清洁机器人避障系统的路径规划算法研究

清洁机器人的路径规划,可使机器人依照设计路线行走,做到真正的全自动化。采用迂回式路径规划作为全覆盖路径的基础路径,建立了能耗分析方法以确定清洁机器人的行走方向。该规划方式几乎能达到全程覆盖率。又提出了从单个障碍物到多个障碍物的避障路径规划的具体实施步骤。试验模拟表明,该方法有效。     

介孔碳材料合成的研究进展

介孔碳是一类新型的非硅基介孔材料,孔径一般在2~50 nm,其具有较高的孔比表面积、可调的孔道结构、良好的导电和导热性能等一系列优点,因此在吸附、催化、储氢及电化学等众多领域有着广泛的应用前景。综述了目前介孔碳材料的各类合成方法,重点介绍了模板法,其中包括硬模板法和软模板法,并对模板法的进一步研究进行了展望。     

基于密集连接网络的航拍绝缘子旋转目标精准定位方法

为了实现架空线路巡检时绝缘子的精准定位和检测,提出了一种基于Dense-Block密集连接块与旋转框改进YOLOv5的绝缘子检测模型。该模型针对绝缘子长宽比较大和方向多变的特点,提出利用长边定义法为检测框增加角度信息,实现目标旋转框检测,有效提升绝缘子检测和定位的效果。同时为了增强特征的重新利用和传播,利用Dense-Block对模型中的残差模块进行改进,构建YOLOv5-dense检测模型。最后为了使YOLOv5-dense模型能够更加关注有效的特征信息,在主干网络尾部加入SimAM注意力模块对模型进行改进。实验之前,利用Retinex算法对输入绝缘子图像进行增强。实验结果表明,相较于原始YOLOv5算法,所提算法在平均准确率和每秒处理帧数方面都有提高。除此之外,与水平框检测算法相比,所提算法去除了检测结果中大量冗余的背景信息,实现了绝缘子区域更加精准的定位。     

基于改进匹配代价和均值分割的最小生成树立体匹配算法

尽管传统的立体匹配模型在精度和鲁棒性方面都表现出了良好的性能，但在弱纹理和深度不连续区域的视差精度问题依然存在。针对上述问题，提出了一种基于改进匹配代价和均值分割的最小生成树立体匹配算法。首先，在匹配代价计算阶段，通过Census变换进行初始匹配代价计算，利用Sobel算子对输入图像进行边缘信息提取，将提取后的图像边缘信息与Census变换后的匹配代价值进行融合，并将其与基于图像亮度信息的代价值进行非线性融合，以提高匹配代价的精度；然后，使用最小生成树代价聚合模型进行聚合操作并利用赢者通吃策略估计图像的初始视差；最后，在视差优化阶段，采用MeanShift算法对图像进行分割，结合图像的轮廓信息对误匹配点进行修正，进一步提高在弱纹理及边缘区域的视差精度。实验结果表明，与一些传统算法相比，所提算法具有更高的视差精度，且视差图的边缘、纹理较其他算法更为平滑，具有更强的鲁棒性。     

风电机组叶片损伤检测技术研究与进展EI北大核心CSCD

叶片是风电机组的关键组件,其性能优劣将影响整个系统。风力发电机工作环境复杂,叶片很容易受到损伤,未被及时发现的表面损伤如裂纹等扩展可能会导致对结构造成不可逆损坏,甚至会导致塔架的损坏。因此,叶片的损伤检测对于保障风电机组安全高效工作与降低运维成本有着重要意义。文中全面介绍风力发电机叶片损伤原因和损伤类型,对现有叶片检测技术进行分析简述,探讨现有方法的优缺点和研究热点,在此基础上,介绍配有多种传感器的机器人复合检测技术及检测技术中常用的数据分析算法。同时,给出各种检测方法在风力发电机组叶片损伤检测工程应用的建议。最后,指出风电机组叶片损伤检测技术的未来发展趋势。