机械手三维操作空间建立与路径规划

针对传统路径规划算法在机械手路径规划中未考虑机械臂干涉、搜索效率低、路径不合理等问题,在建立了机械手空间模型,采用二次投影法分析和计算机械手操作空间的基础上,将障碍模型和操作空间栅格化,并提出了改进的遗传算法。在遗传算法的设计中,使用实数编码和三维坐标编码相结合的编码方式将栅格进行编码,改进交叉算子,定义最小基因交叉片段数量比,提高了搜索效率,简化了计算过程。通过Matlab建立了机械手仿真模型,验证了算法的有效性,且在实验条件和实验对象等各项参数相同的情况下,相对于传统路径规划算法,搜索效率,最优路径比等得到明显提升。     

基于轨迹安全性评价的免疫遗传路径规划算法

针对移动机器人栅格路径规划中安全轨迹规划、局部极小点问题,提出了一种基于轨迹安全性评价的免疫遗传路径规划算法.通过将人工势场(APF)模型与轨迹安全性评价相结合,提出利用斥力场强度评估轨迹安全性,建立基于轨迹安全性、行驶代价评估的适应度函数,利用免疫遗传算法对APF模型中的势力场参数进行自适应优化估计.通过将参数变化控制在一个合理的区间,有效避免局部极小情况的发生,同时提高了路径的安全性.算法的有效性通过仿真实验得到了验证.     

基于遗传小波神经网络的白酒识别电子鼻

为研究不同品质白酒快速识别的电子鼻技术,利用自制的电子鼻采集四种白酒样品的气味数据,建立了BP神经网络分类模型。针对BP算法普遍存在的收敛速度慢、易陷入局部极小且网络参数需要人工设定的缺陷,提出一种将遗传算法的自适应全局优化搜索能力、小波分析的非线性逼近能力和BP算法自学习能力结合在一起的遗传小波神经网络白酒识别模型。仿真结果表明,与BP神经网络和小波神经网络相比,GA-WNN分类模型的收敛速度和分类准确率都得到了较大提高,可应用于白酒识别电子鼻。     

基于颜色模型和阈值分割的有遮挡的柑橘果实识别算法

针对柑橘果实被枝叶遮挡,机器识别难度大的问题,提出了基于YCbCr颜色空间模型和OTSU阈值分割技术对有遮挡的柑橘果实进行识别的方法。应用边缘检测法和凸包算法提取有遮挡果实的轮廓特征,选取凸壳上距离最远的两点,作为果实直径的两端点,定位目标果实。结果表明,算法可以准确分割并识别出枝叶遮挡的柑橘果实,果实平均检出率达到90.48%,有效提高了果园自动化采摘的效率。     

融合改进遗传和人工蜂群的SVM参数优化算法

针对遗传算法不能充分利用系统中的反馈信息,易陷入“早熟”,以及人工蜂群算法在搜索初期寻优速度慢的问题,将改进的遗传算法与人工蜂群算法融合,实现二者互补,并将由支持向量机训练得到的测试集分类准确率作为算法的适应度函数,提出遗传-人工蜂群算法（G-ABCA）,以实现对支持向量机参数的优化选择。通过仿真实验,将其在支持向量机参数寻优中的性能与改进的遗传算法、人工蜂群算法进行比较,实验结果表明：遗传-人工蜂群算法有效地提高了支持向量机的分类准确率,而且算法是逐步收敛的,其表现优于其他算法。     

基于T-prim模型的肺气管分割算法

针对现有高阶支气管分割算法计算成本过大或分割精度不足等问题,提出一种基于T-prim模型的肺气管树分割算法。通过形态学灰度重建对CT图像进行初步处理,使用区域生长算法得到主支气管;从马尔可夫随机场的角度对分水岭算法分割框架进行优化,得到优化的分割框架;利用主气管骨架提取自动获得种子节点,算法迭代构造出T-prim模型,利用优化的分割框架得到完整的肺气管树。通过与两种EXACT09竞赛算法的对比实验证明了该算法在不依赖于种子点的人工选择,不需要训练集的条件下,能以极低的泄漏量获得更完整的分割结果。     

一种蚂蚁遗传融合的机器入路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法．该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径．计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障．     

一种蚂蚁遗传融合的机器人路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法.该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径.计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障.     

