轮毂毛刺机器人打磨刀路规划与工具姿态优化

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作者 郭万金 孙浩 +3 位作者 利乾辉 田玉祥 曹雏清 赵立军 《中国机械工程》 北大核心 2025年第6期1222-1237,共16页

为解决机器人在打磨去除轮毂窗口边缘毛刺时存在刀位点稀疏或冗余与分布不均、作业工具姿态获取困难和变化剧烈等问题,提出一种含有刀位点规划和工具姿态获取与优化的轮毂窗口毛刺机器人打磨路径规划方法。采用NURBS曲线形态特征参数描... 为解决机器人在打磨去除轮毂窗口边缘毛刺时存在刀位点稀疏或冗余与分布不均、作业工具姿态获取困难和变化剧烈等问题,提出一种含有刀位点规划和工具姿态获取与优化的轮毂窗口毛刺机器人打磨路径规划方法。采用NURBS曲线形态特征参数描述轮毂窗口边缘曲线,开展轮毂窗口边缘机器人刀位点规划;提出一种考虑轮毂点云和窗口表面特征的轮毂窗口内侧面法向量获取方法,并建立刀位点处局部坐标系,描述机器人工具姿态;建立机器人末端工具姿态优化模型并优化求解,获得连续平滑的轮毂窗口机器人末端工具姿态;开展轮毂窗口边缘毛刺机器人打磨实验,验证所提轮毂窗口毛刺机器人打磨路径规划方法的有效性。结果表明,在轮毂窗口毛刺打磨去除过程中,机器人关节角曲线较平滑,机器人可以精准到达所规划的刀位点且其末端工具较好地接触窗口边缘并保持适宜的加工姿态;经毛刺打磨后的不同轮毂窗口边缘倒角最大不超过1.50 mm,多处不同位置倒角测量的最大平均值为0.64 mm,均在工艺规范规定范围内。 展开更多

关键词 机器人打磨 刀路规划 刀位点规划 工具姿态优化 轮毂窗口

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一种考虑弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的机器人刚度辨识方法

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作者 郭万金 李儒 +3 位作者 王利斌 郝钦磊 曹雏清 赵立军 《中国机械工程》 北大核心 2025年第5期974-985,共12页

为解决含有弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的3T2R型高灵巧性机器人的刚度辨识问题,提出一种机器人刚度辨识方法。分析机器人紧凑性和经济性复合式构型设计的结构特点及作业姿态调整高灵巧性的运动特点,构建机器人雅可比矩阵,并建立... 为解决含有弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的3T2R型高灵巧性机器人的刚度辨识问题,提出一种机器人刚度辨识方法。分析机器人紧凑性和经济性复合式构型设计的结构特点及作业姿态调整高灵巧性的运动特点,构建机器人雅可比矩阵,并建立机器人末端变形模型,分析机器人弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构对机器人末端变形的影响;考虑机器人弱刚性关节传动链结构和柔性杆结构的共同作用影响及机器人弱刚性大变形的结构特征,进行机器人关节刚度辨识,并对移动关节3进行变刚度建模。实验结果表明,所提方法比常规刚度辨识方法辨识出的机器人关节3、关节4和关节5的刚度分别增大了146.59%、30.18%和36.07%;在所选6组机器人位姿处末端综合变形实测值和理论计算值的误差率为4%~6%,验证了所提刚度辨识方法的有效性。 展开更多

关键词 刚度辨识 弱刚性关节传动链 柔性杆 机器人末端变形 高灵巧性机器人

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考虑动态因素影响的机器人磨削表面粗糙度预测

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作者 郭万金 郝钦磊 +3 位作者 徐明坤 曹雏清 赵立军 王力 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第3期110-122,共13页

