摘要：为了提高四杆机构设计的精度,提出了一种改进的教与学(MTLBO)算法。与其他经典的智能优化算法如差分进化(DE)算法,粒子群优化(PSO)算法与教与学(TLBO)算法相比,此算法在学习阶段提高了各组之间的交叉率,扩大种群寻优空间,增强局部搜索能力,避免早熟收敛。这里通过建立平面四杆机构模型,分析模型的相关参数,并采用改进的教与学算法对模型参数进行优化。数值实验表明,改进的教与学算法比传统的教与学算法收敛速度快,在对四杆模型的优化中,能够更好的获得模型的最优解,四杆的设计精度提高了70%,由此说明了该优化算法能有效优化四杆模型,提高设计精度。

摘要：针对传统转运平台转向性差,转弯半径过大,运动路径固定等特点,设计了一款基于麦克纳姆轮的智能全向移动平台,使全向移动平台在平面内克服旋转半径限制,实现直行、横移和原地自转。本文围绕麦克纳姆轮式智能全向移动平台的运动控制模型和轮式里程计系统误差校正方法展开研究,针对全向移动平台系统误差主要来源——车轮直径的测量误差和轮距的安装误差,提出了一种基于ROS的里程计系统误差校正方法,并设计了校正实验确定参数,使用此参数可以有效的抵消轮子直径测量误差和轮距安装误差所产生的系统误差,提高位姿定位精度。该校正方法分别考虑了系统误差对移动平台直线运动和旋转运动的影响,通过直线运动和旋转运动的数据确定校正参数[1]。实验结果表明:该方法有够有效减少系统误差,位置定位精度提高了4.9%,姿态定位精度提高了2.7%。

摘要：结合铁路基础设施健康监测的特点,从硬件和软件两个方面设计数据采集子系统;首先,分析振动传感器的选用原则和输出信号的特点,在此基础上进行数据采集系统的硬件设计;然后,提出利用软件进行数据采集的模拟,详细论述各个模拟模块的建立过程;最后利用所属方法建立用于铁路基础设施检测的数据采集子系统,系统的建立为铁路基础设施监测理论研究提供了方法,为同类型数据采集系统设计提供参考。

摘要：针对视频中局部运动模糊图像复原问题,首先运用RPCA将运动物体从图像中分离出来,用傅里叶变换得到其频谱图,对频谱图进行边缘检测和Hough Transform,估算出PSF值,然后用维纳滤波进行图像恢复并合成到背景中。从实验结果可以看出,该方法能够很好地分离图像的前景和背景,并将恢复后的前景图像融合到背景中,没有振铃效应产生,取得了很好的复原效果。

摘要：设计了基于飞思卡尔32位芯片的硬件检测平台,对纯电动汽车电气系统进行模拟。待检测的VCU烧入检测程序作为上位机,通过CAN总线和检测平台通信,构成VCU自动检测系统。检测过程以上位机为主导,检测平台接收到上位机的检测信号后发出反馈信号,上位机通过反馈信号的类型的判断来对VCU的电源管理模块、模拟量输出模块、数字量输入模块和高/低边驱动模块进行判断,达到检测的目的。