一种新型管道检测机器人系统

摘要：研制了适用于管径为400～650mm的煤气管道内缺陷自动探测系统．该系统由采用远程网络控制技术的管道机器人移动机构、无损检测传感器和地面工作站等组成．综述了管道检测机器人的系统总体设计、关键技术和性能实验．实验结果表明，所研制的管道检测机器人系统在管道中运行平稳，具有稳定的牵引力，其值可达1．404kN，适用于400-650mm管径的油气管道检测．     

一种蛇形机器人闭环控制系统设计

针对SolidSnake2蛇形机器人开环控制结构、运动和控制精度不能得到有效保证等问题,提出一种对底层数据采样的闭环控制结构,分别从蛇形机器人的机械结构、电路硬件结构、舵机控制与反馈信号的采集、单点对多点的广播式多机通信等方面进行分析与设计．经过硬件平台的搭建和软件程序的实现,验证了这种闭环控制结构的可行性,实现了SS-2的闭环控制及局部自主控制,提高了运动和控制精度,这对多机协调的控制应用具有一定指导意义．     

基于改进YOLOv3的道路目标检测

针对YOLOv3在道路目标检测中漏检率高和检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv3的道路目标检测方法 。通过将原有YOLOv3的3个特征尺度增至4个,从而提升了对于小目标的检测准确率。使用CIoU损失函数提高模型的准确性,利用K-Means++聚类算法对道路目标重新聚类,得到新的候选框。在BDD100K数据集上的验证结果 表明,改进的YOLOv3算法在降低漏检率和提高检测精度方面效果较好。     

基于改进YOLOv3算法的水面漂浮物检测方法

针对人工湖中的水面漂浮物检测问题,提出了一种基于改进YOLOv3的水面漂浮物目标检测算法,目标检测包括目标识别与目标定位.首先通过改进的k-means聚类算法获取先验框,以提高定位框与数据集标注框的匹配度,其次在YOLOv3算法框架的3个预测支路中添加类别激活映射(CAM),将原基于边界框的定位方式替换成基于像素点进行...     

一种蛇形机器人蜿蜒运动的实现及环境适应性研究

生物蛇数量众多的脊椎骨以及无足的身体结构,使其形成了特殊的蜿蜒式前进步态,能够广泛适应于草地、沙漠和湖泊等起伏地形,这种节律性的运动方式被证明是由中枢模式发生器(CPG)控制的.利用Hopf振荡器的稳态特性建立了能够实现蛇形机器人蜿蜒步态的CPG步态控制网络,依据蛇形机器人的模型仿真器得到了控制蜿蜒运动的CPG网络参数,并利用该网络的输出蛇形机器人成功实现了前进.根据Hopf振荡器对控制参数突然变化的良好适应性,通过在线调整得到了新的输出.讨论了面对复杂环境时蛇形机器人转弯运动的实现以及改变蛇形机器人身体S波构形来提高其环境适应性的方法.在蛇形机器人样机上的实验证明了基于CPG的运动控制方法在蛇形机器人蜿蜒运动上的有效性.     

管道机器人驱动与控制检测系统设计

管道机器人可应用于管道内穿缆、检测等工作,属于特种作业机器人,在国内尚无相关产品投入使用,而国外产品的检测设备、技术价格又相当昂贵。由于国内经济建设的需要,设计一种实用而又廉价的检测机器人显得尤重要。检测技术采用流体运动的推动叶轮转动,根据叶轮带动的电机的电压确定流体速度,进而确定管道流量;并且管道机器人受到能源供给的限制,采用流体运动的推动叶轮转动,从而产生电能,供给机器人自用。     

应用于锅炉检测机器人的一种新型复合车轮

为了使检测机器人能够在具有螺旋型鳍片的锅炉热交换器承压管道表面上行走,设计了一种新型的复合车轮.该复合车轮由2个链轮和多个鼓形小轮复合组成,能实现平行于管道方向和垂直于管道方向的移动.同时,对鼓形小轮的共轭轮廓曲线及其圆弧轮廓曲线进行了讨论,并对圆弧轮廓曲线的误差进行了分析.结果表明,采用圆弧轮廓的鼓形小轮可以满足检测要求.     

