【摘 要】
：
针对导盲犬训练成本高等系列问题,文中提出了一种具有视觉识别功能的行走装置,该装置能够实现单个步进电机驱动四足机构行走。通过对行走机构进行运动仿真,得到的数据显示四足相对于地面交替上升、交替落地,能够在较为复杂的非结构环境下平稳运行。以人行横道上的红绿灯的识别为例,提出了一种基于YOLO的机械导盲犬视觉识别算法,判断当前信号灯状态是否可通行。机械导盲犬识别绿灯准确率为87.96%,红灯准确率为89.
【机 构】
：
昆明理工大学机电工程学院,大连工业大学机械工程与自动化学院,大连工业大学信息科学与工程学院
【基金项目】
：
辽宁省教育厅基金(J2019020)。
论文部分内容阅读
针对导盲犬训练成本高等系列问题,文中提出了一种具有视觉识别功能的行走装置,该装置能够实现单个步进电机驱动四足机构行走。通过对行走机构进行运动仿真,得到的数据显示四足相对于地面交替上升、交替落地,能够在较为复杂的非结构环境下平稳运行。以人行横道上的红绿灯的识别为例,提出了一种基于YOLO的机械导盲犬视觉识别算法,判断当前信号灯状态是否可通行。机械导盲犬识别绿灯准确率为87.96%,红灯准确率为89.38%,检测速度为23.5 frame·s~(-1),能实时检测并区分人行横道红绿灯信息。
其他文献
NURBS表示适用于主流及普遍的曲面设计。针对光学渐进镜片在设计中要保证光顺性且局部修改能够保持球镜度不变的问题,文中提出了一种利用NURBS重构技术的优化算法。因为NURBS曲面具有良好的局部修改性以及仿射与透视变化下的不变性,所以选择用NURBS重构出光学镜片且界定曲面部分修改的研究方法。通过预处理得到镜片上的型值点,设计了基于反求控制点的3次NURBS曲面重构算法,定义了基本概念,解决了型值点的选取,二次方法求解控制点,再次曲面拟合和界定局部修改等问题,并通过实验验证了文中算法的有效性。
针对传统电学雷达系统难以在一套硬件设备上实现宽频段范围内工作波段切换的问题,文中提出了一种可重构微波光子去调频雷达成像系统方案。该方案在发射机中利用级联电光调制器结构实现雷达发射波形的可重构,通过调整本振信号的频率使雷达的发射频段能够灵活改变。在接收机中利用平行结构马赫增德尔调制器实现雷达回波信号的去调频接收。通过逆合成孔径雷达成像实验评估了所提出的光子辅助雷达系统的性能。该光子雷达系统在Ku波段的不同带宽下进行验证,发射信号带宽分别为1 GHz和4 GHz,接收机模数转换器的采样率为100 MSa·s<
唇语识别任务本身具有复杂性和多样性,为了应对这些挑战,提出了一种基于自注意力序列模型的唇语识别方法,并在带有上下文信息的单词级唇语识别任务中取得了很好的结果,模型在LRW数据集上的Top1准确率为84.79%,比主流的方法提高了2.75%的准确率。通过多方面详细的分析和比较,证明了自注意力机制能有效提高唇语识别的性能。
借鉴数字孪生的思想,通过综合多尺度电网运行信息,构建安控虚拟运行模型,并可对采集的控制系统装置信息进行校核、预警。最后,在华东电网的实际运行表明了方法的有效性。
在NX Motion中建立了某类型万能式断路器机构的动力学仿真模型,根据实际情况建立了运动副、接触、弹簧等。通过对万能式断路器动力学仿真分析,获得了万能式断路器的主轴转角、合分闸时间、上下连杆夹角、终压力、开距、超程、储能力矩、脱扣力等性能参数。通过上下连杆夹角分析可知,上下连杆合闸过程经过死点位置。通过仿真结果和试验结果进行对比,验证了仿真结果的准确性,为万能式断路器的设计和优化提供了参考和依据。万能式断路器动力学仿真技术相对传统方法,缩短开发周期,降低研发成本。
针对工业生产中含有时滞环节的高阶过程对象,由于控制器结构复杂,采用直接设计控制器和传统模型降阶的方法实现起来比较困难,加上噪声对控制器产生的干扰,导致这些方法往往得不到满意的结果。文中采用基于阶跃响应的辨识方法,通过分析对象阶跃响应的输入和输出数据,建立二阶加纯滞后模型,利用遗传算法自适应全局搜索能力的优点来优化模型的静态增益、时间常数和纯滞后系数,从而对高阶加时滞对象进行精确的模型辨识。MATLAB仿真结果表明,该方法具有精度高、鲁棒性强和适用性广等优点。使用该方法辨识文中的模型在单位阶跃输入信号下的I
针对在超长距10G光传输系统中,输出端光谱中发现明显的谱肩现象,并导致系统光信噪比限制的问题,本文分析提出其主要产生机制是由于入纤端10G小型可插拔(10 Gigabit Small Form Factor Pluggable,XFP)光调制模块所发出的调制信号与输入信号因满足相位匹配条件而导致带内简并四波混频现象的出现,进而在输出端与信号光谱合成成为明显谱肩。研究结果显示,随着入纤信号光传输功率的提高,谱肩现象愈加明显,并成为限制光传输功率大小的主导机制。本文基于四波混频理论通过数值仿真,将理论计算结果
为了解决传统锁相放大器对于微弱信号提取精度不高及携带不方便的问题,文章提出一种基于SOPC数字锁相放大器,整个系统集成到SOPC系统中.微弱信号通过信号预处理电路和A/D转换
提前对锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)进行预测可以保证电池及其应用设备安全稳定运行。针对目前预测方法的结果滞后且缺乏实际意义等问题,为了利用少量循环数据实现RUL的提前预测,本文基于原始极限学习机和自动编码器构建了分层极限学习机(H-ELM)预测模型。然后选取丰田研究所(TRI)的实验数据集对H-ELM完成了仿真实验验证。实验结果表明,本文提出的H-ELM预测模型可以在电池使用初期预测出RUL,同时预测结果的平均绝对百分比误差(MAPE)仅有10.14%。
本文针对高分辨率遥感图像的特点,设计了一种端到端的语义分割网络结构模型,高分辨率遥感图像可得到两种图像数据,采用resnet网络对两种图像的特征分别进行提取,并在不同的特征层上进行数据融合,在网络结构的设计中引入了空间位置注意力模块和通道注意力模块,并对底层特征使用不同扩张率的空洞卷积神经网络进行多尺度融合,得到一种新的高分辨率遥感图像语义分割模型,通过对最终的预测性能分析,相比FCN、Unet、