移动机器人视觉里程计综述

定位是移动机器人导航的重要组成部分.在定位问题中,视觉发挥了越来越重要的作用.本文首先给出了视觉定位的数学描述,然后按照数据关联方式的不同介绍了视觉里程计(Visual odometry,VO)所使用的较为代表性方法,讨论了提高视觉里程计鲁棒性的方法.此外,本文讨论了语义分析在视觉定位中作用以及如何使用深度学习神经网络进行视觉定位的问题.最后,本文简述了视觉定位目前存在的问题和未来的发展方向.

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率,故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要.基于旅客登机过程中两个阶段的延时,建立考虑时间阈值的新登机模型;在干扰时间阈值分布的基础上,通过优化算法分配行李,从而使登机时间最小,进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略.通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率.结果显示:新登机模型能准确反映登机过程,Steffen次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间;本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间,使登机效率显著提高.

一种高精度LSTM-FC大气污染物浓度预测模型

大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义。文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测。该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测。以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM_(2.5),PM_(10),NO_(2),SO_(2),O_(3),CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15%的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值。

基于丝束增减位置动态调整的自动丝束铺放路径覆盖性优化

自动丝束铺放(Automated Fiber Placement,简称"AFP")是一种先进的复合材料成型方法,可广泛应用于航空航天、风电、新能源汽车等领域。在丝束铺放过程中,由于构件外形的复杂性,相邻铺放路径之间的距离不能保持恒定,很容易产生丝束重叠和间隙等缺陷。通过应用丝束增减操作,可以减少丝束重叠和间隙的产生。现有的方法都是选取固定的丝束增减位置,缺乏关联构件几何特征的综合考虑。通过分析不同情形下丝束重叠和间隙的产生原因及覆盖区域计算方式,提出了一种基于丝束增减位置动态调整的丝束路径覆盖性优化方法,该方法能够有效减少铺放过程中丝束重叠和间隙的产生。最后,通过开展一系列计算及仿真实验,证明了该优化方法的有效性。

基于RobotStudio的自动冲压生产线仿真与优化

以机器人自动冲压生产线为研究对象,利用三维建模软件对冲压线各设备进行模块化建模以及整线装配,结合生产实际,对冲压生产线工序进行合理优化,最后利用机器人离线编程软件RobotStudio在虚拟环境中对自动化冲压生产线进行了模拟仿真及改进优化,验证了设计的合理性。

OLED显示中像素界定层全球专利发展分析

1.概述从上世纪60年代LCD显示器面世,从以冷阴极荧光灯作为背光源的LCD到以LED为背光源的LCD,再到今天的OLED,显示技术的每一次创新,带给我们的不仅仅是视觉冲击,更大的意义是产业进步和生活方式改变。OLED显示技术被称为显示技术的革命,将成为未来最具有前景的显示技术。OLED器件通过设置于阴极与阳极之间的有机发光层进行发光,其像素界定层的设置使得有机发光层的形成更为便捷,避免了相邻OLED器件有机发光材料层的混色,为像素单元的面积、形状、排布等设置提供了控制性高、简单易行的途径。

考虑行李的多格子元胞自动机登机模型

为了精确描述旅客登机过程,分析了经典的旅客登机模型,考虑了旅客携带行李占用过道空间与步行速度,刻画了2种新的过道干扰:速度干扰和入座干扰,建立了多格子元胞自动机登机模型,根据旅客携带行李数量,提出了多行李优先登机策略。分析结果表明:当客座率为100%时,新模型登机时间为1 455s,干扰次数为6 720,经典模型登机时间为1 244s,干扰次数为5 412,相比于经典登机模型,新模型模拟了机舱内旅客运动的复杂情况,元胞尺寸增大,旅客间相互作用增强,因此,登机时间较长,过道干扰较大,比较符合实际旅客登机行为;当客座率为100%时,采用多行李优先登机策略的登机时间为1 303s,相比随机登机策略减少了150s,节省登机时间10.3%,过道干扰次数为5 686,相比随机策略减少了808次,因此,采用多行李优先登机策略能有效地减小过道干扰,提高登机效率。