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自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘

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參考價(jià) 8900 8850 8810
訂貨量 1 5 10
具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 型號(hào) BTL7-S512-M1500-A-MA311-K
  • 品牌 Balluff/德國(guó)巴魯夫
  • 廠商性質(zhì) 經(jīng)銷商
  • 所在地 上海市
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更新時(shí)間:2020-05-01 22:13:34瀏覽次數(shù):330

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自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘B(tài)TL7-S512-M1500-A-MA311-KA10為確保動(dòng)態(tài)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中人、機(jī)器人、環(huán)境三者的安全,提出一種基于深度圖像與三維柵格離線映射的機(jī)械臂環(huán)境建模方法.該方法分為離線映射與在線更新兩個(gè)步驟.離線映射首先將機(jī)器人工作空間劃分成三維柵格,然后利用標(biāo)定得到的RGB-D相機(jī)內(nèi)外參數(shù)矩陣離線計(jì)算深度圖像與三維柵格之間的映射關(guān)系并保存;在線更新是利用幀差法。

詳細(xì)介紹

自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10

BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10為全面描述機(jī)器人的工作空間,文章還進(jìn)一步擴(kuò)展了此方法,提出了多傳感器信息融合以及從環(huán)境模型中濾除機(jī)械臂本體的方法.整套環(huán)境建模方法具有描述能力強(qiáng)、模型精度一致、可實(shí)現(xiàn)多傳感器信息融合以及可在線更新的優(yōu)點(diǎn).后,分別通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)、基于兩個(gè)Kinect相機(jī)和7自由度KUKA ⅡWA機(jī)械臂的實(shí)際建模與末端避障實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法的有效性.基于大尺寸測(cè)量引導(dǎo)的大部件對(duì)接模式成本較高,且精度易受溫度等環(huán)境因素干擾,提出一種新型的基于激光測(cè)距的大部件對(duì)接方法,并對(duì)其誤差因素進(jìn)行綜合分析。給出基于激光測(cè)距的對(duì)接系統(tǒng)組成及基本原理,采用奇異值分解(SVD)法對(duì)部件當(dāng)前位姿進(jìn)行解算,運(yùn)用幾何分析法和小旋量模型構(gòu)建基于激光測(cè)距的大部件對(duì)接目標(biāo)位姿解算模型,依據(jù)調(diào)姿平臺(tái)運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算各定位器調(diào)姿運(yùn)動(dòng)量??紤]方法及系統(tǒng)的主要誤差來(lái)源,采用蒙特卡洛仿真方法分析了誤差源對(duì)調(diào)姿量精度的影響及規(guī)律。通過(guò)大部件對(duì)接試驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)所提方法的有效性及精度進(jìn)行驗(yàn)證,試驗(yàn)表明實(shí)際對(duì)接精度優(yōu)于0.05 mm。 研究二維分布參數(shù)系統(tǒng)在傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)下的控制問(wèn)題.傳感器執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)由二維平面上固定的傳感器和移動(dòng)的執(zhí)行器組成.首先,利用傳感器對(duì)二維分布參數(shù)系統(tǒng)的的測(cè)量信息設(shè)計(jì)了觀測(cè)器用來(lái)估計(jì)二維分布參數(shù)系統(tǒng)的狀態(tài),并在觀測(cè)器的基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的控制器.然后,利用算子半群理論,并結(jié)合Lyapunov方法,得到了平面上移動(dòng)的執(zhí)行器的水平運(yùn)動(dòng)速度和垂直運(yùn)動(dòng)速度,該速度依賴于觀測(cè)器的信息.后,數(shù)值仿真表明二維分布參數(shù)系統(tǒng)在該移動(dòng)執(zhí)行器控制下性能得到有效提高. 

自適應(yīng)雙閾值BTL23K7傳感器秉銘BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10

BTL7-S512-M1500-A-MA311-KA10本文基于風(fēng)險(xiǎn)理論研究了同時(shí)面向目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤任務(wù)的傳感器管理方法。首先定義了目標(biāo)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和目標(biāo)跟蹤風(fēng)險(xiǎn),并分別給出計(jì)算方法,其次以目標(biāo)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)小化為目標(biāo)函數(shù)建立傳感器部署模型,以目標(biāo)檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)和目標(biāo)跟蹤風(fēng)險(xiǎn)之和小化為目標(biāo)函數(shù)建立傳感器調(diào)度模型,且該調(diào)度發(fā)生在前面?zhèn)鞲衅鞑渴鹉P徒⒌膫鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)之上。針對(duì)模型的求解,同時(shí)為克服基本人工蜂群算法易陷入局部的缺點(diǎn),提出改進(jìn)的雙向輪盤(pán)賭-粒子群-蜂群算法。后通過(guò)仿真驗(yàn)證,證明了模型和算法的有效性。

BTL7-S512-M2090-A-MA311-KA10    BTL23K7
BTL7-S517-M0130-A-MA211-KA15    BTL1RK7
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BTL7-S574-M0600-A-MA311-KA05    BTL24W2
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BTL7-S577-M0700-A-MA311-S147    BTL23K9
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