融合注意力机制和多任务学习的机器人抓取检测算法

抓取主要分为抓取检测、轨迹规划和执行环节，准确的抓取检测是完成抓取任务的关键。为进行更准确的抓取检测，提高机器人抓取性能表现，本研究以关键点检测算法为基础，提出了一种融合注意力和多任务学习的抓取检测算法。首先，针对任务特点，在特征提取环节引入CA(coordinate attention)注意力模块，显式的学习通道和空间特征，充分利用特征信息。其次，在损失函数环节加入多任务权重学习算法，学习抓取中心坐标、抓手开合宽度及旋转角度信息的最优权重。最后，在Cornell数据集以及更大规模的Jacquard数据集上进行试验。研究结果表明，所提方法相比滑动窗口和锚框类型等经典方法在检测速率上有明显提升，且与单纯的关键点检测方法相比有更高的准确率，所提模型在两个数据集上分别取得98.8%和95.7%的准确率。检测示例体现出所提模型对于非常规物体也有良好的抓取结果，不同Jaccard系数条件下的抓取结果显示模型在精准抓取方面有优秀性能，而对于权重学习算法的不同初始值试验则表明所提模型具有良好的鲁棒性。此外，通过消融实验分析了不同模块对于模型性能表现的影响程度。     

电网规划与电力设计对电网安全的影响分析

伴随着社会的进步以及经济的发展,社会对于电力的需求越来越大,在电网运行机制建立过程中,要积极践行更加有效的管理机制和控制措施,确保电网运行安全性得以有效提升.因此,相关部门要拓展电网规划体系,并有效升级电力设计项目的运行维度,从根本上提高电网安全的总体质量.本文从电网规划以及电力设计对电网安全的重要性分析入手,并集中阐释了电网规划以及电力设计对电网安全的影响,旨在为电力相关部门提供有价值的参考建议.     

RGB-D相机位姿估计不确定性与观测参数化分析

针对基于RGB-D相机的位姿估计问题,根据最大似然估计和协方差传播规律,分析了ICP(迭代最近点)与PnP(n点透视)两种算法的位姿估计不确定性;并从数据关联的角度探究了2种算法在实际应用中的差异.此外,对比了不同的特征观测参数化形式对视觉里程计定位精度的影响,并提出了一种参数化方法.基于ICP与PnP算法的区别与联系,提出RGB-D SLAM(同步定位与地图创建)系统中2种PnP算法的切换策略,并在优化问题中根据观测的不确定性对各误差项赋予不同权重.在两大公开数据集上的实验表明,与主流RGB-D SLAM算法相比本文所提算法在弱纹理、相机快速运动和动态物体等多种场景下具有更高的定位精度和鲁棒性.同时,本文所提算法的时间效率较ORB-SLAM2算法提高了约10％.     

基于重投影深度差累积图与静态概率的动态RGB-D SLAM算法

为了提高同时定位与建图（SLAM）系统在动态场景下的定位精度和鲁棒性,提出新的RGB-D SLAM算法. 建立基于重投影深度差值的累积模型,分割图像的动静态区域;为了避免动态区域过分割,先剔除与匹配地图点欧氏距离过大的动态区域特征点,再根据t分布估计其余特征点的静态概率;将静态区域特征点和动态区域的疑似静态点以不同权重加入位姿优化,得到提纯后的位姿. 在公开数据集上的实验结果表明,所提算法在动态场景下较改进前的RGB-D ORB-SLAM2算法的定位精度提升96.1%,较其他动态SLAM算法提升31.2%,有效提高了视觉SLAM系统在动态环境下的定位精度和鲁棒性.     

基于点线特征的快速视觉SLAM方法

为了提高RGB-D相机同时定位与地图构建（SLAM）系统在弱纹理场景下的定位精度和鲁棒性,提出快速的基于点线特征的SLAM方法. 在非关键帧的追踪过程中,基于描述子进行点特征匹配,基于几何约束进行线特征匹配;当插入新的关键帧时,计算线特征描述子以完成关键帧间的线特征匹配,并利用线特征三角化算法生成地图线. 通过降低线特征匹配过程运算量来提高SLAM系统的实时性. 此外,利用线特征的深度测量信息构造虚拟右目线段,并提出新的线特征重投影误差计算方法. 在公开数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2等主流方法相比,所提算法提高了RGB-D SLAM系统在弱纹理场景下的定位精度;与传统点线特征结合的SLAM方法相比,所提算法的时间效率提高了约20%.     

场景摄像机构型下图像空间内的无标定路径规划研究

基于图像的视觉伺服可用于对机械臂的运动进行有效的控制。然而,正如许多研究者指出的,当初始位置和期望位置相距较远时,此种控制策略将因其局部特性而存在收敛性、稳定性问题。通过在图像平面内定义充分的图像特征轨迹,并对这些轨迹进行跟踪,我们可以充分利用基于图像的视觉伺服所固有的局部收敛性及稳定性特性这一优势,从而避免初始位置与期望位置相距较远时所面临的问题。因此,近年来,图像空间路径规划已成为机器人领域的一个热点研究问题。但是,目前几乎所有的有关结果均是针对手眼视觉系统提出的。本文将针对场景摄像机视觉系统提出一种未标定视觉路径规划算法。此算法在射影空间中直接计算图像特征的轨迹,这样可保证它们与刚体运动一致。通过将旋转及平移运动的射影表示分解为规范化形式,我们可以很容易地对其射影空间内的路径进行插值。在此之后,图像平面中的图像特征轨迹可通过射影路径产生。通过这种方式,此算法并不需要特征点结构和摄像机内部参数的有关知识。为了验证所提算法的可行性及系统性能,本文最后给出了基于PUMA560机械臂的仿真研究结果。     

烧结金属丝网滤芯过滤性能的试验研究

在自行设计的精细过滤试验装置上对尺寸φ40mm×1000mm、绝对过滤精度为10μm的烧结金属丝网进行了多种过滤性能试验。结果表明:(1)同一流速下滤管两侧压差随过滤时间的增加而不断增加,在初始阶段(20～30min)压力增加较快,以后压力基本上呈线性增加;(2)在不同过滤速度下,流速越大滤管压差增加速度越快,单根滤管的过滤流速不得超过300L/h;(3)同一过滤速度下,固体质量浓度越大,压力升高越快,这种滤芯不宜处理浓度超过0.3g/L的悬浮液;(4)相同固体含量下,随着悬浮液中含油量的增加,滤管两端压差升高加快;(5)中位粒径越小的颗粒压差增长越快,这种滤芯不适合处理中位粒径小于5μm的悬浮液。