基于ROS与YOLOv5s的智能车障碍物检测导航系统的设计

针对智能车障碍物检测与自主导航任务中存在的识别准确率差、检出率低,以及自主导航路径规划器稳定性差等问题,设计一种基于ROS实验平台的障碍物检测与自主导航路径规划系统。系统以YOLOv5s作为障碍物检测算法框架,以A^(*)算法与TEB算法融合作为自主导航算法框架,改善了智能车障碍物检测精度低与路径规划不稳定的问题。实验结果表明,搭载该系统的智能车能够完成障碍物检测、自主导航的任务,路径规划平均成功率达到96.67%,障碍物检测准确率在92%以上,综合任务成功率在90%以上,具有障碍物检测准确率高,自主导航路径规划稳定性强的特性。

仿生双爪式管道攀爬机器人设计与分析

针对燃气与管道工程等领域的高空作业,设计了一种永磁铁辅助式具有可调步距的蠕动和翻转两种步态的双夹持器仿生攀爬机器人。为防止机器人出现滑移和翻转倾覆失稳情况,对其进行了力学分析;根据机器人构型对其进行了运动学与攀爬步态分析;对蠕动攀爬步态进行直线路径规划,并在SOLIDWORKS MOTION环境下对其两种步态进行了运动仿真。样机试验说明了机器人在蠕动和翻转两种步态下均具有良好的稳定性,两种步态配合可实现障碍物的翻越。该机器人在高空管道领域作业方面具有较好的应用价值。

全向移动光伏清扫机器人清扫特性分析与优化

针对光伏组件灵活、安全清扫问题,设计一种全向移动式光伏清扫机器人构型,采用四轮差速建模法、轮组电磁制动分析,确定机器人构型的合理性。针对现有移动式清扫方式的局限性,研究新型滚刷除尘、管道吸尘同步清扫方法。通过CFD仿真方法,建立机器人吸尘管道、清扫机构流场仿真模型,完成结构模型的清扫特性分析与结构优化仿真,以及实际清扫效果对比评价试验。试验结果表明:设计的清扫机器人能实现86.5%清扫效率,同时改善了运动制动能力。

智能制造背景下《物流自动化技术》课程教学改革探索

伴随着智能制造理念的推广以及越来越多企业开始采用智能制造的生产模式,对此方向的专业人才需求缺口显露了出来。如何培养出适应智能制造的专业人才,成为应用性本科高校工业工程专业培养目的之一,文章针对《物流自动化技术》在教学过程中存在的理论课程与实际应用差异、与其他课程相关性不强等问题,提出了包括建设智能制造生产系统综合实验室、调整课程内容等改善措施,以提高学生的应用创新能力。

可变斜面光伏清扫机器人行走特性研究

针对光伏面板清扫特点、大斜面稳定行走的严苛要求,设计了变斜面光伏清扫全向轮式机器人构型。在建立其数学模型基础上,完成了机器人行走特性分析和实验。分析了斜面角φ变化的附着特性,给出了在2种工况下行走机构斜面上稳定附着角度。通过仿真和实验,验证了在满足力学模型约束下,三全向轮式对称构型,在斜面上有一定附着角度。分析了随姿态角θ变化的速度、力矩分配规律基础上,为了消除行走机构3个全向轮之间挤压力问题,对行走机构速度和驱动电机力矩进行综合控制。实验数据表明,采用双PI控制策略后,机器人在斜面上行走的速度偏差和功耗都有一定的减少。

基于机器视觉与PLC的工业零件自动检测及分拣系统

以西门子S7-1200PLC为控制核心,结合深度学习目标检测算法,构建了一套基于机器视觉的工业零件自动分拣系统。传统工业分拣系统在进行分类与位置信息确定时需要分步进行,采用端到端目标检测算法在分类的同时获得物体的位置坐标。视觉模块将数据位置与类别信息输送至机器人控制系统中为后续机械臂抓取做准备,同时视觉模块判断输送带是否存在零件,将指令输入至PLC控制器中,进而控制输送带以及非标设备的工作状态。实验结果表明,利用目标检测算法最终的分拣准确度为91.1%,抓取速度可以达到1.3 s/个。

“机器人运动控制”课程实践教学探索

针对“机器人运动控制”课程传统教学方式重理论轻实践和无法将机器人运动控制核心算法与实践设备相结合进行实践等问题,文章基于自主开发机器人离线编程仿真软件设计了一种项目式综合性实践教学方案。该方案将项目制教学模式、虚拟仿真实验教学方法和机器人实体设备实操实践有机融合,从教学模式、实践教学内容、学习效果考核方法三个方面进行改革。该改革方案利用仿真平台对机器人运动控制核心算法进行实训,进一步丰富了实践性教学手段,为有效提升课程教学质量提供了思路。

