介绍了为缺乏自理能力的人而设计的机器人化多功能护理床的基本结构和功能,论述了双机控制系统的软硬件设计,并且对不同信号采用两种不同的通讯方式进行传送,提高了系统的时实性,满足了受护理人对护理床自动化和多体位的要求.

通过对柔性夹具浮动平台转动和平移的分析研究,推导出浮动平台表面位移测量值与浮动平台实际位移的关系,据此关系式计算出实际位移的近似解.为尽量消除浮动平台实际位移与测量值之间存在的位移测量误差,在柔性夹具控制器设计中采取软件补偿方式保证控制精度.

提出了一种基于机器视觉的鞋底运动轨迹识别新方法,首先,自主开发了鞋机自动涂胶系统。引入视觉检测技术,采集鞋底图像,对采集到图像进行中值滤波及灰度增强处理。在此基础上,对遗传算法进行深入研究,研究了基于遗传算法的图像阈值分割方法。结果表明,与传统的ostu法相比,新方法能较好地去除鞋底周边的干扰,准确提取鞋底信息。最后对分割后的图像进行了数学形态学及边缘检测处理,以提取鞋底轮廓边缘,最终的图像误差为±0.03mm,为下一步鞋底涂胶轨迹的自动生成奠定基础。

针对机器人运动学正、逆解推导过程复杂，计算量大的情况，提出了一种基于神经网络的机器人运动学正、逆解计算新方法。首先搭建了6自由度工业机器人实验平台，操纵机器人沿某一轨迹运动，记录下机器人在采样时刻的姿态角、坐标及关节角，获取实验数据。在此基础上，设计了一个三层神经网络，输入所采集到的数据进行训练，构建了机器人运动正反解神经网络模型。文章最后对所构建的模型进行验证，验证结果表明，由运动学模型所得到的预测值与实际的测量值误差小，模型具有较高的准确度。