教学机器人综合实验平台设计与研发

为了提升机器人工程专业学生综合实践能力,本文设计了一款集机、电、控、图像处理于一体的教学机器人实验平台,将机器人机械结构设计、运动学分析、运动控制、图像处理等技术有机融合,不仅提供了机器人关节装配及实物图演示实验,易于学生理论联系实际深入掌握机器人机械结构及工作原理,而且基于开放的控制实验平台,能够完成机器人的运动学分析、驱动控制、轨迹规划、图像处理及基于视觉引导的物体识别与抓取等实验.该实验平台具有很强的综合性和可操作性,激发了学生的学习兴趣,使学生工程实践与创新能力得到有效提升.     

基于STM32自动网球拾取机器人设计

针对网球场捡球工作量大的问题,开发了一款基于STM32的智能自动小型移动网球拾取机器人,规避了现存网球机器人结构庞大、灵活性差、效率低的问题.通过构建机器人三维模型,设计了一款造价低廉、高精密的小型移动网球拾取机器人.采用质心法获取目标物坐标信息,在机器视觉模块与双机械臂机构协同下,采取多行走舵机与万向轮协同实现机器人自动寻找目标、完成拾取、归集网球等动作.实验结果表明机器人能很好地完成以上功作,且拾取速度快,精确度达到98％.     

基于Kinect的机器人辅助上肢被动康复训练控制方法

现有基于Kinect构建的康复训练系统,大多以患者自行开展主动康复训练为主,未能充分利用康复医师的临床经验且很少用于机器人辅助康复训练系统,具有一定的局限.针对此问题,提出一种基于Kinect的机器人辅助上肢被动康复训练方法.首先,开展基于Kinect的上肢骨骼点跟踪与逆运动学计算;其次,基于Linux/QT及Kinect设计三维虚拟康复训练环境;再次,在康复医师示教训练任务并通过Kinect获取示教任务参考轨迹基础上,根据训练过程中Kinect实时捕获的患肢运动位置反馈,设计基于模糊推理的机器人辅助被动康复训练控制器;最后,基于Kinect及Barrett公司4自由度WAM^TM康复机器人构建试验统平台,对方法有效性进行试验验证.实验结果表明,所提方法能有效利用医师的临床康复经验,并使机器人较平稳地牵引受试者上肢沿示教任务轨迹进行训练,较好地实现了"医师-机器人-患者"之间的人机协同康复训练.     

WAM机器人辅助上肢康复训练技术应用研究

运用WAM机器人辅助偏瘫上肢进行康复训练，从机器人运动参数和传统医学评估方法两方面分析验证康复训练的有效性.基于WAM机器人搭建实验平台，设计"十"字和"米"字康复训练方式，添加趣味性游戏，招募上肢偏瘫患者跟踪进行康复训练与评估.采集WAM机器人的轨迹和转矩信息，分析康复训练前后轨迹跟踪误差和转矩变化，评价患肢的运动功能，同时由康复医师运用传统评估法Brunnstrom等级分期法进行康复评估.实验结果显示，经过1个月的康复训练，机器人轨迹跟踪误差减小，转矩波动变化趋于平缓，患肢随意运动减少，评估Brunnstrom等级有所提升，且效果优于传统康复训练.研究结果表明WAM机器人辅助康复训练科学合理，康复效果优于传统康复训练方法.     

力觉临场感遥操作机器人(2):操作者的输入输出特性建模

力觉临场感遥操作机器人系统是一个典型的人在回路(Human-in-Loop)的人机交互系统,操作者作为整个系统的一个重要单元是完成机器人控制的顶层控制环节.操作者需要接受力觉、触觉、视觉和运动信息反馈后,才能作出决策,远程操纵机器人执行任务,因此操作者是一个基于多输入单输出的复杂系统,而且具有非线性和时变性,需要建立一套相应的控制模型.文章通过分析操作者在力觉临场感遥操作系统中的感知、决策与动作的特性,建立了一种操作者的输入输出模型,并给出了模型的等效二端口网络形式,为力觉临场感遥操作机器人系统的分析提供了基础.     

智能肌电控制假手研究进展

智能肌电假手研究作为康复医疗领域中的重要研究内容,始终是国内外研究的热点.随着机器人技术的进步,假手正往仿人型、灵巧性、直觉控制、智能感知方向发展.智能肌电假手应当具有与人手相近的功能,其不仅能通过运动功能重建辅助残疾人进行日常生活,而且还应通过感知反馈功能重建让残疾人产生人机共融的本体感.本文通过对国内外多年的肌电假手研究成果进行分析比较,从质量、灵巧程度、抓取性能、设计原理等多角度分析了假手的机械结构设计要素;另外,本文还较系统地对基于肌电信号的手势识别研究现状进行概述,介绍了目前基于残肢生物信号识别的多种研究思路,并分析了多种基于不同原理的假手信息感知技术,介绍了利用指尖力触觉传感器实现对假手的自适应控制和用户的感知反馈.最后总结了未来假手的研究发展过程中面临的问题与挑战,提出了肌电假手的未来研究方向.     