机器人磨削过程受到动态因素与静态因素的综合影响,具有复杂耦合、高度时变非线性等动态特性。为解决动态因素特征选择困难与仅考虑静态因素致使表面粗糙度预测精度低的问题,结合深度学习技术,提出一种考虑动态因素影响的机器人磨削表... 机器人磨削过程受到动态因素与静态因素的综合影响,具有复杂耦合、高度时变非线性等动态特性。为解决动态因素特征选择困难与仅考虑静态因素致使表面粗糙度预测精度低的问题,结合深度学习技术,提出一种考虑动态因素影响的机器人磨削表面粗糙度预测方法。首先,利用卷积神经网络自动提取磨削过程中动态因素的空间特征,捕捉机器人磨削的复杂动态行为;通过双向长短期记忆网络从获得的空间特征中提取时序特征,表征机器人磨削的动态变化;引入注意力机制实现空间特征、时序特征和静态因素的自动权重分配;利用改进的鲸鱼优化算法自适应优化双向长短期记忆网络的超参数,提高收敛速度和适应机器人磨削动态变化。其次,根据所提预测方法,构建一种考虑动态因素影响的IWOA-CNN-BiLSTM-Attention表面粗糙度预测模型。再次,开展机器人磨削加工实验,将提取的动态因素空间特征和时序特征、采集的静态因素和表面粗糙度测量值归一化处理,构建实验数据集。最后,将实验数据集输入预测模型进行模型训练,实现同时考虑动态因素和静态因素的机器人磨削表面粗糙度预测;并通过对比实验验证所提预测方法的有效性,其对应预测模型的平均绝对百分比误差、均方根误差和决定系数分别为0.0276、0.0295和0.9988,与对比预测模型相比,预测精度分别提高17.14%、13.65%和21.35%。 展开更多

关键词 机器人磨削 表面粗糙度预测 动态因素 静态因素 深度学习

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机器人去毛刺路径规划仿真实验教学设计——以轮毂窗口去毛刺为例 被引量：1

4

作者 郭万金 叶敏 +4 位作者 张志峰 朱武威 孙浩 曹雏清 赵立军 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第12期111-118,共8页

为显著提升智能制造工程专业学生对机器人的实际操作技能水平,针对机器人去毛刺路径规划仿真实验,设计了一种工业机器人技术与机器视觉技术结合的轮毂窗口去毛刺系统方案,提出一种机器人去毛刺实验教学方法。针对轮毂窗口去毛刺作业开... 为显著提升智能制造工程专业学生对机器人的实际操作技能水平,针对机器人去毛刺路径规划仿真实验,设计了一种工业机器人技术与机器视觉技术结合的轮毂窗口去毛刺系统方案,提出一种机器人去毛刺实验教学方法。针对轮毂窗口去毛刺作业开展机器人路径规划仿真与去毛刺实验,获得了良好的去毛刺效果,有效提升了作业质量和效率。所提方法为智能制造工程和工业机器人技术的创新实验教学提供一种实验教学案例和实现途径,可提高学生对工业机器人去毛刺技术的实践和应用能力,为新质生产力人才培养和高素质智能制造人才培养提供一种实验教学方法。 展开更多

关键词 实验教学 智能制造工程 工业机器人 机器人去毛刺 路径规划

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基于病态参数分离的机器人运动学标定测量构型优化 被引量：3

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作者 郭万金 李锦辉 +2 位作者 郝钦磊 曹雏清 赵立军 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期299-314,共16页

针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)算法的机器... 针对一种高灵巧性机器人及其连杆参数高敏感性与高定位精度需求,为解决机器人运动学标定随机测量构型存在绝对定位精度低、参数辨识效果及标定结果鲁棒性较差的问题,提出一种病态参数分离与DETMAX-改进差分进化(DETMAX-IDE)算法的机器人运动学标定测量构型分步优化方法。首先,建立机器人位置误差模型。其次,建立一种可观性综合指标,评价不同机器人标定测量构型的总体可观测性和灵敏度。最后,分离机器人运动学位置误差模型的病态参数,建立测量构型优化目标函数和约束条件,提出一种基于DETMAX算法与改进差分进化算法结合的分步迭代优化算法(简称为DETMAX-改进差分进化算法,简写为DETMAX-IDE算法),开展机器人运动学标定测量构型分步迭代优化。通过机器人运动学标定仿真与实验,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,与随机测量构型相比,所提方法对应的机器人绝对定位精度的平均值和均方差分别降低了62.09%和62.45%。 展开更多

