仿生水母机器人的设计及其机械臂基础研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:love43524
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着仿生技术的不断进步,各式各样的仿生机器人陆续出现在科技前沿和人们的视野之中,而对海洋开发的不断需求和海上作战的需要,使得水下机器人也逐渐受到科学家们的重视。本文通过对水母的形态和运动机理等进行研究,设计出了一种仿生水母机器人,以机械臂作为驱动方式,实现水母的水下运动功能,并对其进行了仿真分析和控制算法的研究。根据仿生设计的特点,首先对水母生物体进行形态分析,选择伞状体作为主要的仿生元素,以四条机械臂模拟对称分布的辐状肌,共同组成一个并联机构系统,而对每条机械臂采用URR串联机构进行设计。做好预先计算工作后,利用Soild Works进行小臂、大臂和基体的具体结构设计,完善机械水母的本体设计工作。基于D-H坐标系,建立水母机器人的机械臂末端相对基坐标系的描述方式和变换矩阵等,对其进行机构运动学分析,并利用Matlab中的RTB工具箱,在将设计好的三维水母模型参数编码输入后,建立机械臂的运动学模型,给定基础参数和目标值,进行运动学仿真,得到各关节的运动参数曲线,满足运动要求。借用拉格朗日方程对仿生水母机械臂进行数学模型上的分析,得出动力学方程,然后将Soild Works的仿生水母三维模型进行处理并导入到ADAMS中,利用Matlab运动仿真所得到的运动参数作为驱动数据,对机械臂进行驱动实验,完成仿真分析的正反验证,而结果也较符合预期。将机械臂简化为二自由度机构并分析,做好前期RBF神经网络模型和控制器的设计工作,在Matlab中进行控制算法的编写。给定目标数据并进行仿真后,得出对比图和控制输入曲线等,结果表明神经网络模型的逼近效果显著。
其他文献
光束经过烟雾、生物组织、毛玻璃、混浊水体或其他散射介质时会发生强烈的散射现象。光束在这些介质内部发生多重散射后,在探测面上表现为无序的光学散斑,传统的光学系统无法有效的探测被散射介质遮掩的物体。因此,研究透过散射介质的成像技术是现在光学成像领域的热点问题之一。本文针对这一热点问题,用两种手段实现了透过散射介质成像,并基于成像手段实现了透过散射介质对运动物体进行跟踪。本文详细研究了光学散射现象中散斑
雾计算是一种新兴的计算技术,它将云计算服务扩展到网络边缘,例如网络、存储和计算。它具备了各种特性和功能,如降低服务延迟、大规模地理分布、异构性、实时性和移动性。而随着新的计算模式,雾计算面临了新的挑战,其中由于雾环境中分布式的设备框架,安全性和隐私性成为了最大的关注点之一。在本文中,我们主要关注与雾有关的各种安全和隐私问题。从各种安全问题出发,以雾计算的角度,选择了两个不同的问题,提出不同的唯一解
数字化学习因其便捷,便于共享,学习形式新颖等特点,已经广泛应用于国内外教育领域的教学过程中。面向中学STEM学科,虚拟实验作为一项典型的数字化学习模式,有助于解决传统学习模式下学生实验能力薄弱的问题。目前,虚拟实验缺乏与学科知识的紧密结合,而结合了人工智能领域的相关研究成果的知识图谱,可以辅助教师与学生更好地通过虚拟实验完成学科知识的教学与学习,且在学生自主式实验学习过程中发挥着重要作用。本文的主
自1999年扩招以来,我国高等教育无论是在教学规模,还是在治学水平方面均发生了翻天覆地的变化[1]。当前,我国接受高等教育的学生数量已经位居世界前列。面对如此庞大的学生规模,实现校园统一的信息化、数字化管理已经成为我国高校管理发展的主要趋势。鉴于此,本课题研究的学生培养过程数据管理系统旨在为高校二级学院学生教学管理工作提供一个全面、合理、可靠的信息管理平台。该平台囊括了目前学生培养管理工作所需的所
随着智能设备的升级和网络技术的迅速发展,人们接触到的图像越来越丰富和多样化。如何让机器更好地理解图像的语义信息并为人们的生活提供便利已成为图像研究的热点之一,尤其近几年在深度学习和跨模态领域(计算机视觉和自然语言处理)的巨大突破,图像问答任务已成为人工智能的重要研究方向。根据不同任务情形,研究者们提出了很多解决方法,基本思想通常都是提取图像特征与文本特征融合再对答案进行预测,或是在像素级别使用注意
近年来,随着计算机视觉的快速发展,移动机器人的应用场景也越来越广泛,同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是实现智能机器人自主导航的核心技术。考虑到人们大多数的活动都处于室内,传统的基于GPS与惯导的定位技术在室内场景存在信号容易丢失等弊端,因此本文主要研究基于RGB-D相机的室内定位算法。本文主要的研究工作有:(1)本文提出了一
近年来,大数据分析技术在医疗领域逐渐得到了广泛的应用。其中,聚类方法通过计算数据间的相似度得到类簇从而帮助我们发现样本间隐藏的联系。而将聚类技术应用于医疗领域能够挖掘医学数据中的潜在信息,为医学研究人员提供决策支持。本文对聚类技术在疾病危险因素上的提取算法模型做了研究,具体工作如下:本文构建了基于改进Canopy的K均值算法模型以提取危险因素。首先基于特征选择双标准策略对数据进行特征筛选,利用改进
计算机视觉是指用摄像设备和计算机模拟人类视觉对目标进行识别、跟踪、测量的机器视觉,通过对图像的识别分析对其中的图形进行进一步处理,使其成为更适于仪器分析和人眼观察的图像。计算机视觉能够在客观世界感知三维场景、识别和理解,能够实现视觉感知、图像识别、人脸识别、目标定位等。在现代社会中计算机视觉及相关的算法具有很总要的研究价值。卷积神经网络在局部感知、信息捕捉的优势,使其在计算机视觉的研究方面发挥了重
古籍是记录与承载中国历史文化资料的重要途径,其丰富的历史和文化内涵是优秀传统文化的重要部分。目前,学术界针对古籍的文化相关研究主要为古籍资料数字化保护方法,针对古籍的文化大众化传播的研究较少。网络技术的发展,革新了古籍的文化传承方式,为其传播带来了新的契机。本课题以南京古籍书店为例,结合传播学理论、系统化的用户需求研究工具与方法,得出了南京古籍书店的新媒体传播策略与交互体验策略,旨在通过融合新媒体
毫米波连续波雷达与脉冲体制雷达相比具有高距离分辨力、结构简单和高接收灵敏度等优点,但因为连续波雷达的体制,发射机对于接收机有泄露问题,所以如何提高收发通道之间隔离度是阻碍其广泛应用的难点。对于这一难题,各种对应的解决办法被提了出来。其中毫米波射频对消技术是值得深入研究的一个方向。本论文在这样的背景下,对毫米波对消系统进行了全面的研究。首先,本文介绍了连续波雷达的现状以及问题,并给出了现有的解决方案