基于具有墙角信息的语义地图改进AMCL重定位算法

针对原始自适应蒙特卡洛定位（Adaptive monte carlo localization,AMCL）算法仅利用激光信息存在的缺陷,提出一种基于激光与视觉融合的语义地图进行全局定位,该语义地图融合基于深度学习的目标检测方法提取环境中的墙角语义;利用建立的包含墙角信息的二维语义栅格地图,结合视觉预定位方法及角点周围语义信息表来提高算法全局初始定位的效率和准确性,使得移动机器人可以在少量先验信息和运动的情况下更迅速地实现定位。提出视觉预定位的方法,改进了粒子权重更新方式,再同步结合AMCL算法与环境地图匹配进行精定位。最后通过搭建的移动机器人在不同场景下进行对比试验,验证了该方法的有效性。     

柔性仿生机器鱼驱动频率设计原则

通过理论分析得到柔性仿生机器鱼鱼尾固有频率的表达式,并从中获得一种改变固有频率的方法,设计制作3个固有频率不同的柔性鱼尾并进行试验。所描述的获取鱼尾材料参数的方法更加可靠,驱动频率范围更高。试验得出:驱动频率接近固有频率,可改善柔性仿生机器鱼的运动特性,并且,相对于1阶固有频率,驱动频率等于2阶固有频率时的运动特性更好。提出了根据驱动频率范围,设计具有更优运动特性的柔性仿生机器鱼,确定驱动频率的准则。