关键词 机器人运动学标定 测量构型优化 病态参数分离 DETMAX-IDE算法 位置误差模型

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农业物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法 被引量：2

6

作者 郭万金 李儒 +2 位作者 郝钦磊 曹雏清 赵立军 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期22-38,共17页

为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业... 为了解决机器人将农产品从收获场所转移到仓库或运输车辆存在的移动轨迹和作业轨迹相对独立且耗时长的问题,本文设计一种物料移运机器人,并提出一种物料移运机器人协同作业时间最优轨迹规划方法,获得机器人作业系统和行驶系统协同作业的时间最优轨迹。该方法建立机器人协同作业的运动学模型和动力学模型,对物料移运机器人开展时间最优轨迹规划,并基于Lyapunov理论设计控制律减少跟踪误差,最后通过Matlab/Simulink和ADAMS联合仿真验证方法的有效性。结果表明,提出的轨迹规划方法可使机器人在抓放料协同作业和避障协同作业中取得平滑且时间最优的运动轨迹,机器人各关节的位移、速度、加速度、力/力矩曲线变化平缓,两履带牵引力满足机器人的要求且可快速稳定跟踪时间最优路径。 展开更多

关键词 物料移运机器人 轨迹规划 时间最优 协同作业 A*算法

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考虑廓形特征的机器人异型盘磨削接触力建模

7

作者 郭万金 吴广 +6 位作者 朱恒 陈柱宏 詹子立 曹雏清 赵立军 郭磊 朱文锋 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期167-180,共14页

目的为表征具有尖端小、比压大廓形特征的机器人异型盘磨削接触力,针对异型盘薄板与橡胶板双层结构形式,提出一种考虑廓形特征影响的包含薄板挠曲形变和橡胶板弹性形变的机器人异型盘磨削接触力建模方法。方法首先,基于弹性薄板弯曲理论... 目的为表征具有尖端小、比压大廓形特征的机器人异型盘磨削接触力,针对异型盘薄板与橡胶板双层结构形式,提出一种考虑廓形特征影响的包含薄板挠曲形变和橡胶板弹性形变的机器人异型盘磨削接触力建模方法。方法首先,基于弹性薄板弯曲理论,分析薄板挠曲形变与接触力关系。其次,依据静态弹性理论,建立橡胶板在弹性形变区域内弹性形变与接触力模型。再次,开展有限元数值模拟实验求解橡胶板弹性形变参数和薄板挠曲形变参数,并通过变量替换建立接触力与异型盘法向进给位移数值形式反函数模型。最后,搭建机器人异型盘磨削实验平台,分别开展1种平面与3种曲率曲面工件的机器人异型盘接触力模型验证实验和1种侧曲面圆台铸铁工件的机器人异型盘磨削一致性验证实验。结果机器人异型盘接触力模型验证实验结果表明,当盘倾角较大时,能够较为准确地预测接触力。机器人异型盘磨削一致性验证实验结果表明,在相同的磨削参数条件下,3条磨削路径(路径1、2、3)的磨削深度平均值分别为0.0663、0.0632、0.0645 mm,最大偏差分别为0.0139、0.0090、0.0108 mm,变异系数分别为11.2%、6.4%和9.6%。实验验证了所提方法的有效性。结论所提方法考虑了异型盘廓形特征,将工件表面曲率、盘倾角、廓形参数和异型盘尺寸等参数包含在磨削接触力模型中,并描述了磨削接触力与异型盘法向进给位移的数值形式反函数关系,能够度量异型盘磨削作业接触区域和解释磨削接触力影响因素,可为机器人异型盘的高效率、高质量恒定接触力磨削提供理论依据。 展开更多

关键词 接触力建模 异型盘磨削 挠曲形变 弹性形变 机器人磨削

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基于TwinCAT3的五轴机器人控制系统设计

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作者 于伶 刘志恒 +1 位作者 徐昌军 郭万金 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期52-56,共5页

