摘要：随着智能控制技术研究的不断深入,移动机器人避障规划问题在智能制造领域得到广泛的应用。为了弥补蚁群算法(ACO)临过快收敛以及会造成局部最优的问题,引入势场跳点(PJP)对蚁群算法进行优化,更新补齐获得的最优路径全局信息素浓度,设计了一种基于势场跳点优化蚁群算法(PJPACO)的移动机器人避障规划。给出了PJPACO控制流程,并展开仿真和实验测试分析。仿真研究结果表明:以PJPACO算法形成更少路径转折点,具备更快收敛速度并且可以获得更优路径。通过试验验证发现,PJPACO算法获得了比ACO算法更短寻路时间,机器人可以达到更短行走路径,加入PJP算法后构建的ACO算法可以更高效规划机器人路径。该研究对提高移动机器人的工作效率具有很好的实际指导意义,可以拓宽到目标识别等领域。

摘要：为了提高汽车行驶过程中不同路面的平顺性和运行稳定性,在分析阻尼调节阀结构的基础上,设计了一种具有阻尼调节阀的液压减振器。该减振器中的阀芯在衔铁推动下发生运动,实现进出油口流量与压力调节,达到减振器呈现阻尼特性的效果。研究结果表明:改变激励电压并不会造成响应时间的明显变化。增大阀芯负载压差将引起阀芯上升时间增加并达到更长的响应时间。随着阻尼系数的提高,上升时间也发生了逐渐增加。当提高衔铁质量后,阀芯可以在更短时间内完成触动响应,阀芯需经过更长时间完成上升与响应过程。通过实验验证了该可调阻尼减振器设计满足目标阻尼的要求,对提高汽车运行舒适性具有很好的理论价值,且易于推广。

摘要：传统的OpenHW设计采用ARM7结合现场可编程门阵列(fi eld-programmable gate array,FPGA)(Spartan6)两片芯片构成AMP架构来实现软硬件协同设计,但是由于两个处理器间的通信使用片外异步总线电磁兼容(electro magnetic compatibility,EMC),数据传输速率受限,致使软硬件协同设计的优势并不能发挥到极致。针对这一情况,设计了一种功能更加完善、架构更加统一、组件化的移动机器人平台。基于Zynq平台的软硬件协同方法,通过底层的传感器进行数据采集、图像处理、运动控制,到系统上层的人机交互、将这些功能集成在一块芯片中完成,继而对系统进行软硬件融合的方式进行开发,力求在开发效率、开发成本和系统性能等方面得到全面的优化。

摘要：数字孪生作为新一代信息技术和制造产业集成的前提条件,利用闭环交互实现信息物理融合,构建物理实体的数字模型,促进系统的智能化和数字化升级。传统的基于单一对象的数字孪生压铸机器人模型,功能较为单一,忽略了不同层级间的相互影响,无法实时对故障进行预警决策且在进行离线分析时需要依赖实际系统,具有很大的不确定性,动态追踪效果差,应用于高精度压铸机器人时效果不理想。针对这一情况,设计了一种面向压铸机器人现场的数字孪生数据采集与处理系统为压铸机器人提供数据基础,在分析不同数字孪生平台建模效果的基础上,将外部数据与孪生模型进行映射构建动态模型,实现数字模型准确描述物理设备的功能。通过对压铸机器人状态检测以及数据分析,验证数字孪生的辅助决策和运行诊断能力,得到满足需求的压铸机器人数字孪生模型。

摘要：随着现代信息技术、嵌入式系统以及植入式电子设备的发展,小型化、低功耗的无线传感网络已融入人们的日常生活影响着方方面面。传统的能量供电方式,生命周期有限更换需要耗费大量的人力财力,维护成本高。针对这一情况,设计了一款基于射频供能的无线传感网络数据传输系统。通过构建相应的天线模块、整流模块以及能量管理模块对环境中的射频电磁波进行采集,进而转换为负载可以直接使用的稳定直流电。同时由于射频电磁波能量密度低,导致输出的直流电功率较低,需要对能量分配方案和数据可靠性进行优化选择,并通过建模求解建立信道选择方案,最终提高网络的吞吐效率,继而保障网络节点获得稳定的能量。通过对射频能量传输系统进行仿真和实验测试,验证了设计的有效性和实用性。

