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无人驾驶技术是指车辆在任意环境和道路条件下,由无人驾驶系统控制车辆完成行驶任务的技术.工程机械作业环境恶劣,部分作业任务具有高度重复性,工程机械无人驾驶可有效降低驾驶员作业的风险,节约劳动力成本,提高作业效率.为实现电动工程机械的无人驾驶,针对电动工程机械的控制特性,采用基于摄像头的端到端决策系统.考虑到工程机械作业场景的特殊性,提出一种新型语义分割网络,该网络可实时融合由摄像头获取的空间特征,缩短图像处理时间,减少系统内存占用.通过在Udacity模拟器中测试发现,该系统可平稳完成模拟驾驶任务.搭建电动履带挖掘机无人驾驶综合试验平台,在非结构化道路上进行无人驾驶试验,试验结果表明,试验车可安全完成直线行驶、转弯任务,在小角度回正中具有较好的控制特性,为后续基于多摄像头的工程机械复杂工况识别与决策系统奠定基础. 相似文献
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3.
采用固相烧结法制备了镍锌铁氧体,研究了在固定预烧温度850℃和烧结温度1200℃下预压压强对镍锌铁氧体微观结构和磁性能的影响.X射线衍射显示,预压强度不同的烧结样品均有尖晶石相出现,但主峰强度强弱不同,未经预压的铁氧体主峰强度最强;扫描电镜照片显示,未经预压的铁氧体晶粒尺寸分布较均匀,晶界交汇处几乎没有气孔,随着预压压强的增大,晶界交汇处的气孔增多;且未经预压的铁氧体,其比饱和磁化强度最高90.9 emu/g,4πMS最高5883 G,矫顽力6.2 Oe,然而这些过高数值揭示该材料不是单相NiZn铁氧体. 相似文献
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为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。 相似文献
7.
对航天用紧固件TC4钛合金棒材进行固溶时效处理,对棒材不同位置进行显微组织观察、硬度和室温拉伸性能检测。结果表明:TC4钛合金棒材经固溶时效后表面至心部的组织与性能受冷却速度的影响呈现显著差异。固溶时效后的显微组织由稳定的等轴α相、弥散的马氏体α′相和亚稳定β相组成,试样端面上因冷却速度相差不大,次生α相的形态和含量没有明显差异;中部截面上边部至心部的次生α相含量逐渐增多,同时次生α相片层厚度逐渐增大并趋于等轴化。端面上不同位置显微硬度值没有明显差异,但中部截面上由边部至心部的显微硬度值呈总体降低趋势,且中部截面上边部的显微硬度值与端面相差不大。试样心部因固溶过程中冷却缓慢,整体试样的室温拉伸性能明显低于去除心部的试样。 相似文献
8.
将冷轧Ti/Al层状复合材料在675~750 ℃下进行不同时间的退火处理,退火过程中钛和铝都保持过剩,研究了Ti/Al层状复合材料的界面微观组织演变。结果表明:Ti和Al的界面层由2个亚层组成,其中一个为紧密的TiAl3亚层,其微观结构为紧密的TiAl3层,其中分布着随机取向的充满Al的裂纹,另一个为颗粒状的TiAl3亚层,其微观组织结构是颗粒状的TiAl3分布在Al基体中。在不同的退火温度和时间条件下,紧密TiAl3亚层的厚度几乎没有变化,但是颗粒状亚层的厚度随着退火温度及时间的增加而增加;另外,界面层中的TiAl3颗粒的体积分数在不同的温度下均随着退火时间的延长而下降。因此提出了反应扩散模型来描述界面层的形成机理,在此模型中,TiAl3相是化学反应和扩散的结果,并且也考虑了TiAl3相的溶解。计算结果表明TiAl3相的形成与生长由化学反应控制,其等效厚度与退火时间之间遵循线性规律,这主要是因为Ti和Al原子能够快速地通过紧密的薄TiAl3亚层。 相似文献
9.
采用高效液相色谱-二极管阵列检测器法(HPLC-DAD)测定西瓜中残留的膨大剂(即:氯吡脲)。西瓜样品溶于乙酸乙酯进行提取,提取物经固相萃取柱(ENVI-18)富集、净化后,在265 nm处,流动相为甲醇-水(65∶35,V∶V)条件下进行检测。结果表明,质量浓度在2.5~80.0 mg/kg范围内呈良好的线性关系,相关系数(R2)为0.999 9,样品加标回收率为95.0%~107.0%,氯吡脲的最低检测限为0.001 mg/kg,用三维光谱-色谱图进行比对,相似度高。该方法快速、灵敏、准确,专属性和特征性高,可用于西瓜中氯吡脲残留的测定。 相似文献
10.
命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别。在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本。本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作。通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本。通过设计在微博网络数据集上的实验,验证本文提出的基于流的主动学习算法可以针对大量互联网文本数据选择出更合适的样本集,能够有效减少人工标注的成本。本文通过2个模型分别实现实体的边界提取和类别区分。序列标注模型提取出实体在序列中的位置,实体分类模型实现对标注结果的分类,并利用主动学习的方法实现在无标注数据集上的训练。使用本文的训练方法在2个数据集上进行实验。在Weibo数据集上的实验展示算法能从无标签数据集中学习到文本特征。在MSRA数据集上的实验结果显示,在预训练数据集的比例达到40%以上时,模型在测试数据集上的F1值稳定在90%左右,与使用全部数据集的结果接近,说明模型在无标签数据集上具有一定的特征提取能力。 相似文献