摘要：精确稠密视差估计是立体视觉系统恢复观测场景三维信息的关键。从立体视觉在机器人环境感知的实际应用角度出发,提出了对于弱纹理、阴影和遮挡等关键影响因素,具有良好鲁棒性、精度和处理速度的稠密视差图估计算法。针对弱纹理、阴影和深度不连续的问题,设计了基于灰度相似度概率的置信度传播算法,结合视差平滑约束,以期实现较高精度的视差初值快速估计。由视差级数定义的消息向量通过异向平行迭代进行传播,消息向量包含表征像素点灰度相似性和平滑性的能量信息,通过全局能量函数的迭代收敛,快速获得视差初始估计。根据独立连通区域通常具有相似纹理特征和视差一致性的先验知识,提出了基于Mean-Shift聚类分割算法和参数空间投票自适应视差近似面估计算法,进行稠密视差的精细优化估计。利用具有不同弱纹理特征的5组标准测试图像、4组室内环境实际图像、4组室外环境实际图像和4组月面模拟特殊光照环境的实际环境图像进行了测试实验,实验结果表明了本文算法的良好鲁棒性和有效性。

摘要：当手臂操作与脑电控制被同时应用到水下机器人操作中,且操作人员处于不同作业状态时,针对使用单一脑电信号分类器无法获得较为理想的控制意图识别准确率问题,提出使用组合分类器选取分类结果和根据实际作业情况的特殊性修正分类结果的方法来提升识别准确率.首先,使用Fisher判别方法分别对无手臂操作和存在手臂操作产生的数据进行训练,得到两种作业状态下的分类器;其次,将两分类器进行组合并使用曲线拟合的方式确定用来判定分类结果的基准距离差值(该差值的选取考虑了个体差异);再次,根据实际作业情况的特殊性使用距离修正函数对距离差值进行修正;最后,通过比较基准距离差值与修正后距离差值的大小来确定最终分类结果.为了验证所提方法的有效性,邀请了6位被试者参与测试过程.实验结果显示,在设计的在线实验中,相对于其他3种方法,所提方法在识别准确率上分别提升了13.42%、5.55%和5.55%,说明所提方法是可行且有效的.

摘要：Internet网络的时变时延及网络数据丢包严重影响了遥操作机器人系统的操作性能,甚至造成系统不稳定。为了解决这一问题,提出一种新的基于Internet的遥操作机器人系统控制结构。通过在主端对给定信息加入时间标签获得过去的系统回路时延,采用多元线性回归算法,预测下一时刻系统回路时延,然后在从端设计一个广义预测控制器控制远端机器人,从而改善时变时延对系统性能的影响。应用广义预测控制器产生的冗余控制信息,降低了网络数据丢包对系统的影响。最后根据预测控制稳定性定理,推导出系统的稳定性条件。仿真试验结果表明,该方法能有效解决时变时延以及网络数据丢包引起的性能下降问题。

摘要：在无人机勘测、航空救援及电力巡检等任务中,激光雷达是一种必备的技术手段。由于无人机在飞行过程中激光雷达将受到复杂的振动工况,为了保证其正常使用和高精度工作,必须对激光雷达进行隔振设计。通过对无人机进行飞行试验得到激光雷达安装位置的振动响应信号;根据隔振理论设计了一款橡胶隔振器,并使用时间积分的方法进行了数值模拟;开展了隔振系统的振动试验测试,获取了激光雷达上某点的响应曲线。分析与测试结果表明:隔振器在x,y方向隔振性能均能达到90%,在z方向上隔振性能达到80%以上。仿真与试验结果一致性好,能够满足该无人机激光雷达系统的使用环境要求。

摘要：从水空两用推进器对离合器的应用需求出发,设计了一种齿式超越离合器。通过仿真对离合器在不同结构参数下的接合特性进行优化分析,讨论了轮齿端面倒角和变位系数对接合过程、脱开速度和接触冲击力的影响规律。仿真结果表明,增大端面倒角度数和变位系数,可加快接合、脱开速度,减小接触冲击力;当倒角度数和变位系数分别为44°和0.84时,接合特性最优。继续增大倒角度数和变位系数,则接合、脱开速度变慢,接触冲击力变大。最后得到了接合特性指标最优的轮齿结构参数,并通过实验验证了仿真分析结果的正确性和有效性,仿真与实验的接合特性指标相对误差小于10%,证明了优化设计过程的有效性,设计结果满足推进器使用要求。

