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针对刚柔耦合机械手在抓握物体时既要有合适的抓握姿态,又要有与抓握力匹配的手指刚度的问题,研究抓握姿态和力综合优化方法.建立机械手的几何模型以获得手指刚度与驱动压强的关系,基于所建模型构造手指姿态曲线与被抓握物体轮廓曲线的贴合度函数、与期望抓握力有关的手指期望刚度函数,并结合姿态贴合度函数和手指刚度函数构造综合优化目标函数.利用所建目标函数计算不同期望抓握力下的最优抓握姿态,通过实验对比不同最优姿态下施加额外抓握力对抓握稳定性的影响.实验结果表明,所提综合优化方法能够良好兼顾抓握姿态和抓握力的控制要求,实现刚柔耦合机械手的稳定可靠抓握. 相似文献
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基于视频的人体行为定位技术在城市安全系统、人机交互系统等领域具有广泛应用需求。针对现有人体行为定位技术模型复杂、定位精度与检测速度难以平衡的问题,提出了一类新的人体行为定位的深度学习框架X_YOWO,该框架继承了原YOWO的3D-CNN和2D-CNN两个分支,重新设计了通道融合与边界回归策略:通过基于相关系数矩阵的通道注意机制和相关性损失函数,使得模型在样本较少的情况下获得更多的有效特征,提高模型对特征的学习能力;采用一种基于距离概率大小来进行锚点聚类选择的方法,避免了原始聚类中心稳定性差的问题,使得改进后的锚点框大小更加适应数据集中目标大小的变化;采用CIoU回归损失函数作为目标函数,提高边界框回归的稳定性。在公开数据集UCF101-24和J-HMBD-21上对不同方法进行性能对比,当检测速度为22 frame/s时,使用X_YOWO后frame-mAP指标提高了3个百分点,不同阈值下的video-mAP指标也有较好表现。在自制的数据集上,当检测速度为22 frame/s时,X_YOWO的检测精度提高了3.6个百分点,定位精度提高了4.94个百分点,稳定性也更强。实验结果验证了X_Y... 相似文献
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