基于触摸屏的书法机器人示教

提出一种新型的机器人示教方法,用于实现书写者个性化、形神兼备的书法的复制。方法以手机电容触摸屏为输入媒介,获得的书写点位、笔划及其宽度、速度,以及加速度等特征信息,并经过处理最终变换成书法机器人的语言程序,由机器人再现书写文字。通过实验对比触摸屏书写、毛笔手书、机器人书写,结果表明,利用提出的方法示教的机器人再现的文字保留了书写者书写特征,已接近毛笔手书的结果。     

基于似人特性的机器人拟人臂自主抓取动作规划

针对拟型服务机器人在家庭环境中的自主抓取任务,提出了一种强调运动姿态似人特性的机器人手臂动作的运动规划方法.该方法基于人体工程学中的快速上肢评估准则评价机器人运动姿态的似人特性,并在此基础上以机器人传速速率最优为目标规划机器人持物动作的姿态构型.最后以Motoman SDA10D拟人双臂机器人为例,具体介绍了该方法的应用和规划的结果,规划结果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于似人特性的拟人臂机器人自主抓取动作规划

针对拟人臂机器人在家庭环境中的自主抓取任务,提出了一种强调运动姿态似人特性的拟人臂动作的规划方法.该方法分为两个部分,构型规划和运动规划,构型规划基于人体工程学中广泛使用的快速上肢评估准则评价机器人运动姿态的似人特性,并在此基础上以机器人末端传速速率最优为目标规划机器人运动过程中的关键构型.运动规划结合了Fitts定律和似人运动模型规划了机器人末端的空间轨迹.本文最后以Motoman SDA10D拟人双臂机器人和Mitsubishi PA10机器人为例,具体介绍了该方法的应用和规划的结果,规划结果证明了本方法的可行性和有效性.     

基于概率支持向量回归的产品设计时间预测模型

为使产品设计时间预测既克服小样本、异方差噪声问题,又提供除预测值以外的其他有用信息,建立概率支持向量回归(PSVR)模型。首先,在异方差回归模型基础上设计概率约束条件,以使预测值以较大概率位于真实值的某邻域,结合具有参数不敏感损失函数的支持向量回归确定优化目标,提出PSVR。然后,将最大完工时间知识嵌入进PSVR的约束条件,用以确定真实值邻域的宽度,将交叉验证与遗传算法相结合以确定PSVR的相关参数。最后,以注塑模具设计的实例进行分析,结果表明基于PSVR的时间预测方法可同时提供有效的预测值和预测区间。     

一种带有“遮罩”的ASIFT特征提取算法

指出提高ASIFT算法效率的一种新途径:利用“遮罩”屏蔽源自视角模拟的无效像素区域,从而使较为耗时的区域运算仅作用于有效像素区域,以达到提高运算效率的目的.首先,分析无效像素区域产生根源,并定量分析此类区域在各区域运算环节占有的比例,指出增加“遮罩”的必要性,特别指出被处理图像的宽高比越大,则经“遮罩”处理后所获得的加速比越高;随后,给出带有“遮罩”的ASIFT算法结构;然后,给出“遮罩”的一种低存储空间、高访问效率的数据结构,并给出离线获取“遮罩”的一种解析方法;最后,通过实验证实使用“遮罩”能有效提高ASIFT算法中区域运算部分的效率,从而在一定程度上也提高了算法整体的运算效率,但效率提升幅度受到理想区域加速比限制.     

基于蚁群聚类的RBF NN海洋环境下武器效能评估

海洋环境复杂多变,武器装备作战效能影响要素众多并且机理复杂,效能评估问题难度加大。针对海洋环境影响下武器效能的评估问题,将蚁群聚类算法与RBF神经网络相结合,提出了基于蚁群聚类的RBF神经网络武器作战效能评估方法并建立评估模型。通过蚁群聚类算法确定RBF神经网络隐含层神经元的中心值,并且为了得到最优聚类结果,在蚁群聚类中加入了局部搜索。最后,利用样本数据对该模型进行训练,并对特定条件下武器作战效能进行评估,实验证明此评估模型具有一定的可行性和有效性。     

基于自学习模糊Petri网的知识化制造系统采购预测

对模糊Petri网进行改进,使其增加自学习能力,即自学习模糊Petri网(SFPN).提出了自学习模糊Petri网模型知识库的建立方法,通过构造SFPN模型知识库,建立并保存现有产品的SFPN模型,开发新产品或进行新的决策时调出并进行修正后作为新产品模型,通过较短时间和少量样本的自学习训练,便可用于新产品的预测或决策.最后通过采购预测实例验证了该方法的有效性.

     

基于模糊控制的微观车辆换道模型的研究及仿真

换道行为需要考虑相邻车道的车辆和司机复杂的决策过程,而且有关换道模型的研究相对比较滞后,有必要对其进行探讨。从微观层面上对车辆换道模型进行了研究,根据追求利益动机的不同,提出了基于模糊控制的车辆强制换道模型和自由换道模型。根据车辆不同的换道规则,设计了两种模糊控制器：强制换道模糊控制器和自由换道模糊控制器,利用驾驶员的知识和经验来决定车辆是否进行换道。仿真结果表明提出的换道模型及模糊控制器是有效可行的。     

单神经自适应PSD 预测控制在过热汽温切换系统中的应用

提出一种基于单神经元自适应PSD(proportional sum differential)预测控制器的新型火电厂过热汽温切换控制系统.采用单神经元自适应PSD控制与Levinson预测器相结合的控制方式以改善大滞后、多干扰系统的控制特性,同时利用Foxboro公司I/A系列的DCS控制系统平台对其组态设计(包括无扰切换、前馈补偿以及抗积分饱和等),以实现手自动切换和各控制器之间的合理切换.实验室的多次仿真研究和某火电厂的现场运行均表明该控制系统具有良好的控制品质.     

应用遗传算法求解第一类装配线平衡问题

装配线的负荷平衡对生产企业非常重要。负荷平衡的装配线可以使各工作站空闲时间减少,并使工作站之间负荷均匀,以保证装配线时间损失率最低。针对第一类装配线平衡问题,首先对该问题进行了分析,在此基础上,建立了问题的数学模型。进而给出求解该问题的遗传算法,设计了该遗传算法的编码模式和译码方法,构造了适应函数,确定了初始种群的选取方法和种群的选择机制,并给出了种群的交叉和变异方法。通过求解某实例的装配线平衡问题,显示了这种算法的有效性。