.2 摄像头坐标系与图像坐标系的转换 |
| 3.2.3 图像坐标系与像素坐标系的转换 |
| 3.2.4 摄像头畸变模型 |
| 3.3 摄像头标定 |
| 3.3.1 基于Matlab摄像头标定的实现 |
| 3.4 手眼标定 |
| 3.4.1 手眼快速标定 |
| 3.4.2 手眼快速标定实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 图像识别定位 |
| 4.1 图像处理目的 |
| 4.2 图像处理 |
| 4.2.1 图像预处理 |
| 4.2.2 基于颜色的图像分割 |
| 4.2.3 模板匹配 |
| 4.3 本章总结 |
| 第五章 机械臂抓取系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 六自由度机械臂DH模型 |
| 5.2.1 刚体位置姿态描述 |
| 5.2.2 D-H法原理阐述 |
| 5.2.3 机械臂模型建立及D-H参数 |
| 5.2.4 机械臂逆向运动学分析 |
| 5.3 机械臂运动轨迹规划 |
| 5.3.1 常见关节空间运动轨迹规划方法 |
| 5.3.2 关节空间运动轨迹规划方法比较 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 实验验证 |
| 6.1 单目视觉系统标定实验分析 |
| 6.2 图像识别定位算法测试与分析 |
| 6.2.1 匹配算法运行效率测试 |
| 6.2.2 识别率运算结果测试 |
| 6.3 机械臂抓取系统实验验证 |
| 6.3.1 机械臂正向求解方法验证 |
| 6.3.2 机械臂逆向求解方法验证 |
| 6.3.3 机械臂轨迹规划仿真 |
| 6.4、系统总体实验验证 |
| 6.5 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1、总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（5）面向变频器功能测试的电机模拟器设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究挑战及现状 |
| 1.2.1 P-HIL的模拟算法 |
| 1.2.2 电机数学模型的数字化实时求解 |
| 1.2.3 功率放大接口 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 电机模拟器的P-HIL模拟算法设计 |
| 2.1 理想变压器算法 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 稳定性分析 |
| 2.1.3 模拟精度分析 |
| 2.1.4 仿真验证 |
| 2.2 部分电路复制算法 |
| 2.2.1 基本原理 |
| 2.2.2 稳定性分析 |
| 2.2.3 模拟精度分析 |
| 2.2.4 仿真验证 |
| 2.3 阻尼阻抗算法 |
| 2.3.1 基本原理 |
| 2.3.2 稳定性分析 |
| 2.3.3 模拟精度分析 |
| 2.3.4 仿真验证 |
| 2.4 P-HIL模拟算法的实现方式 |
| 2.4.1 受控电压源型 |
| 2.4.2 受控电流源型 |
| 2.4.3 对比小结 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 电机的数学模型及其数字化求解 |
| 3.1 永磁同步电机的数学模型 |
| 3.1.1 静止坐标系下电机模型 |
| 3.1.2 同步旋转坐标系下电机模型 |
| 3.2 电机模型的数字化求解 |
| 3.2.1 电流源型数字化原理 |
| 3.2.2 数值积分算法的基本原理 |
| 3.2.3 不同数值积分算法的对比 |
| 3.3 电机模型数字化求解的仿真验证 |
| 3.3.1 仿真工况设置 |
| 3.3.2 前向Euler法 |
| 3.3.3 Runge-Kutta法 |
| 3.3.4 Adams-Basforth法 |
| 3.3.5 仿真对比小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电机模拟器的功率变换器设计 |
| 4.1 硬件组成介绍与设计 |
| 4.2 电流控制环的数学建模 |
| 4.3 电流控制器的控制算法设计 |
| 4.3.1 经典PI控制算法 |
| 4.3.2 基于ITAE指标的PI控制 |
| 4.3.3 PDFF控制 |
| 4.4 电流控制型功率变换器的仿真 |
| 4.5 电机模拟器整体的仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 电机模拟器的实验平台设计 |
| 5.1 实验设计规划 |
| 5.2 实验平台架构 |
| 5.3 硬件电路介绍 |
| 5.4 软件程序设计 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文的主要工作 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
（6）基于特征点的目标位姿估计与机械臂抓取控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 目标识别 |
| 1.2.2 机械臂控制 |
| 1.3 本文研究内容及论文结构 |
| 2 特征点匹配算法分析 |
| 2.1 图像识别概述 |
| 2.2 匹配算法 |
| 2.2.1 尺度不变特征变换SIFT |
| 2.2.2 快速鲁棒匹配SURF |
| 2.2.3 快速特征点提取和描述ORB |
| 2.3 网格统计方法 |
| 2.3.1 平滑性假设 |
| 2.3.2 网格框架 |
| 2.3.3 网格动作内核 |
| 2.4 网格统计算法与匹配算法融合 |
| 2.4.1 实验对比 |
