竞争型遥操作机器人实验系统研究

基于网络遥操作多机器人系统的作业目的,介绍了竞争型MOMR与协作型MOMR的特点.在此基础上,首次提出了竞争型遥操作机器人系统理想的测试平台一种基于Internet的C/S模式的足球机器人遥操作实验系统,描述了系统开发中的若干关键技术,如系统组成、体系结构、服务器端控制系统结构和遥操作客户端的关键技术等,给出了Internet性能测试实验实例.通过国际遥操作足球机器人比赛,证明了该系统具有良好的交互性、实时性和稳定性.     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·     

地热多孔物料微波冷冻干燥过程的多物理场分析研究

以甘露醇与乳糖等为原材料,利用液氮制备冰激凌法,制备不同初始饱和度的地热多孔物料;通过多功能微波冷冻干燥装置,冷冻干燥处理制备的地热多孔物料,建立地热多孔物料干燥过程的多物理场分析模型,并设计对应的定解条件;通过COMSOL多物理场仿真软件,结合定解条件,求解多物理场分析模型,完成不同初始饱和度与不同微波功率等条件时的物理场分析,验证地热多孔物料微波冷冻干燥过程多物理场的影响。     

一种新颖的含有隧道结构的二维钠钼磷多酸盐的合成和晶体结构

利用中温水热技术合成了一种未见报道的含有隧道结构的二维钠钼磷多酸盐[NH3(CH2)2NH3]6[Na2Mo12O30(HPO4)6(H2PO4)2].5H2O(Ⅰ),并测定了其晶体结构.化合物Ⅰ属于三斜晶系:P1-空间群;晶胞参数a=1.204 5(8)nm,b=1.459 1(0)nm,c=2.134 8(3)nm,α=80.587 2°,β=82.688 3°,γ=76.241 0°,V=3.580 1(2)nm3,Z=2,R1=0.054 4,wR2=0.110 6.     

基于多源信息空间的遥感影像自动解译研究

通过分析遥感影像自动解译的研究现状和存在的问题,提出了基于多源信息空间的遥感影像自动解译的研究方法,将遥感影像分为光谱信息空间、形状信息空间、区域地学信息空间、干扰信息空间等四个信息空间,通过对多源信息空间的数学描述和计算机处理实现了遥感影像的自动解译.     

K2NaH[Cr3O(OOCCH3)6(H2O)3][α-CoW12O40]·10H2O离子晶体的合成与晶体结构

合成了K2NaH[Cr3O(OOCCH3)6(H2O)3][α-CoW12O40].10H2O离子晶体,并用X射线单晶衍射、元素分析、红外光谱和固体漫反射电子光谱对晶体的结构进行了表征.该晶体属于单斜晶系;C2/c空间群,a=4.190 5(8)nm,b=1.615 8(3)nm,c=2.983 4(6)nm,β=123.67(3)°,V=16.812(6)nm3,Z=14,F(000)=13 200,R1=0.076 3,wR2=0.142 7.在该晶体的结构中,带相反电荷的多阴离子簇和大阳离子簇在空间交替排列,通过离子键及抗衡阳离子K 和Na 的弱配位键连接形成了具有一维孔洞的三维开放式结构,孔洞尺寸为1.31 nm×1.09 nm.     

葡萄糖氧化酶多层膜修饰电极的电化学性能的研究

利用层接层自组装法,制备出有序且稳定的葡萄糖氧化酶的多层膜.应用电化学方法和XRD方法研究了膜修饰电极的电化学传感性能.结果表明:该传感器具有较好的重现性和稳定性,传感器对葡萄糖的响应非常迅速;每次加入葡萄糖后,电极的电流响应会随之出现跳跃性增大,酶电极达到96%,稳态电流响应的时间仅为3 s;灵敏度可以通过合理地调解多层膜的厚度来控制.     

3G移动通信CDMA/TDMA改进方案

3G移动通信系统应该以提供移动Internet业务为主,将存在多个不同的速率,而如何实现多速率兼容是一个需要特别关注的问题。给出了多速率CDMA移动系统中不同速率信道发送功率与发信速率的关系式,将原有的计算式进行了推广,并由此导出一种CDMA/TDMA技术,该技术可用于改进原FDD WCDMA和CDMA2000标准中只使用CDMA和VSF实现多用户多速率兼容的方法。可以成倍增加系统下行容量并提高功率利用率,克服了CDMA2000 1x和WCDMA标准上下行容量基本对称的技术缺陷。     

基于触觉阵列感知的机器人稳定抓取判别方法

针对传统的单点压力传感器获取的接触力无法完备反映机器人的抓取接触状态,难以实现准确的机器人抓取状态判别的问题,基于触觉阵列传感器的多点感知特性,提出一种高效高准确率的机器人稳定抓取判别方法．首先,采集机器人抓取属性各异物体时的接触分布力信息,建立分布力与触觉图像的映射,构建机器人抓取触觉图像数据集;基于多层感知机框架建立机器人抓取状态判别模型,实现机器人抓取状态的分类．然后,通过训练并对多层感知机在不同模型层数与节点数下的模型性能进行优选,得到抓取状态判别模型的最优参数,进而与多种基于学习的抓取判别算法进行对比．结果表明：所提出的抓取状态判别方法具有99.74%的判别准确率,平均耗时为2.3 ms,在判别精度和速度上均优于基线算法;通过实物抓取实验,该方法的判别准确率达到94%,充分证明其对数据集外物体的稳定抓取判别具有较强的鲁棒性．     

多层脑功能网络与单层脑功能网络的对比研究

为探究多层脑功能网络和单层脑功能网络的联系与差异,收集34位健康个体在静息状态下的功能磁共振成像数据,分别构建单层网络和多层网络模型并进行社区检测,分析两种模型的模块划分差异、网络拓扑指标间的联系及脑节点的分类情况．研究结果表明：多层网络的模块数量和质量显著高于单层网络,两种模型的网络拓扑指标间存在显著相关性,多层网络将脑节点划分为21个provincial hubs,49个connector non-hubs和20个peripheral non-hubs．显示了多层网络在研究大脑动态性具有独特优势,揭示了大脑功能的模块化特征,为深入理解大脑动态性提供了重要的思路和方法．