基于双环自适应滑模的移动机器人轨迹跟踪控制

为了提升移动机器人轨迹跟踪精度,针对传统双环控制内外环协调性差、抗扰性弱的问题,文章提出双环自适应滑模的控制方法。为消除传统滑模控制(sliding mode control, SMC)方法中的趋近阶段,设计新型时变积分终端滑模控制器以保证系统状态始终位于滑模面,并通过控制器参数调节实现内环姿态误差和外环位置误差的快速收敛;构建基于势垒函数的增益调控方法,保证在扰动上界未知的情况下有效地抑制状态抖振,提高轨迹跟踪系统的抗干扰能力。对所提方法进行的验证分析结果表明,相较于现有的双环控制方法,该文轨迹跟踪控制方法精度更高、鲁棒性更强。

基于运动规划的多欠驱动机器人有限时间控制

针对多欠驱动机器人,提出了一种基于运动规划的有限时间控制策略,使系统在有限时间内稳定到给定的目标状态。首先,对多欠驱动机器人中的单个机器人建立统一的动力学模型,并进行运动特性分析。其次,针对机器人中的驱动连杆设计一条带有可调参数的运动轨迹,并利用差分进化算法计算合适的轨迹参数,使多欠驱动机器人从不同的初始状态在有限时间内到达相同的目标状态,并针对驱动连杆设计控制器跟踪规划的运动轨迹,使驱动连杆到达目标状态的同时连带欠驱动连杆到达目标状态。最后,进行仿真实验,验证了控制策略的有效性和可行性。

基于Kinect的六轴工业机器人异常姿态检测方法

工业机器人异常姿态检测是保障工业机器人安全作业的重要手段。针对已有方法存在检测准确率低和时效性不足的问题,提出了一种基于Kinect相机的六轴工业机器人异常姿态检测方法。该方法使用Kinect相机采集工业机器人彩色图像和深度图像,通过YOLOF目标检测算法得到彩色图像中工业机器人关节轴的信息,结合深度图像转换为对应三维坐标,参考工业机器人结构特性,构造机器人关节向量,提取角度特征,进行工业机器人姿态特征表示,基于欧式距离和余弦相似度进行姿态匹配,检测工业机器人异常姿态。本文的方法结合了工业机器人关节轴三维信息可对姿态进行更加精确的匹配。构建了六轴工业机器人作业视频数据集并进行了异常姿态检测。实验结果表明,本文的工业机器人异常姿态检测方法准确率为96.6%,单帧图像检测时间为43 ms,满足机器人安全监控实际应用需求。

仿真机器人足球比赛中的射门策略

针对机器人足球传统射门策略存在射门成功率不高的情形,对FIRA机器人足球五对五仿真平台(SimuroSot 5vs5)中实体的运动规律进行了分析,提出了预测法射门策略.首先建立了机器人的变速运动模型和球在碰撞之后的运动模型,然后根据这些运动模型,实时地对机器人和球的速度及位置进行分析预测,寻找对方守门员的死角,确定最佳的射门区域.通过仿真实验,预测法射门策略与多人协作射门策略、死角法射门策略、基于艾米特插值(Her mite)曲线射门策略相比,明显提高射门的成功率和比赛进球数.

基于项目实训的智能科学与技术专业实验教学

提出以项目为驱动、实际应用为导向、教师指导为中心的实验教学模式,探讨从传统的理论验证模式改变成理论应用模式的方法,针对智能科学与技术专业学生的特点,利用项目实训培养学生独立思考和解决问题的能力,并加强学生团队合作精神与实践动手能力。

机器人世界杯足球锦标赛中多机器人对目标协同定位算法的改进

以机器人世界杯足球锦标赛(ROBOCUP)中全自主机器人平台为对象,针对传统的基于密度空间聚类方法(DBSCAN)在对数据处理的精准度和稳定性上的出现的问题,提出了引入机器人距离阈值的改进DBSCAN算法,以提高多机器人协同定位的准确度.首先通过研究单个机器人自定位和目标定位,建立协同定位信息融合的模型;然后该算法通过引入机器人距离阈值,结合平台实际,即机器人测控距离越近测控的精度越高,将传统基于密度空间的聚类方法中有可能被剔除掉的数据,通过与阈值的对比而决定是否保留,提高融合数据的数据量和准确度,从而解决观测信息误差较大以及融合数据不稳定的问题.实验中,在多机器人获取同一个点的情况下分别使用传统DBSCAN和改进DBNSCAN算法对目标点进行数据融合.实验结果表明对比传统DBSCAN,改进后的算法在领域半径EPS变化的情况下,融合数据依然稳定.ROBOCUP全自主机器人平台中使用引入机器人距离阈值判断的改进DBSCAN算法进行协同定位,这让其信息融合在稳定性和精确性方面要高于传统的DBSCAN算法.