| 2.4.2 优劣势分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 网格统计算法特征点匹配精度提升 |
| 3.1 误匹配剔除方法概述 |
| 3.1.1 随机一致性算法 |
| 3.1.2 仿射变换不变性 |
| 3.1.3 透视变换不变性 |
| 3.2 匹配精度提升方法 |
| 3.2.1 确定向量基底 |
| 3.2.2 仿射变换系数 |
| 3.2.3 提取正确点对 |
| 3.3 匹配精度提升评价指标 |
| 3.3.1 召回率 |
| 3.3.2 精确度 |
| 3.3.3 综合评价F1分数 |
| 3.3.4 均方差 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于特征点的目标位姿估计 |
| 4.1 相机平台搭建 |
| 4.2 位姿估计方法 |
| 4.3 实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于视觉的机械臂抓取 |
| 5.1 基于视觉的机械臂系统搭建 |
| 5.2 末端执行器控制方法 |
| 5.3 机械臂抓取实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）基于LiDAR和IMU融合的智能车组合定位导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 多传感器组合定位的国内外研究现状 |
| 1.2.1 激光雷达定位的研究现状 |
| 1.2.2 多传感器融合定位技术研究现状 |
| 1.3 SLAM技术国内外研究现状 |
| 1.3.1 不同传感器的SLAM系统优缺点分析 |
| 1.3.2 三维激光SLAM国内外研究现状 |
| 1.4 论文主要内容和组织架构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织架构 |
| 第2章 系统框架总体设计 |
| 2.1 系统总体框架 |
| 2.2 硬件系统 |
| 2.2.1 实验平台 |
| 2.2.2 传感器硬件设备 |
| 2.2.3 传感器工作原理及模型 |
| 2.3 软件系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 Li DAR和 IMU融合定位基础 |
| 3.1 坐标系定义和转换 |
| 3.1.1 传感器坐标系定义 |
| 3.1.2 坐标系转换关系 |
| 3.1.3 捷联惯导常用坐标系 |
| 3.1.4 坐标系转换关系 |
| 3.2 传感器时间同步方法 |
| 3.2.1 统一时钟源 |
| 3.2.2 获取同一时刻信息 |
| 3.3 IMU惯导误差模型 |
| 3.3.1 IMU误差类型 |
| 3.3.2 IMU误差标定 |
| 3.3.3 IMU实际模型 |
| 3.4 激光雷达和IMU惯导的外参标定 |
| 3.4.1 标定原理及过程 |
| 3.4.2 坐标标定方案 |
| 3.5 IMU惯导位姿解算 |
| 3.5.1 捷联惯导原理和算法设计 |
| 3.5.2 IMU惯导解算 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于Li DAR和 IMU融合的环境建图 |
| 4.1 基于Li DAR和 IMU融合的建图算法框架 |
| 4.2 传感器数据预处理 |
| 4.2.1 激光点云运动畸变去除 |
| 4.2.2 IMU预积分 |
| 4.3 基于ESKF的融合定位算法 |
| 4.3.1 误差状态运动学 |
| 4.3.2 运动状态预测 |
| 4.3.3 运动状态更新 |
| 4.4 激光里程计定位与建图 |
| 4.4.1 经典ICP点云配准定位 |
| 4.4.2 改进的ICP点云配准算法 |
| 4.4.3 基于ESKF的多传感器数据融合 |
| 4.5 激光点云建图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 ESKF融合定位的实验分析 |
| 5.1 实验准备及过程 |
| 5.1.1 实验软件技术 |
| 5.1.2 实验设计 |
| 5.2 ESKF融合定位精度的定量定性分析 |
| 5.2.1 融合定位精度评价标准 |
| 5.2.2 实验数据集 |
| 5.2.3 KITTI数据集 |
| 5.3 算法运行时间性能评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
（8）智能化工业机器人视觉系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 工业机器人视觉系统 |
| 1.2.1 图像采集单元 |
| 1.2.2 信息处理单元 |
| 1.2.3 执行单元 |
| 1.3 工业机器人视觉系统应用现状分析 |
| 1.3.1 工业机器人视觉系统应用分析 |
| 1.3.2 国外机器人视觉系统研究现状 |
| 1.3.3 国内机器人视觉系统研究现状 |
| 1.4 论文结构与研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 论文主要研究内容 |
| 1.4.3 论文章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 视觉系统成像原理 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 相机成像模型 |
| 2.2.1 成像过程建模 |
| 2.2.2 投影空间与齐次坐标 |
| 2.2.3 相机的内参与外参 |
| 2.3 相机畸变模型 |
| 2.3.1 径向畸变 |
| 2.3.2 切向畸变 |
| 2.3.3 畸变校正 |
| 2.4 相机标定 |
| 2.4.1 相机标定方法介绍 |
