检索结果-南通市图书馆

作者：蔡豪杰盐城工学院

学位级别：硕士

乳腺癌已经成为危害女性健康的第一杀手,如何对其进行正确的诊断和治疗,这一问题已经成为世界性的难题。全国各个城市之间的医疗水平相差很大,急需有经验的医生对患者进行诊疗,并且乳腺癌病理图像十分复杂,诊断结果时不时会出现偏差。... 详细信息

乳腺癌已经成为危害女性健康的第一杀手,如何对其进行正确的诊断和治疗,这一问题已经成为世界性的难题。全国各个城市之间的医疗水平相差很大,急需有经验的医生对患者进行诊疗,并且乳腺癌病理图像十分复杂,诊断结果时不时会出现偏差。近年来,深度学习在图像识别与分类方面取得长足进步与发展,并逐渐在医学图像领域中崭露头角。然而,在处理病理学图像时会遇到一些挑战,为协助医生提高乳腺癌病理诊断的准确性,本课题选择对乳腺癌病理学图像进行分类研究,具体的工作内容如下:(1)针对网络训练的准确度和效率问题,本文选择在卷积神经网络分类方法的基础上进行研究。首先对原始的乳腺癌病理图像进行预处理,获得实验所需的图像,使用不同的数据增强方法去扩充数据集。然后在模型进行训练时,分别使用随机向量函数链神经网络和粒子群优化算法对卷积神经网络的输入端进行一定程度创新,最后在特定位置融合坐标注意力机制,新算法能充分挖掘出的病理图像的特征。从实验结果表明,精确率P达到了93.28%,召回率R达到了93.65%,F1分数达到了93.29%,准确率A达到了93.56%。(2)针对原始特征提取器对乳腺癌病理图像特征提取不充分以及网络训练的准确度和效率都不高的问题,建立一种将卷积神经网络和长短期记忆网络结合起来的分类模型。首先对原始的乳腺癌病理图像进行预处理,然后利用卷积神经网络提取图像的原始特征,最后使用长短期记忆网络对乳腺癌病理图像进行分类。实验结果表明,精确率P达到了97.32%,召回率R达到了97.08%,F1分数达到了97.81%,准确率A达到了97.54%。(3)针对ImageNet数据集中的图像与乳腺癌病理图像的相似度不高的问题。首先采取数据增强的方法,对数据集进行扩充,然后使用二次迁移并融合多头注意力机制的方法,解决原始网络无法获取有价值的图像特征的问题。实验结果表明,精确率P达到了98.13%,召回率R达到了98.57%,F1分数达到了98.21%,准确率A达到了97.45%。为了验证本文所提算法的实用性,提出一种基于乳腺癌分类的人机交互界面,将图像输入到系统中进行分类,此举将进一步提升医生的工作效率。综上所述,本课题通过使用以上三种模型,分别对Kaggle数据集、Break His数据集和BACH数据集进行实验研究,提高乳腺癌分类的准确率,最终通过结果证明以上模型的有效性。

关键词：深度学习卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制迁移学习乳腺癌分类

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基于半监督宽度学习系统的空气质量预测研究

基于半监督宽度学习系统的空气质量预测研究

作者：王义兵盐城工学院

学位级别：硕士

由于环境的恶化导致空气中的颗粒物增多,对生物体和人体健康造成危害,如糖尿病、肺癌、呼吸系统疾病和心血管疾病等,因此搭建一种空气质量预测模型具有重要意义。针对目前通过空气监测站设备采集的数据受不可控因素影响导致数据集中的... 详细信息

