Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước Lượng Vị Trí Va Đập Sử Dụng Dấu Hiệu ArUco Trong Động Lực Học Cấu Trúc
Springer Science and Business Media LLC - Trang 1-12 - 2023
Tóm tắt
Trong động lực học cấu trúc, các thuộc tính động học của một cấu trúc thường được xác định từ các hàm phản hồi tần số (FRF). Thông thường, FRF được xác định bằng cách đo lường phản hồi của một cấu trúc khi nó bị tác động dưới sự kiểm soát. Việc kích thích bằng cách va đập thực hiện bằng tay là một phương pháp phổ biến để thực hiện bước này, vì nó cho phép thu thập FRF nhanh chóng cho từng vị trí kích thích cụ thể. Mặt khác, vị trí chính xác của các va đập được thực hiện bằng tay rất khó ước lượng và chủ yếu phụ thuộc vào kỹ năng của nhà thực nghiệm. Hơn nữa, các sai lệch trong vị trí và hướng của va đập ảnh hưởng đến FRF trong toàn bộ dải tần số. Bài báo này đề xuất việc sử dụng các dấu hiệu ArUco để ước lượng tư thế va đập nhằm sử dụng trong chiến dịch thu thập FRF. Phương pháp này dựa vào hai khối đa diện với các dấu hiệu trên mỗi mặt, một được gắn trên búa va đập và một ở vị trí đã biết trên cấu trúc. Một thiết lập thí nghiệm với bộ kích hoạt analog được đề xuất, ghi lại hình ảnh tại thời điểm va đập chính xác. Một camera với khẩu độ cố định được sử dụng để ghi lại các hình ảnh, từ đó ước lượng tư thế va đập trong hệ tọa độ của cấu trúc. Cuối cùng, một quy trình để bù đắp cho lỗi vị trí được trình bày. Điều này dựa vào sự phụ thuộc tuyến tính của FRF liên quan đến độ lệch va đập.
Từ khóa
#Động lực học cấu trúc #hàm phản hồi tần số (FRF) #dấu hiệu ArUco #ước lượng vị trí va đập #kích thích va đập.Tài liệu tham khảo
Abdelbarr M, Chen YL, Jahanshahi MR, Masri SF, Shen WM, Qidwai UA (2017) 3d dynamic displacement-field measurement for structural health monitoring using inexpensive rgb-d based sensor. Smart materials and structures 26(12):125016
Avitabile P (2017) Modal testing: a practitioner’s guide. John Wiley & Sons
Babinec A, Jurišica L, Hubinský P, Duchoň F (2014) Visual localization of mobile robot using artificial markers. Procedia Engineering 96:1–9, modelling of Mechanical and Mechatronic Systems
Barbero-García I, Pierdicca R, Paolanti M, Felicetti A, Lerma JL (2021) Combining machine learning and close-range photogrammetry for infant’s head 3d measurement: a smartphone-based solution. Measurement 182:109686
Bhowmik B, Tripura T, Hazra B, Pakrashi V (2020) Real time structural modal identification using recursive canonical correlation analysis and application towards online structural damage detection. Journal of Sound and Vibration 468:115101
Bregar T, El Mahmoudi A, Kodrič M, Ocepek D, Trainotti F, Pogačar M, Göldeli M, Čepon G, Boltežar M, Rixen DJ (2022) pyfbs: A python package for frequency based substructuring. Journal of Open Source Software 7(69):3399
Buades A, Coll B, Morel JM (2011) Non-local means denoising. Image Processing On Line 1:208–212
Čepon G, Ocepek D, Korbar J, Bregar T, Boltežar M (2022) Sensitivity-based characterization of the bias errors in frequency based substructuring. Mechanical Systems and Signal Processing 170:108800
De Klerk D, Visser R (2010) Characterization of measurement errors in experimental frequency based substructuring. ISMA 2010 Including USD2010 pp 1881–1890
De Klerk D, Rixen DJ, Voormeeren S (2008) General framework for dynamic substructuring: history, review and classification of techniques. AIAA journal 46(5):1169–1181
Ewins DJ (2009) Modal testing: theory, practice and application. John Wiley & Sons