| 2.4.2 相机参数求解过程 |
| 2.5 参数优化 |
| 2.6 实验结果与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于2D机器视觉的并联机器人分拣系统 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 分拣系统硬件组成 |
| 3.3 手眼关系变换 |
| 3.3.1 建立用户坐标系 |
| 3.3.2 目标重复判定 |
| 3.4 目标检测 |
| 3.4.1 图像预处理 |
| 3.4.2 特征提取 |
| 3.4.3 基于边缘质心距离的模板匹配方法 |
| 3.4.4 目标位姿 |
| 3.5 机器人目标抓取策略 |
| 3.5.1 数据通信格式设计 |
| 3.5.2 分拣程序流程设计 |
| 3.6 实验结果及分析 |
| 3.6.1 边缘检测结果分析 |
| 3.6.2 分拣结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于2.5D视觉引导的机器人定位系统 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 试验平台设计流程 |
| 4.2.1 平台硬件组成 |
| 4.2.2 试验平台工作流程 |
| 4.3 搭建2.5D视觉系统 |
| 4.4 实例目标检测 |
| 4.4.1 特征点的提取与表达 |
| 4.4.2 特征匹配差异分析 |
| 4.4.3 目标显着性区域划分 |
| 4.4.4 基于区域分布差异的特征匹配 |
| 4.5 机器人手眼关系模型 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 实例目标检测实验 |
| 4.6.2 机器人手眼标定实验 |
| 4.6.3 整体试验流程 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于双目视觉系统的机器人3D抓取应用 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 实验平台组成 |
| 5.3 双目立体视觉原理 |
| 5.3.1 视差深度原理 |
| 5.3.2 对极几何模型 |
| 5.3.3 立体校正 |
| 5.4 目标六自由度位姿估计 |
| 5.4.1 点对特征匹配 |
| 5.4.2 点云处理 |
| 5.5 机器人抓取实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）基于圆筒型直线电机的直驱式电子提花机关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 电子提花机概述 |
| 1.2.1 国外发展历史以及研究现状 |
| 1.2.2 国内发展历史以及研究现状 |
| 1.2.3 电子提花机发展趋势 |
| 1.2.4 电子提花机传动机构运动原理 |
| 1.2.5 本研究方案分析 |
| 1.3 直线电机概述 |
| 1.3.1 直线电机原理 |
| 1.3.2 直线电机的分类 |
| 1.3.3 直线电机的选择 |
| 1.4 圆筒型同步直线电机概述 |
| 1.4.1 圆筒型同步直线电机分类 |
| 1.4.2 圆筒型同步直线电机选择 |
| 1.4.3 圆筒型同步直线电机研究现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 2 电子提花机传动机构运动学及动力学分析和仿真 |
| 2.1 电子提花机传动机构运动学分析 |
| 2.1.1 机构运动学分析方法介绍 |
| 2.1.2 电子提花机传动机构运动学分析的数学模型 |
| 2.1.3 电子提花机传动机构运动学性能求解 |
| 2.2 电子提花机传动机构动力学分析数学模型 |
| 2.2.1 机构动力学分析方法介绍 |
| 2.2.2 电子提花机传动机构动力学分析的数学模型 |
| 2.2.3 电子提花机传动机构动力学性能求解 |
| 2.3 电子提花机传动机构运动学及动力学性能仿真验证 |
| 2.3.1 虚拟样机技术介绍 |
| 2.3.2 电子提花机传动机构的虚拟样机建模 |
| 2.3.3 电子提花机传动机构运动学及动力学性能分析与仿真结果对比 |
| 2.4 新型电子提花机传动机构方案选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 圆筒型同步直线电机性能分析及仿真 |
| 3.1 圆筒型同步直线电机选择 |
| 3.2 圆筒型直线电机推力数值分析 |
| 3.2.1 电磁场数值分析原理 |
| 3.2.2 永磁体周围空间磁场分析 |
| 3.2.3 电磁力分析 |
| 3.3 电磁场有限元分析原理 |
| 3.3.1 电磁场有限元分析原理 |
| 3.3.2 有限元分析软件介绍 |
| 3.4 圆筒型直线电机有限元仿真 |
| 3.4.1 圆筒型直线电机尺寸设计 |
| 3.4.2 圆筒型直线电机建模 |
| 3.4.3 电机气隙磁场数仿真结果 |
| 3.4.4 电机推力数值计算与仿真结果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 圆筒型直线电机直驱电子提花机控制系统设计与仿真 |
| 4.1 控制策略的概述及选择 |
| 4.1.1 控制策略概述 |
| 4.1.2 控制策略选择 |
| 4.2 圆筒型同步直线电机的数学模型 |
| 4.2.1 静止三相交流坐标系下数学模型 |
| 4.2.2 静止两相交流坐标系下数学模型 |
| 4.2.3 旋转两相直流坐标系下数学模型 |
| 4.3 矢量控制技术 |
| 4.3.1 矢量控制方案 |
| 4.3.2 矢量控制原理图 |
| 4.4 控制系统仿真 |