由于环境的恶化导致空气中的颗粒物增多,对生物体和人体健康造成危害,如糖尿病、肺癌、呼吸系统疾病和心血管疾病等,因此搭建一种空气质量预测模型具有重要意义。针对目前通过空气监测站设备采集的数据受不可控因素影响导致数据集中的数据不完整以及进一步提高空气质量预测模型的稳定性和精确性等问题,本课题在宽度学习系统的基础上进行了研究。具体工作内容如下:（1）为了解决数据集中的缺失值问题,在宽度学习系统的基础上结合半监督机制,构造了半监督宽度学习系统。为了提高预测模型的精确度,使用分类回归树把数据集拆分成多个具有相似特征的子集,有助于提高模型的预测效果。因此,在本课题中第一部分构建了基于分类回归树和半监督宽度学习系统的空气质量预测模型。首先,使用分类回归树分割数据集得到多个具有相似特征的子集;其次,使用这些数据分别训练全局和局部半监督宽度学习系统模型;最后,比较全局模型和局部模型,选择最佳路径上的模型。以北京数据集为例,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）达到了10.167μg·m,平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）达到了2.972%,平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）达到了6.551μg·m,决定系数（R-Square,R）达到了0.919。（2）在第一部分的基础上发现,数据中含有异常数据会对实验结果造成影响,而相关熵准则在处理异常值问题上具有较好的效果。因此,本课题第二部分构建了基于相关熵准则的半监督宽度学习系统的空气质量预测模型。本部分的重点是改变宽度学习系统输入层到输出层之间伪逆的求解方法,使用相关熵准则替代宽度学习系统中的均方误差准则,从而处理空气质量数据集中的异常值数据,进而提高模型预测模型的稳定性与精确性。以北京数据集为例,RMSE达到了8.751μg·m,MAPE达到了2.465%,MAE达到了5.663μg·m,R达到了0.935。（3）在第二部分的基础上,为了进一步处理数据集中的异常值问题,以及进一步提高预测模型的精确性,在相关熵准则的基础上引入混合熵准则。因此,本课题第三部分构建了基于混合熵准则的半监督宽度学习系统的空气质量预测模型。本部分的主要研究内容是在相关熵准则的基础上,使用混合熵准则替代相关熵准则,从而对空气质量数据集中的异常值进一步处理,因此进一步提高了预测模型的精确性。以北京数据集为例,RMSE达到了5.708μg·m,MAPE达到了1.971%,MAE达到了3.997μg·m,R达到了0.960。综上所述,针对空气质量数据集中的数据不完整,缺少大量的信息这一问题,以及提高空气质量预测模型的稳定性和精确性,本课题通过构建以上三种空气质量预测模型进行不断实验研究,提高预测模型的稳定性和精确性,最终通过实验结果证明了三种模型的预测效果呈现递增的趋势,同时也证明了本课题所提模型的有效性。

关键词：空气质量预测模型宽度学习系统半监督学习数据集数据缺失异常值数据

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基于数字孪生的割草机复杂装配线设计与分析

基于数字孪生的割草机复杂装配线设计与分析

作者：王震盐城工学院

学位级别：硕士

智能制造技术随着经济的发展,目前已在制造业中得到了广泛地推广与使用,传统制造业的数字化、自动化改革已成主流发展趋势。本课题以南京苏美达公司旗下S型割草机的装配生产过程为例,提出基于数字孪生技术的割草机装配线升级改造项目。... 详细信息

智能制造技术随着经济的发展,目前已在制造业中得到了广泛地推广与使用,传统制造业的数字化、自动化改革已成主流发展趋势。本课题以南京苏美达公司旗下S型割草机的装配生产过程为例,提出基于数字孪生技术的割草机装配线升级改造项目。割草机现有装配生产过程完全依靠人工进行,生产过程中存在人力成本高、质量不稳定、效率低及生产问题难以追溯等缺点。为此,本课题以割草机中主电机部件为研究对象,利用自动化装配技术,实现了主电机的自动装配生产,通过对设备中物料分拣、上料、锁付、表面喷涂、物料移载和成品缓存六个模块的设计,达到了生产节拍36s以下的设计需求。同时引入数字孪生技术,搭建设备的数字孪生平台,实现了整个智能化装配系统的开发。本课题具体研究内容如下所示:(1)基于割草机主电机部件产品特征的装配流程设计。首先结合节拍和装配工艺需求,将整个自动化装配过程分为物料分拣、上料、锁付、表面涂抹、物料移载和成品缓存6个模块。然后,基于总体节拍36s以下的设计需求,利用生产平衡理论,计算并验证了各工位所需的节拍。接着,搭建数字孪生系统,分为框架搭建、模型构建、数据通讯和动作仿真四个步骤。最后,提出了设备的总体控制方案。(2)主电机自动化装配设备各模块的具体结构参数设计。首先,在物料分拣模块中,对上料机构、转运机构、检测机构和分拣机构进行设计,实现物料的自动筛选。接着,在物料分拣模块中,完成了料车、缓存工作台、抓手和固定底座的设计,并对桁架机器人进行了选型,实现了电机和电机固定座的自动化上料。其次,在锁付模块中,通过对定位工作台和电动工具的设计以及对移动桁架的选型,实现了螺钉锁紧工艺的自动化。随后,在表面喷涂模块中,完成了旋转工作台的设计和电机、直线模组的选型,实现零件表面阻尼胶的自动涂抹。然后,在物料移载模块中,通过对机械臂的选型和末端夹爪的设计,实现了设备工作过程中零件的自动装运。最后,完成了整个自动化装配系统的搭建。(3)基于Unity3D搭建主电机自动化装配设备的数字孪生系统。首先,根据装配结构和工艺的需求,搭建了设备的数字孪生系统框架。接着,通过对三维模型的轻量化处理和父子关系的创建,实现了设备整体模型的构建。其次,通过对传感器数据的分类筛选,创建PLC数据通讯脚本,实现了模型与设备的通讯连接。最后根据各模块的运动控制方案分析,划分虚拟模型类型,确定模型运动主体,并根据实体机构的运动控制规则,创建模型的运动控制脚本,完成模型的实时动态仿真,实现了数字孪生平台的搭建。(4)主电机自动化装配系统平台的搭建与试验验证。首先完成了设备中6个主要模块,共计1000多个零件的装配工作。接着,对设备的功能进行调试,调试内容包括机械臂运动轨迹的创建与修正、桁架机器人的运动改进、各模块功能的单独测试以及设备整体功能和稳定性测试等。最后,完成数字孪生系统的开发,将其与实体设备相连,验证了数字孪生系统的可行性。该过程从装配到调试完成耗时共计4个多月,经多次调试,设备已经可进行稳定连续的生产,在10h的工作时间内,产品数量大于1000PCS,生产节拍在33s～35s之间徘徊,符合客户的使用需求。本课题根据项目需求开发出主电机部件的自动化装配系统,并完成了相应数字孪生平台的创建,实现了割草机装配的智能化升级改造。目前,该课题研究成果已全部交付甲方客户,经客户验收确认后,已投入车间使用。

