2002~2022年北京大气气溶胶光学特性的地基遥感连续观测

长时间序列的气溶胶光学特性观测资料是定量研究气溶胶辐射和气候效应的重要基础,也是空气质量和环境健康研究的重要数据来源。本文系统评述了全球AERONET(Aerosol Robotic Network)观测网,并介绍了我国最长观测时间的AEROENT北京站发展状况和一些研究成果;使用北京站长达20余年的观测数据,针对AERONET观测网的光学辐射产品的多时间尺度变化特征进行系统分析,讨论了长期观测的重要性和迫切性。

苹果机械化采收发展历程、模式及其技术现状

经过近千年的进化发展,苹果伴随着品种及树形的改良,经历从自然熟落到人工采摘,从辅助工具、辅助收获平台、振动捡拾到智能机器人采收的发展历程及相应的不同的机械化作业模式。介绍苹果机械化采收的发展历程及技术现状、不同收获模式下所使用的机具设备以及不同收获模式所应用的场景与条件,为我国苹果主产区因地制宜地选择适合当地苹果收获作业模式提供借鉴。如人工或机器人采摘适用于苹果鲜售市场,非选择性振动捡拾收获方式适用于苹果的二次加工领域;而为提高机器人的作业效率,需要对苹果树的树形进行结构简化改良,需要考虑农机与栽培农艺的结合。

智能人机交互在有人太空探索中的应用与展望

近年来,空间机器人技术发展迅速,国内外已有诸多空间站机器人、深空探测机器人的应用实例。未来有人太空探索过程当中,人与众多智能机器人协同开展任务将成为必然趋势。对国内外空间协作机器人应用实例进行了总结,在分析人机协作机制的基础上,提出了空间人机交互的关键技术,包含人体检测与跟踪、手势识别与分类、动作识别与意图预测、低重力环境下的人机协同控制等,对上述关键技术的难点与研究进展进行了分析综述,并对后续的发展方向进行了展望。

狭长空间内重载调姿装配机器人的设计与研究

针对舱体类狭长空间内部待安装设备种类多、批量大、载荷重、空间余量微小、装配路径复杂、装配风险高等问题,设计了一种重载调姿装配机器人。在机器人运动学研究的基础上,建立了误差模型,并以最小包围球半径为约束条件,通过遗传算法将误差参数的辨识结果补偿到机器人控制系统。以机柜装配为例,针对空间约束条件规划工作路径,基于动力学约束能耗函数模型,以时间、冲击和能耗为优化目标,得到多目标最优轨迹。样机实验验证了误差参数辨识的有效性,减小了机器人的绝对定位误差,且多目标最优轨迹的关节总冲击小、运动平稳,实现了机柜类设备高效、平稳、可靠的安装。

机器人人工拣选环境下混流装配线齐套物料配送优化

为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题,引入基于齐套物料配送策略的机器人人工拣选模式,通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期,使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题,提出了改进量子蚁群算法,利用量子比特的叠加性增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略,提高了算法收敛速度和寻优质量。最后,通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性,并分析了拣选批量对总成本的影响。

基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法

为了进一步提高喷雾机器人靶标检测的精准性、实时性和应用部署的实用性,该研究提出一种基于轻量化PointNet网络的林果园喷雾作业靶标实时识别方法。首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中的靶标;然后通过移动最小二乘上采样将靶标点云转化为满足点云识别网络输入要求的点云数据;最终通过在PointNet网络中引入残差模块和改进循环剪枝算法轻量化PointNet网络,完成林果树靶标的实时识别。试验结果表明,在ModelNet40数据集上,轻量化PointNet网络可达89.7%的准确率;在实际苗圃环境的试验中,该研究方法对靶标的识别准确率可达92.49%,同时误识率与拒识率分别为13.4%和6.47%,相较PointNet网络识别准确率提升了4.38个百分点,误识率和拒识率分别降低了7.2和4.07个百分点;轻量化PointNet网络识别准确率仅比PointNet++网络低1.14个百分点,误识率和拒识率分别高了0.9和1.12个百分点。但是轻量化PointNet网络的模型参数量较PointNet网络和PointNet++网络的模型参数量显著减少,仅为PointNet网络的11.5%,PointNet++网络的27.02%;运算量相较PointNet网络、PointNet++网络分别减少13.3和76.79个百分点。该研究提出的轻量化PointNet网络具有较高的实时性、精确性和鲁棒性,能够满足林果园喷雾作业的靶标识别需求,可为林果园喷雾作业靶标实时识别提供参考。