摘要：自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV),尤其是回转形AUV,是海底探测、海洋地貌观察和军事海洋学研究的重要工具,但其续航能力一直是限制其完成远距离和长时间工作的关键问题。目前已研制出的水下对接装置只能与特定尺寸的水下机器人完成对接,通用性较差。为了解决不同尺寸回转形AUV的能源补充及数据上传下载的问题,介绍了目前存在的水下对接形式,并在此基础上设计了一款通用性水下对接装置。该装置采用水下灯光导引方式对AUV进行导引定位,当AUV进入对接装置后通过导流罩对AUV进行导向,最终采用丝杠滑台装置夹持固定AUV。该装置可以为不同尺寸的回转形AUV补充能源并提供数据上传下载服务,提高了AUV的续航力、数据收集能力,扩大了巡航范围。最后在水池中对该水下对接装置的灯光引导、夹持装置进行了测试,验证了该水下对接装置整体的可靠性及可行性。结果表明该装置结构简单,通用性较强,稳定可靠,对水下对接装置的总体设计具有一定的借鉴和指导意义。

摘要：运动想象脑电(EEG)的脑机接口因其无创采集和易用性等优势,在神经康复领域展现了巨大潜力。然而,运动想象EEG具有较低的信噪比和时空分辨率,且传统神经网络仅关注其时空特征,导致运动想象任务的解码识别率较低。为解决这一问题,本文从EEG信号的频域和空间域角度出发,提出了一种基于空-频特征图学习的三维卷积神经网络解码方法。首先,利用Welch方法计算EEG的频带功率谱,结合电极空间拓扑分布的二维矩阵将时序EEG转换为包含空-频信息的脑地形图。然后,设计一维和二维卷积串行结构的三维网络,以有效学习EEG空-频特征。最后,该方法与多种经典方法进行对比实验,结果显示平均解码识别率达86.89%,较对照方法更优,验证了该方法在运动想象EEG解码领域的有效性。

摘要：针对水下滑翔蛇形机器人在实现滑翔运动时存在控制输入受限和外界未知干扰的问题,提出了一种基于Nussbaum函数和非线性干扰观测器的反步控制策略。通过对欠驱动水下滑翔蛇形机器人的垂直面运动进行分析和有条件的简化,得到了对应运动学及动力学方程组。采用Nussbaum函数与双曲正切函数相结合的方式处理系统控制输入饱和,避免了双曲正切函数存在的控制器奇异值,通过非线性干扰观测器实现对外界复合扰动的有效观测并进行补偿。设计了纵倾运动跟踪的反步控制器,针对反步法中虚拟项引发的计算膨胀,采用动态面方法来消除。基于Lyapunov稳定性理论设计了控制器,保证系统能够实现速度与位置信号量的全局一致稳定性。研究结果表明:所提方案相对传统反步法,在响应时间与误差收敛速度方面都有一定程度提高,且非线性干扰观测器对于复合扰动量观测性能良好;所设计的控制器可以有效实现机器人在外界未知干扰下纵倾运动的稳定跟踪,且具有较强的鲁棒性。

摘要：随着海洋无人系统的发展,自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的自主布放和回收技术成为亟待突破的瓶颈技术。利用无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)回收AUV成为海洋无人系统协同作业的发展方向之一。目前国外一些研究机构提出的利用USV回收AUV的方案,成熟度都较低。为了实现USV自主回收AUV,设计了一种用于USV动态回收AUV的回收装置。该装置通过绳索连接固定在USV上的绞车,下方连接一个V形翼,用于维持其稳定性,以实现USV在航行中自主收放AUV。首先,介绍了国内外自主回收AUV的研究现状;然后,对回收装置的设计背景、结构形式以及稳定性进行了分析;最后,利用水动力分析软件CFX对AUV在水下对接的动态过程进行了水动力仿真,获得了回收装置在不同工况下对接时的阻力变化情况。通过数值仿真发现:对接过程中,AUV的摩擦阻力逐渐增大;当AUV接近回收装置时,压差阻力迅速减小,但AUV在对接过程中的总阻力是先增加后减小。通过分析可知,所设计的回收装置具有较好的稳定性。研究结果对动态回收AUV具有一定的指导意义。

摘要：目前水下合成射流激励器主要采用机械传动的方式,如凸轮机构,其机械结构复杂且行程不可调.针对此问题,设计了一种机械结构简单且行程可调的电磁式水下合成射流激励器.采用音圈电机带动活塞做直线往复运动来产生合成射流,并对该激励器在不同腔体出口直径、不同活塞振动频率及不同活塞位移条件下开展了一系列推力实验.通过实验得出合成射流平均推力与出口直径呈反比例相关,与活塞振动频率及活塞位移呈正比例相关,且激励器效率随出口直径的增加而增加.结果表明,电磁式水下合成射流激励器能够产生平均推力,是一种新型的水下机器人姿态调节方式.