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近20年来,各种烈性传染病先后肆虐全球,给世界人民的生命安全带来了极大的危害,也对各国经济的发展带来了极大的打击.医护机器人在抗疫工作中发挥了十分重要的作用.对各国的传染病房医护机器人研究和应用现状进行综述,并在此基础上给出下一代传染病房医护机器人有待解决的研究难点和关键技术,特别强调气动肌肉驱动机器人的类人运动控制、遥操作机器人符合操作者直觉的运动映射算法、从端机器人的类人触觉感知和力控制,以及机器人对一些特定护理技能的模仿学习等研究对于传染病房遥操作护理机器人系统的重要意义. 相似文献
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针对目前无人飞行器在受限环境执行作业时操控性和安全性不足的问题,设计了一种基于旋翼动力的碟式自主旋翼飞行机器人(rotor aerial robot,RAR),采用内置桨叶和冗余执行机构以增强飞行器的安全性和容错能力,采用内、外双旋翼系统和碟式机体构架以提高空气动力特性和操控性能.运用牛顿-欧拉方法建立了系统的6自由度(six-degrees-of-freedom,6-DOF)动力学模型,根据模型执行环节易受气动干扰或故障等因素影响而出现参数不稳定的问题,设计了容错自适应控制方法,在Matlab/SIMULINK环境下以飞行器的侧向通道控制为例进行了仿真实验,验证了旋翼飞行机器人具有良好的操控性和鲁棒性. 相似文献
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在分析当前冶金行业炉前移盖机的种类和结构特点的基础上,设计的一种臂架摆动式全回转式炉前移盖机,其结构简单、重量轻、造价低、使用维护方便。应用有限元分析软件ANSYS,对炉前移盖机的臂架结构进行了有限元计算,为炉前移盖机的结构设计提供参考。 相似文献
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提出了应用神经网络实现遗传算法的模型,将普通遗传算法中交叉操作和突变操作的概念进行推广,并提出了全交叉和多点突变的概念以及实现这两种操作的人工神经元模型。通过一组著名的测试函数将该算法与典型遗传算法就求解优化问题的性能作了比较研究。此研究对用硬件执行遗传算法,显式地实现遗传算法的内在并行性,从而提高遗传算法的实时性,拓宽遗传算法的应用领域具有重要的意义。 相似文献
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一种新的多父辈交叉遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的多父辈交叉遗传算法.该算法引入了父代数量自适应调节机制,使得交叉操作的父代数量自适应地收敛到一个合适的值,以克服多父辈遗传算法对于父辈数量的敏感性.该算法还采用了评价值加权的多父辈交叉算子.该算子是单点交叉、两点交叉、多点交叉、均匀交叉、算术交叉以及多父辈频率扫描交叉等算子的概括和推广,具有凸空间封闭特性,可以保证子代个体的合法性.在经典测试函数集上的实验结果验证了本算法的可行性. 相似文献
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遥操作护理机器人系统的操作者姿态解算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求. 相似文献
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轮椅机器人系统是一种用于帮助有肢体运动困难的老年人/残疾人完成各种日常生活操作的辅助机器人,研究异构主从臂之间的运动映射算法有助于提高此类机器人系统控制操作的便捷性和直观性.本文以人手臂作为通用主臂,异构的7DOF机械臂作为从臂,采用穿戴式人体运动运动捕捉系统获取人手臂的关节运动数据,然后根据从机械臂的构型特征将其关节分为肩、肘、腕3组,研究在关节空间中由主臂到从臂的运动映射算法以及从臂的自主避障算法,最终实现符合操作者日常习惯的异构从臂运动控制.本算法具有如下两个突出的优点:(1)老年人/残疾人可以根据生活直觉和日常习惯来控制机械从臂的运动,操作疲劳程度和出错率得到显著降低;(2)轮椅机器人在家庭等非结构化和受限空间中作业时的自身安全性得到显著提高.上述优点对于轮椅机器人系统在助老助残中的应用具有非常重要的意义. 相似文献
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为了让机器人获得更加通用的能力,抓取是机器人必要掌握的技能.针对目前大多数机器人抓取决策方法存在物品特征理解浅显,缺乏抓取先验知识,导致任务兼容性较差的问题,同时受大脑中分区分块功能结构的启发,提出了将物品感知、先验知识和抓取任务融合的认知决策模型.该模型包含卷积感知网络、记忆图网络和贝叶斯决策网络三部分,分别实现了物品能供性(affordance)提取、抓取先验知识推理和联想,以及信息融合编码决策,三部分之间的信息流以语义向量的形式传递.利用UMD part affordance数据集、该文构建的抓取常识图和决策数据集对3个网络分别进行训练,认知决策模型的测试准确率达到99.8%,并且抓取位置可视化结果展示了决策的正确性.该模型还能判断物品是否属于当前任务场景,以决策是否抓取以及选择什么部位抓取物品,有助于提高机器人实际场景的应用能力. 相似文献
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本文通过仿真实验比较研究了深度优先搜索算法和三种不同启发式函数的A*算法在标准迷宫中的应用,在实验中,迷宫环境对机器人是未知的,而由于迷宫环境的特殊性--未知的迷宫环境中很少有不会碰撞的路径,从而增加了机器人搜索的难度.机器人搜索的目的是为了进行搜救,因此机器人应该要在尽量短的时间内搜索到目标物并将目标物带回.通过仿真实验对比了不同启发式函数的A*算法与深度优先搜索算法的性能,最后得出在迷宫搜索中A*算法要优于深度优先搜索算法. 相似文献
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一种新的交叉操作算子 总被引:14,自引:1,他引:14
论文提出了一种新的遗传操作算子-随机多父辈适应度值加权交叉算子(RandomParent-numberFitness-WeightedCrossover,RPFWX)。RPFWX在2到群体规模之间随机决定参与交叉操作的父代数量,以克服遗传算法的性能对于多父辈数量的敏感性。RPFWX根据父代个体的适应度值赋予较优秀的父代个体以较大的影响因子。父代个体根据该影响因子来决定其对于子代个体贡献的大小。RPFWX是包括两父辈算术交叉、uniformcrossover以及多父辈频率扫描交叉算子(theOccurrenceBasedScanningCrossover)等在内的多种交叉算子的概括和推广,并通过其凸空间封闭特性来保证子代个体的合法性。最后通过实验结果验证了RPFWX算子的优越性。 相似文献