针对五轴混联机器人对控制的实时性、开放性要求高的特点,设计以EtherCAT现场总线为基础、基于TwinCAT3平台的控制系统。根据机器人的机械结构建立D-H模型,求解运动学正逆解算法,以C#编程语言进行算法的实现与封装。使用“设定值发生器... 针对五轴混联机器人对控制的实时性、开放性要求高的特点,设计以EtherCAT现场总线为基础、基于TwinCAT3平台的控制系统。根据机器人的机械结构建立D-H模型,求解运动学正逆解算法,以C#编程语言进行算法的实现与封装。使用“设定值发生器”方法实时控制各轴运动,更加灵活有效地实现复杂运动控制功能,并可扩展应用于更广泛的场合。通过人机界面实现了机器人示教、参数设置、运动控制等功能。测试结果表明:该控制系统稳定可靠,实时性强,易扩展,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 EtherCAT总线 TwinCAT3系统 伺服控制 机器人

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无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法 被引量：6

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作者 郭万金 赵伍端 +2 位作者 于苏扬 赵立军 曹雏清 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1655-1666,共12页

为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工... 为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测. 展开更多

关键词 工业机器人 无先验模型曲面 在线轨迹预测 曲面法线跟踪 机器人打磨

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基于集成概率模型的变阻抗机器人打磨力控制 被引量：4

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作者 郭万金 赵伍端 +2 位作者 利乾辉 赵立军 曹雏清 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2356-2366,2374,共12页

工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的... 工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性. 展开更多

关键词 工业机器人 打磨力控制 自适应变阻抗 强化学习 集成贝叶斯神经网络

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机器人打磨自适应变阻抗主动柔顺恒力控制 被引量：10

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作者 郭万金 于苏扬 +2 位作者 田玉祥 赵立军 曹雏清 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期54-65,共12页

为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络... 为解决工业机器人打磨过程中存在复杂时变非线性耦合与不确定性扰动导致机器人柔顺恒力打磨自适应调节能力不足的问题,首先给出了一种可实现沿轴向平移与旋转运动解耦的力控末端执行器,其次设计了一种自抗扰控制器和一种粒子群神经网络变阻抗控制器分别作为内环控制和外环控制,在此基础上,提出了一种机器人自适应变阻抗主动柔顺恒力控制方法,用于在线自适应优化阻抗参数,动态调节打磨力修正量,实现机器人打磨作业自适应主动柔顺恒力控制。最后采用Lyapunov稳定性理论分析证明了所提出方法的闭环稳定性。通过机器人打磨系统虚拟样机联合仿真实验和机器人平台实物实验,验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够较好实现静态与动态期望打磨力跟踪,减小了打磨力波动、力超调量以及打磨初期打磨工具处的冲击力,提高了打磨力控制系统抗扰动稳定性、恒力跟踪性能和动态响应能力,对复杂多变工况机器人打磨作业具有较强的适应性与鲁棒性。 展开更多

关键词 工业机器人打磨 恒力控制 主动柔顺 自适应变阻抗 机器人末端执行器

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基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型

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作者 胡明 许佳炜 +3 位作者 赵立军 王杨 欧阳少雄 后海伦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期849-855,共7页

随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用... 随着IEEE 802.11bf标准的发布,WiFi感知技术已从学术研究走向工业应用。针对现有人体动作识别在域内能够准确感知,但面对跨域场景时模型识别性能差的问题,提出了一种基于小样本和随机化的跨域人体动作泛化识别模型SSRCD-Fi。首先,使用特征提取器将输入样本映射到向量空间,实现同一动作的样本聚集、不同动作的样本分离;然后针对新的场景域,通过随机化方法和少量被标记样本计算出动作的原型表示;最后,计算查询样本与动作原型之间的距离,从而实现了人体动作的分类。实验结果和分析表明,SSRCD-Fi能够实现鲁棒的跨域人体动作的泛化感知,在不可见的用户和位置上实验准确率分别为92.73%和97.99%。实验代码公开在:https://github.com/4three2one/SSRCD-Fi。 展开更多

