本项目研究显微视觉伺服控制的若干关键技术,包括显微视觉图像的获取、识别、定位和深度信息获取的新方法和相关算法,基于显微视觉伺服的微操作机器人控制结构,以及在亚毫米微靶装配作业中的应用研究等,该项研究将会大大促进显微视觉伺服控制技术的发展,所提出的新理论和新方法可直接应用于微操作机器人系统。
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数据更新时间:2023-05-31
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
端壁抽吸控制下攻角对压气机叶栅叶尖 泄漏流动的影响
基于ESO的DGVSCMG双框架伺服系统不匹配 扰动抑制
多源数据驱动CNN-GRU模型的公交客流量分类预测
2A66铝锂合金板材各向异性研究
基于TP模型变换方法的视觉伺服控制技术研究
基于图像的视觉伺服机械臂控制系统时滞补偿及优化研究
蔬菜苗间锄草的苗草信息获取及视觉伺服控制研究
基于视觉伺服反馈的非完整控制系统镇定