基于改进遗传算法的移动机器人路径规划研究

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作者 寿林 王雷 +2 位作者 蔡劲草 张泽宇 夏强强 《井冈山大学学报（自然科学版）》 2024年第6期87-93,共7页

针对传统遗传算法在移动机器人路径规划中存在路径不平滑、容易早熟等问题,提出了一种改进遗传算法。首先,采用基于终点距离和夹角的种群初始化方法以提高初始种群质量;其次,根据路径长度和转向角度设计了新的适应度函数以提高路径平滑... 针对传统遗传算法在移动机器人路径规划中存在路径不平滑、容易早熟等问题,提出了一种改进遗传算法。首先,采用基于终点距离和夹角的种群初始化方法以提高初始种群质量;其次,根据路径长度和转向角度设计了新的适应度函数以提高路径平滑度,采用保留较差解的改进锦标赛选择策略以增加种群多样性;最后,设计了基于节点数量筛选交叉个体的交叉算子,加快收敛速度并减少无效交叉,同时采用了多种变异策略以增加算法后期的搜索能力。对比仿真实验表明,本研究所提出的改进遗传算法能较好地避免早熟,所得路径更平滑,收敛速度更快,综合性能相对更优。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 改进遗传算法 平滑路径 种群初始化

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农业物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法 被引量：2

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作者 郭万金 李儒 +2 位作者 郝钦磊 曹雏清 赵立军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期22-38,共17页

为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业... 为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业的时间最优轨迹。该方法建立机器人协同作业的运动学模型和动力学模型,对物料移运机器人开展时间最优轨迹规划,并基于Lyapunov理论设计控制律减少跟踪误差,最后通过Matlab/Simulink和ADAMS联合仿真验证方法的有效性。结果表明,提出的轨迹规划方法可使机器人在抓放料协同作业和避障协同作业中取得平滑且时间最优的运动轨迹,机器人各关节的位移、速度、加速度、力/力矩曲线变化平缓,两履带牵引力满足机器人的要求且可快速稳定跟踪时间最优路径。 展开更多

关键词 物料移运机器人 轨迹规划 时间最优 协同作业 A*算法

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基于病态参数分离的机器人运动学标定测量构型优化 被引量：2

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作者 郭万金 李锦辉 +2 位作者 郝钦磊 曹雏清 赵立军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期299-314,共16页

针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)算法的机器... 针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)算法的机器人运动学标定测量构型分步优化方法。首先,建立机器人位置误差模型。其次,建立一种可观性综合指标,评价不同机器人标定测量构型的总体可观测性和灵敏度。最后,分离机器人运动学位置误差模型的病态参数,建立测量构型优化目标函数和约束条件,提出一种基于DETMAX算法与改进差分进化算法结合的分步迭代优化算法(简称为DETMAX-改进差分进化算法,简写为DETMAX-IDE算法),开展机器人运动学标定测量构型分步迭代优化。通过机器人运动学标定仿真与实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,与随机测量构型相比,所提方法对应的机器人绝对定位精度的平均值和均方差分别降低了62.09%和62.45%。 展开更多

关键词 机器人运动学标定 测量构型优化 病态参数分离 DETMAX-IDE算法 位置误差模型

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机器人去毛刺路径规划仿真实验教学设计——以轮毂窗口去毛刺为例

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作者 郭万金 叶敏 +4 位作者 张志峰 朱武威 孙浩 曹雏清 赵立军 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第12期111-118,共8页

为显著提升智能制造工程专业学生对机器人的实际操作技能水平,针对机器人去毛刺路径规划仿真实验,设计了一种工业机器人技术与机器视觉技术结合的轮毂窗口去毛刺系统方案,提出一种机器人去毛刺实验教学方法。针对轮毂窗口去毛刺作业开... 为显著提升智能制造工程专业学生对机器人的实际操作技能水平,针对机器人去毛刺路径规划仿真实验,设计了一种工业机器人技术与机器视觉技术结合的轮毂窗口去毛刺系统方案,提出一种机器人去毛刺实验教学方法。针对轮毂窗口去毛刺作业开展机器人路径规划仿真与去毛刺实验,获得了良好的去毛刺效果,有效提升了作业质量和效率。所提方法为智能制造工程和工业机器人技术的创新实验教学提供一种实验教学案例和实现途径,可提高学生对工业机器人去毛刺技术的实践和应用能力,为新质生产力人才培养和高素质智能制造人才培养提供一种实验教学方法。 展开更多