关键词 人体动作识别 小样本 随机化 跨域泛化感知

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基于深度卷积和多层尺度特征融合的冠脉造影图像血管分割

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作者 许洋 翟楠楠 +2 位作者 倪维臻 谭强 王金甲 《中国生物医学工程学报》 北大核心 2025年第1期34-42,共9页

冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研... 冠状动脉造影是诊疗冠心病等心血管疾病的一种重要手段,快速而准确的血管分割对诊疗心血管疾病具有十分重要的意义。针对现有冠状动脉造影血管分割算法对细微血管的分割能力不强、分割血管的连通性较差、抗噪声及伪影能力弱等问题,本研究吸取了Transformer结构长距离依赖与跨域跳转连接的优点,分别采用上下文分层聚合和多尺度特征融合的方法,对U型分割网络进行改进,称HAM-UNet。首先,采取必要的图像预处理方法,对原有的冠脉造影图像进行一些特征强化,并扩大了实验数据;然后,将预处理好的图片以HAM-UNet的方法进行分割。编码器同时结合深度卷积与残差结构,可以高效的捕获全局特征并有效增强网络细节感知力,提升分割精度的同时提高分割连通性。解码器进行了多尺度的特征融合,并且加入上采样跳转连接,网络的全局感知得到提高,有效降低了无关信息的影响。所使用数据集来自于天津市医科大学总医院的221张图像和秦皇岛市第一医院的494张图像,在两个数据集上,HAM-UNet算法的准确率分别为0.983和0.998,IOU分别为0.857和0.908,Dice分数分别为0.842和0.883;综合分割性能比U-Net和Att-UNet等算法有较大提升。 展开更多

关键词 图像分割 冠脉造影图像分割 U-Net 深度卷积 多层尺度融合

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基于多策略改进蜣螂算法的三维无人机路径规划

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作者 王紫益 王雷 +2 位作者 徐浩然 张桐彬 夏强强 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期475-486,共12页

针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算... 针对传统的蜣螂算法在三维无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划中存在求解精度低、收敛速度慢及容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于多策略改进的蜣螂算法(Multi-strategy improved dung beetle optimizer, MSIDBO)。该算法首先采用空间金字塔匹配(Spatial pyramid matching,SPM)混沌映射与反向学习策略进行种群初始化,以提高初始种群的多样性和质量。其次,引入改进后的边界收敛因子,以实现算法全局探索与局部搜索能力的平衡。然后,融合海鸥优化算法的攻击机制,以提升收敛速度和求解精度。最后,采用t-distribution差分变异策略,以提高算法跳出局部最优解的能力。将改进的蜣螂算法与其他的启发式算法和相关的改进算法进行基准函数测试,MSIDBO算法相较于其他启发式算法和改进算法,在收敛速度与精度方面表现突出;此外,将改进的蜣螂算法应用于三维无人机路径规划仿真,实验仿真结果表明在不同的场景下MSIDBO算法生成的路径代价函数值更小,路径质量更高,平稳性更佳。 展开更多

关键词 蜣螂算法 空间金字塔匹配混沌映射 反向学习 海鸥优化算法 t-distribution差分变异

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基于YOLOv8-SOE的钢材表面缺陷检测

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作者 马玉洁 曹雏清 张靖 《光电工程》 北大核心 2025年第5期108-120,共13页

