基于感兴趣区域的物体抓取位姿检测

在工业生产中,待抓取物体往往具有种类众多、摆放位置杂乱、形状不规则等特点,使得难以准确获取物体抓取位姿。针对以上问题,提出一种基于深度学习的两阶段抓取位姿估计方法。第1阶段,提出一种基于YOLOv4(you only look once version4)改进的轻量级旋转目标检测算法,提高目标的检测速度和检测精度。首先,使用轻量化网络GhostNet和深度可分离卷积对原始网络进行重构,降低整个模型参数。然后,在颈部网络中增加自适应空间特征融合结构和无参注意力模块,提高对感兴趣区域的定位精度;最后,使用近似倾斜交并比(skew intersection over union,SkewIoU)损失解决角度的周期性问题。第2阶段,制作与原始图片尺寸一样的掩膜提取感兴趣区域;同时,提出一种改进的DeepLabV3+算法,用以检测感兴趣区域中物体的抓取位姿。实验结果表明,改进后的YOLOv4网络检测精度达到92.5%,改进的DeepLabV3+算法在Cornell抓取数据集上的图像拆分和对象拆分精度分别达到94.6%,92.4%,且能准确检测出物体的抓取位姿。

适应人体重心起伏的悬吊减重康复系统设计

减重系统对下肢疾病患者的行走康复训练有重要影响。现有的下肢康复外骨骼减重装置大多只考虑如何减去患者体重的百分比,而忽略了患者身体重心的起伏。由于外骨骼的骨盆支架在竖直方向运动轨迹固定,患者步态的微小变化就会导致重心高度与骨盆支架运动轨迹不符,这一差异会作用到患者的骨盆位置,影响下肢关节的活动,并产生额外的风险。针对这一问题,提出通过采集足底压力来预测重心位置变化,并利用获得的重心轨迹解算出应施加的减重力方法,为患者训练提供安全有效的减重系统。所提方法的可行性已获仿真证实,并在研发的外骨骼减重系统上获得实际验证,模糊控制器跟踪重心轨迹的误差相比PID控制减少了21.2%,稳态误差维持在±1 mm范围内,髋膝关节的活动范围相比常规减重分别增加了14.36%和13.77%。

基于深度学习的视觉检测及抓取方法

针对现有机器人抓取系统对硬件设备要求高、难以适应不同物体及抓取过程产生较大有害扭矩等问题,提出一种基于深度学习的视觉检测及抓取方法。采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进,增强网络对图像特征提取的能力,提升复杂环境中目标检测的效果,平均识别率较改进前增加0.32%。针对目前姿态估计角度存在离散性的问题,提出一种基于视觉几何组-16(VGG-16)主干网络嵌入最小面积外接矩形(MABR)算法,进行抓取位姿估计和角度优化。改进后的抓取角度与目标实际角度平均误差小于2.47°,大大降低两指机械手在抓取过程中对物体所额外施加的有害扭矩。利用UR5机械臂、气动两指机械手、Realsense D435相机及ATI-Mini45六维力传感器等设备搭建了一套视觉抓取系统,实验表明:所提方法可以有效地对不同物体进行抓取分类操作、对硬件的要求较低、并且将有害扭矩降低约75%,从而减小对物体的损害,具有很好的应用前景。

复杂环境下基于推抓协同操作的目标物体抓取

针对现有抓取技术在复杂环境下难以进行有效的目标导向性抓取的问题,本文提出了一种基于深度强化学习的推动和抓取协同操作的方法.相对于以往的抓取方法,本方法使用深度学习来处理Intel-D435i相机所获得的RGB-D图像数据,同时又在视觉网络中引入了注意力机制,用来提高系统对工作区域内目标物体的敏感性.其次,使用深度Q网络来学习UR5机械臂与环境之间的交互过程,提出了密集奖励策略来评判推动或抓取操作的好坏.随着训练次数的不断增加,UR5机械臂在训练过程中不断地优化两种操作之间的协同策略,从而更高效的进行决策.最后,在V-rep仿真平台上设计了仿真场景,并进行测试,平均抓取成功率达到92.5%.通过与其他几种方法进行对比,证明该方法可以在复杂环境下较好的完成目标物体的抓取任务.

基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群,提高种群多样性;结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式,提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围;在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子,提高算法的局部搜索能力和收敛速度;通过镜像选择机制,提升每次迭代后的个体质量,提高算法的寻优精度和寻优速度;在位置更新处加入模拟退火机制,帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试,结果表明,改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验,人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%,证实了改进算法的可行性和良好性能。

基于三次样条插值的扩展谱减语音增强算法

语音识别系统易受噪声影响,采用谱减法等传统语音增强算法滤除噪声,但存在“音乐噪声”的困扰。针对该类问题,提出一种基于分数阶傅里叶与三次样条插值的语音增强算法。对语音进行分数阶傅里叶变换,并采用谱减法对含噪语音进行预处理,通过基于维纳滤波的噪声估计器来估计噪声,实现噪声的迭代更新;采用三次样条插值将含噪语音与估计噪声进行函数化;将函数化后的含噪语音与估计噪声进行几何谱减法处理,获得纯净语音。仿真结果显示:与传统的语音增强算法相比,所提算法在改善“音乐噪声”的问题上效果明显,同时也改善了语音可懂性和语音质量。

钢丝滚道球轴承的接触应力分析研究

以某型三轴稳定平台中的钢丝滚道球轴承为例,运用赫兹理论进行接触应力求解,并利用对称性在Ansys环境下建立接触模型仿真分析,将结果对比研究,得出接触体发生塑性变形时,利用Ansys求解相对Hertz理论结果更加准确。有限元分析结果显示接触体的最大接触应力发生于钢丝滚道的表面,有力地阐明了实际工程中轴承在钢丝滚道表面易形成点蚀破坏的机理,为进一步开展钢丝滚道的点蚀及磨损的实验研究提供了理论依据。

臭氧水对番茄根结线虫病的防治效果

试验采用盆栽定量接种法和温室分区处理试验测定了番茄定植前臭氧水浇灌处理对南方根结线虫的防治效果。室内盆栽试验结果表明:随着臭氧水浇灌处理次数的增加,根结线虫防治效果和番茄生长促进作用呈上升趋势;与对照相比,0.5 mg/kg臭氧水浇灌处理5次对根结线虫的相对防效较好,为65.1%,番茄株高和地上部鲜质量增长率分别为60.2%和108.2%。温室分区处理试验结果表明:1.0mg/kg臭氧水浇灌处理4次,对番茄根结线虫病的相对防效为72.1%,达到熏蒸性杀线虫剂异硫氰酸甲酯相对防效的90%。

基于状态分解的离散奇异时滞系统的容许性和H_(∞)性能分析

针对一类具有外部扰动的离散奇异时滞系统,文章通过建立系统的微分-代数方程,研究其容许性及H∞性能分析问题.为此,首先利用状态分解方法构造一个在二次型和二重积分二次型中都只含有部分状态量以及相关项的Lyapunov函数.其次,利用求和不等式,自由权矩阵方法等技术对函数的前向差分进行估计,建立一个使系统满足一定H∞性能水平的容许性分析条件.该条件既能实现降低保守性的目的,又能尽可能地减少计算量.最后,通过数值实例验证所提方法的有效性和优越性.