关键词 实验教学 智能制造工程 工业机器人 机器人去毛刺 路径规划

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考虑廓形特征的机器人异型盘磨削接触力建模

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作者 郭万金 吴广 +6 位作者 朱恒 陈柱宏 詹子立 曹雏清 赵立军 郭磊 朱文锋 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期167-180,共14页

目的为表征具有尖端小、比压大廓形特征的机器人异型盘磨削接触力,针对异型盘薄板与橡胶板双层结构形式,提出一种考虑廓形特征影响的包含薄板挠曲形变和橡胶板弹性形变的机器人异型盘磨削接触力建模方法。方法首先,基于弹性薄板弯曲理论... 目的为表征具有尖端小、比压大廓形特征的机器人异型盘磨削接触力,针对异型盘薄板与橡胶板双层结构形式,提出一种考虑廓形特征影响的包含薄板挠曲形变和橡胶板弹性形变的机器人异型盘磨削接触力建模方法。方法首先,基于弹性薄板弯曲理论,分析薄板挠曲形变与接触力关系。其次,依据静态弹性理论,建立橡胶板在弹性形变区域内弹性形变与接触力模型。再次,开展有限元数值模拟实验求解橡胶板弹性形变参数和薄板挠曲形变参数,并通过变量替换建立接触力与异型盘法向进给位移数值形式反函数模型。最后,搭建机器人异型盘磨削实验平台,分别开展1种平面与3种曲率曲面工件的机器人异型盘接触力模型验证实验和1种侧曲面圆台铸铁工件的机器人异型盘磨削一致性验证实验。结果机器人异型盘接触力模型验证实验结果表明,当盘倾角较大时,能够较为准确地预测接触力。机器人异型盘磨削一致性验证实验结果表明,在相同的磨削参数条件下,3条磨削路径(路径1、2、3)的磨削深度平均值分别为0.0663、0.0632、0.0645 mm,最大偏差分别为0.0139、0.0090、0.0108 mm,变异系数分别为11.2%、6.4%和9.6%。实验验证了所提方法的有效性。结论所提方法考虑了异型盘廓形特征,将工件表面曲率、盘倾角、廓形参数和异型盘尺寸等参数包含在磨削接触力模型中,并描述了磨削接触力与异型盘法向进给位移的数值形式反函数关系,能够度量异型盘磨削作业接触区域和解释磨削接触力影响因素,可为机器人异型盘的高效率、高质量恒定接触力磨削提供理论依据。 展开更多

关键词 接触力建模 异型盘磨削 挠曲形变 弹性形变 机器人磨削

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基于TwinCAT3的五轴机器人控制系统设计

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作者 于伶 刘志恒 +1 位作者 徐昌军 郭万金 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期52-56,共5页

针对五轴混联机器人对控制的实时性、开放性要求高的特点,设计以EtherCAT现场总线为基础、基于TwinCAT3平台的控制系统。根据机器人的机械结构建立D-H模型,求解运动学正逆解算法,以C#编程语言进行算法的实现与封装。使用“设定值发生器... 针对五轴混联机器人对控制的实时性、开放性要求高的特点,设计以EtherCAT现场总线为基础、基于TwinCAT3平台的控制系统。根据机器人的机械结构建立D-H模型,求解运动学正逆解算法,以C#编程语言进行算法的实现与封装。使用“设定值发生器”方法实时控制各轴运动,更加灵活有效地实现复杂运动控制功能,并可扩展应用于更广泛的场合。通过人机界面实现了机器人示教、参数设置、运动控制等功能。测试结果表明:该控制系统稳定可靠,实时性强,易扩展,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 EtherCAT总线 TwinCAT3系统 伺服控制 机器人

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无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法 被引量：4

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作者 郭万金 赵伍端 +2 位作者 于苏扬 赵立军 曹雏清 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1655-1666,共12页

为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工... 为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测. 展开更多

关键词 工业机器人 无先验模型曲面 在线轨迹预测 曲面法线跟踪 机器人打磨

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基于集成概率模型的变阻抗机器人打磨力控制 被引量：3

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作者 郭万金 赵伍端 +2 位作者 利乾辉 赵立军 曹雏清 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2356-2366,2374,共12页

工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的... 工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性. 展开更多

