形状记忆合金驱动的连续跳跃柔性机器人

针对在复杂、狭窄的非结构化地形下跳跃机器人存在的着陆稳定性和运动连续性的问题,提出了一种形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)智能材料驱动的柔性跳跃机器人,它具有轻质小型、结构简单及连续运动的优点。利用对称的折纸柔性身体减少着陆振动,保证着陆稳定;利用对称的双SMA弹簧拮抗系统实现弹性元件交替变形和储能释能的功能;建立了柔性机器人跳跃运动的理论模型,研究了关键结构尺寸对能量储存和跳跃性能的影响机制,并研制了一款尺寸为6 cm×4 cm×2.5 cm、质量为3.8 g的原理样机。实验结果表明:柔性机器人依靠SMA驱动能够实现跳跃触发和形态恢复,最大跳跃高度和远度分别为8.67 cm和18 cm,并且可以适应不同工作面。该机器人跳跃性能优越,控制顺序简单,可为非结构化地形下完成侦察探测工作奠定基础。     

基于SMA驱动的连续体手术机器人研究综述

连续体机器人是一种能在工作空间中连续弯曲的机器人,因其能在非结构化和狭窄的环境中灵活运动而得到广泛的关注.形状记忆合金(Shape memory alloy,SMA)材料具有良好的形状记忆效应和超弹性,通过施加不同的温度便能够实现对SMA的形状控制,是作为连续体机器人驱动装置的理想材料.基于SMA驱动的连续体机器人有着结构体积小,控制简便,运动范围广,自由度高,易于避障等优点,十分适用于环境复杂的医疗手术环境之中.对SMA的驱动原理和方式进行了分析,介绍了基于SMA驱动的连续体机器入在医疗手术方面的研究现状及建模方法,最后,对发展趋势进行了展望.     

一种最小变形度全景视频映射方法

全景视频需要经过采样映射转换成平面矩形视频,以便后续的压缩编码.针对现有映射方法存在的内容变形和采样不均匀问题,提出一种最小变形度映射方法(Minimum Deformation Projection,MDP).首先提出新的变形度计算公式求得最优解,其次结合像素排列为矩形的要求和人工边界等因素对最优解做近似,最后得到了最优的多边形映射形状和像素排列方案.实验数据表明,MDP的采样密度更均匀,结合使用x265,相对于ERP可以获得约14.47％的增益,优于其他映射方法.     

智能巡检机器人在数据中心的应用分析

主要探讨人工智能技术在数据中心应用的背景、应用方向,并提出智能巡检机器人在数据中心的主要应用方案以及智能巡检机器人在数据中心应用展望。     

MD1200-YJ码垛机器人大臂的多目标轻量化设计

建立了MD-1200YJ型码垛机器人大臂的有限元模型,通过模态试验验证有限元模型的准确性;通过考虑动力学因素的静力学分析、约束模态分析、振动响应试验、频率响应分析,确定以质量最小、第一和二阶固有频率最大、最大位移最小、最大应力最小为优化目标,以结构参数为设计变量,以设计变量的边界条件为约束条件,利用Box-Behnken和RSM方法建立目标函数的近似模型,并利用NSGA-Ⅱ算法求得最优解。结果表明,前两阶固有频率提高,结构刚度和振动稳定性提高,降低振动对零部件疲劳损害影响以及最大应力和位移均在允许范围内的情况下,质量减轻了11.3%,验证了该轻量化设计方法的有效性。