水空两栖涵道风扇推进器推力理论分析及实验验证

由水空两栖机器人的应用需求出发,从理论计算、仿真以及实验三方面设计了一种涵道风扇推进器.通过理论计算,分析了风扇和电机在2种介质中的工作曲线,提出了风扇推力系数和转矩系数的预估模型.通过选取适当的预估参数,得到了风扇和电机的设计参数.根据理论计算结果,选取了一种较为合适的风扇和电机的组合方式.为了验证理论计算的可靠性,对仅考虑扇叶的理想情况进行了CFD(计算流体动力学)仿真分析.为了研究实际的涵道风扇推进器的工作情况,还对考虑涵道整体表面结构的实际情况进行了CFD仿真分析.最后,对该组合方式的涵道风扇推进器进行了实验,得到了涵道风扇在水下和空气中的实测推力系数分别为1.47×10-4和2.48×10-4,实际情况下仿真结果与其的相对误差分别为10.9%和3.6%,接近于实验本身的不确定度;得到的空气中的推力可达55 N以上,水下推力可达245 N以上,均可以满足2种介质中的使用要求.     

基于仿人足球机器人协作定位技术研究

本文综述多机器人协作定位的研究现状,分析比较当前该领域的主要研究方向,介绍实现机器人协作定位的主要研究方法和关键技术,并总结多机器人协作定位面临的挑战和发展趋势.     

仿人足球机器人射门过程中路径规划算法研究

为了解决仿人足球机器人射门最优路径规划问题,本文提出一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略,使机器人能够高效率踢球射门.利用机器人摄像头感知周围的环境信息,再利用超声波传感器得到与目标物相关的距离信息,运用模糊推理将目标位置信息模糊化,建立模糊规则并求解,最终使机器人可以确定射门的路径,进而采用正向射门或侧向射门动作.     

水下柔性臂动力学建模方法研究

将柔性臂应用到水下环境,探索一种新型的水下作业工具。在空间柔性臂动力学建模方法的基础上,考虑水动力做功以及水动力对柔性臂变形的影响,首先基于Hamilton原理建立中心刚体-水下柔性臂组成的刚柔耦合系统的动力学模型,然后采用假设模态法对动力学模型进行离散化,导出了考虑刚柔耦合作用的水下柔性臂有限维离散化动力学方程。最后给出仿真算例,验证了动力学模型对于研究水下柔性臂末端变形的有效性,能够准确反映水下柔性臂动力学特性,可用于水下柔性臂的主动控制研究。     

基于主动轮廓的声呐图像水雷识别方法

针对声呐图像具有噪声大、目标边缘模糊等特点,提出了一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法.首先根据水雷目标在声呐图像中的形状特征,采用水平集思想,得到了引入超椭圆形状约束的水平集函数;然后根据水雷目标在声呐图像中的灰度特征,采用Chan-Vese模型的演化思想,提出了一种基于超椭圆形状约束的多相水平集主动轮廓模型.将该模型用于声呐图像水雷目标的识别实验,实验结果表明,该方法对声呐图像中的水雷目标具有很好的识别效果,而且具有抗噪性和抗变形性能.     

一种磁阻式电子罗盘测试和标定方法研究

在分析了影响磁罗盘工作过程中可能存在的误差及其来源,针对罗差误差,提出一种椭圆假设补偿法与最小二乘法求补偿系数相结合的方法对电子罗盘进行标定。实验验证了最大误差达34.2°的电子罗盘系统经过标定补偿后误差降至3°以内,能基本满足一般导航系统的要求。该方法也适用于其他磁罗盘的标定。     

广角摄像机在机器人视觉定位中的应用

为了保证广角摄像机在现代机器人视觉定位应用中的准确性,以广角摄像机像素坐标的反畸变过程为研究对象,提出一种在畸变对应表的基础上使用中心迭代法以及区域插值法确定物体实际位置的方法。通过实验证明了该方法能够测量物体的位置,其精度能够满足工业使用要求。     

多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

基于视觉和定位系统的无人艇自主对接系统

为实现对无人艇的自主回收,通过无人艇和悬浮托架的双向视觉导引,构建基于视觉和定位系统的无人艇自主对接系统.视觉对接系统通过检测网络分别检测出图像中的无人艇和悬浮托架.针对托架视觉检测的目标,利用位置定位信息排除非目标艇,采用单目标跟踪算法(CSR-DCF)对目标艇进行跟踪.为实现无人艇和托架的高精度稳定检测,在Tiny-YOLOv3的基础上,基于细节特征的需求,构建小尺度检测分支,提出一种定位增强轻量级检测网络,对于艇、托架的定位性能分别提升3.48％mIOU、4.32％mIOU,检测精度分别提升4.97％AP、6.17％AP.自主对接系统在二级海况下对接成功率达到90.9％.     

基于边信息的高光谱图像恢复模型

在高光谱图像(HSI)恢复中,如何在模型中有效嵌入先验信息和正确建模噪声一直是研究的两个重点.边信息作为一种基于域的先验知识已经在许多方向取得了成功,然而在高光谱去噪领域仍未受到关注.为了将这种领域知识与高光谱恢复模型自然耦合,提出的方法采用双线性映射的方式将边信息链接到表示观测数据潜在低秩结构的底层矩阵,并使用E-3DTV(enhanced 3-D total variation)正则编码了HSI局部平滑先验.此外该方法使用Lp范数进行噪声建模,进一步增强对腐败的鲁棒性.该方法在两个数据集、七种加噪方式下与五种竞争方法在三个数值指标上进行了比较,结果充分反映了提出方法对复杂噪声场景的有效性和鲁棒性.