跟踪算法下的果树修剪机器人路径规划设计

以果树修剪机器人为研究对象,基于轨迹跟踪算法对修剪机器人进行作业路径规划,并分别与传统的往复式路径规划算法和跟踪算法进行仿真对比实验分析。分析结果表明:与传统往复式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程中漏剪率降低3%,重复率降低2.5%;与传统跟踪式路径规划算法相比,修剪机器人作业过程转角范围增大36°,横向轨迹误差降低600mm。

带仿生躯干的被动行走机器人步态特性

为改善被动行走机器人的步态特性,受人体躯干同时具有刚性骨骼和柔性软组织启发,提出一种带刚柔仿生躯干的被动行走机器人模型,并研究其非线性动力学特性.将仿生躯干柔性部分等效为带质量的弹簧阻尼器,建立仿生躯干被动行走机器人的动力学模型.分别分析仿生躯干的等效弹性系数、等效阻尼系数、等效质量对被动行走机器人的行走步长和步行速度的影响规律,并与刚性躯干模型的结果进行对比.研究结果表明:相比于刚体躯干,仿生躯干使得被动行走具有更加丰富的步态行为;仿生躯干柔性不仅影响被动行走的行走步长及行走速度,还影响被动行走的稳定性;适当的躯干柔性可以在维持稳定周期步态的同时,提高被动行走机器人的行走步长及步行速度;与刚性躯干相比,带仿生躯干的被动行走步长能提高12%,行走速度能提高2%.

腔镜甲状腺手术方式研究进展

手术是甲状腺癌最主要的治疗方法,具有术后预后良好、生存率高、预期寿命长等特点。随着社会经济发展和医疗水平的提高,患者追求疾病根治的同时,对术后生活质量的要求也越来越高,腔镜甲状腺手术的发展给甲状腺癌患者带来了更多的选择。然而,手术入路方式较多,优缺点各异,如何选择合理的手术方式,结合国内外相关文献对腔镜甲状腺手术入路方式进行全面的综述。

骨科机器人联合Starr骨盆复位架治疗Tile C型骨盆环骨折

目的:探讨骨科机器人联合Starr骨盆复位架治疗Tile C型骨盆环骨折的临床疗效。方法:2019年10月至2021年5月采用机器人联合Starr骨盆复位架治疗14例Tile C型骨盆环骨折患者,男9例,女5例;年龄33~69岁。14例患者均为新鲜闭合骨折且不合并股骨、胫腓骨骨折等损伤。入院后4~7 d完成手术,术中在可透视碳素床,通过Starr骨盆复位架牵引复位骨盆环,联合骨科机器人治疗C型骨盆环骨折。观察手术时间、出血量、单枚螺钉置入透视次数、骨折复位质量、患肢功能及并发症等。采用Matta评分标准进行放射学复位评价,末次随访采用Majeed骨盆功能评分系统进行临床疗效评价。结果:14例患者均顺利完成手术,手术时间84~141 min,手术出血量20~50 ml,单枚螺钉置入透视次数4~9次。14例患者均获得随访,随访时间12~24个月。术后所有骨折获得骨性愈合,愈合时间3~7个月,未发现内固定断裂、螺钉松动、感染、神经损伤等并发症。依据Matta影像学复位评估标准:优9例,良4例,可1例。末次随访采用Majeed骨盆功能评分系统:优10例,良4例。结论:机器人联合Starr骨盆复位架治疗C型骨盆环新鲜骨折操作简单、缩短了手术和麻醉时间、并发症少,降低了手术风险,实现了骨盆骨折的微创治疗。但对于陈旧性骨折,因骨折复位困难,该技术并不适用。对于螺钉进钉点区域粉碎的骨折,通道螺钉置入困难,建议采用其他方式固定。对于伴有骨盆外伤史或骨盆发育异常者,术前需仔细评估有无经皮螺钉通道,避免损伤神经、血管。