关键词：自动化装配智能制造 Unity3D 数字孪生

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基于数据驱动的电动汽车剩余容量预测

基于数据驱动的电动汽车剩余容量预测

作者：吕涵峰盐城工学院

学位级别：硕士

由于电动汽车运行工况不同和电池个体单元的差异,监测电动车汽车电池参数,评估电池剩余容量,对于电动汽车的正常行驶里程评估和电池充电预警具有重要应用价值。本文从数据驱动角度研究了电动汽车电池剩余容量预测方法,以锂电池为研究对... 详细信息

由于电动汽车运行工况不同和电池个体单元的差异,监测电动车汽车电池参数,评估电池剩余容量,对于电动汽车的正常行驶里程评估和电池充电预警具有重要应用价值。本文从数据驱动角度研究了电动汽车电池剩余容量预测方法,以锂电池为研究对象,主要进行了以下研究工作:（1）电动汽车电池相关采样数据是时序数据,数据耦合关系复杂,因此电动汽车电池剩余容量预测是一个复杂的非线性事件。双向长短期记忆网络模型（BiLSTM）可以在给定时间内同时提取前向和后向的关键信息。注意力机制可以快速从大量电动汽车电池剩余容量信息中提取更有效的信息,减少无效信息对模型训练效果的影响。因此基于注意力机制的双向长短期记忆网络模型（BiLSTM-Attention）进行锂电池剩余容量预测是一个可行的选择。在NASA公开提供的电池数据集上,利用BiLSTM-Attention模型进行了电动汽车电池剩余容量预测,并根据实验数据对该模型进行性能评估。实验结果表明,相比较LSTM模型、BiLSTM模型和LSTM-Attention模型,基于BiLSTM-Attention的电动汽车电池剩余容量预测模型在四组电池数据集上的RMSE平均降低了29.23%,MAE平均降低了28.33%,R平均提高了16.75%。（2）为了提高电池剩余容量预测模型的计算效率和预测精度,针对BiLSTM-Attention模型难以完全并行化的问题,考虑使用卷积神经网络模型（CNN）进行优化。利用CNN模型在提取局部特征方面非常有效且可以并行处理数据的特点,本章提出一种基于卷积长短期记忆网络模型（CNN-LSTM）的电动汽车电池剩余容量预测模型,该模型引入CNN模型对输入数据的空间特征进行高效提取的特点,从而提升模型在处理数据时的准确性和效率。采用和BiLSTM-Attention模型相同的数据集进行实验,实验数据表明,相比较BiLSTM-Attention模型,基于CNN-LSTM的电动汽车电池剩余容量预测模型的RMSE降低8.5%,MAE降低21.4%,R提高6.3%,运行时间缩短21秒。（3）为了有效提取电池数据集的高维特征,在考虑电动汽车电池剩余容量关联因素复杂耦合特性的前提下,进一步优化电动汽车剩余容量预测精度,提出了一种基于注意力机制的卷积深度双向长短期记忆网络模型（CNN-DBiLSTM-Attention）的电动汽车电池剩余容量预测模型。该模型结合了注意力机制、CNN模型和BiLSTM模型的优点,并通过深层次的双向LSTM模型进一步增强了模型的性能,能够有效学习电动汽车电池相关时间序列数据的动态特征。首先利用CNN模型提取历史电动汽车电池特征数据,对所提出的时间序列特征的动态变化进行建模和学习,然后将其输入到深层次的双向LSTM模型进行训练。实验结果表明,相比较BiLSTM-Attention模型和CNN-LSTM模型,CNN-DBiLSTM-Attention模型的RMSE分别降低21.3%和15.1%,MAE分别降低45.9%和31.3%,R分别提高16.4%和9.4%。

