轮足复合式爬壁机器人研究综述

当前轮足复合式机器人机构主要包含轮足结合、分离复合以及变形轮足,分别能够实现不同障碍通道的移动作业、复杂未知环境的探索操作以及突发应急救援等应用。然而,针对船舶、压力储罐等金属立面环境,轮足复合式爬壁机器人必须兼具壁面适应、越障和壁面过渡的全位置自主作业能力,应用于壁面焊接、清洗、检测等作业任务。对比分析当前的国内外研究,轮足复合式爬壁机器人针对在垂直和倾斜壁面的工程应用有良好的适用性,它具备适应复杂曲面工作面并能够应对非结构化工作场景。轮足复合式爬壁结构在应对曲率变化、非结构化壁面等工作将会有良好的应用前景。     

基于多模态深度神经网络的抓取检测方法

针对机器人抓取检测任务中对未知物体抓取检测精度低的问题,本文提出了一种多模态深度神经抓取检测模型。首先,在RGB和深度两个通道中引入残差模块以进一步提升网络的特征提取能力。接着,引入多模态特征融合模块进行特征融合。最终通过全连接层回归融合特征以得到最佳抓取检测结果。实验结果表明,在Cornell抓取数据集上,本文方法的图像拆分检测精度达到95.7%,对象拆分检测精度达到94.6%。此外,本文还通过消融实验证明了引入残差模块可以提高网络抓取检测性能。     

基于救援机器人的人体关节点检测方法

为了使救援机器人在危楼环境下能够精确的检测人体关节点,以代替救援人员进入危险现场。本文提出一种基于救援机器人的人体关节点检测方法。首先,本文通过Kinect相机获取人体关节点检测数据,采用归一化的方法对关节点数据进行平滑预处理。然后对预处理数据加入人体关节长度约束和关节旋转角约束,从而生成每个人体关节点空间位置。最后,采用Tsai方法进行手眼标定,得到机械臂和伤员之间的距离。实验结果表明该方法在危楼救援环境下准确测量伤员关节点位置,验证了所提出检测方法的有效性。     

机器人何时能击败人类？

1997年5月,IBM公司的超级计算机＂深蓝＂在国际象棋比赛中战胜了世界冠军卡斯帕罗夫,引起人们的惊呼。十多年之后,IBM公司再一次用超级计算机震惊世人——今年2月,名为沃森（Waston）的超级计算机走上美国智力竞猜节目《危险边缘》,并最终战胜两位最成功的人类选手。     

浅谈现阶段中国房产税及其税制存在的问题和建议

本文通过对现阶段我国房产税及其税制的分析,得出了我国现行的对于房产税征收方面存在的问题,并对完善房产税及其税制提出了几点个人建议。     

基于模糊逻辑的多连杆柔性机器人连续滑动模控制

采用滑动模控制原理,设计了一个基于模糊逻辑的连续滑动模控制器,对多连杆柔性机器人控制进行抛物线轨迹跟踪控制,并采用ＰＩＤ方法,使得系统镇定,仿真结果表明,本文设计的控制器对输入干扰及柔性机器人模型的不确定性及负载的变化都有良好的鲁棒性,并且良好的动态特性,克服了滑动模控制器所固有的抖动问题。     

助餐机器人轨迹规划研究

在真人使用一种助餐机器人样机进餐时餐勺位姿参数变化的基础上,用三次样条插值和三次多项式插值对机器人助餐全过程进行了轨迹规划。仿真证明规划的关节曲线光滑连续,保证机器人末端餐勺运动平稳、人性化,为机器人控制系统研究打下一定基础。     

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。     

基于神经网络和PSO的机器人路径规划研究

提出一种神经网络和粒子群算法相结合的移动机器人路径规划方法。采用小波网络和RBF网络相结合的四层神经网络结构,克服了传统神经网络方法进行路径规划时对每个障碍均设计一些特定的隐节点,当障碍较多且环境动态时,网络结构庞大且神经元的阈值随时间的变化而需要不断改变的缺点。利用粒子群对神经网络的参数进行训练,在规定的代数内对网络参数优化,使得机器人在移动过程中能够快速响应环境的变化。通过对移动机器人在动、静态不同环境下的仿真实验,证明了方法的有效性。     

基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台设计

机器人足球是人工智能与机器人领域的基础研究课题。实现了基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台,并对其中的关键技术进行了讨论。仿真平台建模简单、直观,使用射线追踪算法很好地实现了世界模型的碰撞检测,对机器人的运动以及控球性能也作了精确的模拟,并实现了多种人机交互功能。三维仿真平台的应用能更好地协助实物机器人足球系统的先期调试,也为实际比赛后的数据分析提供了有利的工具。