拖拉机驾驶机器人设计及人机协作方法研究

针对农用拖拉机智能化程度低,以及现有的人工智能水平尚无法完全实现自主驾驶控制拖拉机等问题,本文设计一种基于人机协作的拖拉机驾驶机器人.拖拉机驾驶机器人可以对拖拉机进行快速、无损、智能化升级,其结构由转向控制机械手、换挡机械手、旋耕机升降控制机械手和踏板控制机械腿等组成.通过研究人机协作的控制方法,提出了人机协作介入准则和基于转向电机电流反馈扭矩检测的人机协作模式切换方法,研制了原理样机验证拖拉机驾驶机器人的可行性和人机协作控制策略的有效性,对促进精准农业,提高现代农业智能化装备水平具有重要的现实意义.     

一种领队车输入未知的多车辆纵向协作控制方法

本文考虑了领队车控制输入未知的情况,提出一种多车辆纵向协作控制方法.首先,通过采用精确反馈线性化技术,得到了线性的车辆的动力学模型.然后,采用双向领队跟随通信策略,基于邻居车辆的状态信息,为每辆跟随车设计分布式控制律.考虑在领队车输入有界的情况下,提出了一种有效的多车辆协作控制算法,能够保证多车辆系统以最大的收敛速率达到内部稳定.最后,仿真结果展示了所提出控制器设计算法的有效性和优越性.     

面向智能驾驶视觉感知的对抗样本攻击与防御方法综述

现如今,深度学习已然成为机器学习领域最热门的研究方向之一,其在图像识别、目标检测、语音处理、问答系统等诸多领域都取得了巨大成功.然而通过附加经过特殊设计的细微扰动而构造出的对抗样本,能够破坏深度模型的原有性能,其存在使许多对安全性能指标具有极高要求的技术领域,特别是以视觉感知为主要技术优先的智能驾驶系统,面临新的威胁和挑战.因此,对对抗样本的生成攻击和主动防御研究,成为深度学习和计算机视觉领域极为重要的交叉性研究课题.本文首先简述了对抗样本的相关概念,在此基础上详细介绍了一系列典型的对抗样本攻击和防御算法.随后,列举了针对视觉感知系统的多个物理世界攻击实例,探讨了其对智能驾驶领域的潜在影响.最后,对对抗样本的攻击与防御研究进行了技术展望.     

危化品仓库安全巡检机器人系统设计与实验研究

为丰富高校危化品仓库的安全检查手段与提升应急响应能力，设计与实现了一种巡检机器人系统.首先在差速驱动的四轮移动底盘上集成里程计、单线激光雷达、带云台的彩色夜视与热成像相机、环境监测传感器套件等，构建巡检机器人移动平台.其次，融合里程计与激光雷达数据实现机器人同时定位与建图、巡检路径自定义与跟随.在巡检点处，利用图像关联分析对预定义的待观测物品进行定位及热成像测温.在巡检过程中，利用热成像相机与环境监测传感器实时感知环境参数并形成热力图轨迹，同时基于先验知识检测热图像中出现的入侵者.基于机器人操作系统集成相关算法及使用NodeJS开发远程人机交互Web系统.在真实环境下开展了有光照条件和无光照条件下的自主巡检实验，实验结果证实本文方法与系统可以满足高校危化品仓库安全巡检要求.     

基于WebGIS的气象服务产品自动加工关键技术

针对融媒体时代对气象服务产品加工个性化、准实时、智能化新诉求,以SOA架构组件式开发思想为指导,归纳气象服务产品加工业务共性,提出一套集成应用WebGIS、并行计算和大数据技术的气象服务产品自动化加工解决方案。利用组件开发和工作流引擎技术,搭建面向服务体系架构的产品加工模型装备框架,对产品加工组件进行模型编排,实现无须编程情况下的产品加工模型快速构建;利用基于分布式架构的加工服务器集群技术,搭建加工服务器集群环境,对产品加工模型服务进行发布和管理,实现产品加工任务的秒级高并发处理;利用基于消息和定时机制的加工任务调度技术,开发了产品加工任务调度器,通过设置消息主题和定时计划策略,实现加工任务参数智能解析和适配应用,统一协调触发各加工模型服务进行自动化作业。智能化气象服务产品自动加工系统自业务化运行以来,在加工效率、美观性和扩充性等方面表现出很好的应用价值。以温度、降水、风速、相对湿度全国实况格点服务产品加工为例进行实验,加工耗时由797 s缩减至14 s,效率提高50倍以上。     

