基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法的仿真与实验研究

能量作为最基本的物理量之一, 联系着蛇形机器人蜿蜒运动的各个方面. 能量耗散描述了环境交互作用, 能量转换对应着运动的动力学过程, 能量平衡反映了蜿蜒运动的协调性. 提出一种基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法-被动蜿蜒. 通过输出关节力矩控制机器人蜿蜒运动, 由机器人的能量状态调整力矩的大小. 仿真结果显示了被动蜿蜒控制下机器人的构形、角度、力矩、能量状态和转弯特性, 并对控制力矩进行了递归分析. 基于Optotrak运动测量系统构建了被动蜿蜒控制的模拟/物理混合实验系统. 进行了移动实验和拖动实验, 前者改变环境的摩擦特性,后者改变机器人的负载. 仿真和实验验证了蛇形机器人被动蜿蜒控制的有效性和适应性.     

分汊河道水沙运动特性及其对河道演变的影响

以实测资料为依据,从理论上分析得出了稳定分汊河段的水面纵比降大于单一河段;分析了分汊河道进口段的水沙运动及输沙特性以及对汊道演变的影响;基于平衡输沙原理,分析得出了分流分沙变化对分汊河道冲淤影响的关系式,即分汊河道的冲淤演变与上游来沙量、主支汊分流分沙比及其变化等因素有关。     

面向双机器人打磨过程的运动规划研究

针对双机器人轮毂打磨系统的运动规划问题,建立双机器人协调相对运动的运动位姿约束模型,并利用激光跟踪仪及七点法的标定方式分别解决模型中对于双机器人基座标系和工具坐标系的标定问题。选取轮毂边缘面,搭建仿真平台对运动模型进行验证,最后搭建基于dSPACE控制器的双机器人协调打磨实验平台,进行了协调打磨位置跟踪实验,结果表明：打磨机器人位置跟踪精度在4 mm以内,证明了模型的准确性与可行性。     

基于嵌入式系统STM32的UUV通用运动控制层设计

为提高UUV分布式控制系统架构中运动控制层的通用性,依据分布式计算和模块化设计的原则,设计了一种基于嵌入式系统STM32的通用运动控制层架构;硬件电路设计以STM32F407ZGT6型芯片为核心微控制器,支持两路CAN总线进行层间通信和推进器控制,输出4路PWM进行舵机控制,对外提供多路RS232和RS485总线接口与各种传感器进行数据交互,并设计了一片IIC接口的掉电非易失EEPROM进行参数保存;软件设计实现CAN总线数据通信和X舵到十字舵的转换逻辑控制;经实验测试,该设计方案能够完成UUV的推进器推进功率控制和X舵的上下左右转向打舵控制,实现了与上层决策规划层进行1 Mbps速率的CAN总线数据通信;结果表明,该设计方案达到了运动控制层的设计目标,实现了具有较强通用性的UUV运动控制层设计.     

CFRP-EMD加固灌浆套筒连接装配式桥墩振动台试验

为研究受力筋灌浆套筒连接装配式混凝土桥墩的抗震加固方法,以受力筋灌浆套筒连接装配式混凝土桥墩和灌浆套筒-预应力筋连接装配式混凝土桥墩为研究对象,设计制作了两个1/6缩尺模型,并依据二者的震害特点提出了一种采用碳纤维复合材料-外置金属耗能装置(简称CFRP-EMD)的组合加固方法。选取近断层地震波作为输入,开展了单、双向激励下模型桥墩的振动台试验,从试验现象、基本动力特性、地震响应规律等方面分析了CFRP-EMD对两类装配式混凝土桥墩的加固效果。结果表明：地震作用下两类试件的主要震损包括墩身开裂、墩底接缝开合、接缝混凝土剥落压碎等;附加预应力筋连接可提高构件刚度和自复位能力,降低墩身和接缝的损伤速率和损伤程度;采用CFRP-EMD组合加固能够显著提高震损装配式构件的刚度、抗震变形能力和耗能能力;CFRP-EMD加固后灌浆套筒-预应力筋连接装配式混凝土桥墩的塑性变形更加合理。提出的组合加固设计方法和实施原则可用于装配式混凝土桥墩抗震加固中。     

