摘要：锂离子电池随着循环充放电次数的增长,其健康状态SOH(state-of-health)会随之发生一定程度的衰减。针对以上问题,设计了一种基于改进的多目标布谷鸟搜索IMOCS(improved multi-objective Cuckoo search)-BP神经网络的锂离子电池健康状态估计方法,在避免算法陷入局部最优的同时自适应改变布谷鸟搜索CS(Cuckoo search)算法更新概率和搜索步长,解决CS算法收敛速度慢和求解精度低的问题。以IMOCS算法和BP神经网络结合,对节点空间范围进行全局搜索,降低权值和阈值的初值对BP神经网络的影响,实现参数优化。通过Matlab仿真,验证了基于IMOCS-BP神经网络的SOH估计算法误差低、性能强,实现了锂电池SOH的精准预测。

摘要：针对现有巷道掘进机的姿态测量手段中普遍存在的高成本和误差累积等问题,文中提出了一种基于双矢量定姿原理的姿态测量算法。通过在巷道掘进环境中分别对重力矢量和光矢量进行构建与感知,利用惯性倾角测量和双目视觉测量技术,基于矢量元素分别在导航坐标系和掘进机载体坐标系中的数学表达,可实现掘进机载体坐标系相对于巷道导航坐标系的姿态解算。利用倾斜仪和双目相机组成的测量装置对指示激光和重力矢量进行测量,结合双矢量定姿算法即可完成掘进机机身的姿态解算。文中设计了静态重复性精度测量实验,结果表明该方法的姿态角重复性测量精度为0.0662°。利用蒙特卡洛方法对可能会引入的误差源进行仿真分析,结果表明误差对方位角、俯仰角以及滚转角的影响分别为0.7864°、0.4548°和0.4765°。

摘要：针对现阶段导盲产品功能单一、不易携带等问题,对导盲机器人领域进行了研究。采用传感器与视觉识别技术,设计了一种智能化移动式导盲机器人。在传统避障功能的基础上,创新性地添加了定位与图像识别功能。机器人以STM32为主控制器,采用伺服系统运动设计,在前进途中获取超声波传感器反馈的障碍物信息以实现避障。同时,可通过串口与全球定位系统(GPS)通信获取经纬度信息。搭载的Jetson Nano采用你只看一次(YOLO) v3算法对摄像头扫描得到的图像进行识别,达到GPS定位精度为2.5 m、摄像头平均检测准确率为88.33%的性能指标。以木箱避障与计算机端图像检测为试验案例,验证设计软硬件方案的可行性。该设计能够提高盲人出行的安全系数。

摘要：为了便于管理人员及时准确地采集到用户电能消耗数据,提高工作效率,基于嵌入式与NB-IoT物联网技术,设计出一种无线抄表系统,能够实时采集和监测用户用电情况。该系统以低功耗的STM32系列微控制器作为主控芯片,利用RS485接口的Modbus-RTU通信协议采集电能信息;运用RFID无线射频识别技术进行Mifare卡识别,读取用户信息。基于BC35-G通信模块结合UART串口及AT指令,建立起主控芯片与华为云平台的联系,利用4G网络传输的MQTT通信协议将采集到的数据上传至华为云平台,提高了数据传输的实时性和可靠性,为实现及时准确地采集用户电能消耗数据,提供了解决方案。

摘要：在现代科学育婴理念普及以及消费观念升级的影响下,智能母婴产品迎来巨大的发展空间。该文设计了一种婴幼儿看护机器人,基于Jetson Nano,通过激光雷达与ROS集成,可以获取机器人周围环境的信息,并进行地图构建、路径规划等任务。顶端将舵机二维云台与USB高清摄像头配合使用,结合Mean Shift目标追踪算法自动转动摄像头调整看护角度,并使用YOLO目标检测算法对监控的实时视频流中的婴幼儿人脸进行关键点的定位表情判断等,检测到婴幼儿啼哭、处于消极状态或者危险情况时,及时提醒看护人,看护人还可以通过前端页面实时查看婴幼儿状态。

摘要：“双碳”目标提出后,中国的绿色经济发展有了更加明确的方向。城镇化率不断增长的同时,中国的建筑业进入了鼎盛发展时期;但与此同时出现的建筑能耗问题也越来越严重,这种发展形式与“双碳”目标背道而驰。而光伏发电技术与建筑相结合成为解决这一问题的有效方式,光伏建筑一体化(BIPV)产业的发展是实现“双碳”目标的重要途径。针对当前BIPV产业的发展状况及发展优势进行了分析,并分析了影响BIPV建筑发电量的因素,然后从技术、法律法规、市场3个方面提出了优化举措。分析结果显示:光伏组件方位角及安装倾角、光伏组件表面灰尘及其安装方式是制约BIPV建筑发电量的主要因素,BIPV后续发展需要从技术方面进行改进以确保年发电量达到预期目标;BIPV产业应从技术、法律法规及市场3个方面进行改进和完善,有助于其更好的发展。该研究结果对BIPV理论研究和工程人员施工设计具有一定的参考价值。