| 4.4.1 搭建矢量控制模块 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实验验证 |
| 5.1 搭建实验平台 |
| 5.1.1 搭建新型电子提花机传动机构样机模型 |
| 5.1.2 控制系统搭建 |
| 5.2 上位机控制软件开发 |
| 5.2.1 通讯协议解析 |
| 5.2.2 软件开发 |
| 5.3 新型传动机构运动性能实验 |
| 5.3.1 实验参数设定 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）船用坐标测量系统定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于激光扫描网络的测量定位系统研究现状 |
| 1.2.2 系统定位方法研究现状 |
| 1.3 本领域存在的科学问题和关键技术问题 |
| 1.4 课题的主要研究内容 |
| 第2章 系统定位原理及误差分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 船用坐标测量系统方案及坐标系定义 |
| 2.2.1 系统方案 |
| 2.2.2 坐标系定义 |
| 2.3 基于光束平差原理定位方法及无干扰条件下定位误差分析 |
| 2.3.1 基于光束平差原理定位方法 |
| 2.3.2 无干扰条件下定位误差分析 |
| 2.4 不同建造阶段定位误差分析 |
| 2.4.1 舱段合拢阶段定位误差分析 |
| 2.4.2 船台舾装阶段定位误差分析 |
| 2.4.3 码头舾装阶段系统定位误差分析 |
| 2.4.4 不同建造阶段定位方法分析 |
| 2.5 仿真实验 |
| 2.5.1 无干扰条件下定位误差仿真实验 |
| 2.5.2 舱段合拢阶段干扰条件下定位误差仿真实验 |
| 2.5.3 船台舾装阶段干扰条件下定位误差仿真实验 |
| 2.5.4 码头舾装阶段干扰条件下定位误差仿真实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 发射站参数标定方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 发射站参数标定原理 |
| 3.3 发射站参数一体化标定方法 |
| 3.4 发射站参数标定算法 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 随机振动干扰环境下系统定位方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于因子图的船用坐标测量系统定位模型 |
| 4.2.1 因子图与和积算法 |
| 4.2.2 船用坐标测量系统因子图定位模型 |
| 4.3 抗随机振动干扰定位方法 |
| 4.3.1 因子图定位模型关键节点实现方法 |
| 4.3.2 随机振动干扰处理方法 |
| 4.3.3 抗随机振动干扰定位方法分析 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 船体摇摆干扰环境下系统定位方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 抗船体摇摆干扰定位方案 |
| 5.3 坐标系标定方法 |
| 5.3.1 新增坐标系定义 |
| 5.3.2 坐标系快速标定方法 |
| 5.4 船体摇摆干扰补偿方法 |
| 5.5 时间同步方法 |
| 5.6 仿真实验 |
| 5.6.1 坐标系标定方法仿真实验 |
| 5.6.2 抗船体摇摆干扰定位方法仿真实验 |
| 5.6.3 时间同步仿真实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 系统定位方法验证实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 发射站参数标定方法验证实验 |
| 6.2.1 发射站参数标定方法验证实验方案 |
| 6.2.2 发射站参数标定方法验证实验 |
| 6.3 抗随机振动干扰定位方法验证实验 |
| 6.4 抗船体摇摆干扰定位方法验证实验 |
| 6.4.1 抗船体摇摆干扰定位方法验证实验方案 |
| 6.4.2 坐标系标定方法验证实验 |
| 6.4.3 抗船体摇摆干扰定位方法验证实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、市场坐标系下的求解（论文参考文献）
- [1]感应电机模型预测电流控制研究[D]. 薛亚茹. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于多激光雷达的三维高精度地图生成算法研究[D]. 李鹏程. 吉林大学, 2021(01)
- [3]面向智能物流的机械臂自主分拣系统设计[D]. 邓超. 西安理工大学, 2021(01)
- [4]基于机器视觉的PCB板定位支撑系统[D]. 钱百青. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [5]面向变频器功能测试的电机模拟器设计[D]. 宋剑. 浙江大学, 2021(08)
- [6]基于特征点的目标位姿估计与机械臂抓取控制[D]. 杨冬. 大连理工大学, 2021(01)
- [7]基于LiDAR和IMU融合的智能车组合定位导航技术研究[D]. 崔海路. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [8]智能化工业机器人视觉系统关键技术研究[D]. 王诗宇. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021
- [9]基于圆筒型直线电机的直驱式电子提花机关键技术研究[D]. 郭帅. 武汉纺织大学, 2021(08)
- [10]船用坐标测量系统定位方法研究[D]. 郝强. 哈尔滨工业大学, 2021(02)