面向轨道分割与侵入物检测的多任务学习

轨道车智能防护会涉及轨道车侵入物检测与行驶区域分割任务,在深度学习领域已有针对各任务的算法,却无法很好满足多任务情形时的需求.该算法使用轻量级卷积神经网络(CNN)作为编码器提取特征图,随之将特征图送到两个基于one-stage检测网络的解码器中,进而完成各自的任务.不同级别和尺度的语义特征在编码器输出的特征图中被融合,良好地完成像素级语义预测,在检测和分割效果上有明显提升.采用本算法的设备将掌握对新目标的识别检测判断与追踪,为提升轨道车行驶安全做出保障.     

小型两栖仿龟机器人多模式运动研究

针对浅滩环境和水下狭窄空间的科研考察、资源勘探等任务,提出一种“腿－多矢量喷水”复合驱动的小型两栖仿龟机器人。通过研究“腿－多矢量喷水”复合式驱动系统的运动机理,设计仿生爬行步态和旋转步态。根据“腿－多矢量喷水”复合驱动机构的变结构特性,提出“H”、“工”和“X”等多模式运动。通过机器人水中运动学建模,建立基于实时动态推力矢量分配优化机制的水中3维自主运动控制方法。最后搭建机器人原型机,陆地上的多地形运动实验验证了机器人在非结构化浅滩环境中的适应能力强,水中运动控制实验验证了两栖机器人多模式运动控制的灵活性和可行性。     

多利益主体主动配电网规划研究

从经济性和可靠性角度出发对主动配电网进行规划,利用进化细菌觅食算法优化配电网线路,对分布式电源进行选址定容。在目标算例中,得出配电网架运维成本最低、用户总运行成本最小的最优方案。