校企“双主体育人”模式研究——以广东碧桂园职业学院机器人技术系为例

本文探索了校企“双主体育人”模式的可行性,以广东碧桂园职业学院机器人技术系为例,提出了在校企“双主体育人”实践过程中遇到的问题,总结了校企“双主体育人”模式的优化方案,旨在为其他院校的校企“双主体育人”模式的实践提供参考。文章通过三年的校企“双主体育人”模式的探索实践,验证了校企“双主体育人”模式的可行性。

基于力觉信息的工业机器人力跟随研究

随着机器人智能化要求的不断提高,需要工业机器人作业可同时满足机器人末端接触力和位置期望跟踪控制,以期具有更好的顺应外部环境的能力,提高作业效率和质量。为此,文中搭建了基于力传感信息的工业机器人力/位控制试验平台,通过在机器人末端安装六维力传感器,并在不同位姿建立机器人重力补偿系统,提出了基于力传感信息的力/位控制算法,完成了基于力传感器机器人末端的力跟随试验。通过试验证明了机器人能够根据力传感器反馈的信息实时地对末端位姿进行调整,实现了顺从外力的功能,同时验证了以此进行的力跟随控制算法的正确性和合理性。

党的二十大背景下新工科课程思政方法与路径探索

思政进课堂是目前各大高校的课程改革趋势,传统的理工科授课只注重专业知识,而忽略对学生的思想道德培养,这对人才培养是不利的。该文以机器人离线编程课程为例,从思政融合路径,思政进课堂教学改革设计框架,思政元素的融入,以及典型案例枚举等多点,阐述机器人离线编程课程的授课如何将思政元素潜移默化地融入到课堂教学中,以达到人才、人品双培养的教学模式。

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究

瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料,而瓷砖品质最重要的指标之一就是色差,一批瓷砖中色差越小,品级越高。目前企业主要是由熟练工人在特定的光照及距离条件下进行筛查,劳动强度大并且效率低,没有固定的判断标准。因此提出利用基于深度学习算法的视觉检测系统代替人工进行瓷砖色差分类,首先,经过数字图像处理算法对采集的瓷砖图像进行预处理,将瓷砖本体从背景中分割出来;然后,利用卷积神经网络分别提取具有色差的两类瓷砖特征,通过监督学习实现瓷砖的色差分类;最后,设计了图形用户界面将上述所有图像处理算法及分类算法进行实现,开发可视化人机交互式操作和分类结果显示系统。实验结果表明:基于深度学习的视觉检测系统能够在瓷砖色差分类任务上实现准确分类,且分类效率高、分类结果可视化,具有重要的应用价值。

基于神经网络改进的HHO算法AGV路径规划

针对传统哈里斯鹰优化算法(HHO)在AGV路径规划中,复杂环境收敛过慢,动态环境规划成功率低的问题,对其进行改进。首先,用可视图法构建静态地图,基于神经网络描述动态环境,实现初步规划与碰撞检测,并引入贝塞尔曲线对路径逐步平滑;其次,引入双曲正切与正弦波动的动态能量方程进行非线性化处理,平衡了全局探测和局部寻优两个阶段,避免过早陷入局部最优,扩大了搜索范围,提高了解的精度;最后,将综合改进前后的HHO算法运用于不同障碍环境测试对比。仿真结果表明,改进后的算法各项指标得以提升,路径更短更加平滑,在AGV复杂动态的实际工作环境有很好的适应性。

拐杖式智能伞设计

传统晴雨伞单一的功能设计通常不能满足人们的日常需求,因此,文中以物联网技术为核心、嵌入式为系统,选用STM32作为微控制器,针对老年人群体研发一款与拐杖融合设计的智能晴雨伞。雨天天气,打开伞体可以遮风挡雨;晴天天气,折叠伞体可以辅助行走。该晴雨伞设计是将拐杖的支撑结构替换了传统晴雨伞的伞柄结构,伞骨架处安装了降温除湿风扇,供电电池内置于伞柄内部,手握柄处安装了夜晚照明、健康检测、定位报警、远程监护、障碍检测、电话求助等多媒体智能功能。除了与传统雨伞、拐杖功能的特点外,还嵌入了物联网系统,能异地实时地监控和检测老人行为状况,从而避免老年人出行中发生意外,为老年人群体的日常出行保驾护航。