基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法研究

针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential, POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648 mm, 0.212°)降低为(0.457 mm, 0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237 mm, 0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。

机器人使用与创业选择

以人工智能、机器人为代表的自动化技术进步,对劳动力市场结构影响持续深化,不仅表现在传统受雇工作形态,还表现在企业创业选择和决策方面。文章基于国家层面自动化程度不断加深的背景,使用2011—2017年全球创业观察(GEM)创业活动数据和国际机器人联合会(IFR)国家层面机器人数据,研究机器人使用对创业活动的影响及可能机制。研究结果表明,机器人使用对创业活动具有显著促进作用。按照创业动机划分机会型创业活动和生存型创业活动发现,机器人使用增加显著促进了机会型创业活动。该结论在控制内生性和考虑不同衡量指标下依然稳健。文章进一步从市场进入障碍、人力资本效应两个维度考察机器人使用对创业活动的影响机制。机制分析发现,机器人使用通过简化企业生产程序,降低企业市场进入障碍,提高人力资本水平进而促进企业创业活动实现。异质性分析表明,机器人使用对创业活动促进作用在OECD国家幅度更大,机器人使用显著增加了中年群体、女性群体以及中低受教育水平群体机会型创业活动概率,机器人使用有利于缩小不同群体间的创业差距。文章研究为促进我国机器人应用深化以及机会型创业活动实现提供了一定的参考意义。

虚拟现实场景下的精准化采摘机器人作业研究

利用虚拟现实场景仿真技术,对葡萄采摘机器人的精准作业控制过程进行分析,通过构建虚拟现实环境下葡萄采摘机器人作业场景模型,以机器人采摘运动柔顺、无碰撞和不损伤采摘对象为目标,对采摘作业过程的夹紧、托举以及剪切动作进行虚拟仿真。虚拟现实场景下20次采摘动作仿真结果中,有3次采摘发生碰撞、17次采摘成功。这表明,在设计阶段利用虚拟现实场景进行精准化作业仿真和控制算法测试,能够有效缩短采摘机器人研制过程中的调试和优化时间。

智能采煤机器人关键技术

采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的“智能感知、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟踪控制、位-姿-速协同控制”五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题,提出了智能PID位姿控制思路,给出了改进遗传算法的PID位姿控制方法,实现了智能采煤机器人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合“力-电”异构数据的截割载荷测量思路,给出了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题,提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对“位-姿-速”协同控制问题,提出了“位-姿-速”协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子群“位-姿-速”协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。

人工智能在中医穴位定位技术中的应用探析

穴位的智能识别与定位是针灸推拿类中医智能医疗装备的核心技术。国内外研究表明,借助活动形状模型、模板匹配和深度学习等技术,将中医针灸推拿经络穴位学说和人工智能技术相结合,可以有效提高中医特色针灸推拿装备的智能化水平。通过对现有的穴位自动化智能定位方法以及穴位定位在针灸机器人、推拿按摩机器人和中医穴位定位仿真系统等方面应用的梳理,探析人工智能在中医穴位定位技术中的研究方法、存在问题和解决思路,为中医穴位智能定位的未来发展提供建议和参考。