基于PLC机械手控制系统的设计与研究

为进一步提高工业生产自动化水平,提出一款基于PLC的机械手控制系统。其中,对机械手的末端执行器进行了力的分析,同时使用遗传算法进行了机械手的轨迹规划。仿真结果表明,通过遗传算法进行机械手路径规划能保证机械手以最优路径完成搬运任务;在强光条件下的100次的搬运实验中,机械手准确率达到了98%,满足设计要求。上述结果证明了设计的机械手控制系统的优越性,可应用于实际生产。     

基于分水岭算法的灵武长枣图像分割方法研究

传统分水岭算法常常会因阈值选择不当而导致图像分割出现各种各样的问题,尤其是过分割问题。在传统分水岭算法的基础上,以灵武长枣图像为研究对象,运用遗传算法对随机选取的阈值进行优化选择;对自然光照环境下的20幅灵武长枣图像,采用改进后的分水岭算法对其进行分割。首先在传统分水岭算法的基础上,利用遗传算法对阈值进行寻优,得到最优的图像分割阈值,再利用最大类间方差法和数学形态学等方法对图像进行后处理,最终得到分割图像,将分割图像与人工分割得到的图像进行比较,分割的正确率能达到89.99%,且分割效果远远优于传统分水岭算法。实验表明,该方法能够得到最优分割阈值并且能够满足机器识别对图像分割的要求。     

基于连续隐马尔柯夫模型的模式识别技术及其应用

对利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别的具体算法进行系统的研究;然后基于该语音识别技术对深圳市司法局社区矫正声纹识别系统进行详细设计。该系统上线后的运行结果表明,利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别算法的识别速度较快同时具有较高的识别率。基于模式识别技术的司法社区矫正声纹识别系统建设在我国司法系统目前尚处于起步阶段,推广和建设司法社区矫正声纹识别系统具有重要的现实意义。     

基于PS-RRT算法的机械臂避障路径规划

针对应用快速搜索随机树（RRT）算法进行机械臂路径规划时,存在采样区域大、有效区域小、路径冗余节点多、剪枝时间长等问题,提出一种基于分区动态采样策略和重复区域节点拒绝机制的高效RRT路径规划算法PS-RRT（partitioned sampling RRT）。首先,通过PS-RRT快速规划机械臂末端初始路径;其次,分段检测机械臂跟随该路径时的连杆碰撞情况,对碰撞路段进行带臂形约束的第二次规划;最后,将初始路径和第二次规划的路径拼接后进行路径裁剪。将所提方法在多种场景中进行仿真验证,结果表明：基于PS-RRT算法的机械臂避障路径规划策略使得无效节点数大幅减少,可高效规划出机械臂的无碰路径,验证了算法的可行性。     

基于YOLOv3的油茶果视觉定位系统

随着科技的进步,采摘机器人各个部分的系统也日益完善.其中,机器人视觉定位的系统设计很大程度影响了其工作效率,尤其是在目标检测速率、采摘果实准确率以及采摘目标环境适应度方面.本次研究提出利用双目立体视觉系统获取油茶果目标图像,并采集计算深度信息,制作自己的油茶果VOC数据集,采用YOLOv3目标检测算法来实现复杂环境下油茶果果实的识别,并通过设计上位机界面,直观展示对油茶果目标的定位功能.实验发现该方法具有更高的识别率和更快的识别速度,在复杂环境下展示了其算法的优越性.     