关键词 工业机器人 打磨力控制 自适应变阻抗 强化学习 集成贝叶斯神经网络

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机器人打磨自适应变阻抗主动柔顺恒力控制 被引量：6

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作者 郭万金 于苏扬 +2 位作者 田玉祥 赵立军 曹雏清 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期54-65,共12页

为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络... 为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络变阻抗控制器分别作为内环控制和外环控制,在此基础上,提出了一种机器人自适应变阻抗主动柔顺恒力控制方法,用于在线自适应优化阻抗参数,动态调节打磨力修正量,实现机器人打磨作业自适应主动柔顺恒力控制。最后采用Lyapunov稳定性理论分析证明了所提出方法的闭环稳定性。通过机器人打磨系统虚拟样机联合仿真实验和机器人平台实物实验,验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够较好实现静态与动态期望打磨力跟踪,减小了打磨力波动、力超调量以及打磨初期打磨工具处的冲击力,提高了打磨力控制系统抗扰动稳定性、恒力跟踪性能和动态响应能力,对复杂多变工况机器人打磨作业具有较强的适应性与鲁棒性。 展开更多

关键词 工业机器人打磨 恒力控制 主动柔顺 自适应变阻抗 机器人末端执行器

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基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型

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作者 胡明 许佳炜 +3 位作者 赵立军 王杨 欧阳少雄 后海伦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期849-855,共7页

随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用... 随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用特征提取器将输入样本映射到向量空间,实现同一动作的样本聚集、不同动作的样本分离;然后针对新的场景域,通过随机化方法和少量被标记样本计算出动作的原型表示;最后,计算查询样本与动作原型之间的距离,从而实现了人体动作的分类。实验结果和分析表明,SSRCD-Fi能够实现鲁棒的跨域人体动作的泛化感知,在不可见的用户和位置上实验准确率分别为92.73%和97.99%。实验代码公开在:https://github.com/4three2one/SSRCD-Fi。 展开更多

关键词 人体动作识别 小样本 随机化 跨域泛化感知

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基于改进Vision Transformer的局部光照一致性估计

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作者 王杨 宋世佳 +3 位作者 王鹤琴 袁振羽 赵立军 吴其林 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期312-321,共10页

光照一致性是增强现实(AR)系统中实现虚实有机融合的关键因素之一。由于拍摄视角的局限性和场景光照的复杂性,开发者在估计全景照明信息时通常忽略局部光照一致性,从而影响最终的渲染效果。为解决这一问题,提出一种基于改进视觉Transfor... 光照一致性是增强现实(AR)系统中实现虚实有机融合的关键因素之一。由于拍摄视角的局限性和场景光照的复杂性,开发者在估计全景照明信息时通常忽略局部光照一致性,从而影响最终的渲染效果。为解决这一问题,提出一种基于改进视觉Transformer(ViT)结构的局部光照一致性估计框架(ViTLight)。首先利用ViT编码器提取特征向量并计算回归球面谐波(SH)系数,进而恢复光照信息;其次改进ViT编码器结构,引入多头自注意力交互机制,采用卷积运算引导注意力头之间相互联系,在此基础上增加局部感知模块,扫描每个图像分块并对局部像素进行加权求和,捕捉区域内的特定特征,有助于平衡全局上下文特征和局部光照信息,提高光照估计的精度。在公开数据集上对比主流特征提取网络和4种经典光照估计框架,实验和分析结果表明,ViTLight在图像渲染准确率方面高于现有框架,其均方根误差(RMSE)和结构相异性(DSSIM)指标分别为0.1296和0.0426,验证了该框架的有效性与正确性。 展开更多

关键词 增强现实 光照估计 球面谐波系数 视觉Transformer 多头自注意力

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基于数字孪生与BP神经网络的RV减速器故障诊断

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作者 孙笑笑 江本赤 +1 位作者 陈智君 李公文 《安徽科技学院学报》 2025年第2期104-111,共8页

本文为解决RV减速器的故障诊断及分类问题,提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法。首先,构建RV减速器的数字孪生模型,并建立数据通信完成虚实交互;其次,基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型,并引入Adam算法对其优化;最后,结... 本文为解决RV减速器的故障诊断及分类问题,提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法。首先,构建RV减速器的数字孪生模型,并建立数据通信完成虚实交互;其次,基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型,并引入Adam算法对其优化;最后,结合仿真数据库和传感器实时数据对减速器孪生模型和诊断模型进行修正更新。训练集的诊断准确率达到96.5%,测试集的准确率达到96%,验证了该方法的可行性。本文通过融合数字孪生技术与BP神经网络,可以有效提升故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 数字孪生 神经网络 RV减速器 故障诊断

