提高机器人识别机率的线性推动策略

针对机器人工业抓取场景中,堆叠的工件相互遮挡,难以识别的问题,提出一种基于聚类网格法的自适应线性推动策略AC-Grid。融合二维图像与点云高度渲染信息,根据抓取场景内工件的散乱堆叠情况分析出可靠的几何特征,为机器人优化出一条合理有效的工件推动路线。在V-REP仿真环境中制作80组“PushTD”系列的模拟场景数据集,对比实验结果表明,AC-Grid推动策略在仿真场景下最高能使平均目标匹配识别度提高至39.6%,在实际场景中能达到16.4%,在不同场景中均能起到显著分离和目标识别度提升的作用。

FSAE赛车主减速比优化方法探讨

赛车的动力性和燃油经济性是衡量汽车性能的一项重要指标,传动系统的匹配是否合理对整车的效率有重要影响。以大学生方程式赛车为实例,结合软件作为仿真平台,通过类比、试验等方法,对赛车主减速比的确定和优化方法进行讨论,实现对动力系统的最优配比。

FSAE赛车空心半轴设计

FSAE赛车作为一辆需参加动态赛的竞速赛车,采用轻量化设计可以有效优化动态性能,半轴作为传动系统的组成部分,采用轻量化设计不仅可以起到减轻整车车重的作用,同时还可以提高传动系统工作效率。该文以FSAE赛车半轴设计为研究对象,通过计算发动机动力输出校核半轴强度,结合理论公式及设计经验,设计一种以4130无缝钢管为主体的空心半轴,并进行扭转实验,实验结果及赛场实际表现表明,该空心半轴性能满足设计要求,同时成本分析表明该空心半轴具有较高性价比,可以取代传统的实心半轴。