基于WideResNet的生活垃圾图像分类研究

针对现有生活垃圾图像分类存在的模型训练耗时长、准确率不高等问题,设计了一种基于WideResNet模型的生活垃圾图像分类框架,通过减少网络的深度,增加网络输出的通道数,使残差块学习到更多有用信息的特点,保证了准确性,通过迁移学习的方法,减少了生活垃圾分类模型的训练时间。实验结果表明,在华为垃圾公开数据集上,对4大类垃圾进行分类测试,所采用的WideResNet模型性能明显高于VGG16和ResNet50模型,精度可以达到93.4%,证明了所提算法在生活垃圾图像分类问题上具有较强的准确性和实用性。

基于绳驱动的辅助站立装置设计与研究

针对社会老龄化带来的老年人独立困难问题,设计了一种基于绳驱动的辅助站立装置。分析绳驱动辅助站立装置结构组成及工作原理,计算装置核心部件驱动绳和椅板的尺寸,采用SolidWorks软件和Adams软件对其进行建模、仿真。结果表明,绳驱动辅助站立装置能满足老年人的使用需求,帮助用户独立站立,成本低且安全性高,具有一定的市场价值。

资源型企业技术创新效率评价与提升策略研究

在高质量发展背景下,实施技术创新是资源型企业转型升级的重要途径。技术创新效率评价可为资源型企业识别创新过程中的短板、提高创新效率,进而为实现高质量发展提供支撑。依据技术创新的特点,构建资源型企业技术创新的评价指标体系,提出基于数据包络分析方法的技术创新效率评价模型。以安徽省7家资源型企业为例进行实证研究,并依据评价结果给出了促进资源型企业技术创新的建议与策略。

无人机群反舰作战动态目标弹药分配模型

无人机群在协同作战中具有独特的作战优势,基于目标战术价值和编队防御优势等因素,建立目标舰队动态防御威胁数学模型,用于无人机群多目标分配;在传统蚁群算法的基础上,通过改进其搜索机制及信息素更新范围,提出一种基于信息素范围约束条件下的随机蚁群(RRSACS)搜索算法,采用12架无人机对抗5艘舰船以1批次和2次突防的模式,模拟分析舰艇编队的静态和动态防御能力,验证模型的有效性。结果表明:静态环境和动态环境下无人机突防目标舰队模型局部最优解分别为4.221,4.312,目标舰队动态防御模型能够真实地模拟舰队对抗环境,反映实战过程中舰队的防御空间和协同优势;在相同条件下(种群数量、信息素浓度和作战波次),相较于传统蚁群算法,改进的RRSACS蚁群算法可减少50 s的分配耗时,运行效率得到提高。

地铁乘客火灾应激反应过程模型构建与分析

为提高地铁乘客的火灾应对能力,基于应激反应模型,构建地铁火灾应激反应过程理论模型;收集357份有效问卷数据,采用因子分析和结构方程模型(SEM),探讨个体特性、特定情境、认知评价、社会支持、应对方式和应对结果 6个变量及变量各维度之间的相互影响关系。研究结果表明:个体特性可以正向调节心理反应结果,特定情境变量可以反向调节心理反应结果,认知评价对心理反应结果有显著的正向中介作用,应对方式和社会支持对心理反应的中介作用不显著;特定情境会对应对方式、认知评价会对社会支持产生显著的正向影响关系。

2URR-SRR-RUPUR并联式腿部康复机器人机构设计与运动性能分析

基于腿部关节康复机理,提出了一种2URR-SRR-RUPUR 4自由度并联式腿部康复机器人,该机构能够实现踝关节的外展和内收运动、膝关节的屈伸运动、髋关节的内旋和外旋运动以及腿部的牵伸运动。基于螺旋理论分析了该机构在一般位型和初始位型下的约束螺旋系和自由度性质。建立了2URR-SRR-RUPUR并联机构的运动学模型,采用闭环矢量法求解机构的运动学逆解并分析了机构的速度雅可比矩阵,在此基础上,对机构的工作空间和奇异性进行研究,得到了机构的工作空间图和奇异位型。基于腿部关节康复运动路径对机构进行轨迹规划,将规划结果采用SolidWorks Motion软件进行运动仿真分析,仿真结果表明,机构运动连续平滑,适合腿部康复运动训练,具备良好的应用潜力。