论人形机器人治理中的刑法归责

随着机器人和人工智能技术的快速发展,作为具身智能的人形机器人在应用场景上逐渐拓宽,同时也形成了多元而复杂的安全风险和刑法归责难题。理论上主要存在代理责任、过失责任、严格责任、独立责任四种各有利弊的刑法归责模式。除了严格责任之外,其余模式都可以统合在场景化的刑法归责体系之中。在当前人工智能的发展阶段,传统的刑法教义学原理可以处理绝大部分的机器人刑法归责问题,不过也应在新的技术条件下对可容许风险、信赖原则予以新的推演和发展。取决于未来的技术进展,在功能主义的视角下,将来可以考虑有条件地肯定智能人形机器人独立责任主体地位的可能性。人形机器人的刑法归责体系,应当对其他法秩序的规范评价和机器人伦理标准的探讨保持协同和开放。

丘陵果园自然环境下柑橘采摘机器人设计与试验

智慧果园是未来果园行业发展的趋势,智能化果实采摘是发展智慧果园的关键问题。为实现智能化果实采摘,本文搭建了一种适用于丘陵果园矮化栽培模式下的柑橘采摘机器人系统。针对丘陵果园垄间地面凹凸不平,存在地形倾斜角0°~20°,设计了一种自适应调平平台保持机械臂基座水平;通过视觉系统获取多幅点云图像建立果树的三维点云模型,获取果实位置信息;为避免采摘时造成果实损伤,结合柑橘类水果的采摘特点,设计了一种剪切夹持一体化的末端执行器完成柑橘采摘。针对果园自然环境的主要扰动因素(风和光照)进行分级,设置10组对比试验,结果表明:在低光照或正常光照条件下,平均果实定位准确率为82.5%,末端执行器夹取成功率为87.5%,平均采摘时间最短为12.3 s/个;高光照条件下平均果实定位准确率为72%,末端执行器夹取成功率为80%,平均采摘时间最短为12.5 s/个。

分体刀具式名优茶采摘末端执行器设计与试验优化

针对名优茶机械化采摘过程中侧芽无法采摘的问题,根据顶芽、侧芽及茶梗的相关参数并结合茶园环境设计了一种末端执行器,利用分体式刀具的刀齿弯曲变形适应茶梗的干扰从而采摘侧芽。通过有限元仿真刀具切割侧芽得到采摘成功率的影响因素为刀齿宽度、刀齿长度及刀具厚度;采用三因素三水平的中心组合设计与响应面分析法研究各因素对采摘成功率的交互影响;以采摘成功率为响应值建立二次回归模型,确定各因素对采摘成功率的影响显著性主次排序为:刀齿长度、刀齿宽度、刀具厚度。以采摘成功率为目标对各试验因素进行优化,得到优化后的刀齿宽度、刀具厚度、刀齿长度分别为2.6、0.9、20.0 mm。采用优化后的参数进行茶园采摘试验,结果表明,末端执行器能够有效完成茶叶采摘工作,顶芽、侧芽采摘成功率分别为93%、63%,试验值与预测值的相对误差小于5%,优化模型结果可靠。

基于模糊控制技术的播种机自动定位导航系统研究

介绍了播种机自动定位导航系统总体设计,并基于播种机位置和观测角度,建立了定位导航和路径预测的数学模型。采用模糊控制技术,结合播种机和观测角度,设计了自适应模糊控制策略,可以实现播种机转向的精准控制。试验结果表明:系统相比传统PID控制方法,偏差小太多,说明本文方法能够获得较高的播种机定位导航精度,证明了系统的有效性和可行性。

福祉机器人基础研究与系统开发及展望

以沈阳工业大学中日福祉机器人研究中心科技成果为主线,指出福祉机器人领域中某些观念误区、基础研究的重要性及推广应用中的技术瓶颈。提出福祉机器人的简明定义,从系统构成角度阐明福祉机器人与工业机器人的本质区别,并以自主研发的机能康复机器人、部分失能者自立生活辅助机器人、完全失能者护理机器人等为例,通俗地论述了其社会背景、基本研究理念、具体研究内容及难点、取得的创新性成果及正在攻关的挑战性课题。对福祉机器人新兴领域的科研机遇、人才需求、市场规模及就业前景等进行了展望。