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IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法 被引量：1

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作者 李倩 陈付龙 +2 位作者 郑亮 赵法龙 陈智君 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期26-32,共7页

在许多移动机器人的应用场景下,如自动化仓储物流场景,由于激光雷达安装位置的限制,采用单一激光雷达的SLAM解决方案存在视场受限以及难以闭环的问题。为此基于FAST-LIO2算法提出了一种IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法,该方法在扩... 在许多移动机器人的应用场景下,如自动化仓储物流场景,由于激光雷达安装位置的限制,采用单一激光雷达的SLAM解决方案存在视场受限以及难以闭环的问题。为此基于FAST-LIO2算法提出了一种IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法,该方法在扩展了机器人的感知范围的同时提高了定位精度和建图效果。通过公开数据集的离线测试以及自建实验平台的在线测试,相较于M-LOAM、FAST-LIO2和Faster-LIO算法,所提出的算法在定位精度和建图效果上取得了显著提升,并具有更低的回环漂移。 展开更多

关键词 移动机器人 同时定位与建图 多激光雷达 紧耦合 惯性导航

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基于分布式PLC的丝锭自动包装码垛系统设计 被引量：1

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作者 于伶 李海东 《自动化与仪表》 2024年第1期45-49,54,共6页

为提高化纤企业的自动化程度,针对丝锭包装的传统工艺流程,该文提出了基于Device Net总线的分布式PLC控制系统,对生产线内各单元统一布局规划,模块化设计与调试,实现了机器人自动上料、丝锭自动套袋、自动码垛和自动打包称重的全流程包... 为提高化纤企业的自动化程度,针对丝锭包装的传统工艺流程,该文提出了基于Device Net总线的分布式PLC控制系统,对生产线内各单元统一布局规划,模块化设计与调试,实现了机器人自动上料、丝锭自动套袋、自动码垛和自动打包称重的全流程包装作业。实际运行表明,该系统运行可靠、维护方便,能有效减轻人工负荷、提高生产效率,实现了化纤丝锭的智能化输送、管理及物料信息的可追溯功能。 展开更多

关键词 Device Net总线 PLC 机器人

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基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计 被引量：1

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作者 郑宇航 曹雏清 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2024年第4期104-111,共8页

目的估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉SLAM中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。方法通过深度估计和位... 目的估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉SLAM中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。方法通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和6自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成U型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制CBAM网络结合ResNet网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。结果在KITTI数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的monodepth2单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低0.034、0.129和0.002,自制测试图片证明了网络的泛化性。结论使用混合注意力机制结合的ResNet网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。 展开更多

关键词 单目视觉 连续帧深度估计 混合注意力机制 多尺度特征融合

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应用元素级注意力机制和角点特征的重定位网络

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作者 曹雏清 罗海南 马玉洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期130-141,共12页

视觉重定位技术是室内服务机器人关键技术之一,其主要目的是精确确定机器人在场景中的六自由度位姿。在室内环境中,稀疏纹理区域的普遍存在对视觉重定位的精度构成了挑战,因为这些区域中的相似图像块会大幅干扰定位准确性。此外,现有的... 视觉重定位技术是室内服务机器人关键技术之一,其主要目的是精确确定机器人在场景中的六自由度位姿。在室内环境中,稀疏纹理区域的普遍存在对视觉重定位的精度构成了挑战,因为这些区域中的相似图像块会大幅干扰定位准确性。此外,现有的视觉重定位网络往往忽视图像中角点的重要性,限制了卷积神经网络在编码场景信息时的能力,因为角点中蕴含着丰富的几何特征。为此,提出一种结合元素级注意力机制和角点特征的视觉重定位网络。为了解决相似图像块的问题,提出元素级注意力机制,通过预测元素级注意力加权系数来评估特征图中每个元素的重要性。该方法可有效融合多级特征图,利用低级特征图中的几何结构信息与高级特征图中的语义信息来提升相似图像块的区分度。针对角点特征被忽视的问题,提出一种角点特征整合模块,利用角点提取网络SuperPoint提取大量角点进行聚类,并选择距离聚类中心最近的角点来保证其均匀地分布在图像中。该网络将提取的角点特征整合进高维特征图中,从而保证网络充分地提取角点中所包含的图像几何特征,进而提升网络的场景解析能力。在7-Scenes数据集上的实验结果表明,在包含大量稀疏纹理的室内场景中,提升相似图像块间的区分度并整合角点特征可有效提升视觉重定位精度,使该方法实现了0.025 m的中值平移误差、0.83°的中值旋转误差以及87.43%的重定位准确率。 展开更多