天麻超微粉对晕动症模型小鼠行为学的影响

[目的]解决抗眩晕药物副作用问题,开发药食同源抗晕动症的功能性食品。[方法]将50只小鼠适应性饲养7d后,分为正常组、模型组、阳性药物组、天麻H组、天麻L组,通过旋转刺激法构建小鼠晕动病模型,以天麻超微粉(天麻素含量1.05%)灌胃给药,采用晕反应指数、平衡木试验、自发活动试验等行为学指标,评估天麻对晕动症模型小鼠的治疗效果。[结果]正常组小鼠MSI值为2.11±0.59,模型组小鼠的晕反应指数极显著提高(P<0.001),表明试验动物造模成功;与模型组相比,天麻H组和天麻L组小鼠的晕反应指数降低了55.8%(P<0.01)和43.4%(P<0.05);天麻H组通过平衡木时间为(29.00±19.56) s,相比模型组显著缩短(P<0.05),其平衡木行为评分降低了33.3%(P<0.05);天麻H组和天麻L组小鼠的自发活动总路程分别增加了399.1%和326.4%,显著高于模型组小鼠的(P<0.05)。[结论]天麻超微粉对模型小鼠晕动症有缓解作用,且无不良副作用。     

黄土崩塌灾害运动机理及其离散元数值模拟研究

黄土崩塌灾害严重危害人们的生命和财产安全,为了探索黄土崩塌灾害破坏过程,揭示其运动机理,基于静力学、运动学、能量转化规律、非连续体离散元等理论与方法,利用２Ｄ－Ｂｌｏｃｋ离散元程序对崩塌体运动过程仿真模拟,从“孕育、发展、变形、危害”全过程分析,研究黄土崩塌灾害“倾倒－坠落－撞击－弹射－堆积”的运动机理,包括影响因素、运动过程、危害方式等,推导、获取各演化阶段相关变量计算公式、参数。     

面向毫米波动作识别的视觉辅助信道仿真技术

该文提出了一种利用计算机视觉技术辅助实现包含运动人体散射特征的毫米波无线信道仿真方法。该方法旨在为毫米波无线人体动作识别场景之下,快速且低成本地生成仿真训练数据集,避免当前实测采集数据集的巨大开销。首先利用基元模型将人体建模为35个相互连接的椭球,并从包含人体动作的视频中提取出人体在进行对应动作时各个椭球的运动数据;其次利用简化的射线追踪方法,针对动作中基元模型的每一帧计算对应的信道响应;最后对信道响应进行多普勒分析,获得对应动作的微多普勒时频谱。上述仿真获得的微多普勒时频谱数据集可以用于训练无线动作识别的深度神经网络。该文针对“步行”“跑步”“跌倒”“坐下”这4种常见的人体动作在60 GHz频段上进行了信道仿真及动作识别的测试。实验结果表明,通过仿真训练的深度神经网络在实际无线动作识别中平均识别准确率可以达到73.0%。此外,借助无标签迁移学习,通过少量无标签实测数据的微调,上述准确率可以进一步提高到93.75%。     

人体运动生成中的深度学习模型综述

人体运动捕捉中复杂的时空结构信息使其在数据驱动角色动画、序列拼接和风格融合等运动生成研究领域极具挑战性.聚焦于深度学习在计算机图形学中所获得的巨大成功,首先从模型结构和理论优化2个方面对运动捕捉数据中人体骨骼动画生成所使用的4类生成式深度学习模型(受限玻尔兹曼机、循环神经网络、卷积神经网络、深度强化学习)及其混合学习方法进行全面概括和总结;接着探讨这些典型深度学习模型对人体骨骼运动数据时空特征提取的能力,并量化对比其在不同生成任务中的实验效果;最后深入分析各种深度模型的优势及亟待解决的难题,并对新型深度学习模型在运动生成中的发展趋势进行了展望.