为使机器人能够在昏暗且模糊的水下环境中实现较为清晰的地图构建和准确的自身定位,基于Rtab⁃map算法对其前端进行优化。通过直方图均衡化算法对双目相机采集到的水中图像进行预处理,提高图像的亮度和细节处的清晰度。使用ORB算法提取和匹配图像特征点,采用RANSAC算法剔除图像误匹配点对,提高相机位置估计的精度。实验结果表明:使用直方图均衡化算法处理水下的模糊图像,特征匹配点对数明显增加。基于公开数据集对优化后的Rtab⁃map算法进行测试,所得到的多项误差明显降低。在实验室水槽条件下进行试验,验证了采用优化后的算法得到的三维点云图质量更优。

为了提高SCARA机器人在工业场合中的工作精度,对其动力学模型进行分析是有效途径之一。建立机器人拉格朗日动力学方程并进行线性化处理,得到一组关节力矩和待辨识参数的线性表达式。选取有限项傅里叶级数作为激励轨迹模型,并使机器人启停时关节角速度和角加速度为零,确保机器人运行平稳。再将线性表达式中观测矩阵的条件数作为优化指标,并结合MATLAB优化工具箱,获得关节最优激励轨迹系数。最后通过递推最小二乘法获得待辨识参数,并代入关节力矩表达式中,并与实际采集力矩值进行比较,确定两者变化趋势。结果表明:实验能够获得较为理想的效果,经过辨识计算所得关节力矩可用作相关领域的动力学控制。