关键词：电动汽车电池剩余容量预测 BiLSTM-Attention模型 CNN-LSTM模型 CNN-DBiLSTM-Attention模型

基于模糊控制的电动汽车锂电池组均衡控制系统研究

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基于模糊控制的电动汽车锂电池组均衡控制系统研究

作者：顾伟伟盐城工学院

学位级别：硕士

随着“双碳”目标的提出——即“碳达峰”和“碳中和”,我国在新能源领域的发展步伐明显加快,尤其在动力电池技术的广泛应用方面取得了显著成效。在实际应用中,为了满足电动汽车电压和功率的需求,通常需要将多个锂电池单体通过串联和并... 详细信息

随着“双碳”目标的提出——即“碳达峰”和“碳中和”,我国在新能源领域的发展步伐明显加快,尤其在动力电池技术的广泛应用方面取得了显著成效。在实际应用中,为了满足电动汽车电压和功率的需求,通常需要将多个锂电池单体通过串联和并联的方式结合在一起。然而,在生产制造、装配过程及实际应用中,串联电池组往往会面临容量、电压以及内阻等不一致性差异。这些差异随着充放电周期的不断重复而逐步扩大,对锂电池的安全与使用寿命造成了严重威胁。为了解决这一问题,电池管理系统中的均衡管理技术至关重要。通过均衡管理,可以确保单体电池之间的状态保持一致,最大程度地利用电池组的容量,提高电动汽车的续航里程。本文以电池均衡速率和均衡效率为研究切入点,提出了一种Buck-Boost电路与反激式电路相结合的模块化均衡拓扑,并引入模糊控制算法作为均衡策略,克服了传统电感式均衡拓扑能量只能在相邻单体电池间传递的限制,提高了电池组的工作效率和稳定性。其工作内容主要包括以下几个部分:(1)电池参数辨识及荷电状态(State of Charge,SOC)估算。首先对比分析了几种电池等效模型的优缺点,根据研究对象的特性,选用Thevenin模型作为电池的等效电路模型,并采用脉冲放电实验进行电池参数辨识。使用扩展卡尔曼算法(Extended Kalman Filter,EKF)估算电池SOC并搭建仿真模型验证,结果表明所选择的估算算法误差较小,具有较高的预估精度。(2)模块化均衡拓扑工作原理及控制策略研究。分析了此种模块化均衡拓扑的基本工作原理,包括组内和组间均衡电路工作过程。模块内采用均值—差值控制策略,能量在相邻电池单体间转移。同时模组间均衡采用模糊控制策略,将电池组中每个模块SOC的极差和电池组SOC平均值作为输入,均衡电流作为输出,通过控制反激式电路中原副边绕组MOS管的占空比,输出最合适的均衡电流。在MATLAB/Simulink中搭建均衡电路仿真模型,仿真结果表明,设计的均衡拓扑和策略可以在不同工况下迅速缩小单体电池SOC差异,减小电池的不一致性。(3)均衡系统硬件和软件部分设计。根据模块化均衡拓扑设计硬件电路,搭建了基于STM32控制的六节电池实验样机。根据搭建的样机,对均衡电路的工作原理进行验证,实验表明所设计的模块化均衡控制系统能有效实现电池间均衡。

关键词：电池等效模型 SOC估算模块化均衡 Buck-Boost变换器反激式变压器电路模糊控制策略

无人机LPT系统中的光伏阵列输出特性分析及GMPPT方法研究

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无人机LPT系统中的光伏阵列输出特性分析及GMPPT方法研究

作者：朱飞盐城工学院

学位级别：硕士

激光无线电能传输(Laser Power Transfer,LPT)技术是一种使用激光作为能量载体的电能传输技术。该技术通过利用光生伏特效应实现从电源到负载之间的电能传输而无需直接电气接触,具有方向性好、能量密度高、传输距离远等优点,能有效解决... 详细信息

