导读:本文包含了位姿辨识论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:细胞卫星,姿态接管控制,姿轨耦合,质量及转动惯量联合辨识
位姿辨识论文文献综述
刘姝[1]（2019）在《基于细胞星的整星质量特性辨识与细胞星安装位姿确定》一文中研究指出卫星在运行过程中,其载荷天线等往往有很大的制造成本,并且系统寿命很长,而卫星上的控制系统往往容易出现故障,如果无法对载荷实现重新利用则会造成很大损失。近些年提出了细胞卫星概念,单个细胞卫星只承担卫星的分系统功能,实现了低成本,模块化及可集成化,细胞卫星可以实现在轨组装,也可以实现故障模块的替换。对于载荷没有失效但是控制系统失效的航天器,可以采用细胞卫星对被服务航天器进行姿态接管控制,以实现载荷的再利用。基于细胞卫星的被服务航天器姿态接管控制依然存在一些未解决的问题,如被服务航天器与细胞卫星结合后,航天器质量特性发生了变化,需要对组合航天器进行质量特性在线辨识。细胞卫星相对被服务航天器的安装位置以及安装矩阵无法确定,需要在线确定细胞卫星相对于被服务航天器的安装位置及安装矩阵。基于批量细胞卫星的星间通讯问题,需要设计细胞卫星交互的拓扑结构,以减小星间通讯压力。为了解决以上问题,本文主要针对以下几部分内容进行研究。对于被服务航天器为非合作目标(如太空垃圾)的情况,我们无法获取其外形结构,质量特性等相关参数,也不了解被服务航天器本体坐标系的定义,无法在被服务航天器本体坐标系内进行质量特性辨识。针对这类航天器,考虑到我们并不需要对航天器进行维修以及修复,只是希望改变其原有的姿态及轨道,或者通过降低非合作目标的轨道,使其在大气层内销毁,达到清理太空垃圾的目的。因此本文建立了细胞卫星参考坐标系,将细胞卫星的测量及输出参数进行坐标系统一,进而在参考坐标系内进行航天器质量特性辨识。对于被服务航天器为控制系统失效的合作目标的情况,考虑到航天器载荷、天线、太阳能帆板等仍然可以工作。我们希望能够利用细胞卫星依附于被服务航天器进行姿态接管控制,实现被服务航天器的在轨维修,延长被服务航天器的工作寿命,达到资源的再利用。这种情况下,希望获取细胞卫星相对被服务航天器的安装位姿确定,进而在被服务航天器参考坐标系内进行航天器的质量特性辨识及控制。本文合理假设被服务航天器其本体坐标系的定义,航天器整体的外形结构以及质量特性已知。采用点云配准原理,将参考坐标系下细胞卫星的安装位置与被服务航天器的结构外形进行配准,确定被服务航天器相对于参考坐标系的位置与姿态,进而确定细胞卫星相对被服务航天器的安装矩阵以及安装位置。考虑到细胞卫星数量众多,细胞卫星传输数据接口有限,单个细胞卫星计算能力有限,选取中心节点接受数据并进行辨识与配准计算的方法不再适用。因此设计分级的拓扑结构,设计细胞卫星交互式质量特性辨识方法以及航天器位姿配准方法。减小信息传输压力和细胞卫星的计算压力。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
张科备,王大轶,王有懿[2]（2017）在《UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识》一文中研究指出针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。(本文来源于《宇航学报》期刊2017年12期）
王冬雪[3]（2016）在《双光子聚合加工系统的误差辨识及对体元位姿的影响》一文中研究指出双光子聚合加工技术可实现大面积超材料快速结构化加工,是微纳器件行之有效的加工方式之一。近年来在航空电子、医疗器械、传感器技术等领域受到了广泛的关注。双光子聚合加工系统中存在的误差是影响加工精度的重要因素之一。系统误差的辨识以及系统误差对体元位姿影响关系的分析,是实现误差补偿和校正体元位姿,提高加工精度的重要前提。本文基于课题组搭建的双光子聚合加工系统,分析加工系统的各个组成部分的误差项及系统误差的主要来源,可知系统的几何误差对加工精度的影响最大。为了实现系统误差的辨识并建立系统误差对体元位姿的影响分析关系,本文主要研究内容为:(1)运用多体系统理论,建立从主光线焦点到样件材料内部体元预期位置的运动链模型,其中将系统主要组成部分简化,对理想情况下与有误差情况下的两相邻体之间特征变换矩阵变化情况作出分析,进一步演变到各个特征体间,最后建立了双光子聚合加工系统的几何误差模型。(2)搭建实验测量系统并测量微动台的几何误差,包括定位误差与直线度误差,然后采用改进型的9线辨识法对其它几何参数进行辨识,得到加工系统的各项几何误差参数。(3)建立双光子聚合加工固化点体元的数学模型,结合系统加工参数进行分析,揭示系统运动轴的平动误差和转动误差对所形成体元位姿的影响规律,建立从系统运动轴的平动误差与转动误差到体元位姿的映射关系。(本文来源于《长春工业大学》期刊2016-04-01）
