针对传统矿用挖掘机难以在复杂矿岩环境下高效开采的问题,基于环境的雷达点云信息提出一种在面对复杂堆料时挖掘机器人的自主作业规划方法,以实现其连续、高效的自主化采掘任务。该方法首先利用挖掘机器人的激光雷达对复杂未知的物料环境形貌进行建模分析,通过点云信息的特点识别并筛选不同的物料堆面,然后采用多项式插值的方法对不同物料堆面的挖掘轨迹进行在线规划。结果表明,基于环境点云的自主规划方法能够使挖掘机器人在满足满斗率的条件下对不同的物料堆面实现快速有效的自主作业规划,并保证挖掘机器人连续高效的挖掘作业,对复杂工况环境下矿用挖掘机自主化的高效开采方面的研究有很大的指导意义。

采用傅里叶正弦级数和多项式插值相结合的数值方法,计算了1MHz参考频率在任意季节、任意时间段上的全球大气噪声分布,在此基础上,计算出短波有效大气噪声系数的时区中值及其相关概率分布参数,计算结果表明了该方法的准确性。与通过人工查图计算短波大气噪声的传统方法相比,该方法克服了查图算法误差较大的缺点,且极大地提高了计算效率,在短波通信线路方案设计、短波通信质量评估等方面具有重要的工程应用价值。

高精度的微小零件边缘检测中，传统边缘检测算法存在实际应用可操作性较差，检测结果难以达到精度要求等问题。为了提高边缘检测精度，提出了基于Soble算子的改进算法，该算法扩展了Sobel算子边缘检测的模板，并对扩展的梯度方向图进行了细化处理，而后在梯度图像上实现多项式插值亚像素细分，从而完成对目标边缘的精确定位。实验结果表明，该方法的定位精度为0.20pixel，满足微小零件在实际检测的精度要求。

针对机器人工作效率以及运行平稳性问题,提出一种基于改进混合粒子群算法的轨迹规划方法。建立新的模拟退火机制,并结合粒子群算法进行多目标优化;使用非线性惯性权重递减策略以及动态学习因子平衡局部和全局搜索能力。以某六自由度机器人(SFR-TA)为研究对象,使用5-7-5插值多项式构造轨迹曲线;利用权重系数法,将基于时间-脉动冲击的目标函数归一化处理以求得最优值。结果表明:相比于传统粒子群算法,该算法的运行时间更短,同时可有效减少机械臂

以多臂型铸造机器人中的六自由度机械臂为研究对象,在关节空间中采用4-3-4多项式插值的方法对机械臂进行轨迹规划设计。在速度约束条件下,运用杂交算法对插值结果进行优化,进而得到机械臂运行的最优运动时间。相比于传统粒子群算法,杂交算法具有较高的收敛精度与收敛速度。通过MATLAB软件仿真得到了机械臂运动过程中各关节运动位置、速度、加速度曲线。结果表明,杂交算法可以准确地实现速度约束下时间最优轨迹规划。

目前,大多数机械臂在工作过程中运行时间不为最优,为了提高机械臂的工作效率,提出了一种基于复合形法的时间最优机械臂轨迹规划方法。该方法以5-7-5多项式插值法作为轨迹规划的基础,并以运动角度、运动速度以及运动加速度作为约束,采用复合形法进行优化,得到满足运动要求的时间最优运动轨迹。以FS20N机器人为对象进行研究分析,并导入MATLAB进行验证,仿真结构表明,复合形法有效地优化了时间。