摘要：【目的】针对目前牲畜饮水行为的监控和管理方面存在的半智能化、设备功能单一、缺乏智能化管理等问题,设计并实现了基于计算机视觉的牲畜智能饮水系统。【方法】利用Jetson nano嵌入式设备作为主控制器,在进行视频监控的同时基于计算机视觉识别牲畜并对其供水,采用轻量级检测方法实现牲畜的分布密度检测,分析是否需要增加水槽来避免拥挤情况的产生;采用RFID技术识别标签信息并统计牲畜个体是否饮水、饮水次数及总饮水时间等关键信息;采用传感器技术检测水位及水温情况,实现了水槽水满断电、结冰前自动排水等智能控制;开发了客户端和服务端软件,在阿里云服务器上部署云平台,并提供数据可视化和绑定牲畜附加信息等服务,进行人机交互。【结果】以内蒙古地区个人家庭牛群的5头牛为试验对象进行了为期40 d的测试,结果表明,本系统能够对水槽周围环境进行视频监控、目标检测、牲畜密度检测、牲畜信息统计及水槽的自动供水及停止供水。以2023年2月8日试验结果为例,在当天被测试的5头牛均饮水,其中2166430号牛在线时间3.2 min,饮水1次,饮水时长为1.3 min。根据该牛和被测群体的过去一周的饮水情况得知,该被测群体的饮水规律正常。经过历史饮水情况的统计,从饮水方面来看该被测群体在40 d内处于健康状态。【结论】该系统减少了养殖户的人力成本,为养殖户提供了判断牲畜健康状态的重要依据。

摘要：针对掘锚机在煤矿巷道掘进过程中难以实现机身位姿的实时精确测量,进而导致难以实现定向掘进的问题,提出一种基于双屏视觉标靶的掘锚机导向方法。由2块竖直安装的感光成像屏组成双屏视觉标靶靶面,巷道中的激光器发射指示激光并在前、后靶面上呈现光斑,利用视觉测量、高精度栅格标定等技术,建立光斑质心的图像坐标与三维空间坐标的映射关系,以形成坐标点云数据;再根据栅格索引、坐标变换、欧拉角解算等原理,结合标靶底部的双轴倾角仪来获得掘锚机机身的实时位姿,并解算出机身关键点相对于巷道设计轴线的横向/纵向偏差,为掘进过程中的偏差纠正提供数据支撑。通过构建数学模型对系统脱靶问题进行了分析,同时搭建实验平台验证了该导向方法的有效性。实验结果表明:该方法能够实现机身六自由度空间位姿的精确测量;在9 m测试距离下偏航角重复性测量精度优于0.01º、偏航角绝对测量误差小于0.05º;在15~40 m测量范围内,用全站仪与矿用激光器设置计划线时机身关键点横向/纵向偏差测量误差分别小于5、15 mm。基于该方法研发的导向系统已成功应用于煤矿井下巷道掘进中,满足了巷道施工与掘锚机机身定位的精度要求。该导向方法的误差特性与测试距离无关,且该方法中涉及的所有光学测量功能均在标靶内部实现,可有效屏蔽井下复杂环境对测量功能的影响,大幅提升了现场应用时的抗粉尘干扰能力。

摘要：车道线检测任务包含道路磨损、阴影遮挡和弯道等困难样本,这些样本中线条信息均有不同程度的缺失,使检测结果出现漏检或误检现象。基于深度学习的检测方案通过卷积操作提取特征信息。卷积操作摒弃人工设计滤波器等一系列传统图像处理的繁琐操作,得益于权重共享和归纳偏置大大减少了特征提取的工作量。该操作在缩小图像分辨率的同时获取长距离的信息,导致小分辨率的特征图损失区域边缘等细节,影响检测结果的质量。深度学习中分割模型比检测模型处理的信息更细致,本文在分割模型的基础上引入Transformer改进采样方式,改善卷积操作在获取全局信息上的不足。模型改进后在Tusimple上测试准确率提高0.4%,像素精准度提高0.3,乘法累加运算量增加36.09 G。结果表明Transformer特有的采样方式可以改善卷积操作采样的不足,改善语义分割网络对车道线困难样本识别漏检的情况。

摘要：针对当前睡眠监测系统操作复杂、干扰睡眠与缺少睡眠质量评估的问题,设计了一种床垫式的睡眠监测与评估系统。在硬件端通过集成在床垫中的薄膜压电传感器、红外传感器和噪声传感器采集用户睡眠过程中的心跳、呼吸、打鼾和体动等信号,实现了准确、便捷、无负荷的睡眠监测过程。在软件端设计了改进型匹兹堡睡眠评价指标,结合采集到的睡眠过程生理数据及受测者主观状态信息进行融合统计分析,从而对用户睡眠质量进行评估,并给出合理的改善意见。实验结果表明,该系统可以有效地监测和评估用户的睡眠状况,各项睡眠指标监测准确率均可达到95%以上,并能准确评估不同睡眠程度用户的睡眠质量。