基于点云配准改进的电力巡检机器人云台伺服技术

电力巡检机器人利用多线激光和惯性设备实现无轨定位导航功能，通过搭载一体化云台完成对变电站设备数据采集，其数据采集率是一项衡量巡检机器人性能的重要指标。传统的伺服技术主要通过可见光相机提供的图像数据进行对位来实现误差补偿，但是图像的质量容易受光照影响且传输耗时，为了提高机器人巡检的数据采集率，利用多线激光提供的原始点云数据，提出了基于点云配准（iterative closest point,ICP）算法的电力巡检机器人云台伺服技术，可较大提升机器人巡检的采集率，进一步保障机器人巡检的可靠性。     

悬浮抱杆组塔工艺承力检测系统设计与应用

电力铁塔组立是危险系数极高的工作。为了保障施工安全，施工前有安全作业理论验算和严格的施工流程步骤管理，施工中有各种规章制度约束并采用视频监控等方式进行监督。但上述方式缺乏直接的力检测手段，为解决此难题，提出一种适用于内悬浮外(内)拉线组塔工艺承力系统的力检测方案，检测其吊装过程中抱杆系统的受力情况。以实际应用为目标，针对抱杆系统开发出卸扣力传感器、钢丝绳张力传感器和抱杆姿态仪等设备，详细说明了各传感器的安装位置，结合ZigBee无线通信技术，配合上位机软件，实现对组塔吊装过程的实时监控和预测预警。通过现场试用，表明该检测系统测量精确、安装方便，能满足现场检测要求。     

基于各向异性空间投影的地铁列车底部巡检机器人避障研究

针对地铁列车底部的非示教场景，提出一种基于各向异性的空间投影的点云分割新算法。算法针对使用立体相机获取的三维点云数据，将点云数据投影到机器人坐标系下的不同平面上，然后利用聚类算法获得目标的分割区域，再映射回点云空间计算出相应的包围盒。在整列地铁车厢底部进行的多次实验验证取得了预期的效果，证明了算法的有效性，可以实现地铁列车底部复杂环境下的高效规划避障。     

基于Karnopp模型和数据驱动的虚拟针灸手法力建模

针灸学是一门实践性学科，操作训练的经验对针灸医学生掌握针灸技术十分重要。本文针对传统训练方法准确性和真实感低的问题，基于Touch X和 wity搭建了虚拟针灸训练平台，并通过采集针刺猪肉的数据建立提插和捻转手法力模型。针对提插手法可分为刺人力和提插力两部分，在刺人力模型中增加了衰减力建模，使刺人的分层感更加真实；借鉴 Kamoup模型建立不同组织层的单位长度阻尼函数，结合刺入力和提插力建立完整的提插手法力模型。针对捻转手法采用数据驱动建模，分为动态捻转和静态衰减两部分，两者测试集准确率分别为0.985 08和0.992 49。最后通过左右手对比实验和用户使用感受对模型进行评估，结果表明，本文建立的两种针灸手法力模型准确度高，真实性强，可扩展性好。     

地外风化层采样机械臂自主避障控制方法

由于地外天体风化层环境的不确定性，执行浅层钻取采样任务时易受到潜在障碍物的干扰，而对于采样时感知环境并进行机构姿态调整的研究相对较少。为提高采样成功率、改善作业时末端机构受力情况，提出了一种应用于地外风化层采样任务的机械臂自主避障控制方法。设计了能够辅助旋转避障与平移探进的三自由度机械臂，并进行了运动学分析。通过搭载三维力传感器获取采样器受力信息，结合导纳控制与旋转避让进行障碍规避。为验证方法可行性，进行了多组仿真实验和实物实验。实验结果表明，所提出的方法能够有效帮助采样器避让障碍物体，显著减小了作业阻力，X、X三方向最大受力的改善分别达到46.7%、57.0%、64.9%，改善了常规柔顺方法应用于浅层钻取时易受干扰的不足。     

基于 GA-模糊 RBF 的发电机组滑模自抗扰控制

针对燃煤发电机组风烟系统大惯性、大滞后、参数不稳定等特点，提出一种基于发电机组的滑模自抗扰控制策略。选择模糊径向基函数(RBF)算法辨识模型，以梯度下降法和遗传算法分别对神经网络权值进行粗调和细调，通过扩张状态观测器估计系统内外部扰动，将非线性状态误差反馈控制律与滑模控制策略相结合以克服系统惯性、滞后和扰动的问题，并设计Lyapunov函数验证控制系统稳定性。仿真结果表明，滑模自抗扰控制与串级比例-积分-微分(PID)控制、滑模控制和自抗扰控制相比，在模型适配的情况下，所设计的控制策略在38 s达到设定值，无超调量；当向系统施加20%的反向阶跃干扰时，系统调节时间为39.5 s,超调量为3.4%。在模型失配情况下的调节时间为43.2 s,无超调量；当向系统施加20%的反向阶跃干扰时，系统调节时间为46.4 s,超调量为3.87%。工程应用结果表明，一次风量控制偏差在±10 000 m³/h以内，相比串级PID控制策略波动范围降低21%,系统抗干扰能力和鲁棒性得到有效提升。