一种基于模板匹配的手指静脉识别算法

相对于指纹识别等传统生物特征识别手段,手指静脉识别是一种新兴的具有较好应用前景的生物特征识别技术。本文设计了具有自适应光源系统的手指静脉采集仪,能够自动获得亮度均匀的手指静脉图像;提出了一种基于模板匹配的手指静脉识别算法,采用基于多方向灰度谷底搜寻方法提取手指静脉特征,然后将从同一手指多个图像中提取的静脉特征合成模板,并通过门限阈值消除模板中的随机差异信息。实验结果表明,运用本研究提出的基于模板匹配的手指静脉识别算法能有效提高识别准确性,具有99.10%的识别准确率和1.03%的等错误率。     

基于随机Dropout深度信念网络的移动用户行为识别方法

针对移动用户行为识别模型中存在过度拟合导致泛化性差的问题,提出一种基于随机Dropout深度信念网络DBN(Deep Belief Network)的移动用户行为识别方法,该方法通过随机更改Dropout算法中的概率参数,减少隐层单元的网络节点数,优化每次训练的网络权值,以提高行为识别的准确率和样本较少时的泛化能力。实验结果表明,加入随机Dropout的网络对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种行为的平均识别准确率可达94.23%,相对于传统的DBN识别方法,准确率提高了4.57%。     

基于深度学习的多机械手轨迹规划系统设计

目前提出的多机械手轨迹规划系统路径规划精准度低,避障能力差。基于深度学习对多机械手的规划系统进行设计,通过研究传统系统中存在精确度、智能性不足的缺点,在设计的系统分别引入了相应的解决条件,在硬件结构的设计中本文应用ISL-320型号的伺服电机提升多机械手的动力功能,应用SKT64系列的芯片提升多机械手的路径精准度;在应用程序设计上应用拟合算法与叠加算法对规划路径中的节点精准运算,在提升系统整体精准度的同时提升了系统的智能程度。实验结果表明,基于深度学习的多机械手轨迹规划系统路径与标准路径十分接近,说明该方法的规划精准度较高,避障能力得到有效增强。     

基于改进遗传算法的无人机路径规划

针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机（UAV）路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径。首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型;然后,提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子,寻找最优路径以及扩大种群搜索范围;最后,采用三次B样条曲线对规划出的路径进行平滑,得到平滑的飞行路径,并且减少了算法的计算时间。实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提算法的代价值降低了68%,收敛迭代次数减少了67%;相较蚁群优化（ACO）算法,其代价值降低了55%,收敛迭代次数减少了58%。通过大量对比实验得出,当交叉率的值为（1/染色体长度）时,算法的收敛效果最好。在不同环境下进行算法性能测试,结果表明所提算法具有很好的环境适应性,适合于复杂环境下的路径规划。     

仓储物流机器人批量拣选路径规划仿真

针对仓储物流机器人在拣选作业过程中难以进行高效实时的路径规划问题,提出一种有效的解决方法。首先,根据拣选作业的需要建立一个灵活的仓储空间模型并对拣选作业任务流程进行描述。其次,根据批量拣选作业任务的特点,建立以路径总长度最小为优化目标的旅行商问题的数学模型。再次,提出改进的自适应遗传算法解决旅行商问题。最后,在考虑路径转折角代价的前提条件下,提出改进的A*算法,并与改进的自适应遗传算法相结合实现批量拣选的路径规划。仿真结果表明,该方法具有较快的收敛速度、较小的平均路径长度以及较少的算法运行时间,能很好地适应机器人批量拣选路径规划的要求。      

多约束条件下无人机航迹规划

针对多约束条件下的无人机航迹快速规划问题,建立了导航精度约束下无人机航迹规划模型,并设计了“基于Dijkstra算法的航迹规划法”求解模型。通过校正策略优选、校正方案优选和O-D邻接矩阵处理方式,简化搜索路径,降低计算量,提高执行效率,从而实现对传统Dijkstra算法的改进。在满足导航精度约束条件的前提下,以航迹长度最短和经过校正点数量最少为研究目标进行仿真实验,并将所得结果与传统Dijkstra算法和遗传算法所得结果分别进行对比,发现此算法在精度与复杂度方面均优于传统算法和遗传算法。此结果表明,导航精度约束下无人机航迹规划模型和“基于Dijkstra算法的航迹规划法”在解决多约束下无人机航迹规划问题方面具有一定的正确性、有效性和先进性。