为增强钢材表面检测中对小目标缺陷的检测能力,提出一种改进的YOLOv8-SOE模型。该模型通过设计FSCConv模块来处理P2层特征,通过压缩P2层特征并将其与P3层特征深度融合,有效增强模型对小目标特征的敏感性,同时避免引入额外检测层带来的... 为增强钢材表面检测中对小目标缺陷的检测能力,提出一种改进的YOLOv8-SOE模型。该模型通过设计FSCConv模块来处理P2层特征,通过压缩P2层特征并将其与P3层特征深度融合,有效增强模型对小目标特征的敏感性,同时避免引入额外检测层带来的计算负担。为进一步优化多尺度特征融合能力,采用CSP-OK(cross stage partial omni-kernel)模块优化多尺度特征融合,提高不同尺度特征的整合效率。通过引入SIoU损失函数优化边界框回归,进一步提升定位精度。实验结果表明,YOLOv8-SOE模型在NEU-DET数据集上的mAP达80.7%,较基准模型提升5.4%,且在VOC2012数据集上具有较强的泛化能力。该模型在提升小目标检测精度的同时,保持较高的计算效率,展现出良好的应用潜力。 展开更多

关键词 YOLOv8 缺陷检测 小目标检测 特征融合 损失函数

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基于改进Vision Transformer的局部光照一致性估计

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作者 王杨 宋世佳 +3 位作者 王鹤琴 袁振羽 赵立军 吴其林 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期312-321,共10页

光照一致性是增强现实(AR)系统中实现虚实有机融合的关键因素之一。由于拍摄视角的局限性和场景光照的复杂性,开发者在估计全景照明信息时通常忽略局部光照一致性,从而影响最终的渲染效果。为解决这一问题,提出一种基于改进视觉Transfor... 光照一致性是增强现实(AR)系统中实现虚实有机融合的关键因素之一。由于拍摄视角的局限性和场景光照的复杂性,开发者在估计全景照明信息时通常忽略局部光照一致性,从而影响最终的渲染效果。为解决这一问题,提出一种基于改进视觉Transformer(ViT)结构的局部光照一致性估计框架(ViTLight)。首先利用ViT编码器提取特征向量并计算回归球面谐波(SH)系数,进而恢复光照信息;其次改进ViT编码器结构,引入多头自注意力交互机制,采用卷积运算引导注意力头之间相互联系,在此基础上增加局部感知模块,扫描每个图像分块并对局部像素进行加权求和,捕捉区域内的特定特征,有助于平衡全局上下文特征和局部光照信息,提高光照估计的精度。在公开数据集上对比主流特征提取网络和4种经典光照估计框架,实验和分析结果表明,ViTLight在图像渲染准确率方面高于现有框架,其均方根误差(RMSE)和结构相异性(DSSIM)指标分别为0.1296和0.0426,验证了该框架的有效性与正确性。 展开更多

关键词 增强现实 光照估计 球面谐波系数 视觉Transformer 多头自注意力

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聚丙烯酰胺/假酸浆复合材料制备及其对刚果红的吸附性能

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作者 郭万金 孙浩 +1 位作者 曹雏清 赵立军 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期299-309,共11页

为去除染料废水中的刚果红(CR)分子,以假酸浆、聚丙烯酰胺(PAM)和改性石墨为原料,采用冷冻干燥法制备了一种复合材料吸附剂,通过扫描电镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和Zeta电位对复合材料进行了表征,研究了pH、加入量、吸附时间、... 为去除染料废水中的刚果红(CR)分子,以假酸浆、聚丙烯酰胺(PAM)和改性石墨为原料,采用冷冻干燥法制备了一种复合材料吸附剂,通过扫描电镜(SEM)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和Zeta电位对复合材料进行了表征,研究了pH、加入量、吸附时间、温度和溶液浓度对其吸附CR性能的影响,并利用吸附动力学、吸附等温线和吸附热力学研究了吸附过程,并分析了重复利用性。材料表征结果表明:所制备复合材料具有较好的空间结构,表面粗糙不均且存在大量活性位点和多种官能团,有明显的褶皱,比表面积较大。吸附实验结果表明:pH是影响复合材料对CR的吸附性能的主要因素,复合材料对CR的吸附性能在酸性和中性溶液中较好,碱性条件下较差;当溶液pH=7时,CR去除率可达89.6%;初始溶液浓度为80 mg/L时,随吸附剂投入量增加,CR去除率由76.5%提高至86.6%;当初始溶液浓度为100 mg/L及复合材料投入量为100 mg时,吸附平衡的时间约为826 min,CR去除率为84.5%;复合材料对CR的吸附属于放热过程,在303~323 K温度范围内,复合材料对CR的吸附性能随温度的增加而降低。吸附动力学分析结果表明,复合材料对CR的吸附符合伪1级动力学模型。等温线分析结果表明,吸附反应更加符合Freundlich等温线模型,吸附过程主要发生在复合材料的非均相吸附位点上,且以化学吸附为主。热力学分析结果表明,复合材料对CR的吸附是自发的放热过程。重复利用性分析研究表明,所制备的复合材料具有良好的重复利用性。所制备复合材料吸附剂对刚果红具有良好的吸附性能,为制备去除染料废水中刚果红的吸附剂提供了参考。 展开更多

