基于创客理念的机器人教学模式探究与实践

本文分析了国内外创客教育背景与存在的问题,结合创客教学和机器人教学特点,从机器人创客实验室、创客课程体系、创客导师团队、保障机制和产教融合活动等方面探讨了机器人创客教学模式。在机器人创客教学方面,给出了近几年具体做法,这些做法在实际的人才培养方面取得了良好的效果。

基于A星算法的移动机器人路径规划应用研究

移动机器人路径规划一直是一个比较热门的话题,A星算法以及其扩展性算法被广范地应用于求解移动机器人的最优路径。该文在研究机器人路径规划算法中,详细阐述了传统A星算法的基本原理,并通过栅格法分割了机器人路径规划区域,利用MATLAB仿真平台生成了机器人二维路径仿真地图对其进行仿真实验,并对结果进行分析和研究,为今后进一步的研究提供经验。

无轮式里程计下移动机器人路径规划的研究

针对移动机器人轮式里程计在非水平地面运动位姿估计不准确这一问题,本研究将采用激光雷达配合Hector slam并结合运用高斯牛顿算法,通过扫描匹配将传感器接收的数字信号转化为激光激光束点阵,并通过数据优化构建出精度较高的栅格地图。验证移动机器人在仿真环境和现实环境中不需要轮式里程计下自主导航的可行性。

齿轮箱故障预测模型设计与研究

基于遗传算法和BP神经网络算法的优势,设计了具有全局搜索和局部搜索能力的齿轮箱故障预测模型,该模型中BP神经网络的权值和阈值通过遗传算法进行寻优,再回代到网络,通过训练得到预测模型,最后由预测模型进行齿轮箱故障预测。实验结果表明:进行优化后的预测模型的预测精度明显高于没有优化的神经网络模型,达到了故障预测的要求,可以为实际的齿轮箱工作故障的预测提供依据。