记忆运动方向的机器人避障算法

在一般的避障环境中,Tangentbug算法表现的非常鲁棒,但当避障环境中有对称障碍物的时候,Tangentbug算法容易产生路径的死循环,从而导致终点不可到达.然而在机器人避障过程中,对称障碍物是非常常见的.针对这个问题,提出了基于记忆机器人运动方向的Tangentbug算法.该算法中,机器人每经过一个位置点,就把当前位置点和选择的运动方向记录下来,为后面的更新运动方向做好准备.首先,机器人扫描到障碍物时计算出机器人与障碍物的相遇方向;其次,根据障碍物的边缘,统计局部地图信息,得到局部切线图,找到离终点和当前点距离和最近的点作为机器人的下一个目标点,得到机器人的运动方向;然后,在机器人绕行障碍物时结合记忆的运动方向和局部切线图产生的最小距离和更新下一步运动方向.在整个避障过程中,不停的更新相遇方向和运动方向,最终实现机器人的直行和绕行,从而到达终点.通过大量实验验证,实验结果表明该算法不仅可以实现机器人在对称障碍物环境中顺利到达终点,也可以在非对称障碍物环境中达到终点,验证了该算法的有效性和鲁棒性.

基于Android系统的类人机器人设计与开发

提出一种基于Android系统的类人机器人设计与开发方法。借助Android手机具有硬件水平高等优点,将其作为机器人的"大脑",用于处理各种信息和控制舵机,用手机的摄像头作为机器人的"眼睛",用于采集外部图像数据,用舵机控制板作为机器人的"中枢神经",负责动作协调。所有视觉处理和机器人控制完全由Android手机独立完成,真正实现了机器人的独立自主控制,并有可视化界面,人机交互性好。本方法开发的机器人相对于基于单片机控制的机器人,具有处理能力强,可维护性好,开发效率高等优点。

机器人行走运动软件设计

在前期对游乐园所要求的机器人服务系统开发基础上,设计了机器人的行走运动程序、机器人行走中避开碰撞物体程序和视觉驱动设计。这些程序可以分别使机器人在行走的时候更加自如、使机器人就可以感知和避免来自前方的碰撞,以及使机器人能够识别和根据外界光线的强弱来决定行走路线。本设计有效地提高了机器人的运动功能。

动态仓储环境下的多机器人路径规划方法

针对动态仓储环境下多机器人运动过程中出现的拥塞死锁问题,利用路径长度、转弯数、路径惩罚函数建立小车单任务耗时模型。模型引入阻塞惩罚函数,移除可能发生阻塞的路径增加罚值。同时针对传统遗传算法路径规划操作过程中路径交叉变异导致路径中断不可用的情况,设计重复点交叉算子,在变异操作后检查路径合法性,使算法都是在可行的解空间上进行搜索。仿真实验表明,算法能指导机器人获得动态环境下的最优路径,同时算法收敛速度大大提高。

机器人服务功能设计研究

针对当前要求的机器人服务,开发设计了机器人几种服务功能程序,使机器人能按要求灵活地进行服务。

基于视觉的工业机器人异常动作检测方法研究

工业机器人的突发故障引发的安全问题时有发生。传统的基于数据分析的故障诊断方法存在传感器数据易受干扰,机器人通讯协议不统一,监测系统嵌入在执行系统内部相互影响等问题。提出一种基于机器视觉的工业机器人故障动作检测方法。对工业机器人作业视频进行实时分析,采用图像分割技术分离工业机器人本体并采用图像哈希技术生成工业机器人姿态编码,结合序列模式分析技术检测工业机器人异常动作并进行预警。不依赖于工业机器人通讯协议,以非接触式的方式对工业机器人进行实时监控,具有易于部署和成本低的特点。基于自主构建的工业机器人仿真视频数据集进行了实验研究,结果表明提出的方法可准确识别工业机器人异常动作,精确率和召回率均为100%。

搬运机器人路径规划策略的研究

路径规划算法是搬运机器人系统结构研究中的一个重要部分,同时也是搬运机器人完成更高层操作任务的基础。其目的是使搬运机器人在已知障碍物的情景下,在AGV行驶过程中能够规避障碍物并寻求一条较为合理的路径。本文比较了3种算法的优劣性,确立基于Dijkstra最短路径算法和改进遗传算法来解决搬运机器人路径规划的问题。并在Matlab上进行数学建模与仿真测试,实验结果表明:利用改进的遗传算法收敛速度更快,对移动机器人的路径规划具有指导意义和应用价值。

基于图像处理的在线吸尘机器人研究与实现

为解决工业生产线灰尘清理以及产线过度磨损的问题,本文研发设计了一种基于图像检索算法的产线智能吸尘机器人。首先设计了产线吸尘机器人的机械结构,其次,为提升其吸尘效率,基于摄像头获取的实时传送带监控图像,采用小波变换和GLCM算法检索图像纹理特征,使用根据距离度量法计算图像的相似度,相似度越低,吸尘口风速越大,然后,控制直流电机的转速调整吸尘口风速。经实际产线环境测试实验,吸尘机器人的底座能与产线无缝配合,沿传送带自动吸尘。此外,将图像处理技术应用于产线上,把吸尘效率作为吸尘的量化评价指标,产线吸尘机器人在传送带上吸尘可以达到93%以上的吸尘效率。