关键词 假酸浆 聚丙烯酰胺 改性石墨 吸附性能 刚果红

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IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法 被引量：4

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作者 李倩 陈付龙 +2 位作者 郑亮 赵法龙 陈智君 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期26-32,共7页

在许多移动机器人的应用场景下,如自动化仓储物流场景,由于激光雷达安装位置的限制,采用单一激光雷达的SLAM解决方案存在视场受限以及难以闭环的问题。为此基于FAST-LIO2算法提出了一种IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法,该方法在扩... 在许多移动机器人的应用场景下,如自动化仓储物流场景,由于激光雷达安装位置的限制,采用单一激光雷达的SLAM解决方案存在视场受限以及难以闭环的问题。为此基于FAST-LIO2算法提出了一种IMU紧耦合的多激光雷达定位与建图方法,该方法在扩展了机器人的感知范围的同时提高了定位精度和建图效果。通过公开数据集的离线测试以及自建实验平台的在线测试,相较于M-LOAM、FAST-LIO2和Faster-LIO算法,所提出的算法在定位精度和建图效果上取得了显著提升,并具有更低的回环漂移。 展开更多

关键词 移动机器人 同时定位与建图 多激光雷达 紧耦合 惯性导航

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应用元素级注意力机制和角点特征的重定位网络

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作者 曹雏清 罗海南 马玉洁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期130-141,共12页

视觉重定位技术是室内服务机器人关键技术之一,其主要目的是精确确定机器人在场景中的六自由度位姿。在室内环境中,稀疏纹理区域的普遍存在对视觉重定位的精度构成了挑战,因为这些区域中的相似图像块会大幅干扰定位准确性。此外,现有的... 视觉重定位技术是室内服务机器人关键技术之一,其主要目的是精确确定机器人在场景中的六自由度位姿。在室内环境中,稀疏纹理区域的普遍存在对视觉重定位的精度构成了挑战,因为这些区域中的相似图像块会大幅干扰定位准确性。此外,现有的视觉重定位网络往往忽视图像中角点的重要性,限制了卷积神经网络在编码场景信息时的能力,因为角点中蕴含着丰富的几何特征。为此,提出一种结合元素级注意力机制和角点特征的视觉重定位网络。为了解决相似图像块的问题,提出元素级注意力机制,通过预测元素级注意力加权系数来评估特征图中每个元素的重要性。该方法可有效融合多级特征图,利用低级特征图中的几何结构信息与高级特征图中的语义信息来提升相似图像块的区分度。针对角点特征被忽视的问题,提出一种角点特征整合模块,利用角点提取网络SuperPoint提取大量角点进行聚类,并选择距离聚类中心最近的角点来保证其均匀地分布在图像中。该网络将提取的角点特征整合进高维特征图中,从而保证网络充分地提取角点中所包含的图像几何特征,进而提升网络的场景解析能力。在7-Scenes数据集上的实验结果表明,在包含大量稀疏纹理的室内场景中,提升相似图像块间的区分度并整合角点特征可有效提升视觉重定位精度,使该方法实现了0.025 m的中值平移误差、0.83°的中值旋转误差以及87.43%的重定位准确率。 展开更多

关键词 视觉重定位 室内服务机器人 卷积神经网络 多级特征融合 角点特征

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