典型文献
基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计
文献摘要：
为提高爬壁机器人运动位姿精准度与稳定性,解决现有位姿定位控制系统存在的控制效果不佳的问题,利用大数据聚类分析技术,通过软、硬件结构的设计,实现爬壁机器人位姿定位控制系统的优化;改装爬壁机器人位姿传感器、爬壁机器人驱动元件、爬壁机器人位姿定位控制器的内部连接结构及工作方式,扩大系统存储器的存储空间,通过系统电路的连接完成硬件系统的设计;根据爬壁机器人的组成结构和工作机理,建立机械结构与运动模型;在构建模型下,采集爬壁机器人实时运行数据,利用大数据聚类分析技术处理初始采集数据,判定爬壁机器人的当前位姿;规划爬壁机器人位姿及关节轨迹,结合当前爬壁机器人的运行数据,计算爬壁机器人位姿定位控制量,在控制器的约束下,实现爬壁机器人位姿定位控制功能;通过系统测试实验得出结论:通过设计位姿定位控制系统的应用,爬壁机器人样机的足端轨迹控制误差、关节角度控制误差和占空比控制误差均低于预设值,即设计系统具有良好的位姿定位控制效果.
文献关键词：
大数据聚类分析;爬壁机器人;位姿定位控制系统;足端轨迹
中图分类号：
作者姓名：
宋容
作者机构：
成都理工大学工程技术学院,四川乐山 614000
文献出处：
引用格式：
[1]宋容-.基于大数据聚类分析的爬壁机器人位姿定位控制系统设计)[J].计算机测量与控制,2022(08):96-102
A类：
位姿定位控制系统
B类：
大数据聚类分析,爬壁机器人,控制系统设计,机器人运动,硬件结构,改装,连接结构,工作方式,大系统,系统存储,存储器,存储空间,接完,硬件系统,组成结构,工作机理,机械结构,运动模型,构建模型,时运,运行数据,技术处理,采集数据,控制量,控制功能,系统测试,测试实验,人样,样机,足端轨迹,轨迹控制,关节角度,角度控制,占空比控制,预设值,设计系统
AB值：
0.25576
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