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机器主动学习技术在船舶和海工结构非线性水动力响应长期预报中的应用研究
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作者 李林斌 李洛东 刘日明 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1294-1303,共10页
提出一种对船舶和海工结构非线性水动力响应进行长期预报的新方法,利用高斯过程回归(GPR)和贯序取样技术,建立机器主动学习模型,实现对非线性长期极值响应贡献度最大的少数海况的贯序识别,以及对GPR模型训练集的持续更新。通过对GPR模... 提出一种对船舶和海工结构非线性水动力响应进行长期预报的新方法,利用高斯过程回归(GPR)和贯序取样技术,建立机器主动学习模型,实现对非线性长期极值响应贡献度最大的少数海况的贯序识别,以及对GPR模型训练集的持续更新。通过对GPR模型的迭代训练,使长期极值响应的预测值快速向真实值收敛,避免在整个海况域内进行非线性时域水动力计算。采用所研发的机器学习模型,对两型大型集装箱船的非线性水动力长期响应极值进行预报,以验证模型的高效性和准确性;并通过敏感性分析,对初始训练集数据的选择给出建议。模型对非线性问题具有广泛适用性,可以在适应性改造的基础上解决船舶及海工结构其它非线性响应的预报问题。 展开更多
关键词 机器主动学习 高斯过程回归 贯序取样 非线性水动力响应 颤振
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基于Nelder-Mead算法的机器人主动嗅觉室内时变污染源定位 被引量:4
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作者 周晅毅 王富玉 +1 位作者 杨流阔 顾明 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期812-820,共9页
将Nelder-Mead(NM)算法与机器人主动嗅觉相结合,对室内衰减型和周期型两种时变污染源开展定位研究。首先通过计算流体动力学(CFD)模拟得到这两种时变污染源的浓度场,然后利用NM算法对其定位。结果表明,两种时变污染源的定位成功率均在80... 将Nelder-Mead(NM)算法与机器人主动嗅觉相结合,对室内衰减型和周期型两种时变污染源开展定位研究。首先通过计算流体动力学(CFD)模拟得到这两种时变污染源的浓度场,然后利用NM算法对其定位。结果表明,两种时变污染源的定位成功率均在80%以上。对机器人数量、响应时间和最大搜索步数这三个影响因素进行讨论,通过分析发现当室内面积为100 m2左右时,机器人数量为5个、响应时间为2 s、最大搜索步数为50步定位效果最好。 展开更多
关键词 机器主动嗅觉 NM算法 时变污染源 计算流体动力学模拟
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基子主动机器视觉的工件精密测量系统设计 被引量:5
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作者 廖强 金大标 甘平 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期38-40,共3页
针对现有工件测量系统有损、精度差、成本高、速度慢、操作复杂等缺点,提出了一种新的基于主动机器视觉的工件精密测量系统,研究了系统的关键设计技术。利用MATLAB与vc++混合编程的方法,开发了系统的软件。采用改进的canny算法检测边缘... 针对现有工件测量系统有损、精度差、成本高、速度慢、操作复杂等缺点,提出了一种新的基于主动机器视觉的工件精密测量系统,研究了系统的关键设计技术。利用MATLAB与vc++混合编程的方法,开发了系统的软件。采用改进的canny算法检测边缘,提出了一种新的边缘跟踪算法。通过与现有常规检测方法进行对比实验证明,系统软件可靠性高、准确性好,复用性强、便于修改和扩展;设计的新的边缘跟踪方法,能够速度更快、更简便的实现工件轮廓的精确提取;系统对工件的非接触式测量精度达到微米级。 展开更多
关键词 主动机器视觉 边缘检测 边缘跟踪 精密测量
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基于改进遗传算法的机器人主动嗅觉研究 被引量:1
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作者 石志标 孙江波 《机床与液压》 北大核心 2011年第23期63-65,共3页
在基于遗传算法机器人主动嗅觉研究中,为了使机器人小车在特定的烟羽环境中,能够更快、更准确地寻找到气味源,通过对遗传算法交叉算子和变异算子的改进,形成一种新的改进遗传算法。在5个假设前提下,将改进遗传算法应用到机器人主动嗅觉... 在基于遗传算法机器人主动嗅觉研究中,为了使机器人小车在特定的烟羽环境中,能够更快、更准确地寻找到气味源,通过对遗传算法交叉算子和变异算子的改进,形成一种新的改进遗传算法。在5个假设前提下,将改进遗传算法应用到机器人主动嗅觉研究中。仿真结果表明:与传统的遗传算法相比,采用改进遗传算法,机器人小车能够更快速、更准确地寻找到烟羽中的气味源。 展开更多
关键词 改进遗传算法 机器主动嗅觉 烟羽模型
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基于IMU的主动伴舞机器人人机协作控制算法
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作者 刘召 宋立滨 +3 位作者 于涛 郭凯 王增喜 耿美晓 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期128-132,共5页
提出了基于惯性测量单元IMU的主动型伴舞机器人人机协作控制算法。机器人腰部安装具有一定刚度的弹簧,利用Kalman滤波将三轴加速度计数据与三轴陀螺仪数据进行融合,得到机器人在人类舞伴作用下的姿态角变化,采用阈值法滤除相对姿态角抖... 提出了基于惯性测量单元IMU的主动型伴舞机器人人机协作控制算法。机器人腰部安装具有一定刚度的弹簧,利用Kalman滤波将三轴加速度计数据与三轴陀螺仪数据进行融合,得到机器人在人类舞伴作用下的姿态角变化,采用阈值法滤除相对姿态角抖动误差,再结合当前机器人状态,综合判断得到相对姿态角到速度矢量的映射。将期望轨迹速度与人力产生的轨迹修正速度融合,得到人机协作下机器人的运动轨迹和剩余目标点的坐标修正值。将算法应用于华尔兹CCL舞步轨迹测试,实验结果表明算法效果良好。 展开更多
关键词 主动伴舞机器 人机协作 卡尔曼滤波 姿态角
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基于计算力矩的助行腿机器人神经网络补偿控制 被引量:3
