摘要：深入剖析机器人学课程教育的现状,揭示传统教学模式在理论与实践融合、学生主动性激发以及实践能力培养等关键方面存在的问题。为应对这些挑战,探讨了混合式教学模式在机器人学课程中的创新应用,并提出一系列具有针对性的机器人学课程改革策略,涵盖教学内容与结构的优化调整、增强教学互动性与实践性的方法革新、以及校企合作与协同育人模式的创新应用,构建并实施了多样化的考核方式,通过改进课程设计与实施方式等提升策略,有效促进学生的专业技能提升与创新思维发展。通过这些综合性研究,为机器人学课程教育的改革与发展提供了一定的科学、系统的理论支撑和实践指导,以推动机器人学教育质量的持续提升和高素质复合型人才的全面培养。

摘要：针对停车场出入效率低、车辆环境安全检测智能化低等问题,文章设计了一种智能停车场管理系统。该系统以多节点采集车辆进出、环境状态等数据,以串口和无线通信两种方式分别传输至TCP服务器和智能管理系统;采用虚拟仪器结合机器视觉技术开发了一套智能管理统;基于大量数据结合Vision Assist模块实现车辆信息的智能融合处理,并通过智能终端实时显示结果。试验测得该系统的识别速度为0.26s,精确度为98%,环境监测报警率100%。结果表明,该系统速度更快、精度更高、数据分析更加智能,具有较高的应用价值。

摘要：借鉴德国应用科技大学教学改革的成功经验,探索了模块化课程教学的构建原则与思路,探寻了应用型会计专业人才的核心职业能力及对应的能力要素,并将其有机搭配、封装闭合成教学模块分布于会计人才培养的顶层设计中。基于能力输出导向的模块化课程教学模式,探讨了我国高等院校应用型会计人才培养的新路径。

摘要：大曲作为浓香型白酒酿造过程的糖化发酵剂,对浓香型白酒的风格、产量和品质都具有重要的影响。破碎后的大曲转运到酿酒车间供白酒发酵使用,传统条件下的曲粉转运多采用人工、推车或行车等方式实现,以至于影响车间劳动效率和酿酒工艺的执行,还存在粉尘等问题。针对上述问题,分析与探讨了一种机械化酿酒用曲粉管道输送装置设计方案的实现,该装置主要包括进料口、电机、齿轮1、转轴1、圆盘式刮板、链条、输送管路、齿轮2、转轴2、出料口等部分。该装置通过圆盘式刮板推动大曲粉在管道内输送,从而实现曲粉的混合、运输及下料。实践表明,该大曲粉管道输送装置的结构简单,可以有效解决大曲粉的管道运输问题,同时该输送装置可以有效避免曲粉运输过程中的洒落问题。

摘要：针对远程遥控操作延时控制误差受扰动影响较大的问题,提出基于MR的空间机器人远程遥控操作延时控制技术。统计空间机器人结构参量,通过构建空间机器人远程控制MR模型将不同因素关系量初始化,统一转换为MR模型关系量;在模型基础上计算远程控制参量并分析控制延时,获得误差优化系数;根据计算所得误差系数计算延时控制补偿量,完成延时控制。实验结果表明,所提方法优化了延时控制精度与整体控制稳定性,具有较高的实践推广价值。

摘要：履带机器人运行环境复杂,运动轨迹具有多变量、非线性等特点,难以建立精确模型。基于履带机器人的运动学模型,设计了履带机器人行驶过程中的位姿误差控制器,将实时角速度与期望角速度差值及差值变化率作为系统输入,由模糊PID控制器实时输出信号,控制履带机器人的驱动电机角速度。仿真结果表明,在低速环境下,该控制器对于履带机器人轨迹跟踪的响应速度快,稳定性较好。

摘要：本研究以停车位标志为研究对象,将SIFT经典算法应用到道路环境路标识别技术中,并基于PyQt库设计了道路标识牌识别系统可视化界面,能够实现道路环境图像读取、路标检测以及识别等功能.利用停车位标志特有的颜色特征,首先在HSV颜色空间对蓝色标识牌区域进行定位和分割,然后通过SIFT算法进行特征提取,并与《道路交通标志和标线》(GB 5768.2—2009)中规定的现有标准停车位路标进行特征匹配分类,得到识别结果.实验结果表明,系统界面交互性强、操作便捷,可以直观展示停车位交通标志的识别过程,识别准确率基本能达到95%左右,准确率较高.

摘要：分析了IIR滤波器的基本原理,阐述了设计IIR滤波器的一般步骤.在MATLAB7.0环境下分别利用脉冲响应不变法和双线性变换法设计巴特沃斯低通数字滤波器、切比雪夫数字低通滤波器.实验结果表明IIR滤波器能满足设计要求并有效地滤除干扰信号.和脉冲响应不变法相比,双线性变换法能更好地克服频谱混叠现象.

摘要：为了提高伺服系统多轴联动同步运行的控制精度,提出基于SERCOS(serial real time communication specification)总线技术的多轴联动伺服系统分布式网络控制,并利用DSP芯片的CAN控制器模块,采用CAN总线备用方式。在此基础之上对系统硬件和软件进行设计,并通过理论分析得出基于SERCOS总线的伺服系统的控制精度高于传统的串行通讯。

摘要：为进一步提高基于最小二乘支持向量回归机算法(LSSVR)的无线传感器网络定位精度,提出一种基于蝙蝠算法(BA)的LSSVR定位方法。考虑到目标定位受环境干扰,采用卡尔曼滤波算法来减小测距误差。仿真实验结果表明,在三维空间中,相较于传统LSSVR算法的无线传感器网络定位,经过BA算法优化后,节点的平均定位误差减小,在考虑高斯噪声的影响下,通过卡尔曼滤波进行距离优化后的定位精度得到明显改善。