采摘机器人的路径规划系统动态性优化研究

为进一步改善采摘机器人的工作性能,提出以动态调控为主导的理念,针对整机的路径规划系统展开优化研究。以当前果园采摘机器人的通用性结构组成为前提,将云平台数据处理与路径规划核心算法有效融合后搭建动态控制模型,分别针对路径规划系统的硬件配置与软件控制进行合理设计,得到可应用于采摘实践且布局完整的路径规划系统。展开动态性优化下的采摘作业试验,结果表明:优化后采摘机器人路径规划系统的整体路径搜索率与路径平滑性得到明显提升,相对提升度分别为10.93%和9.71%,路径偏离率相对降低了50%左右,很好地优化了机器人的避障能力,满足系统稳定性需求,具有较高的实用价值。

考虑行进避障的巡检机器人编队队形自动控制方法

针对因巡检环境障碍物较多、地形较为复杂,导致编队队形控制效果较差、控制误差较大的问题,提出了考虑行进避障的巡检机器人编队队形自动控制方法。根据历史数据建立机器人运动学模型,采用二次积分算法,求得机器人行进的状态向量、运行速率参数。参考平衡规律,计算机器人静态和动态运动的稳定中心点,推导求得直线和曲线运动的稳定权重变化。建立考虑行进避障与编队路径安全距离问题,设计惩罚因子函数,将状态向量、运行速率参数以及稳定权重值作为函数控制变量,完成巡检机器人编队队形自动控制。实验结果表明,所提方法的巡检机器人编队队形控制效果较好,自动控制精准度较高,且在多种障碍物形态环境下,均能保证控制质量,减小控制误差。

汽车避障工况下稳定性控制研究

为改善车辆紧急避障工况下的稳定性,建立滑模控制系统。设计七自由度非线性整车动力学模型和人车路闭环模型,运用滑模变结构理论,以车辆实际横摆角速度和理想的横摆角速度之差为输入变量,以前轮转角响应紧急避障要求为控制目标,以跟踪理想横摆角速度为目的进行控制计算。结果表明,紧急避障工况下采用滑模控制系统设计的路径跟踪控制器,能够控制车辆跟踪规划的理想避让路径,横摆角速度幅值为0.234 rad/s,小于未加控制车辆的横摆角速度,响应速度更快;经过滑模控制的车辆在路径跟踪过程中质心侧倾角最大值为0.037 rad,小于未受控制的车辆的相应值。

无人机精准施药关键技术综述

无人机施药技术具有快速、高效、适应性广和操控人员安全等显著特点,近年来在我国发展迅猛,已成为一个具有中国特色的新兴产业。无人机精准施药技术针对田间作物的生长发育阶段和病虫草害状况,按需对作物喷施农药,可显著提高施药作业效率、增加农药的有效利用率,并减少对人体的危害和对环境的污染,精准施药技术得到了植保行业的高度重视。该文从无人机机体、无人机飞控导航避障技术、田间作物信息获取和航空变量施药技术方面,综述实现无人机精准施药的关键技术及其发展现状,分析目前在指导实际田间无人机精准施药过程中存在的问题,即缺乏针对具体作物和病虫害的药剂及药量配方指导、所需雾化特性参数和应有的飞行参数的系统研究,提出应将人工智能AI (Artificial Intelligence)技术有效引入无人机精准施药系统中,提高系统的自适应性和鲁棒性,使农业从业者容易操纵植保无人机精准施药系统,推动无人机精准施药技术尽快得到应用、推广和普及。

机器人BP神经网络避障控制模型构建及仿真

针对传统 BP 神经网络在未知环境下机器人路径规划及避障算法中存在权值调节收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等问题，基于权值调节收敛速度与学习率之间的关系，通过引入调节因子及设置参数 k inc 和 k dec 对传统 BP 神经算法进行了改进，实现了学习率的大小动态调节，优化了权值的收敛．利用改进后 BP 神经网络算法，给出了一种新型机器人二级 BP 神经网络避障控制模型．仿真结果表明：该模型用于障碍物实时识别及机器人快速避障时有效可行，障碍物识别率达到80．5％～99．5％，避障路径趋近最优直线路径．

基于i-PARIHS框架提高婴幼儿尿标本留取成功率的循证实践研究

目的开展提高婴幼儿尿标本留取成功率的循证实践,制订护理质量审查指标,分析实践过程中的障碍因素,以期为临床实施提供参考。方法组建研究小组,围绕提高婴幼儿尿标本留取成功率的主题,根据证据的6S模式“由上至下”查找最佳证据并确立审查指标,以整合式健康服务领域研究成果应用的行动促进(integrated promoting action on research implementation in health services,i-PARIHS)框架为理论指导,对执行率低于90%的指标进行障碍因素分析并制订策略。2019年5月28日至7月27日,采用整群抽样方法选取收治于广州市妇女儿童医疗中心呼吸科病房的46例患儿作为研究对象,评估相关循证实践审查指标的执行情况。结果基线审查时,10项指标中有5项(指标2、3、5、6、8)执行率为0,4项(指标1、4、7、9)执行率低于90%;第1轮审查(证据转化应用2个月后)发现,5项审查指标(指标2、3、5、6、9)执行率有所提高,4项指标(指标1、4、8、10)执行率均大于90%。结论基于循证制订的婴幼儿尿标本留取质量审查指标具有较好的科学性、可操作性和实用性。基于i-PARIHS框架进行证据应用障碍因素分析,能有效提高审查指标执行率、促进提高婴幼儿尿标本留取成功率最佳证据的临床应用。

一种CDIO机理下的植保机路径追踪系统优化

为进一步提高农业无人植保机的作业运行效率,以CDIO设计理念为依托,针对其路径追踪系统进行优化设计。以构思、设计、实施、运行为主体思路,在理解植保机的路径控制及动力原理的基础上,设计CDIO机理下植保机路径追踪实施步骤,建立路径追踪控制模型。同时,从目标追寻与路径避障入手,对植保机路径追踪系统进行硬件配置,并采取嵌入式路径追踪系统软件控制。进行路径追踪系统运行试验,结果表明:以路径误差、避障成功率及整机作业效率等为主要评价参数,在同等试验条件下,基于CDIO设计机理植保机的整机作业效率可提高6.19%,作业路径追踪误差小于6.5%,避障成功率可提高10.92%。该设计思路具有一定的创新性,可为植保机的优化提供参考。

面向避障和紧凑的浮动滚子推杆盘形凸轮机构尺寸综合问题

基于"双释放(释放滚子中心和凸轮轴心)的基本思想,根据Ⅰ类尺寸综合方法,分析推理得到最优凸轮轴心O**1是"整程避障成功"的最适任解,给出障碍集{Di}与许用边界{?Di}等若干概念,提出滚子、凸轮"整程避障成功"的解析判据,以及"简约搜索区域Σ[2]和Σ[0]"和求解凸轮轴心O1、滚子中心C解区域的遍历搜索方法,进而提出"机构紧凑尺寸解"的求解方法,圆满解决了面向避障和紧凑的浮动滚子推杆盘形凸轮机构尺寸综合问题。最后给出了机构尺寸综合的一个算例。

基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划研究

在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划。基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法。构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力,全面查看搜索路径上的当前节点、下一个节点和目标节点,增加路径选择的多样性,提高收敛速度,实现采摘机器人最优路径规划。实验结果表明,设计方法能有效地解决特殊地理环境下,采摘机器人拾取器的最优避障规划问题,具有较高的效率和优越性。