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作者 冯治国 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第16期2173-2179,共7页
在建立"机器主动"训练模式时助行腿机器人在跑步机上的步行动力学模型的基础上,设计了基于计算力矩加PD反馈的神经网络控制系统,并采用Lyapunov方法分析了控制系统的稳定性和收敛性。通过虚拟样机协同仿真平台进行了控制系统... 在建立"机器主动"训练模式时助行腿机器人在跑步机上的步行动力学模型的基础上,设计了基于计算力矩加PD反馈的神经网络控制系统,并采用Lyapunov方法分析了控制系统的稳定性和收敛性。通过虚拟样机协同仿真平台进行了控制系统的仿真实验和样机系统测试验证,结果表明,该控制方法有效地消除了系统建模误差影响,提高了助行腿机器人轨迹跟踪能力。 展开更多
关键词 步行训练 助行腿机器 机器主动 计算力矩控制
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形状记忆合金驱动的外骨骼设计与控制研究 被引量:1
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作者 李忠凯 张佳琦 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期109-113,共5页
受限于驱动原理,主动外骨骼机器人体积大、结构复杂;被动外骨骼机器人助力能力较弱、不能主动调节功率密度与时间的匹配关系。针对上述问题,提出基于形状记忆合金丝(SMA)的半主动式踝关节外骨骼机器人。首先,分析人体步态进行过程中的... 受限于驱动原理,主动外骨骼机器人体积大、结构复杂;被动外骨骼机器人助力能力较弱、不能主动调节功率密度与时间的匹配关系。针对上述问题,提出基于形状记忆合金丝(SMA)的半主动式踝关节外骨骼机器人。首先,分析人体步态进行过程中的力和位移,确定设计参数;然后,对踝关节外骨骼机器人的整体与核心驱动源进行设计,构建基于形状记忆合金的半主动式踝关节外骨骼机器人,重约314 g,踝关节旋转15°;最后,通过实验研究,验证本外骨骼机器人能够储能1150 J,为踝关节提供有效助力。 展开更多
关键词 形状记忆合金 踝关节外骨骼机器 开环控制 主动外骨骼机器
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微型胃肠道机器人钳位机构和无线能量接收线圈的优化 被引量:2
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作者 沈悦 姜志华 +2 位作者 颜国正 柯全 王永兵 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期39-44,共6页
采用阿基米德螺旋线腿式钳位机构,以保证微型胃肠道机器人具有足够大的扩张力以及相对平缓的径向扩张速度;设计了减速比为489的减速器,以保证钳位机构具有较大的输出转矩;通过无线能量接收线圈的优化实验,研究了一维接收线圈几何尺寸对... 采用阿基米德螺旋线腿式钳位机构,以保证微型胃肠道机器人具有足够大的扩张力以及相对平缓的径向扩张速度;设计了减速比为489的减速器,以保证钳位机构具有较大的输出转矩;通过无线能量接收线圈的优化实验,研究了一维接收线圈几何尺寸对能量接收效率的影响.结果表明,在相同空间,即考虑磁芯和绕线的总外径相等的条件下,磁芯厚度越大,线圈的能量接收效率越高. 展开更多
关键词 主动式胃肠道机器 钳位机构 减速器 无线能量接收线圈
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Dyna-QUF:Dyna-Q based univector field navigation for autonomous mobile robots in unknown environments 被引量:1
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作者 VIET Hoang-huu CHOI Seung-yoon CHUNG Tae-choong 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第5期1178-1188,共11页
A novel approach was presented to solve the navigation problem of autonomous mobile robots in unknown environments with dense obstacles based on a univector field method. In an obstacle-free environment, a robot is en... A novel approach was presented to solve the navigation problem of autonomous mobile robots in unknown environments with dense obstacles based on a univector field method. In an obstacle-free environment, a robot is ensured to reach the goal position with the desired posture by following the univector field. Contrariwise, the univector field cannot guarantee that the robot will avoid obstacles in environments. In order to create an intelligent mobile robot being able to perform the obstacle avoidance task while following the univector field, Dyna-Q algorithm is developed to train the robot in learning moving directions to attain a collision-free path for its navigation. Simulations on the computer as well as experiments on the real world prove that the proposed algorithm is efficient for training the robot in reaching the goal position with the desired final orientation. 展开更多
关键词 Dyna-Q mobile robot reinforcement learning univector field
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