基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

基于达芬奇技术的H.264视频编码器的研究与实现

随着多媒体技术的发展,数字图像处理技术被广泛应用于电视会议、可视电话、家庭娱乐、远程监控、公共安全、机器人导航等多种领域,但图像数据的大容量与传输带宽有限性之间的矛盾愈来愈突出.H.264/AVC是ITU-T和ISO/IEC联合推出的视频压缩编码标准,具有优异的压缩性能、高效的编码效率和良好的网络友好性,在数字媒体领域有着非常广阔的应用前景.介绍了新一代视频编码标准H.264的关键技术和达芬奇技术中的视频编解码引擎(Codec Engine),讨论了H.264编码算法,利用VC6.0进行了H.264算法的验证,并且在TMS320DM6446平台上进行了算法的移植和优化,完成了一个多媒体通信终端平台.     

救援机器人无线局域网控制系统研究

以一种履带式移动机器人作为控制平台,介绍了通过无线局域网对救援机器人进行远程控制的客户端—服务器端系统。构建了基于TCP/IP的机器人远程通讯协议,并采用了一种先进的视频传输技术实现了图像的实时传输,从而实现了救援机器人的无线控制和实时监控。     

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．     

基于动态矩阵控制的自主移动机器人模型预测控制方法研究

自主移动机器人运动转向系统的精确控制是其实现直线运行、原地转向功能和完成自主巡航、自治搬运任务的重要基础。为实现对机器人运行转向系统的有效控制,通过分析自主移动机器人的运动转向系统的数学模型,构建出传递函数的表达形式,提出了一类基于动态矩阵控制(dynamic matrix control, DMC)的模型预测控制方法。此外,面向自主移动机器人的运动转向系统,利用Matlab平台开展了基于DMC的模型预测控制方法的仿真研究,仿真结果表明,在运动转向系统的控制过程中,基于DMC的预测控制方法同传统比例-积分-微分(proportion-integral-derivative,PID)控制器相比,在抑制超调、防止稳态误差等方面具有更强的控制性能;开展针对模型失配问题的仿真研究,进一步证明了该算法的鲁棒性和适应能力。同时,通过无障碍和有障碍两类情形下的机器人行走实验,验证了机器人运动系统的有效性。     

基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人设计

为了降低樱桃采摘过程中的破碎率,提高采摘效率,设计一种新的基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人。将TI公司的32位数字处理器芯片TMS320F2812作为核心处理器设计移动式樱桃采摘机器人,本文给出硬件总体方案,并且通过SAA7105完成对视频图像的编码操作。软件设计主要包括樱桃的定位、机器人手眼标定和机器人路线规划。依据目标上多个点的三维位置信息对樱桃球模型进行重建,通过最小二乘法求出樱桃质心位置,实现樱桃的定位。将樱桃在机器人坐标系中的定位简化成求解摄像机坐标系和机器人坐标之间的映射矩阵,通过映射矩阵实现机器人手眼标定。考虑到樱桃的采摘要求,通过分段路径规划对机器人的运动进行控制。实验结果表明,所设计机器人图像处理性能强、定位精度高,在保证采摘精度的同时,有很高的采摘效率。     

搭载实时全景视觉的移动机器人远程控制系统

针对传统的移动机器人控制系统存在局限性的问题,本文提出了一能实时传输全方位图像,并基于B/S模式远程控制机器人的系统.系统利用车载鱼眼镜头采集出全方位图像,通过无线通信技术将图像传到服务器,服务器能把图像实时反馈到浏览器.     

SCARA型机械臂的智能神经网络控制研究

在传统机械臂动态控制基础上,将RBF神经网络与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的智能控制方法——RBF模糊神经网络控制方法。该方法使用两个子网络分别对关节1和关节2实施控制,最后通过协调级网络来消除和减小两个关节之间的耦合作用。以仿真实验结果说明该网络结构简单明确,计算更加有效,并通过适时地修正网络参数,在线调整了模糊隶属函数的中心值和宽度,所设计的控制器能快速、稳定地跟踪到期望轨迹。     

基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制

讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法.     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题,提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例,提出其视觉伺服控制架构,根据工业场景数据集训练BP神经网络,采用本文所提算法进行法兰对中实验,帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面,首先,利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系,之后,提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明,本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制,最终法兰平均对中误差在±1mm内,平均耗时43秒,满足应用需求,具有较高的工作效率。     

Research on a New-style Pipeline Inspection Robot System

IntroductionRecently pipe is used widely on the industry,agriculture and daily life. Natural gas and oil supplybecomes one of the fundamental public services and itsimpact on the urban infrastructure is getting larger. Theurban oil/gas pipelines, as they are buried under theground, are prone to external corrosion usually derived bymoisture and chemical agent in soil, which causes materiallosses of the pipe wall. Also, cracks in the welded regionand the da…     

大型复杂结构件几何参量在线精密测量系统搭建及工程应用

针对大型复杂结构件几何参量在线精密测量的技术难题，本文开展了基于多轴联动激光扫描和结构光三目视觉摄影的尺寸测量技术研究；通过结构方案设计、算法研究、软件开发及系统搭建，研制了针对不同测量对象的多套非接触式几何尺寸测量系统.测试校准结果表明，激光扫描测量系统在15 m距离的测量不确定度为2.656 mm,结构光三目视觉测量系统在7 m距离的测量结果不确定度为1.552 mm,均满足大型结构件的测量范围及精度要求.在此基础上，本文采用两种类型的测量系统同时对生产现场大型热态锻件外圆直径参数进行在线测量，重复测量误差均小于±4 mm,测量结果表现出良好的一致性.研究结果为大型结构件表面和内部几何尺寸的高精度在线测量提供了有效的技术方法和装备.     

