【摘 要】
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机器人抓取任务中面对的是不同形状和大小的物体,而散落在场景中的物体会有不同的姿态和位置,这对机器人抓取中计算物体位姿任务提出了较高的挑战。针对于此,本文设计了一种基于三维目标检测的机器人抓取方法,弥补了基于二维图像识别引导机器人抓取任务中对视角要求较高的缺陷。首先,设计了一种卷积神经网络在RGB图像中识别物体,并回归出物体三维包围盒、物体中心点;其次,提出一种计算机器人抓取物体最佳姿势的策略;最后
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院 镇江212100
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机器人抓取任务中面对的是不同形状和大小的物体,而散落在场景中的物体会有不同的姿态和位置,这对机器人抓取中计算物体位姿任务提出了较高的挑战。针对于此,本文设计了一种基于三维目标检测的机器人抓取方法,弥补了基于二维图像识别引导机器人抓取任务中对视角要求较高的缺陷。首先,设计了一种卷积神经网络在RGB图像中识别物体,并回归出物体三维包围盒、物体中心点;其次,提出一种计算机器人抓取物体最佳姿势的策略;最后,控制机器人进行抓取。在实际场景中,使用本文设计的三维检测网络,三维目标检测精度达到88%,抓取成功率达
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无转速计下变工况滚动轴承振动信号中各信号分量来源难以确定以及瞬时转频准确估计困难,而现有大多数研究依赖于已知转速并关注于时变冲击带来的频谱畸变,鲜有在无转速计变工况下开展轴承故障特征提取探究.提出无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取方法,从振动信号希尔伯特包络中提取轴承故障特征,为定量描述各振动包络分量间关系,提出基于来源假设的特征模型与量化表征方法,利用同步压缩小波变换的时频重排与可重构特性,基于最大能量与最小曲率准则依次估计多时频脊瞬时频率,为降低广义解调后振动包络中干扰分量对量化结果的影响,
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在微流控系统中,利用超顺磁性粒子实现对目标物的捕获、分离和检测在生物分析领域具有广泛的应用前景.然而,粒子快速、准确的自动化传输是片上生物分析面临的重大挑战.为了解决上述问题,本文研究了粒子在微流控系统中的建模与运动控制.首先,设计了一种带有锥形尖端铁芯的电磁线圈,并推导了电磁线圈的磁场分布的模型;然后,建立了微流控芯片内粒子的动力学模型,采用高增益扩张状态观测器来估计和抑制模型参数的不确定性和环境干扰,并建立了闭环运动控制系统;最后,通过实验进行验证.实验表明,本文提出的模型和控制方法可实现微流通道中超
针对有限元模型修正中测试自由度不完备、求解不适定的问题,提出了一种基于频响函数Neumann级数展开的模型修正方法.首先,利用测试和有限元分析模态数据构造完整的实测频响函数.然后,根据Neumann级数展开式建立实测频响函数与有限元模型频响函数之间的关系式,以此构建模型修正目标函数.最后,采用改进鲸鱼优化算法求解目标函数获取修正结果.通过平面桁架数值算例表明,该方法具有较强的噪声鲁棒性,模型修正精度较好,15％噪声时修正后的平均相对误差不超过1％.利用4层剪力框架结构测试算例进一步验证所提方法,结果表明,
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