张颖超,段京易,胡凯,茅丹[4]（2014）在《基于自然环境辨识的移动机器人位姿快速检测》一文中研究指出为了对室外移动机器人进行快速准确的位姿检测,基于Poineer3平台,运用单目对室外环境进行图像采集,对图像采用基于图像特征和神经网络的方法进行了环境的理解,进而以地面为研究对象,运用Horn-Schunck光流法获得局部地面光流。进而由图像坐标系和机器人坐标系的变化关系以及运动速度和光流速度的关系,把光流速度转化为机器人的运动速度,从而实现了机器人的位姿检测。实验结果表明,该方法可行且易操作,检测速度快。(本文来源于《电子器件》期刊2014年05期）
侯士杰[5]（2012）在《工业机器人结构参数辨识与位姿误差补偿研究》一文中研究指出随着国内工业自动化的发展，工业机器人作为其中的一个重要实现手段被广泛应用如喷漆机器人、搬运机器人、焊接机器人等。工业机器人的重复定位精度很高但绝对定位精度较差使工业机器人的应用受到限制，为推广机器人的应用对其进行运动学标定研究非常有必要和意义。本文以实验室机器人样机作为研究对象，鉴于D-H模型奇异问题的存在采用修正后的五参数法建立工业机器人运动学模型；求解机器人样机的正解和逆解；利用非接触九点法确定机器人样机工具坐标系；在上述基础上分析工业机器人的误差来源,工业机器人的误差来源很多为便于研究把静态因素归结为机器人连杆的结构参数误差和转角变量误差，动态因素主要研究机器人柔性关节在机器人自身和负载重力作用下的柔性变形；定义机器人末端位姿误差模型，分析末端位姿误差与机器人误差来源之间的关系来研究机器人参数辨识算法，利用激光跟踪仪采集机器人工作空间内一系列点的位姿，通过最小二乘法计算得到机器人样机的实际结构参数，引入相对转动误差模型和距离误差模型采用两步辨识法分别得到机器人样机与旋转相关参数和剩余结构参数，避免了机器人样机基础坐标系与测量机坐标系之间的转换；利用输入规划法以机器人关节运动变量为补偿对象完成末端误差补偿以机器人参数辨识和误差补偿算法为基础，利用mathematica软件对其算法进行仿真，验证算法的正确性和精确性；之后对实验室的机器人样机进行运动学标定实验，得到了机器人样机的实际结构参数完成了机器人末端的误差补偿。本文机器人运动学标定实验过程简单，辨识结果可靠；误差补偿算法以机器人关节运动变量为补偿对象，不仅提高了机器人的绝对定位精度同时满足了误差补偿实时性要求。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2012-12-01）
延皓,李长春,孙会鹏[6]（2012）在《可移动六自由度并联机构的位姿参数辨识及误差分析》一文中研究指出针对可移动的空间六自由度并联机构的位姿辨识问题,通过测量多种位姿状态下运动平台上任意一个测量点的绝对坐标,构建运动学方程组并进行优化求解,实现了未知方位的并联机构位姿参数辨识以及测量点在动系中的坐标辨识,再根据测量点的目标位置,求解出各驱动杆的调整量,从而实现并联机构位姿的运动控制。采用Trust-Region Dogleg优化算法实现了冗余方程的求解,并且通过实验进行了验证。仿真和实验表明,对测量点坐标的辨识精度高于对并联机构自身位置的辨识精度。当并联机构自身运动误差不大于0.02 mm时,运用此方法并联机构在绝对坐标系中的定位误差能够控制在0.3 mm以内。(本文来源于《兵工学报》期刊2012年10期）
王金[7]（2010）在《双码盘定位机器人的位姿辨识算法》一文中研究指出在分析差动驱动的轮式移动机器人运动学模型基础上,针对双编码盘定位方案推导出机器人的位姿辨识算法,应用该算法可以实时计算出双码盘定位机器人的位姿坐标。(本文来源于《硅谷》期刊2010年12期）
吴宪祥[8]（2009）在《微型足球机器人位姿辨识与群智能路径规划技术研究》一文中研究指出近年来飞速发展的机器人足球比赛系统为人工智能理论的研究提供了一个标准的实验平台。MiroSot是目前开展最为广泛的集控式机器人足球比赛系统之一,一般包括视觉、决策、通信和足球机器人四个子系统,其研究目标是快速准确获取赛场态势并给出合理的决策。相关技术涵盖了机器人学、计算机视觉、传感器融合、实时推理、运动规划与运动控制、无线通信、机器学习、自治智能体和多智能体协作等多个研究领域,引起了各国学者的高度重视。本文重点研究了对MiroSot系统高层决策至关重要的微型足球机器人快速鲁棒位姿辨识技术,并结合近年来新兴的粒子群优化算法研究了群智能路径规划技术。本文的主要研究内容如下:(1)研究了MiroSot系统的体系结构、工作原理及其视觉、决策、通信和足球机器人四个子系统的功能与硬件设计,给出了移动机器人路径规划的框架。