摘要：YOLO目标检测算法具有速度快、精度高、结构简单、性能稳定等优点,因此在多种对实时性要求较高的场景中得到广泛应用。传统的控制流架构在执行YOLO神经网络时面临计算部件利用率低、功耗高、能效较低等挑战。相较而言,数据流架构的执行模式与神经网络算法匹配度高,更能充分挖掘其中的数据并行性。然而,在数据流架构上部署YOLO神经网络时面临三个问题:(1)数据流架构的数据流图映射并不能结合YOLO神经网络中卷积层卷积核较小的特点,造成卷积运算数据复用率过低的问题,并进一步降低计算部件利用率;(2)数据流架构在算子调度时无法利用算子间结构高度耦合的特点,导致大量数据重复读取;(3)数据流架构上的数据存取与执行高度耦合、串序执行,导致数据存取延迟过高。为解决这些问题,本文设计了面向YOLO神经网络的数据流加速器DFU-Y。首先,结合卷积嵌套循环的执行模式,本文分析了小卷积核卷积运算的数据复用特征,并提出了更有利于执行单元内部数据复用的数据流图映射算法,从而整体提升卷积运行效率;然后,为充分利用结构耦合的算子间的数据复用,DFU-Y提出数据流图层次上的算子融合调度机制以减少数据存取次数、提升神经网络运行效率;最后,DFU-Y通过双缓存解耦合数据存取与执行,从而并行执行数据存取与运算,掩盖了程序间的数据传输延迟,提高了计算部件利用率。实验表明,相较数据流架构(DFU)和GPU(NVIDIA Xavier NX),DFU-Y分别获得2.527倍、1.334倍的性能提升和2.658倍、3.464倍的能效提升;同时,相较YOLO专用加速器(Arria-YOLO),DFU-Y在保持较好通用性的同时,达到了其性能的72.97%、能效的87.41%。

摘要：市政道路作为城市交通系统重要组成部分,市政道路平稳与否直接关系到城市能否健康发展与正常运行。水稳层是市政道路关键结构层,在道路工程中是不可或缺的部分,构成包括水泥、级配碎石以及水,靠着充分拌和、摊铺与碾压形成具备较高抗渗性、稳定性和强度,能够承载分散应力与车辆荷载,延长道路寿命且不易变形。为了保障市政道路水稳层质量,本文将对市政道路水稳层施工裂缝防治技术展开分析。从水稳层裂缝类型与危害切入,总结裂缝形成原因并提出针对性的应对办法,提高水稳层施工质量。

摘要：针对现有的大多数机器人触觉传感器矩阵结构复杂、不适合大面积使用等缺点,提出一种新型机器人仿生皮肤触觉传感器的设计.该仿生皮肤由导电纤维网络、绝缘格点、硅橡胶绝缘层及6条引出线等组成,根据电阻分压原理获取外力作用位置信息,根据电容变化原理间接测量外力的大小,无需额外的力检测元件.实验结果表明,本触觉传感器具备力与位置测量功能,同时能够降低矩阵网络布线复杂度,可作为机器人全身服装使用.

摘要：为了确定不同封装材料对白光LED光衰等性能指标影响的程度,进行了不同材料支架、不同种类固晶胶,以及不同厂家荧光粉及配粉胶的对比试验。试验发现,使用铜支架比铁支架LED的光效高,在第8周时光衰比铁支架低10%;使用银浆固晶比用环氧树脂寿命长,但初始光通比环氧树脂低近1/3;不同厂家的荧光粉对白光LED光衰的影响程度不同;使用环氧树脂作为配粉胶比用硅胶寿命短,但初始光通量相对高出25%。分析认为,主要是由于不同固晶胶和支架使PN结至支架之间的热阻发生了变化,不同配粉胶在LED封装过程中烘烤温度不一样,以及荧光粉本身具有光衰特性导致了白光LED产生不同程度的光衰。因此,在进行白光LED的封装设计、制造过程中,应根据用户对初始光通量、光衰以及色温漂移等参量的重视程度综合考虑并选择相应的封装材料。

