基于SSVEP信号的相频特性分类算法研究

目前基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口在人机协作中受到广泛关注,现有面向SSVEP信号的相位与频率信息的深度学习分类方法,仍存在由于信息利用不充分导致的SSVEP信号分类效果较差等问题。而目前已出现多种分类算法用于解决上述问题。本文基于迁移学习思想提出一种用于SSVEP信号分类的深度神经网络模型,将快速傅里叶变换后的复向量作为输入,对各个导联的实、虚部向量进行卷积,学习对应的相频特性。该模型分为两部分:第一部分利用所有被试者之间的统计共性获得相位和频率信息的全局相频特征模块;第二部分利用训练好的全局相频特征模块对局部相频特征模块进行初始化,通过局部相频特征模块的进一步强化学习对训练参数进行微调,以减少每个被试者之间的个体差异。在公开数据集BETA上进行测试,在时窗长度为1.5 s时,平均准确率和平均信息传输率分别为89.98%和71.80 bit/min。实验结果表明,与其他方法相比,本文的分类算法模型取得了较为不错的分类效果,所设计的全局、局部相频特征模块能够改善个体差异因素对分类结果的影响,为深入挖掘、利用SSVEP信号中的相位和频率信息提供了全新思路。

果园喷药机器人的单目视觉导航定位算法研究

自主定位是果园喷药机器人视觉导航的重要环节。针对果园喷药机器人视觉导航过程中定位精度低的问题,本研究提出一种基于ORB-SLAM2的单目视觉定位算法,通过优化图像ORB特征的提取策略,并使用灰度质心法及图像金字塔算法实现其尺度、旋转不变性,提高视觉里程计中特征点的提取、匹配精度,利用ORB-SLAM2中局部建图、回环检测及重定位模块优化位姿,实现果园喷药机器人精确定位。为验证本方法的有效性,利用TUM数据集对本研究算法进行仿真分析,将绝对轨迹误差平均值作为评价指标。结果表明,相较ORB-SLAM2算法,其平均误差降低15.06%,均方根误差平均下降16.44%。以此为基础,在模拟柑橘园环境进行实物验证,试验结果表明,本研究算法在直线、回环运动中均可实现有效定位,特征匹配数量平均提升18.18%,初始化时间在光照明、暗条件下分别为4.993、8.986 s,关键帧数量在2种条件下分别为67.2、64.2帧,综合性能优于原算法。因此,本研究优化后的视觉定位方法可为果园农药喷洒机器人实际工况下的导航定位提供理论和实践参考。

动态场景下基于RGB-D相机的移动机器人定位算法研究

针对移动机器人在室内动态场景下视觉导航过程中定位精度低的问题,提出一种新的动态场景下视觉定位算法。该算法基于ORB-SLAM2算法框架,首先,通过RGB-D相机获取图像数据,再利用Mask R-CNN神经网络与多视图几何技术进行数据处理,实现运动目标检测;其次,将运动物体区域的动态特征点滤除,保留其静态特征点,完成相机的位姿跟踪,从而降低动态物体对机器人定位的影响;最后,通过TUM数据集下的fr3_w_xyz序列完成试验验证。试验结果表明:相较ORB-SLAM2、DynaSLAM算法,本文算法在高动态场景下的运行轨迹更优,且绝对位姿的平均误差分别降低78.70%、17.13%,标准差分别降低76.87%、30.07%,验证了该算法在室内动态场景下可实现精准定位,且具有较好的鲁棒性与准确性,可为移动机器人在室内自主导航提供理论基础。

微型水轮机复合雨水发电装置的流场数值模拟研究

微型水轮机是简易复合水力发电设备的核心装置。为了更好设计微型水轮机的叶片,本文采用VOF(Volume of Fluid)模型对其进行了数值模拟计算,通过与实际情况的对比分析,验证模拟的正确性,并分析了在不同的转数、不同的叶形条件下流场特性的差异,选择了合适的叶形。本文的研究对装置的设计有一定的指导意义。

基于流程驱动的商用发动机集成研发系统建设与应用

商用航空发动机研发是一项高度复杂的系统工程,为满足可靠性要求需要开展多轮的设计迭代。同时,商用航空发动机研制还需要满足产品适航要求,向适航当局展示完整、可追溯的研制过程。随着航空发动机复杂度的提高,迫切需要一个产品集成研发系统,将工具和方法进行有效整合集成、设计流程进行有效管控、设计过程数据版本及成套性进行统一管理。