分析了移动机器人路径规划的问题描述和特点,对传统的移动机器人路径规划算法和新兴的智能路径规划算法进行了总结,比较了各种路径规划算法的优点和不足,探讨了路径规划技术进一步研究的方向。(2)提出了一种基于较短轴补偿逼近的微型足球机器人位姿辨识算法(SASA)。根据微型足球机器人设计队标色块的对称性特点,提出了一种基于较短轴分割的微型足球机器人色标分块方案,在此基础上给出了基于较短轴补偿逼近的微型足球机器人位姿辨识算法SASA。实验结果表明,SASA算法有效减少了目标机器人位姿辨识的计算量,改进了位姿辨识的计算速度和准确度,提高了系统的实时性。(3)提出了一种利用相位相关技术进行MiroSot系统微型足球机器人位姿辨识算法(PCGR),并构造了八边形对数极坐标傅里叶变换算法(OLPFFT),提高了运算速度和精度。将分割得到的机器人目标图像和参考图像进行快速离散傅里叶变换后,转换到对数极坐标系下,将笛卡儿坐标空间中图像的旋转和缩放转化为对数极坐标空间中图像的二维平移,进而采用相位相关法得到小车的朝向角。为了提高对数极坐标傅里叶变换的运算速度和精度,构造了一种八边形对数极坐标网格来逼近对数极坐标网格,并给出了八边形对数极坐标网格上的快速傅里叶变换算法(Octa-Log-Polar Fourier Transform, OLPFFT)。实验结果表明,PCGR算法精度高,鲁棒性好。(4)提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO)。最优路径规划问题的本质是优化计算,在LVPSO算法中,针对粒子群优化算法易于出现早熟收敛的问题,借鉴种群生态学中着名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,给出了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒子多样性,提高种群摆脱局部极值的能力。对5个典型基准测试函数进行优化实验表明,LVPSO算法在收敛速度和优化精度方面均有非常好的表现。(5)提出了一种基于LVPSO和Ferguson样条的MiroSot机器人路径规划算法(LVPSOFS)。利用叁次Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为叁次样条曲线的参数优化问题,借助LVPSO进行路径优化。实验结果表明,LVPSOFS算法可以有效地实现障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,并且实现路径优化,规划路径平滑、合理,利于机器人的运动控制,符合人工规划的意图。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2009-12-01）
位姿辨识论文开题报告
（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：
针对载荷无陀螺时辨识超静平台耦合动力学参数存在位姿确定问题,设计了一种基于Schur分解以及无迹卡尔曼滤波(UKF)的位姿确定及参数辨识方法。首先,建立加速度计和姿态敏感器组成的测量系统状态模型和观测模型,并给出测量系统的可观性分析。然后,给出基于UKF的载荷位姿确定方法;在UKF中引入姿态修正信息,从而提高载荷角速度估计精度,实现载荷广义位移、广义速度、广义加速度的准确估计。通过Schur分解实现超静平台动力学模型解耦及辨识模型中动力学参数显式表达。以滤波器估计载荷位姿信息为依据,采用最小二乘法辨识动力学参数。仿真结果表明UKF能够准确估计载荷角速度以及超静平台支杆刚度系数,辨识误差优于百分之一。
（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。
位姿辨识论文参考文献
[1].刘姝.基于细胞星的整星质量特性辨识与细胞星安装位姿确定[D].哈尔滨工业大学.2019
[2].张科备,王大轶,王有懿.UKF位姿估计的超静平台耦合模型参数辨识[J].宇航学报.2017
[3].王冬雪.双光子聚合加工系统的误差辨识及对体元位姿的影响[D].长春工业大学.2016
[4].张颖超,段京易,胡凯,茅丹.基于自然环境辨识的移动机器人位姿快速检测[J].电子器件.2014
[5].侯士杰.工业机器人结构参数辨识与位姿误差补偿研究[D].南京航空航天大学.2012
[6].延皓,李长春,孙会鹏.可移动六自由度并联机构的位姿参数辨识及误差分析[J].兵工学报.2012
[7].王金.双码盘定位机器人的位姿辨识算法[J].硅谷.2010
[8].吴宪祥.微型足球机器人位姿辨识与群智能路径规划技术研究[D].西安电子科技大学.2009
标签：细胞卫星; 姿态接管控制; 姿轨耦合; 质量及转动惯量联合辨识;