摘要：针对挖掘机的自主作业场景,提出基于强化学习的时间最优轨迹规划方法.首先,搭建仿真环境用于产生数据,以动臂、斗杆和铲斗关节的角度、角速度为状态观测变量,以各关节的角加速度值为动作信息,通过状态观测信息实现仿真环境与自主学习算法的交互;然后,设计以动臂、斗杆和铲斗关节运动是否超出允许范围、完成任务总时间和目标相对距离为奖励函数对策略网络参数进行训练;最后,利用改进的近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)实现挖掘机的时间最优轨迹规划.与此同时,与不同连续动作空间的强化学习算法进行对比,实验结果表明:所提出优化算法效率更高,收敛速度更快,作业轨迹更平滑,可有效避免各关节受到较大冲击,有助于挖掘机高效、平稳地作业.

摘要：针对光伏组件红外图像的分割问题,使用MobileNetv2作为DeepLabv3+的主干特征提取网络并使用位置通道注意力模块减少背景干扰,引入混合条带池化对ASPP模块进行优化,帮助模型进一步捕获全局和上下文信息。针对检测困难的屋顶光伏组件设计DeepLabv3-T网络,在上述改进的基础上融入纹理信息进行选择性背景抑制,实现光伏组件的精确分割。在PV_large和PV_roof数据集上进行实验证明该文方法优于现有技术,DeepLabv3-T相较于DeepLabv3+,mIoU值分别提高了2.74%和10.53%。此外,设计消融实验表明各个改进模块的有效性。

摘要：通过对充电电缆冷却截面形状与结构优化的设计,可以在保证散热性能的前提下,实现液冷电缆的轻量化。首先建立液冷充电电缆散热性能与轻量化的函数,然后采用有限元仿真软件对不同几何形状的液冷充电电缆进行数值模拟,对比分析了不同电缆芯数、电流、流速、冷却通道结构参数等因素对充电电缆最高温度及重量的影响。结果表明,相同缆芯截面积下,扁平形充电电缆比圆形和矩形的散热性能分别降低22.4%和7%;多芯绞合结构优于单芯液冷充电电缆散热性能;冷却液最佳流速为0.25 m/s。优化后的扁平形液冷充电电缆缆芯截面积为70 mm^(2),冷却通道与缆芯截面积之比为1.75,其重量较相同散热性能的圆形液冷充电电缆减少50%。研究为超充场景下液冷充电电缆提高散热性能和轻量化设计提供了参考。

摘要：针对现有生成式信息隐藏算法嵌入容量低且提取的秘密图像视觉质量欠佳的问题,提出基于多尺度注意力的生成式信息隐藏算法。首先,设计基于多尺度注意力的双编码-单解码生成器,载体图像与秘密图像的特征在编码端分两个支路独立提取,在解码端通过多尺度注意力模块进行融合,并利用跳跃连接为解码端提供不同尺度的细节特征,从而获得高质量的载密图像。其次,在U-Net结构的提取器中引入自注意力模块,以弱化载体图像特征、增强秘密图像深层特征,并利用跳跃连接弥补秘密图像细节特征,提高秘密信息提取的准确率;同时,多尺度判决器与生成器的对抗训练可以有效提升载密图像的视觉质量。实验结果表明,所提算法在嵌入容量为24 bpp的情况下,生成的载密图像峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)平均可达到40.93 dB和0.9883,且提取的秘密图像PSNR和SSIM平均可达到30.47 dB和0.9543。

摘要：钢水分析是钢铁生产重要的过程控制环节。针对现有人工钢水取样危险系数高、工作环境恶劣,基于机器视觉的钢水自动化取样系统设计,采用机械臂完成钢水自动化取样。基于CCD获取的钢水样件图像,设计了分区特征提取算法,实现了图像坐标系下抓取位置及抓取方向的识别。通过摄像机标定、手眼标定、末端转轴映射函数,完成了图像坐标系下抓取位置、方向到机械臂基座坐标系下抓取位置、姿态的转化。实验验证了设计系统的有效性,针对直径6 mm、长度为50 mm的钢水样件把手,机械臂定位抓取位置偏差不高于2 mm,方向偏差不高于2°,精度满足应用需求。

