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为方便控制环境侦察机器人现场作业,设计了一种环境侦察机器人的操纵装置.分析了环境侦察机器人及其控制装置的研究现状,在介绍了多种移动机器人的操作方式的基础上,根据环境侦察机器人工作性质的特殊性,提出了一种适合于环境侦察机器人的操纵装置的设计,并给出了操纵方法. 相似文献
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为了提高核电站巡检与应急机器人的工作效率,针对核电站巡检环境与应急处置任务的特殊性,提出了一种适用于核电站巡检与应急机器人的有效局部路径优化方法.首先,在对核电站巡检与应急机器人运动建模的基础上,运用福克-普朗克方程求解伊藤过程得出核电站巡检与应急机器人沿直线和圆弧的动态运动分布函数,并搭建实验平台通过反复实验匹配准确的动态运动分布参数.基于此,提出效率与安全机制,将该机制应用于局部路径的再优化.实验表明,该方法能够在执行核电站巡检与应急任务的过程中对核电站巡检与应急机器人的路径进行再优化,提高任务执行效率. 相似文献
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多模态传感融合对于机器人探索外界环境十分重要,而现有的触觉传感器只能收集一种触觉模态信息,其收集到的多模态信息存在弱配对问题,为了解决此问题,研究了一种基于触觉和视觉融合的多模态触觉传感器。该传感器可以利用一个感知层同时收集2种异构触觉模态信息,弥补了传统触觉传感器的缺陷,同时可以利用收集到的多模态信息对不同物体的几何形状进行分类,在研究过程中,通过按压实验收集了圆形、正方形、长方形和三角形4种形状物体的触觉信息,再利用K最近邻(KNN)算法进行几何形状分类,实验结果证明了该传感器在区分不同物体的形状上具有良好的效果。 相似文献
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智能包装技术的应用现状和发展前景 总被引:1,自引:0,他引:1
目的研究近年来智能包装技术的发展历程和应用现状,以及智能包装技术拥有的市场前景。方法简述智能包装技术的概念,根据各自不同的工作原理和特点,将其分为功能材料型、功能结构型、信息型,并对每种类型举例讲述其工作原理和应用范围。列出典型的应用案例,反映智能包装技术给社会带来的便利,阐述智能包装技术的发展历程,探讨智能包装技术的未来前景。结果智能包装技术扩充了人们对"包装概念"的认知,该技术有较高的科技含量,目前处于发展的初始阶段,它极大地丰富了包装的功能,使包装工业在人性化服务和智能化体验方面有了质的飞跃。结论智能包装技术还需要投入大量的研究来提高其效率和普及率,其拥有着良好的发展前景。 相似文献
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针对手臂康复训练后仍缺乏准确力觉的康复病人提出了一种手臂末端力的软测量方法。采用肌电信号(EMG)传感器与手臂姿态传感器获取的数据综合描述手臂的综合状态信息,并作为随机森林回归的输入,将手臂末端力作为随机森林回归的输出。依据康复训练的基本动作单元,针对性的设计了"推拉"和"提放"两组试验,在离线状态下,利用力传感器测量得到的实际末端力与手臂的综合状态信息作为样本集,并通过大量样本数据训练随机森林回归算子得到稳定可靠的回归算子,最后通过在线预测手臂末端力与真实末端力输出的比较,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用六个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明:在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其它避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。 相似文献
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传统的多边形的Voronoi图存在不能相交的问题,以至于无法将其应用于计算机视觉、生态学等领域中的多边形相交情况.为了解决多边形相交情况下的最邻近空间划分问题,提出了可相交凸多边形的Voronoi图.首先定义可相交凸多边形的Voronoi图;然后阐述相交多边形特有的Voronoi边的区域化现象,证明了其发生的充要条件,进一步揭示了相交多边形与不相交多边形之间的关系;最后提出Voronoi图的生成算法,并用代码实现.实验结果表明,该算法能够有效地解决多边形相交的问题,突破了不能相交的限制,为计算机视觉、生态学等领域的实际应用提供了理论基础. 相似文献
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本文设计了一种面向纹理识别的便携式触觉传感器,该传感器利用光纤光栅(FBG)识别检测不同的纹理和滑动接触速
度,且便于机器人系统集成,同时对硬件和软件配置要求低,受环境影响小。 在三维建模基础上对传感器结构进行静力学分析
并优化,提高 FBG 对力觉信息的灵敏度;专门设计并搭建了实验平台,对传感器进行静力标定实验和复杂多纹理表面检测实
验。 通过实验数据的时频分析,验证了该传感器可以识别不同的滑动接触速度和不同的纹理。 在该传感器中,FBG3 的灵敏度
最高,加载时,平均灵敏度约为 51. 1 pm/ N,线性度为 0. 998;卸载时,平均灵敏度约为 50. 8 pm/ N,线性度为 0. 998。 FBG2 的重
复性误差和迟滞性误差最大,分别为 2. 35% 和 2. 23% 。 相似文献