焊接机器人网络控制系统构建

将客户/服务器(Client/Server,C/S)的一对多模式加以改变,设计了一个不同于C/S模式的对等网络信息传输系统,并将其应用于焊接机器人的网络实时控制.基于用户数据报协议(UserDatagram Protocol,UDP),综合应用socket通信和多线程等技术,构建了一种焊接机器人网络实时控制系统.     

基于压力时间序列的输油管道在线泄漏故障诊断算法

针对输油管道中的泄漏问题提出一种基于混沌特性的输油管道压力时间序列在线故障诊断算法.该算法通过重构时间序列的相空间,求得输油管道压力序列的嵌入维为5维,嵌入延迟为4.以5维重构向量作为神经网络模型的输入,先离线训练网络,得到初始参数,然后在线训练神经网络模型,实现网络模型权值在线调整,从而实现实时对故障信号的检测.通过对实测数据的仿真表明本算法可以检测压力故障,证明了本算法在实际中的有效性.     

基于运动检测与H.264的智能监控系统设计与实现

针对远程智能监控的应用,基于H.264视频编解码与运动检测标识技术,在由小型工控机与计算机组建的客户机/服务器系统上设计并实现了实时运动检测视频监控系统。系统对采集的视频帧进行H.264规范的压缩编码并传输,在保证图像质量前提下降低了带宽与存储开销。运动检测算法在Kalman动态背景更新的基础上,采用了加权方式的图像差分法。通过实际试验表明,该系统能稳定的压缩传输视频流,并在不增加虚警的情况下,提高了系统的检测准确度。     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

FEDDR:一套实用的地下排水管道缺陷智能检测系统

地下排水管道缺陷检测是地下管线高效管理的基础，也是实现“智慧城市”的关键性问题。针对工程项目中对管道缺陷判别的需要，提出并实现了一套实用的地下排水管道缺陷智能检测FEDDR(frame extracting-detection-duplicate removal)系统，将视频缺陷检测过程分为检测前的视频预处理阶段、缺陷检测模型构建阶段以及缺陷检测优化3个阶段，采用帧间差分算法及VGG16网络对管道视频抽帧处理，筛选出兴趣检测帧，减少待检测数据量；选取YOLOv3为网络主框架，用轻量高效的EfficientNet结构替换原来的主干网络，采用迁移学习策略，用自建数据集Pipe-DATA对其进行训练，建立起高效的管道缺陷检测模型，并在检测帧输出检测结果时采用两次输出的优化策略来防止缺陷漏检；对检测出的缺陷帧图像进行文字识别，去重优化自动生成结果表单。将该方法应用到了某区域的将近3 km的管道视频数据中，共检测出了656个缺陷，与人工判别结果对比，准确率达94.3%,召回率达到98.7%,整个过程一体化完成，大大减少了人工成本，提高了排水管道缺陷的检测效率，具有工程实用性。     

基于图像处理的离合器从动盘质量在线检测系统

设计的基于图像处理技术的离合器从动盘质量的在线检测系统，利用2个数字摄像机，检测离合器从动盘的铆合质量和水平度的摆差，该方法系统硬件简单，可以在线实时检测。论文给出了系统的总体结构设计，详细介绍了图像处理算法和实验结果。该系统可以检测直径160mm-430mm的离合器从动盘，分辨率能达到0．1mm。实验表明该方法硬件简单，算法能够实时化，可以用于工业现场完成多种零件的在线质量检测。     

管道远程自动控制采集系统

针对目前国内供热系统出现的众多问题，介绍了可用于供热系统的管道远程自动控制采集系统及相应配套的局域网数据采集系统、管道远程自动控制器。管道远程控制采集系统利用信号传输技术和通讯技术，对受控地区的每个阀门进行控制和数据采集。整个控制系统可采用中心控制式、车载移动控制式，网络控制方式，实现了对管道的远程监测、控制及数据采集。     

油气管道涡流变形检测探头研制

针对传统的管道变形内检测探头环向检测面积较小的问题,在磁旋转编码检测技术的基础上,结合电涡流检测技术,研制了一种涡流变形内检测探头。文中首先介绍了电涡流管道变形检测的理论基础,设计了管道涡流变形检测探头的机械结构及电路系统,利用有限元方法得到探头与被测件距离d的增加引起传感器输出电压峰值信号呈现非线性减小的变化规律,同时研究了激励信号峰值和激励线圈内径变化对d值检测的影响。后进行实验验证,结果表明基于电涡流检测技术的管道变形检测具有可行性,实验测量精度达到1mm。该检测探头的研制对于提高管道变形内检测环向检测精度、降低检测成本具有一定的意义。