云桌面技术在高校计算机实验室建设和管理中的应用研究

随着我国社会科技的发展,计算机信息技术也得到了空间的发展,而伴随着社会的发展,我国的各个高校都组建了自己学校的计算机实验室,但是由于计算机实验室在建设的时候会存在距离较远、功能不同等问题,使得学校在计算机实验室的管理上会遇到不同的问题,管理起来也相当的困难,最终使得计算机实验室该有的功能无妨得到充分的实现,也就达不到计算机实验室该有的作用,因此计算机实验室的建设和管理就成为各个高校需要着重注意的问题,并找到合适的方式对计算机实验室进行建设和管理。

改进YOLOv4的遥感图像目标检测算法

为有效解决遥感图像目标检测算法在复杂背景下的检测效果不佳的问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。设计一种跨阶段残差结构,替换原主干网络的简单残差结构,降低模型参数量和计算负担;引入CBAM注意力机制,加强CSP模块间有效特征交互;使用跨阶段分层卷积模块重构特征融合阶段对深层特征图的处理方式,防止网络退化和梯度消失;采用Mish激活函数,增强融合网络对非线性特征的提取能力。在RSOD、DIOR数据集上的实验结果表明,改进YOLOv4算法的测试mAP相比原YOLOv4算法分别高出4.5%、7.3%,其检测速度分别达到48 fps、45 fps,在保证实时性的同时检测精度有较大提升。

图采样泛化行人重识别算法

最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关性图采样(correlation graph sampler,CGS)的泛化行人重识别算法,CGS的基本思想是在训练开始时使用局部敏感哈希函数(locality-sensitive Hashing,LSH)和特征度量为所有类构造最近邻关系图。这确保了每一小批训练样本由随机选择的基类和与基类具有相似性的近邻类组成,以提供信息量大且具有挑战性的学习示例,提高行人重识别模型的判别性学习能力。CGS的采样原理会受主干网提取的特征质量影响,因此CGS采样能力会随着主干网的训练而增强,具有可学习性。通过在大规模数据集(包括CUHK03、Market-1501和MSMT17)上交叉评估该方法,广泛的实验结果证实了该方法的有效性,并展示了其在行人重识别应用中的潜力。

半导体晶圆键合加压精确控制方法

晶圆键合质量受键合压力控制精度显著影响。对于本身有一定翘曲度的晶圆,容易在键合过程中产生非预期位移,造成键合工艺偏差,甚至碎片。因此,提出了一种基于模糊PID(比例-积分-微分)和RBF(Radial Basis Function)径向基函数神经网络算法的半导体晶圆键合压力控制方法。由于加入了模糊PID和深度学习算法控制,使得键合工艺过程响应更迅速,控制更精准,且安全性更高。采用铝样片进行加压试验,结果表明RBF神经网络模糊PID控制算法能够满足压力精度为±1%的控制需求。

动态查询感知的行人重识别算法

目前无监督的泛化行人重识别算法在某些需要背景信息辅助判断的情况下,可能会忽视图像的局部区域对细粒度特征的关注,导致背景信息被过滤掉,从而降低识别精度。针对上述问题,提出了一种基于稀疏注意力的动态查询感知算法。通过挤压拼接(squeeze and concat,SPC)模块,获取不同通道数的特征图。利用双层路由感知注意力机制,提取不同尺度特征图之间的注意力权重,得到逐级通道注意力向量。对逐级通道注意力向量的权重进行重新校准。将重新标定的权重与相应的特征图进行加权,输出具有更丰富细化特征信息的多尺度特征图。所提模型在大规模公开数据集(Market-1501、DukeMTMC-reID、MSMT17)上进行实验,相较于基线模型Rank-1分别提高了3.2、4.4、15.4个百分点,mAP分别提高了5.5、8.3、16.2个百分点,与现有前沿算法相比,能够实现更好的局部和全局特征通道之间的信息交互,提升模型对图像特征的细节感知能力.

边缘优化和注意力融合的遥感地物分割算法

针对遥感地物图像种类众多且目标边缘较复杂的特点,以及现有分割网络中局部卷积的感受野有限,对图像上下文信息利用不足,导致分割目标边缘模糊以及分割精度低等问题,提出一种基于UNet3+网络的遥感地物分割算法。在解码过程中引入相似性感知点关联算子作为上采样方式,通过聚合特征金字塔中的多个建议,改善目标边界细节的分割能力;在编码过程中引入选择性内核模块,优化下采样方式,以实现神经元的自适应感受野大小,充分地获取目标特征的多尺度信息,精准捕捉有用的细节语义信息;在跳跃连接阶段添加双多尺度注意力模块,对不同尺度的特征进行加权融合,使模型更好地关注局部细节和全局上下文信息。在WHDLD、ISPRS Potsdam数据集上的实验表明,改进算法的平均交并比分别达到了64.4%、75.4%,较基线模型分别提升了约2.6个百分点、3.2个百分点,同时验证了改进算法在分割边缘模糊问题上的有效性。