【摘 要】
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在物流、工业生产、食品加工等分拣工作领域中,随着企业对人力成本控制、生产自动化和智能化要求的不断提高,机器人在复杂环境下的智能化抓取相关问题成为一大研究热点。其中,混乱重叠场景中的机器人抓取应用存在物体重叠和遮挡造成的操作关系难以检测、检测精度不高、抓取安全性较低等问题,一直是行业中亟待解决的难点。近年来,深度学习技术的发展为解决以上问题提供了新的思路,本文围绕多物体重叠场景中的机器人抓取问题利用
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在物流、工业生产、食品加工等分拣工作领域中,随着企业对人力成本控制、生产自动化和智能化要求的不断提高,机器人在复杂环境下的智能化抓取相关问题成为一大研究热点。其中,混乱重叠场景中的机器人抓取应用存在物体重叠和遮挡造成的操作关系难以检测、检测精度不高、抓取安全性较低等问题,一直是行业中亟待解决的难点。近年来,深度学习技术的发展为解决以上问题提供了新的思路,本文围绕多物体重叠场景中的机器人抓取问题利用深度神经网络技术进行研究,主要工作内容包括:机器人抓取系统构建、操作关系推理模型的改进、抓取检测算法的改进与多任务神经网络的研究、机器人抓取实验验证等。首先,设计了机器人抓取系统,在视觉感知模块对深度相机进行标定和图像配准,在抓取规划模块将二维抓取坐标转换为三维坐标,采用DH参数法对五自由度机械臂进行建模,并对正逆运动学进行推导计算。其次,针对当前视觉操作关系推理中存在准确性不足的问题,通过添加关系过滤和补充提取位置特征的方法,提高了视觉操作关系推理算法的性能。在VMRD数据集中完成了网络的训练与测试,测试结果显示改进后模型的物体对精度可达85%以上,同时可以满足实时检测需求。再次,对基于有向锚框的抓取检测算法进行了研究,并在此基础上嵌入注意力机制,提出一种融合注意力机制的抓取检测算法,将物体检测、视觉操作关系推理和抓取检测三部分融合成一个多任务神经网络,采用多任务损失函数对网络进行训练,并在VMRD数据集中进行测试,结果显示多任务神经网络的检测准确率可达72.4%。为验证改进后的抓取检测算法对单物体的检测效果,在康奈尔数据集上进行测试,结果显示检测准确率可达98.2%,检测速度也有一定提升。最后,在机器人抓取实验平台上对本文所提方法进行了实物验证,结果表明该方法可满足一般多物体重叠场景的抓取需求,对机器人抓取相关实践和理论研究具有一定的参考意义。
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近年来,随着智能化技术的不断发展,无人水面艇的研究受到了越来越多学者的关注。无人艇自主航行技术是无人艇技术的研究焦点,是保障无人艇安全、高效航行的关键技术,必须进行大量的测试和评价后才能投入实际应用。我国无人艇自主航行能力的测试与评价技术仍处于起步阶段,具有较大研究空间。针对这一现状,本文对自主航行算法测试与评价技术展开了研究。主要研究内容如下:首先,对无人艇的自主航行能力进行了分析,提出了自主航
对现实生活中真实且复杂问题进行探究的过程就是项目化学习，这种新型的学习方式是提升学生核心素养、落实立德树人根本任务的有效途径。以项目式学习为实施方式，结合学校的本土资源，探索新型的生态课程。从“四步流程”式的学习范式入手，进行“四维框架”式的体系建构，探索“四线联动”式的实施策略，对项目式生态课程进行校本化重塑，突破学科育人模式，实现全面育人。
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水下无人航行器（Underwater Unmanned Vehicle,UUV）凭借良好的灵活性和安全性,能够实现对未知海域的环境勘探以及紧急救援。从实际勘探角度分析,欠驱动UUV在未知海域内执行巡岸任务时,通过利用所携带的声纳设备获取水下环境信息,从而实现对该海域内目标轮廓的构建。同时,根据构建的地图轮廓对该片海域进行巡视,及时掌握水下环境信息。本文对欠驱动UUV巡岸地图构建并跟踪的研究工作安排
无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle,USV）已经在军事、科考等众多领域得到了广泛的关注。因其具有灵活、快速的特点已经在非常多的研究中扮演起重要的角色。一套可靠的自主避碰系统无疑是无人水面艇安全航行的必要保障,在面对碰撞危险时及时、合理的避让动作很好地保障了人类的生命财产安全。无人艇自主避碰系统的运行需要稳定和可靠;规划出的轨迹需要平滑且安全;避让行为需要符合规则与操纵性,
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