摘要：在开发阶段某扫地机器人在强力和标准模式下存在明显异响,不满足声品质体验要求。针对强力模式,应用频谱分析等方法判断异响频率为风机组件的叶片通过频率(Blade Passing Frequency,BPF),为此通过仿真和试验手段对叶轮进行参数优化,实验与仿真结果具有较好的一致性,同时也成功找到异响解决方案。对于标准模式,采用瞬间通断电等方法论证异响来源于电机定子发出的电磁噪声,并且该电磁噪声通过风机组件中的支架被进一步放大。最终从噪声源和传递路径两方面着手,设计变更绕组连接方式及增加隔振元件两个针对性改善方案,两个方案经验证均有效果。以上分析思路可为扫地机器人噪声控制提供参考。

摘要：特色与亮点①开展真实性学习,教学内容源自生活。本微课从学生的生活体验出发,借助生活中的实例,体验身边的算法。从真实情境即从生活中的智能家居实例入手,通过代码描述算法,用源码编辑器模拟实现智能扫地机器人的工作过程。

摘要：探讨了扫地机器人导航系统中基于多传感器的避障问题。通过设计一套多传感器避障方案,结合多传感器数据融合算法、避障路径规划算法,并考虑其他潜在影响因素,实现扫地机器人导航系统性能。

摘要：Cartographer是谷歌在2016年开源的一个可以在多传感器配置下实现低计算资源消耗的SLAM算法框架.针对原有Cartographer中位姿融合不准确、存在延迟的问题,首先设计了一种基于位姿增量的多传感器位姿融合方法;随后,针对扫地机器人Player平台,设计并实现了基于增强Cartographer算法的多模块SLAM系统;最后,通过Cartographer数据集的实验分析和真实场景的实际测试,验证了增强Cartographer算法的有效性以及SLAM系统在Player机器人平台上的可用性.

摘要：针对扫地机器人越障高度较低的问题,设计了一种触发式液压辅助越障机构。该机构无须额外驱动即可使机器人在正常行驶和越障模式之间来回切换,减小了控制单元的复杂度。首先,介绍了机构各模块的结构组成和工作原理;其次,利用UG软件绘制了辅助越障机构的三维结构图,分析了驱动轮在越障临界点的受力,给出了辅助驱动力的计算公式;再次,对其易损件——液压杆进行静力学分析,并对装有触发式液压辅助越障机构的扫地机器人进行了越障仿真,从理论上验证了该机构的可行性;最后,根据扫地机器人的产品参数,结合实际工况,制作了辅助越障机构,并将其搭载在扫地机器人上进行实验。理论分析与实验结果表明,触发式液压辅助越障机构能提供足够的辅助驱动力,提高了扫地机器人的越障高度,有效解决了扫地机器人在越障时因动力不足而被卡死的问题。研究结果可为扫地机器人的结构优化提供参考。

摘要：设计了一副机器人关节轴注塑模具。根据机器人关节轴塑件的特点,模具中采用了定模侧向抽芯机构和螺纹脱模机构。其中定模侧向抽芯机构采用“滑块+T形块”结构,而螺纹脱模机构适合各种螺纹牙型,其自动化程度较高、效果良好,提高了模具工作效率。本设计为类似的模具结构设计提供了参考。

摘要：本文针对室外阳光房房顶的清洁难题,采用实验的方法,对室内扫地机器人的室外清洁能力进行了测试、实验数据处理、结果分析.实验设计了三大项七个实验,分别从实验目的、实验原理、实验步骤、实验现象、实验分析等五个方面对各个实验进行了阐述;通过实验结果确定了室内清洁机器人向室外清洁改进的方向,为阳光房房顶清洁装置的设计提供了实验依据.

摘要：针对Mecanum轮型扫地机器人在车轮打滑和重心偏移等不确定非线性因素影响下的轨迹跟踪精度问题,提出了一种基于修正动力学模型的轨迹跟踪控制方法。首先,对机器人进行了运动学与动力学分析。然后,根据外界干扰及参数估计的不确定性对动力学模型进行了修正,设计了双环积分滑模控制器,并通过Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性。最后,在不同扰动作用下,以圆为参考轨迹进行跟踪仿真,结果表明:该控制系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性,避免了因不确定性参数估计带来的建模误差,为扫地机器人在实际轨迹跟踪控制运用中奠定了理论基础。

摘要：针对大多数扫地机器人在进行全覆盖路径规划时,普遍存在重复率偏高和覆盖率偏低问题,并且在遇到密集零散的障碍区域时,会产生线路规划凌乱甚至不能覆盖的问题,设计一种基于分治思想的全覆盖路径规划算法,通过在地图上构建若干线段序列,按照线段序列端点间曼哈顿距离最小原则对局部路径线段进行相连,形成若干弓形线路块;然后采用分治算法实现全局各弓形线路块间最近端点对的匹配,并进行衔接,最终生成路径均匀的全覆盖线路。通过与牛耕式单元分解结合生物激励神经网络覆盖算法进行场景实验对比,分析表明在密集零散的障碍区域中,本文算法仍能规划出整齐平滑的可通行路径,覆盖率仍能高达91.3%,重复率下降约39.3%,时间花销约降低28.1%。

摘要：与人交互最多的、关系最密切的设备,必定是日常家居产品了。在言必称智能的家居行业,其数据之“大”,海量也不足以形容。没有数据,家居何谈智能?然而,当下越来越多的智能家居开始向收集用户数据,这些信息会被用于投放广告吗?隐私数据被收集,对用户又会产生怎样的风险?