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1.
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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差速器是汽车变速箱的核心部件,其质量直接影响着汽车的工作稳定性。以实际项目为研究背景,设计了用在机器人上的差速器壳体(简称"差壳")抓取装置,并利用有限元法对夹具的胀套进行了强度和疲劳分析,得到其应力和寿命结果,以此评估胀套的综合特性。得到结论:对于304、Q235和65Mn三种材料的胀套,其最大应力均远小于屈服应力,最大损伤处均在胀片尾部处;疲劳分析中,65Mn的最小循环次数为4.3×105次左右,满足装置的强度和寿命设计要求。 相似文献
6.
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.
研究了复掺沸石粉和玻璃粉对混凝土抗压强度、干燥收缩、抗碳化和抗氯离子渗透性能的影响,并采用扫描电子显微镜(SEM)和压汞仪分析混凝土的微观结构。结果表明,复掺沸石粉和玻璃粉会降低混凝土的早期抗压强度和干燥收缩,后期能有效提高混凝土的抗压强度、抗碳化和抗氯离子渗透性能,其增强效果随沸石粉掺量提高而提高。复掺沸石粉和玻璃粉能提高混凝土的密实度,降低孔隙率,改善骨料与水泥基体的界面结构,从而提高混凝土的综合性能。 相似文献
8.
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)的帧间预测部分存在很高的计算复杂度, 为了降低编码时间复杂度, 提出了一种基于深度特性的帧间预测快速算法。首先, 对帧间PU(Prediction Unit, PU)模式进行分类为规则和不规则块; 然后运用本文的方式定义当前CTU(Coding Tree Unit, CTU)的内容复杂程度; 最后对编码深度进行分区为SD(Small Depth, SD)、HD(High Depth, HD)区域, 位于SD区只进行规则的划分方式, 位于HD区根据当前CTU的复杂程度, 对复杂块进行不规则划分方式的遍历, 对简单块只进行规则划分, 从而实现快速编码算法。结果表明, 与HM16.9相比, 本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了28.6%和23.8%的编码时间, 且编码性能不受影响。 相似文献
9.
单晶硅作为典型的脆性材料,实现其塑性域去除加工的关键是使切削深度小于裂纹萌生切削深度。采用断裂强度理论,建立单晶硅刻划加工时的径向裂纹、中位裂纹和横向裂纹萌生刻划深度计算方法,计算得到裂纹萌生的刻划深度和划痕深度。设计高速刻划单晶硅的玻氏压头试验装置,并进行单晶硅片刻划试验,实测其径向裂纹萌生的划痕深度,其划痕深度计算值与试验测量值一致性较好。 相似文献
10.
针对室内非结构环境下,全球定位系统、无线电定位等定位手段使用困难,轮式里程计在楼梯等场合易出现打滑或空转而误差较大,单一视觉传感器或微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)很难实现高精度自主定位,以及传统的视觉与MEMS IMU组合导航算法复杂、计算量大、导航精度低等问题,提出一种适用于室内的深度相机与MEMS IMU松组合导航算法。MEMS IMU预积分结果作为改进迭代最近点(ICP)算法的迭代初值,大幅减少了迭代次数;通过深度相机和MEMS IMU分别计算载体的位置并作差运算,将位置差值作为量测信息,使用扩展卡尔曼滤波估计MEMS IMU的导航误差,修正航位推算的结果;利用Kinect v1深度相机和MTI 100-IMU搭建的平台进行实验验证。结果表明,基于MEMS IMU辅助的改进ICP算法能够减少迭代次数约50%,基于位置差值的深度相机与MEMS IMU松组合算法导航定位误差小于总里程的10%. 相似文献