摘要：针对视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在弱光照或黑暗等复杂条件下定位失败和跟踪丢失等问题,提出了一种基于ORB-SLAM2算法的适合弱光环境的ORB-SLAM算法,其中应用了一种新的自适应图像增强模块,利用多尺度高斯函数提取的输入图像照度分量,所设计的校正因子可根据照度分量进行动态调整,从而自适应地调整图像亮度。在公开数据集上进行了算法性能测试。结果表明,该算法能够有效地增强弱光照甚至黑暗等复杂条件下视觉图像的特征匹配,从而有效提升ORB-SLAM算法的鲁棒性。

摘要：针对给空调散热器自动化点胶时无法准确识别散热器V形槽位置的问题,基于PointNet网络的散热器V形槽语义分割方法,首先针对散热器点云V形槽区域与内部区域特征相似的问题,设计一种通过提取点云边缘将点云边缘区域的点云与内部区域的点云分别进行预处理的方法,实现突出点云边缘区域特征的目的。其次,在PointNet网络最大池化函数的基础上,引入平均池化函数,增加网络所提取的全局特征的特征信息,减少因最大池化引起的信息丢失,并去除T-Net变换网络,减少网络的复杂度。从实验室平台采集空调散热器样本进行实验,结果表明,改进算法的平均交并比(mean intersection over union, mIoU)达到78.17%,总体精度(overall accuracy, OA)达到了92.01%,相较于PointNet提高了9.73%和6.37%,验证了算法的有效性。

摘要：随着互联网技术和社会的发展进步,云教学在教育领域逐渐得到广泛应用。在单片机课程设计中,专业EDA(电子设计自动化)已经成为必不可少的工具,在传统的教学模式下,学生往往难以充分掌握专业EDA的使用技巧,从而降低了单片机课程的教学效果。将云教学应用于单片机课程设计中,并引入带有云平台的EDA软件,形成嵌入云教学的课程教学方案,并在实践中探索和发现课程存在的问题,通过教学改革、课程设计、教学效果评估等方式解决这些问题。这种教学改革模式不仅可以为单片机课程设计提供有力的支持,还可以发挥这门课程在本科专业人才培养过程中的核心支撑作用。

摘要：有别于一般的环保空调,文中设计的环保空调是以常态水为冷媒,将蒸发式、半导体和溴化锂三重制冷技术有机结合在一起,在蒸发制冷的同时又能利用半导体及溴化锂共同作用产生更多的制冷量。实验证明,与传统空调相比,文中研究的内容在节能减排、提高人体舒适度、使用便捷性、价格成本等方面有很大的创新。而又比一般的环保空调有更快的制冷速度和制冷量。在人口密集地方既能降温又能提高空气的质量,在降温速度、卫生、经济、环保等方面有显著的优点。

摘要：以某型300 kW矿用挖掘机提升机构减速器两级齿轮传动系统为研究对象,以齿轮动力学理论为基础,在对简化的动力学齿轮振动模型分析的基础上对传动系统进行以减振和减小体积为目标的多目标动态优化设计。通过与系统动态特性比较分析,该优化设计得到的结果在满足系统自身强度等动态特性要求的同时又适当减轻了系统的质量和体积。

摘要：针对冗余机械臂末端轨迹跟踪与避障运动冲突的情况,提出一种基于加权广义逆的避障方法。该方法对机械臂与障碍物之间危险程度评估的评价函数-危险场进行改进,将危险程度评估得到的危险场的值,反馈给修改后的冗余机械臂闭环逆运动学算法,以实现避障,同时对雅可比矩阵和梯度项加权处理来避关节极限。为保证避障效率,对闭环控制参数进行优化设计。根据危险场的值与预先设定的阈值之间的大小关系,机械臂在避障过程中具有任务中断和恢复能力。最后利用Robotics Toolbox for MATLAB工具箱进行数值仿真,验证提出方法的有效性。

摘要：以开源硬件Arduino为主控板,配合灰尘传感器、有机物挥发气体传感器、温湿度传感器采集空气质量数据,通过以太网控制器将数据上传至物联网平台,从而实现了空气质量的在线监测。该系统具有性价比高、稳定性好、精度高等优点,并可扩展传感器满足其他测量环境需求。

摘要：利用扩展雅克比矩阵方法,在逆运动学中引入自运动向量,采用具有能量优化与避障约束的标量函数设计自运动向量,规划避障次级任务;为了减小机械手关节驱动器实际输出的峰值力矩,避免过大峰值力矩导致的转矩饱和,提出力矩峰值减小优化算法,该方法采用局部优化策略,使用当前转矩及给定约束优化下一状态转矩。通过平面3连杆机械手的仿真结果表明,机械手在笛卡尔空间完成轨迹跟踪主任务的同时,能有效避开障碍物,减小输出力矩峰值。

摘要：为了智能化采集农作信息,高效利用农业资源及实现智能农业,设计了基于开源硬件的智能农业监测系统。系统以开源硬件Arduino为核心控制器,配合光照传感器、土壤水分传感器、温湿度传感器、二氧化碳传感器采集农作环境参数,利用ZigBee技术上传数据至虚拟仪器LabVIEW,实现数据在线监测。该系统具有性价比高、扩展性强、可更换组网方式等优点,有着较强的实践性和可操作性。

摘要：无人机(UAV)航拍图像视野开阔,图像中的目标较小且边缘模糊,而现有单阶段多框检测器(SSD)目标检测模型难以准确地检测航拍图像中的小目标。为了有效地解决原有模型容易漏检的问题,借鉴特征金字塔网络(FPN)提出了一种基于连续上采样的SSD模型。改进SSD模型将输入图像尺寸调整为320×320,新增Conv3_3特征层,将高层特征进行上采样,并利用特征金字塔结构对VGG16网络前5层特征进行融合,从而增强各个特征层的语义表达能力,同时重新设计先验框的尺寸。在公开航拍数据集UCAS-AOD上训练并验证,实验结果表明,所提改进SSD模型的各类平均精度均值(mAP)达到了94.78%,与现有SSD模型相比,其准确率提升了17.62%,其中飞机类别提升了4.66%,汽车类别提升了34.78%。