摘要：本设计是一种新型的泡沫播种机,它是生产工艺中的一个农用机械工具,其生产的泡沫育苗穴盘,可以有效地提高植株成活率和移栽成活率,制造穴盘的材料一般有聚苯泡沫、聚苯乙烯、聚氯乙烯和聚丙烯等,制造方法有吹塑及注塑两种,一般的蔬菜和观赏类植物育苗穴盘用聚苯乙烯材料制成。本设计将种子插到泡沫的孔里,育种泡沫能够充分吸收大气中的水分,为种子提供水分和生长必需的养料,使种子能够茁壮的成长,减少种子对土地的依赖。

摘要：这项设计是一种新型的输液架,类似市场上已有的输液架。主要区别是可助力移动,打点滴上厕所时就不用别人帮忙跟随移动输液架。主要针对打点滴不方便自己移动输液架的问题。这项设计以电为动力,内含蓄电池,可实现输液架助力跟随行走,人手操控方向,操作简单。具有广阔的市场前景。

摘要：这项设计是一项基于单片机控制的智能烧水器,主要是为了解决现在市场上烧水器存在的没有断电系统和烧不开水的问题。这项设计的核心是温度传感器和向单片机传递信号,单片机控制蜂鸣器、定时器和GSM模块发出报警或保温等一系列动作。

摘要：这项设计是一种新型的泡沫育种材料,它可以将泡沫迅速凝固,在泡沫凝固后,将种子插到泡沫的孔里,育种泡沫能够充分吸收大气中的水分,为种子提供水分和生长必需的养料,使种子能够茁壮成长,减少种子对土地的依赖。

摘要：在当下,快节奏的生活方式已成为时代的主流,排队在生活中不可避免,所以,研发一种新型的可折叠式便携移动座椅显得尤为重要。

摘要：本文从影响开菲尔粒增殖的三个因素入手,利用三因素三水平的正交实验设计,探索出影响开菲尔粒增殖的最佳工艺条件;同时,确定了开菲尔粒在每一代的增殖速度及清洗对开菲尔粒增殖的影响,具有一定的理论和较强的现实意义。

摘要：由于需要在统一的软硬件配置下满足各类场景的工作要求,因此具有开放性的智能驾驶系统对于地面无人平台而言至关重要。全面介绍参加2011中国智能车未来挑战赛的北京理工大学BIT-III智能驾驶系统。该系统具有两方面的突出特点:设计具备纵横向规划能力的局部路径规划算法并将其作为系统核心功能,从底层实现安全、平顺和稳定的自主驾驶;围绕路径规划的需求,根据输出模态对环境感知功能进行分类,便于融合不同传感器的信息。比赛和测试结果表明,BIT-III具有简单城市环境下全无人自主驾驶的能力,而开放式的系统设计使其能够在保证已有功能的基础上进化式地提高智能化水平,满足更为复杂的工作要求。

摘要：在无人驾驶系统中,局部规划在跟踪全局路径的同时完成避障,提高了规划系统在动态未知环境中的工作能力.避障分析的有效性是局部规划最重要的功能之一.然而在仿真和实车测试中发现,广泛使用的基于优化求解的局部规划算法无法在不依赖全局精确定位时保证规划结果满足时间一致性要求.时间不一致将导致车辆的实际行驶路线偏离初始规划结果,造成避障分析失效.本文设计了基于前向预测的局部路径规划算法,在不依赖全局精确定位的前提下保证规划结果的时间一致性.除了时间一致性问题外,跟踪控制误差也是导致规划结果避障分析失效的主要原因之一.现有研究大多通过膨胀障碍物体现误差的影响,然而这种方法无法避免车辆驶入膨胀危险区域而停车.本算法在路径生成过程中增加误差影响,用通行区域代替原有不具有宽度的规划路径进行避障分析,既可以解决误差导致的避障失效,又避免出现膨胀障碍物带来的问题.通过V-Rep软件与实车规划程序进行联合仿真,在能够体现时间一致性影响的典型场景中对本算法与基于最优化曲线生成的局部路径规划算法进行比较,验证了该算法具有更好的安全分析有效性.应用本算法的北京理工大学无人驾驶平台参加了2013年"智能车未来挑战赛",在无人干预的情况下顺利完成18公里城郊赛段和5公里城市赛段行驶,展现了良好的避障能力.

摘要：针对无人驾驶车辆客观量化评价困难的问题,提出基于混沌理论的无人驾驶车辆行驶轨迹的量化分析方法。应用五次多项式方法结合优秀驾驶员驾驶车辆行驶的初始状态和目标状态设计无人驾驶车辆的理想轨迹,计算实际行驶轨迹与理想轨迹的偏差得到偏差时间数据序列;采用混沌理论的C-C方法对偏差时间数据序列重构相空间;计算偏差时间数据序列的Lyapunov指数,实现无人驾驶车辆行驶轨迹的量化表示。运用提出的方法对无人驾驶车辆避障换道的行驶轨迹偏差时间数据序列进行相空间重构,计算其Lyapunov指数为正值,表征人驾驶车辆系统的混沌性,还表征人驾驶车辆收敛到稳态响应的快慢程度。试验表明基于混沌理论的无人驾驶车辆行驶轨迹的量化分析是可行的,有效的。

摘要：在移动机器人路径规划中需要考虑运动几何约束,同时,由于它经常工作于动态、时变的环境中,因此,还必须保证路径规划算法的效率.本文提出了一种基于变维度状态空间的增量启发式路径规划方法,该方法既能满足移动机器人的运动几何约束,又能保证规划算法的效率.首先,设计了变维度状态空间,在机器人周围的局部区域考虑运动几何约束组织高维状态空间,其他区域组织低维状态空间;然后,基于变维度状态空间,提出了一种增量启发式路径规划方法,该方法在新的规划进程中可以使用以前的规划结果,仅对机器人周围的局部区域进行重搜索,从而能保证算法的增量性及实时性;最后,通过仿真计算和机器人实验验证了算法的有效性.