基于RBF神经网络模型的单力臂机器人控制

针对单力臂机械手的控制,提出了一种基于RBF神经网络模型的控制方法;RBF神经网络即径向基函数,它本身是具有单隐层的三层前馈网络,从输入空间到输出空间的映射呈现非线性,但是从隐含层空间到输出空间的映射却呈现线性,又由于RBF网络它采用高斯基函数作为作用函数,它的输出与部分调参数有关,在输入空间的有限范围内不为零,是一种局部逼近的神经网络方法,所以采用RBF网络能够很快地进行学习并且避免出现局部极小问题,能够满足控制的实时性要求;通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真以及M语言的离散数字化仿真发现,采用RBF神经网络模型方法进行控制,其控制的精确度和实时性很高,控制效果很好。

鼓形齿回转支承性能验证

目前,设计者们已成功试制出鼓形齿回转支承,但对其进行模拟实际工程机械工况的性能研究仍停留在理论分析上,因此,需要实际采集实验数据与直齿轮进行性能对比,对其理论性能特点进行验证。文章模拟实际工况制作了鼓形齿与直齿回转支承性能试验设备,并进行加载和运行,设置多个观测项目和观测点进行数据收集。基于试验采集的数据分析,鼓形齿回转支承体现了长寿命、耐磨损、难断齿、易维护等性能特点。与鼓形齿的设计的理论基础相吻合,有利于回转支承的常见的失效形式——断齿问题的解决。

基于RBF-ADRC的高速列车速度控制算法

针对高速列车运行过程中的时变与非线性模型问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络(RBFNN)优化的高速列车速度自抗扰控制(ADRC)算法。首先,以单质点模型建立列车动力学方程;其次,将ADRC技术应用到列车上,以列车外干扰作为扩张部分,借助非线性误差反馈控制律实时观测和补偿系统扰动,设计基于RBFNN优化的ADRC控制器;然后,以CRH380型列车参数进行目标速度曲线仿真追踪,验证RBF-ADRC控制器追踪性能;最后,将设计的RBF-ADRC控制器与传统ADRC控制器在抗干扰性能和追踪误差方面进行比较。结果表明:基于RBF-ADRC的控制器抗干扰性能高于传统的ADRC控制,且追踪误差更小,适用于列车严格运行条件。

基于带约束的修正梯形加速度规律规划算法研究

传统的S型加减速算法是基于加速度和位移的约束,而在机器人的运动控制中需要带有速度的约束参数,故提出了一种带有速度与加速度约束的修正梯形加速度规律规划算法。根据该加减速曲线的特征,提出一种时间判别法对给定的约束参数进行轨迹规划,并将速度与加速度进行适配;另外,针对小位移、大加速度的约束参数,自动调整修正系数,对速度和加速度参数进行约束;最后给定约束参数对上述轨迹规划方法进行仿真实验,得到了基于约束参数的较好的速度与加速度曲线,表明了该轨迹规划方法的有效性,并且有效减少了冲击与振动。

基于层次分析法的原料供应商评价

原料供应是钢铁企业保证连续生产的重要影响因素,科学合理地评价原料供应商对于钢铁企业具有重要意义。本文针对M钢铁公司原料供应商评价现状及存在的问题,提出一套基于层次分析法的原料供应商评价实用化方法,可简化M钢铁公司原料供应商评价实施过程,提高评价的科学性和可操作性,同时对其他企业也具有一定的借鉴意义。

基于微分法串联机器人的误差敏感度分析

为了提高串联机器人的绝对定位精度,提出了一种基于微分法和矩阵法的机器人误差源分析方法.首先分析单个连杆姿态矩阵的微小误差;然后利用积分法分析多个连杆末端的位姿误差,采用微分法和修正Denavit-Hartenberg(MDH)运动学模型,对末端位姿误差的敏感度进一步分析;最后通过Matlab软件分析,分别得出机器人4个关节的扭角和转角对末端位姿影响的曲线图,以及连杆长度和偏移量对末端位姿影响的曲线图,对影响末端位姿的几何参数进行运动学误差分析和规避,即可从源头上解决串联机器人绝对定位精度的问题.

项目制教学理念下的应用型本科人才培养探究

培养高素质应用型人才是当前高等院校的研究热点,文章针对这一培养目标提出建设基于项目制教学理念的教学项目平台,旨在聚合不同类型、不同难度、不同方向的与产业发展需求紧密联系的优质项目,为不同学习需求的学生提供实践、沟通、创新的教学平台,提高教学效果,更好的培养符合社会经济发展的高素质应用型人才。