青藏高原地形重力波拖曳的初步分析及数值模拟研究

针对目前对青藏高原大地形激发的重力波拖曳相关问题还不十分清楚,在GRAPES_Meso模式中引入次网格地形重力波拖曳参数化方案,通过数值试验初步研究了青藏高原地区次网格地形重力波拖曳的一些相关参数,结果指出:(1)沿30°N地形重力波拖曳的垂直分布显示,阻塞拖曳主要存在于模式的低层(第1—5层),重力波拖曳主要存在于模式的第5—10层;从水平分布看,模式第3层以阻塞拖曳为主,主要位于青藏高原边缘地区,阻塞拖曳大值区沿喜马拉雅山脉走向和青藏高原东坡;模式第5层以重力波拖曳为主,主要位于青藏高原东部地区和云贵高原的北部边缘。(2)弗劳德数和气流绕流高度分析表明,在青藏高原喜马拉雅山脉一带和高原东部边缘地区,气流爬坡能力强,同时在这一地区绕流高度最高;弗劳德数越大的地区绕流高度距离地表越高。(3)采用次网格地形重力波拖曳参数化方案后,对于低层和高层地形重力波破碎的发生有更准确的描述,地形重力波是向上垂直传播的。(4)个例和批量试验检验结果表明,采用次网格地形重力波拖曳参数化方案对于风场和降水模拟有正效果,提高了模式预报的准确率。     

Geometric and aerodynamic roughness of sea ice

The aerodynamic drag of Arctic sea ice is calculated using surface data, measured by an airborne laser altimeter and a digital camera in the marginal ice zone of Fram Strait. The influence of the surface morphology on the momentum transfer under neutral thermal stratification in the atmospheric boundary layer is derived with the aid of model concepts, based on the partitioning of the surface drag into a form drag and a skin drag. The drag partitioning concept pays attention to the probability density functions of the geometric surface parameters. We found for the marginal ice zone that the form drag, caused by floe edges, can amount to 140% of the skin drag, while the effect of pressure ridges never exceeded 40%. Due to the narrow spacing of obstacles, the skin drag is significantly reduced by shadowing effects on the leeward side of floe edges. For practical purposes, the fractional sea-ice coverage can be used to parameterize the drag coefficientC _dn, related to the 10 m-wind. C _dnincreases from 1.2 · 10^-3 over open water to 2.8 · 10^-3 for 55% ice coverage and decreases to 1.5 · 10^-3 for 100% ice coverage.Aircraft turbulence measurements are used to compare the model values of C _dnwith measureents. The correlation between measured and modelled drag coefficients results in r ² = 0.91, where r is the correlation coefficient.     

基于单片机的上下肢康复训练机器人

介绍了一种基于单片机的上下肢训练机器人.首先介绍了它的机械设计和控制系统设计.上下肢康复训练机器人由SSU7301单片机控制直流电机系统,由C8051F320单片机负责与上位机的USB通信部分,两部分之间通过串口通信.它可在一台康复训练机器人上实现上、下肢的康复训练,并有被动模式和主动模式2种训练方式,主、被动模式能实现自动切换.最后给出了上下肢训练机器人产品实例和实验结果,经过试验验证,该机器人设计合理,性能稳定,实现了上下肢的康复训练.     

Effects of Bubbles and Sea Spray on Air–Sea Exchange in Hurricane Conditions

The lower limit on the drag coefficient under hurricane force winds is determined by the break-up of the air–sea interface due to Kelvin–Helmholtz instability and formation of the two-phase transition layer consisting of sea spray and air bubbles. As a consequence, a regime of marginal stability develops. In this regime, the air–sea drag coefficient is determined by the turbulence characteristics of the two-phase transition layer. The upper limit on the drag coefficient is determined by the Charnock-type wave resistance. Most of the observational estimates of the drag coefficient obtained in hurricane conditions and in laboratory experiments appear to lie between the two extreme regimes: wave resistance and marginal stability.     

多种信息融合的实时在线多目标跟踪

多目标跟踪算法在目标发生遮挡、目标快速运动时容易跟踪失败,而且无法从失败中恢复跟踪.针对该问题,首先利用目标的外观信息、运动信息和形状信息多种信息融合的目标特征表示,准确地计算目标间的相似性,使同一目标之间相似性距离尽量小,不同目标间的相似性距离尽量大;其次,基于判别能力强大的相关滤波器和卡尔曼预估器结合的单目标跟踪器可以在目标遮挡、快速运动中准确地跟踪目标.实验结果表明,多目标跟踪算法能够实时准确地跟踪被遮挡的目标和快速运动的目标.