基于ROS及YOLOv3的混凝土桥梁裂缝实时检测系统

为了提升既有混凝土结构的养护效率,提高结构的检测效率和精度,基于ROS架构和边缘计算设备,设计了便携式混凝土桥梁裂缝实时检测系统,通过YOLOv3算法实现了混凝土桥梁裂缝自动检测识别,并研究了不同数量训练集对模型性能的影响.结果表明,研发的混凝土裂缝实时检测系统能够整合硬件性能,完成对混凝土表观裂缝图像的实时获取,并在边缘计算设备上进行实时分析处理,实现了检测结果的实时显示.模型在训练集数量最多时平均精度最高,达到0.823.实验室环境下以预应力混凝土结构为例的测试结果表明,该系统能够较好地实现混凝土结构表观裂缝的检测.     

—种基于AT89C52的管道机器人控制系统

本文阐述了一种管道机器人控制系统,该系统由上位机、下位机子系统组成。上位机子系统为计算机主控单元,下位机子系统以AT89052为核心,上、下位机子系统通过串口进行通信。直流电机的驱动电路采用桥式回路,直流电机远距离的通讯采用RS485通讯规范。     

一种基于AT89C52的管道机器人控制系统

本文阐述了一种管道机器人控制系统,该系统由上位机、下位机子系统组成。上位机子系统为计算机主控单元,下位机子系统以AT89C52为核心,上、下位机子系统通过串口进行通信。直流电机的驱动电路采用桥式回路,直流电机远距离的通讯采用RS485通讯规范。     

基于YOLOv3及迁移学习的河道船舶目标检测算法

为加强对河道监控视频图像中散体物料采运船舶的监测和跟踪,从而辅助实现智能、高效的河道采砂监管和散体物料调度,基于You Only Look Once version 3（YOLOv3）算法及迁移学习提出一种河道散体物料船舶目标检测算法。首先使用COCO数据集训练初始的YOLOv3算法,得到模型的预训练权重;然后对从广西重要河道周围监控设备采集的采砂运砂船舶影像数据进行图像处理,得到高质量船舶数据集;最后以此数据集为驱动,利用迁移学习得到的预训练权重来训练针对河道采砂船等重点目标的YOLOv3检测模型。该模型采用Darknet-53作为主干网络,并融合了多尺度的特征图,从而实现对小、中、大等各类目标的检测。实验结果表明：该算法在测试集上的平均精度和检测速度分别达到98.00%和17.78 fps,对提高河道采砂监管效能和实现散体物料智能调度具有现实意义。     

基于PSD的微小步行机器人位置检测实验系统

作者研究了一种微小步行机器人(体积为20×18×40)的位置检测系统.组合位置敏感探测器(PSD)、信号处理电路、A/D卡、数据采集、处理和测量模块,形成了位置检测实验系统,设计了实验方案并进行了验证性实验研究.初步的实验结果表明,作者设计的检测系统的测量原理、实验方案是正确的,软硬件设计与配置是正确可行的,适用于微小步行机器人的位置测量.该系统经进一步的优化和改进,还可以应用到更为广阔的领域.     

动量-自适应BP算法在机器人碰撞检测仿真系统中的应用

根据机器人运动连续性原理,通过对误差脉冲数的统计分析,我们基于人工神经网络算法,实现了机器人碰撞检测仿真系统 根据从机器人运行时采集的数据对神经网络进行训练和仿真,在实际应用中取得了预期的效果 本文讨论了动量-自适应学习率BP算法,说明了通过误差脉冲数进行碰撞检测的原理,比较了它与传统方法的区别,并且根据神经网络训练和仿真结果对动量-自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较.