关键词 视觉重定位 室内服务机器人 卷积神经网络 多级特征融合 角点特征

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基于分布式PLC的罗拉柔性装配系统设计

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作者 于伶 李海东 《自动化与仪表》 2024年第9期41-46,共6页

针对罗拉装配生产中工件规格种类多、工序繁杂、流程长、中转环节多、以人工操作为主等特点,为提高企业的自动化程度,该文提出了基于Device Net总线的分布式PLC控制系统。对生产线中各单元进行模块化柔性设计,兼容多工件规格、多工序组... 针对罗拉装配生产中工件规格种类多、工序繁杂、流程长、中转环节多、以人工操作为主等特点,为提高企业的自动化程度,该文提出了基于Device Net总线的分布式PLC控制系统。对生产线中各单元进行模块化柔性设计,兼容多工件规格、多工序组合;应用工业机器人与伺服控制技术,实现了机器人自动上下料、自动清洗、激光打标、轴承压装、保护帽安装、注黄油、喷防锈油、裹膜包装、码垛装箱等连续流程作业。实际运行表明,该系统运行可靠、维护方便,能有效降低用工成本、提高生产效率,为企业实现连续化、自动化、信息化的全面智能升级改造提供了基础。 展开更多

关键词 罗拉 Device Net总线 分布式PLC 机器人 伺服控制

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基于零样本学习的物体检测网络

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作者 张靖 于伶 《计算机应用文摘》 2024年第11期129-131,共3页

作为先进的机器学习方法,零样本学习旨在解决在训练阶段未知物体的分类问题。传统的机器人抓取方法需要训练大量的标记样本以得到模型,进而学习对物体的分类和抓取。然而,这些方法在抓取未知物体时面临一定的困难,其中机器人未曾接触过... 作为先进的机器学习方法,零样本学习旨在解决在训练阶段未知物体的分类问题。传统的机器人抓取方法需要训练大量的标记样本以得到模型,进而学习对物体的分类和抓取。然而,这些方法在抓取未知物体时面临一定的困难,其中机器人未曾接触过这些物体,无法在训练数据中学习抓取。因此,零样本学习方法发挥了重要作用,其基本思想是利用已知类别的数据训练视觉-语义交互模型将语义知识扩展到未知类别,以控制机器人对未知类别进行识别与抓取。 展开更多

关键词 零样本学习 机器人抓取 未知物体

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复杂地形环境下的多传感器融合SLAM技术 被引量：1

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作者 路春晓 钟焕 +3 位作者 刘威 周勇 崔智全 李卫华 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期425-435,共11页

针对在野外、森林、山地或建筑工地等复杂环境中,SLAM(同时定位与地图构建)算法精度下降、定位漂移或甚至失效的问题,提出一种复杂地形环境下的多传感器融合SLAM算法。首先,针对剧烈运动时点云畸变严重的问题,提出了一种自适应划分雷达... 针对在野外、森林、山地或建筑工地等复杂环境中,SLAM(同时定位与地图构建)算法精度下降、定位漂移或甚至失效的问题,提出一种复杂地形环境下的多传感器融合SLAM算法。首先,针对剧烈运动时点云畸变严重的问题,提出了一种自适应划分雷达帧的子帧分割方法,并利用IMU(惯性测量单元)预积分技术进行点云畸变补偿,降低点云帧内失真,提高SLAM算法在剧烈运动时的鲁棒性;然后,算法前端基于迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF)算法,融合激光雷达、IMU的数据进行状态估计,为后端提供精确的初始位姿;后端基于因子图,融合前端激光惯导里程计因子、闭环检测因子、全球定位系统(GPS)因子,提高SLAM算法的准确性和全局一致性。最后,在剧烈运动场景、校园综合场景以及野外森林场景中对算法进行了测试。实验结果显示,与FAST-LIO2算法和LIO-SAM算法相比,本文算法的定位精度更高,建图更加清晰,在剧烈运动场景中更具鲁棒性。 展开更多

关键词 同时定位与地图构建 迭代误差状态卡尔曼滤波(IESKF) 因子图 传感器融合

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