摘要：绿色环保通信方式的提出,为环境保护提供了有益的研究方向。射频信号在传递信息的同时,携带能量可以为受限环境下的无线传感节点提供能量来源,解决传统化石能源环境污染的问题,作为一种共享频谱的资源收集渠道受到了关注。传统的射频信号受功率转换效率以及能量收集技术的限制,从射频信号中捕获的能量密度较低,频谱使用率不足导致输出电压低,无法大范围使用。基于此,该文分别从软硬件方面进行改进,通过天线设计、整流设计以及阻抗匹配电路进行设计,同时对能量传输机制以及信道分配进行优化,进而实现低功耗节点射频供能高效传输,最后通过实验仿真并与其他方案进行对比,验证系统的有效性。

摘要：为了提高难加工增强体碳纤维复合材料(CFRP)的钻孔加工性能,在螺旋铣加基础上增加了超声振动辅助。设计了不同工艺条件对CFRP超声振动螺旋铣孔实施测试,对比了各条件下CFRP超声辅助螺旋铣孔的切削力差异,测试了孔加工质量状态。研究结果表明:采用超声振动螺旋铣方法处理可以避免引起分层现象,保证同一部位纤维与树脂基体相互形成更紧密结构。综合工艺参数对切削力和切削温度的影响,确定一下参数范围是比较优秀的:主轴转速4000r/min,螺距0.15mm,切向进给量0.04mm。CFRP分层状态受到切削刃锋利性以及材料去除率的综合影响,调整工艺参数能够有效的控制材料去除量,对切削力和切削温度起到很好的调节效果,进而减小分层损伤。

摘要：大规模多进多出(multiple input multiple output,MIMO)技术和中继系统是当前无线通信领域的研究热点。大规模MIMO技术利用大量天线来增强信号传输性能,可以提高信号的可靠性和传输速率。中继系统通过中继节点转发信号,可以扩大覆盖范围并提高系统容量。然而,在实际应用中,信道条件和传输环境的复杂性对系统性能提出了挑战。分析在莱斯信道下大规模MIMO多对双向放大转发(amplify and forward,AF)中继系统的性能。基于性能分析结果,提出莱斯信道下大规模MIMO多对双向AF中继系统的性能优化方法,包括天线配置、功率分配等方面的优化策略,这对于理解和优化该系统的工作具有重要意义,将为设计和优化无线通信系统提供有价值的参考,并促进大规模MIMO和中继通信技术的进一步发展和应用。

摘要：针对复杂环境下含有外部干扰的移动机器人系统,进行路径规划和避障时算法移植性差收敛速度慢、控制系统开放性低容易陷入局部最优,提出一种不依赖滤波器函数和专用通信协议,能够同时满足时效性和精准度的路径规划算法。设计的路径规划算法将机器人运动控制与视觉控制集成一起,随着机器人的运动计算角位移和目标距离,通过以太网进行数据传输,利用相似度不断关联目标路径,最终快速准确地定位目标动态实现路径规划和避障。与传统路径规划算法相比,所提出的模型简单,无需进行复杂的机器人运动学分析,同时在集成系统中引入预设性能评价函数,合理利用系统资源保证了系统的安全性和稳定性。通过李雅普诺夫第二方法稳定性分析,验证算法的稳定性和有效性。

摘要：智能巡检机器人利用搭载不同感知环境信息传感器进行定位导航,传统的定位导航技术,过于依赖环境的先验信息,缺乏对动态背景下环境因素的适应能力,定位导航时不能及时对运动路径做出控制决策无法进行自主避障,针对这一问题,如何及时处理外部环境数据进而实现自身位姿估算,规避障碍物进行定位导航是研究的重点。基于深度学习的多源信息融合巡检机器人SLAM技术研究,在深度神经网络框架下,将多个传感器视觉SLAM、激光SLAM和惯性测量单元IMU采集的信息进行融合,实现信息冗余性、互补性以及信息处理的低成本性的基础上,同时结合深度神经网络对局部特征强大的提取能力,对传感器采集的数据信息进行推理,进而精准的估算出巡检机器人的运动路径实现合理避障和地图深度重建。通过实验仿真表明,该设计可以快速实现巡检机器人精准定位导航与路径规划,具有一定的广泛适应性。