Förstner W, Gülch E (1987) A fast operator for detection and precise location of distinct points, corners and centre of circular features. Proc of the Intercommission Conference on Fast Processing of Photogrammetric Data pp 281–305
Gao X, Hou X, Tang J, Cheng H (2003) Complete solution classification for the perspective-three-point problem. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 25:930–943
Garrido S (2020a) Calibration with aruco and charuco. opencv: Open source computer vision. https://docs.opencv.org/4.5.2/da/d13/tutorial_aruco_calibration.html
Garrido S (2020b) Detection of charuco corners. opencv: Open source computer vision. https://docs.opencv.org/4.5.2/d9/d6d/tutorial_table_of_content_aruco.html
Garrido S, Nicholson S (2021) Detection of aruco markers. opencv: Open source computer vision. https://docs.opencv.org/master/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html
Garrido-Jurado S, Muñoz-Salinas R, Madrid-Cuevas FJ, Marín-Jiménez MJ (2014) Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion. Pattern Recognition 47(6):2280–2292
Klerk DD (2011) How bias errors affect experimental dynamic substructuring. In: Structural Dynamics, Volume 3, Springer, pp 1101–1112
Liu Y, Zhou J, Li Y, Zhang Y, He Y, Wang J (2022) A high-accuracy pose measurement system for robotic automated assembly in large-scale space. Measurement 188:110426
Maia NMM, e Silva JMM (1997) Theoretical and experimental modal analysis. Research Studies Press
Maierhofer J, Mahmoudi AE, Rixen DJ (2020) Development of a low cost automatic modal hammer for applications in substructuring. In: Dynamic Substructures, Volume 4, Springer, pp 77–86
Ocepek D, Čepon G, Boltežar M (2022) Characterization of sensor location variations in admittance-based tpa methods. Journal of Sound and Vibration p 116888
Oščádal P, Heczko D, Vysockỳ A, Mlotek J, Novák P, Virgala I, Sukop M, Bobovskỳ Z (2020) Improved pose estimation of aruco tags using a novel 3d placement strategy. Sensors 20(17):4825
Panda S, Tripura T, Hazra B (2021) First-order error-adapted eigen perturbation for real-time modal identification of vibrating structures. Journal of Vibration and Acoustics 143(5)
Pennec X (1998) Computing the mean of geometric features application to the mean rotation. PhD thesis, INRIA
Romero-Ramirez FJ, Muñoz-Salinas R, Medina-Carnicer R (2018) Speeded up detection of squared fiducial markers. Image and vision Computing 76:38–47
Sani MF, Karimian G (2017) Automatic navigation and landing of an indoor ar. drone quadrotor using aruco marker and inertial sensors. In: 2017 International Conference on Computer and Drone Applications (IConDA), pp 102–107
Tocci T, Capponi L, Rossi G (2021) Aruco marker-based displacement measurement technique: uncertainty analysis. Engineering Research Express 3(3):035032
Trainotti F, Haeussler M, Rixen D (2020) A practical handling of measurement uncertainties in frequency based substructuring. Mechanical Systems and Signal Processing 144:106846
Tseng HY, Wu PC, Yang MH, Chien SY (2016) Direct 3d pose estimation of a planar target. In: 2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), IEEE, pp 1–9
Wu PC, Wang R, Kin K, Twigg C, Han S, Yang MH, Chien SY (2017) Dodecapen: accurate 6dof tracking of a passive stylus. In: Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, pp 365–374
Zhang Z (2000) A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 22(11):1330–1334
Zodage T, Chaudhury A, Srivatsan R, Zevallos N, Choset H Hand-held stiffness measurement device for tissue analysis