摘要：为解决新能源电动汽车快速补能带来的热效应显著上升和充电电缆线径不可能相应增大的互相矛盾问题,基于电磁温度流体多物理场耦合的有限元仿真模型,提出对充电电缆增加主动降温的空间冷却通道,对比分析在不改变缆芯横截面积和环境温度的前提下冷却介质种类、冷却通道结构、冷却液流速对超快速充电场景下充电电缆缆芯温度及载流量的影响。仿真结果表明:冷却通道管径对充电电缆导体温度与载流量影响最大;液冷较强制风冷的冷却效果更为显著;理想的冷却介质流速为0.1~0.15 m/s。当缆芯截面积为70 mm^(2)、冷却液流速为0.1 m/s、冷却介质为乙二醇水溶液、冷却通道与缆芯横截面积之比为1.25时,充电电缆载流量达到600 A,温度为49.7℃。相关研究为超快速充电场景下大功率冷却型充电电缆的结构优化与设计提供了参考依据。

摘要：为了在提高挖掘机工作效率的同时减小各个关节的振动,提出了一种使挖掘机关节运行时间和关节脉动达到某种综合最优的轨迹规划方法,在同时考虑挖掘机动臂、斗杆、铲斗的运动学约束以及动作时间约束条件的前提下,采用五次非均匀B样条曲线对离散序列点进行插值,然后运用自适应粒子群优化算法(ASPO)对目标函数进行优化求解得到一条动作时间较短且脉动连续关节轨迹,最后对优化后得到的关节轨迹进行仿真实验,结果表明,该方法最终可以得到比较理想的运动轨迹,从而验证了该方法的有效性。

摘要：提出一种针对四旋翼无人机振动的参数跟踪鲁棒观测器设计方法。首先构造辅助滤波器激励出振动特性,同时调节其参数降低噪声对辅助状态变量的影响,将主动振动抑制转化为与频率有关的常值参数估计问题,避免了估计值之间的耦合和冗余参数的运算。然后设计频率参数观测器和跟踪器的级联结构准确估计振动信息。在此基础上,通过辅助变量和频率参数对振动进行重构,设计前馈补偿的控制方法实现了系统的振动抑制。所设计的观测器不仅具有较好的鲁棒性,还避免了传统跟踪器跟踪时变信号带来的相位滞后。最后通过李雅普诺夫定理对系统的性能进行了分析,仿真算例验证了该方法的有效性。

摘要：目的 语义分割是遥感图像智能解译的关键任务之一,遥感图像覆盖面广,背景交叉复杂,且地物尺寸差异性大。现有方法在复杂背景下的多尺度地物上分割效果较差,且分割区域破碎边界不连续。针对上述问题,提出了一种跨层细节感知和分组注意力引导的语义分割模型用于高分辨率遥感图像解析。方法 首先采用结构新颖的ConvNeXt骨干网络,编码输入图像的各层次特征。其次,设计了分组协同注意力模块,分组并行建模通道和空间维度的特征依赖性,通道注意力和空间注意力协同强化重要通道和区域的特征信息。接着,引入了自注意力机制,构建了跨层细节感知模块,利用低层特征中丰富的细节信息,指导高层特征层学习空间细节,保证分割结果的区域完整性和边界连续性。最后,以山西省太原市为研究区域,自制高分辨率遥感太原市城区土地覆盖数据集(Taiyuan urban land cover dataset,TULCD),所提方法实现了太原市城区土地覆盖精细分类任务。结果 实验在自制数据集TULCD和公开数据集Vaihingen上与最新的5种算法进行了比较,所提方法在两个数据集上平均像素准确率(mean pixel accuracy,mPA)为74.23%、87.26%,平均交并比(mean intersection over union,mIoU)为58.91%、77.02%,平均得分mF_(1)为72.24%、86.35%,均优于对比算法。结论 本文提出的高分辨率遥感图像语义分割模型具有较强的空间和细节感知能力,对类间差异小的相邻地物也有较强的鉴别能力,模型的整体分割精度较高。

摘要：针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在捕获多尺度头部目标特征的同时融入浅层特征图的空间细节信息,提高特征图质量;构建跨层多尺度特征融合模块,融合浅层和深层分支不同大小的边缘细节信息和上下文语义信息,并设计基于多分支的特征融合模块,融合不同感受野大小的多尺度信息以缓解大规模人头尺度变化的问题;构建基于矩阵相似运算的通道和空间注意力机制模块提取像素级特征权重,加强网络对于背景和人头目标的判别能力,自适应矫正位置信息。实验结果表明,相比11种对比算法的最优值,所提算法在SHA数据集上的平均绝对误差和均方根误差指标降低1.4%、4.2%,在UCF_CC_50数据集上降低4.9%、1.8%,能够精确地预测人群分布状态和估计人群数量,生成高质量的人群密度图。