摘要：通过蓝光发光二极管（LED）芯片激发红、绿两种荧光粉制作白光LED，首先保持两种荧光粉的配比不变，依次从2700-13000K改变相关色温，发现在某一色温段时，显色指数达到最高。然后依次改变两种荧光粉的配比，重复试验，发现不同的荧光粉配比，达到最高显色指数所对应的色温段不同。试验结果表明，通过合理匹配红、绿荧光粉和硅胶三者之间的比例，可以实现在2700～13000K之间的任一色温区，显色指数均能达到90以上，在4000K以下的低色温区，显色指数可达到96。基于此，通过选择和匹配LED蓝光芯片、荧光粉的激发、发射波长，以及它们之间的比例关系，可以实现在任意色温段使显色指数最大化的白光LED光谱设计。

摘要：提出了一种基于自适应神经网络控制和H_∞控制的轮式移动机器人光滑全局跟踪和镇定统一的控制器。首先采用横截函数方法,扩展系统控制输入,建立与原系统等价的、输入输出完全解耦的无奇异全驱动系统,再对新系统设计自适应神经网络H_∞控制器。自适应神经网络控制可有效补偿系统的复杂不确定项。H_∞控制器可同时对系统扰动和神经网络逼近误差进行预定水平抑制,进一步提高控制器的适应性,优化系统的控制性能。仿真结果验证了算法的有效性。

摘要：针对机器人易与进入其工作空间的人或物体发生碰撞的问题,提出一种基于广义动量偏差观测器的碰撞检测方法来提高机器人的安全性。根据机械手广义动量与外力矩之间具有解耦性的特点,该检测算法设计了动量偏差观测器来间接获取碰撞力,并通过性能调整函数进一步改进观测器动态响应特性,进而判定碰撞是否发生。该碰撞检测算法无需外加传感器,也无需计算或检测加速度信息,可以有效避免加减速过程对碰撞检测的影响,只需检测机器人关节电机的驱动电流及编码器反馈的位置信息,即可实现碰撞实时检测。仿真和实验表明,该算法在实时性方面达到了预期要求,加减速过程对碰撞检测的扰动很小,而且能提供碰撞发生的大致位置和方向信息,对进一步的安全控制具有重要意义。

摘要：本文介绍了一种大功率负载交变恒流驱动系统的设计方案,并针对其特殊应用场合下存在的非线性、时滞性或强耦合性,采用将改进型Bang-Bang控制和一种新型模糊免疫PID控制相结合的闭环控制算法。该新型模糊免疫PID控制器由一个采用了简化临界比例度整定法的增量式PID控制器和一个基本免疫比例控制器串联而成,免疫比例控制器的非线性函数由模糊推理来实现。实验结果表明,该系统运行良好,输出稳定,波纹小,调整速度快,具有良好的鲁棒性和较强的抗干扰能力,工程应用价值高。

摘要：未知负载会增大机器人模型误差,对碰撞检测产生严重干扰,甚至导致算法失效.为此,本文提出了一种适用于机器人带负载工作情况的碰撞检测算法.首先,基于机器人广义动量设计具有带通滤波特性的新型力矩观测器,通过对机器人动力学频域特性进行分析,得到机器人动力学模型与关节运行速度对应的最大频率阈值,确定带通力矩观测器的参数.然后,利用带通力矩观测器对关节力矩信号进行滤波,提高碰撞检测算法对机器人模型误差的容忍度.最后,通过人与机器人交互实验进一步验证了该碰撞检测算法的有效性.实验结果表明,该算法与已有的算法相比具有更好的鲁棒性,可满足机器人带未知负载0~2 kg的工作需求.

摘要：针对常规工业机器人在未知环境下运行时可能产生碰撞的安全性问题,提出一种新型的机器人碰撞检测算法.设计卷积力矩观测器,通过实时观测关节输出力矩与动力学估计力矩的偏差实现机器人碰撞检测.为了避免机器人处于不同位姿、运动状态等情况下关节摩擦对机器人碰撞检测的干扰,采用静态LuGre模型对关节摩擦进行补偿.通过对实际工业机器人的运动监测,辨识出更加准确的静态LuGre模型参数.该碰撞检测算法无需加速度信息,避免了对位置反馈信息二次求导所带来的计算误差.关节力矩基于关节伺服驱动的电流信息获取,无需安装专门的力/力矩传感器,从而在常规工业机器人无需额外配置的情况下,只需采集机器人关节驱动电机电流和位置信息即可实现碰撞检测.通过人与机器人交互实验验证了该碰撞检测算法的有效性.