并联机器人是一种具有高载荷自重比的封闭式运动结构,针对并联机器人运动控制和NURBS轨迹问题进行了深入的研究,首先从并联机器人的逆运动学问题进行了解析方法的求解。其次,针对正运动学(FKP)在数学上是难以解决问题,提出了一种多层感知器进行反向传播学习的神经网络进行实时求解。再次,开发了基于NURBS的通用插补器,它可以处理任何类型的几何图形使得机器人运动轨迹平滑。最后利用实验验证了运动学和NURBS曲线求解并联机器人模型的正确性。该策略在少数迭代和很少执行时间内,位置和方向参数的精度分别接近0.01mm和0.01°,验证了算法的有效性和正确性。

提出一种利用全身传感装置进行地图定位和校正的遥操作机器人。首先,针对遥操作控制系统进行了深入的研究,包括遥操作要素和技术要点等。其次,根据周围环境地图特征进行了地图建立和定位,提出了一种神经网络的方法进行地图校正。该方法可以学习来自信息捕捉装置的传感器数据信息,分配给每个神经网络的机器人执行器的位置之间的映射。最后,为了在学习过程中收集数据,机器人通过一系列成对的同步动作来校正地图。该方法可以应用于任何环境下机器人地图定位和校准,而不考虑环境物理中呈现出的差异。实验结果表明,该方法为实现机器人的遥操作提供了一种快速、有效、灵活的方法。

为对内燃机正常工作下气缸盖内壁火力面进行检测,提出了一种基于关联成像的气缸盖内壁影像检测技术,通过采集气缸盖底板内壁热场分布及气缸盖底板外壁总热量,利用两组数据间的联系进行关联运算间接地重构出气缸盖内壁的影像。通过不同工况下气缸盖内壁的温度变化规律,得到了内壁区域的热场,从理论上推测了应用关联成像技术的可行性。运用数据模拟的方法对单缸双气门、单缸四气门和双缸双气门气缸盖进行影像重构,重构影像的峰值信噪比和结构相似性指标分别可达66.79 dB、0.427。结合气缸盖内壁缺陷区域结果分析,该技术可清晰呈现气缸盖内壁影像,有利于气缸盖内壁检测的直观性体现。