激光无线电能传输(Laser Power Transfer,LPT)技术是一种使用激光作为能量载体的电能传输技术。该技术通过利用光生伏特效应实现从电源到负载之间的电能传输而无需直接电气接触,具有方向性好、能量密度高、传输距离远等优点,能有效解决小型无人机续航时间短的问题。然而由于激光的能量呈不均匀的高斯分布,使得无人机LPT系统中光伏阵列的光-电转换效率不理想,这严重阻碍了激光供能无人机的实际使用。为了解决无人机LPT系统中光伏阵列较低的光电转换效率,本文基于激光能量的分布规律对无人机LPT系统中的光伏阵列输出特性及全局最大功率跟踪(GMPPT)方法展开了研究。本文的具体工作如下:介绍了激光无线能量传输技术,重点从优化无人机LPT系统接收端光伏阵列光-电转化效率的角度出发,介绍了在不均匀辐照下几种光伏阵列效率优化方法的研究现状,概述了论文主要研究的工作。简述了光伏电池的输出特性,从光伏阵列电气连接结构和激光能量分布简化模型入手总结出激光辐照下的光伏阵列输出特性规律并对全局最大功率点(GMPP)分布规律做了仿真验证,为后续在无人机LPT系统接收端引入全局最大功率跟踪控制方法做好了铺垫。在激光辐照条件下,本文设计两种全局最大功率点跟踪方法。方法一是一种新型的基于激光辐照下光伏阵列输出特性规律的GMPPT控制算法,包含GMPP电压理论值的确定和恒定电压法两部分;方法二是将改进的混合智能算法运用于激光辐照下光伏阵列GMPPT控制领域,该算法将布谷鸟搜索算法与小步长的扰动观察法组合起来,通过布谷鸟搜索算法强大的全局搜索寻优的能力确定光伏阵列全局最大功率点,然后在种群迭代的中后期切换小步长的扰动观察法进行精确跟踪。在Matlab/Simulink中搭建无人机LPT接收端模型。仿真结果表明,对于激光辐照下,所提两种GMPPT控制算法不会陷入局部最优,均能有效找到全局最大功率点,并且可以防止光伏阵列工作在GMPP时的功率波动,优化了无人机LPT接收端光伏阵列输出效率。

关键词：激光无线电能传输光伏阵列不均匀辐照全局最大功率点追踪

基于双向Cuk变换器的电动汽车锂电池组均衡研究

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基于双向Cuk变换器的电动汽车锂电池组均衡研究

作者：唐佳维盐城工学院

学位级别：硕士

随着全球经济的发展,化石能源日渐枯竭,并且伴随着环境污染等问题。在如此巨大的压力下,人们大力发展新能源,新能源汽车由于具有低能耗,轻污染等优点得到了各国政府的青睐。随着技术的进步,锂电池因其出色的能量密度、持久的使用寿命、... 详细信息

随着全球经济的发展,化石能源日渐枯竭,并且伴随着环境污染等问题。在如此巨大的压力下,人们大力发展新能源,新能源汽车由于具有低能耗,轻污染等优点得到了各国政府的青睐。随着技术的进步,锂电池因其出色的能量密度、持久的使用寿命、便捷的充电过程、极低的自放电率以及绿色的环境友好性,已经逐步成为新能源汽车的首选动力来源。为了满足一辆新能源汽车的正常使用,由于单节电池的电压较低,这就需要将多节电池串联成一个电池组来给电动车提供能量。由于锂电池在工厂生产过程中的误差以及环境等因素的影响,会使锂电池组在使用过程中会出现不一致的状况。而电池组的不一致性会发生电池的使用寿命下降,能量利用率变低,甚至引发爆炸等现象。所以锂电池组在使用过程中必须引用电池均衡技术。首先,分析了锂电池不一致性的原因,分析了不同均衡评价指标的优缺点,选取端电压作为均衡评价指标。其次,对各种均衡拓扑结构进行详细的分析对比,选取了以双向Cuk变换器和反激式变换器为基础的锂电池组主动均衡系统。本文对双向Cuk变换器的工作原理进行了分析与公式推导,说明其与单向Cuk变换器的区别。并对反激式变换器的工作原理进行了分析与公式推导。再次,介绍了将双向Cuk变换器以及反激式变压器组合起来的均衡方案,分析了此种分组式均衡方案的基本工作原理,包括组内均衡以及组间均衡系统,介绍了均衡电路的工作过程。接着以电压作为控制变量,对于组内均衡以及组间均衡中MOSFET开关设置占空比的问题提出了合适的控制策略。在MATLAB中建立仿真模型,来证明此拓扑结构的有效性和均衡策略的正确性,测试均衡器的均衡效率。最后,根据上文所提到的原理分析,对硬件和软件进行设计,并搭建硬件实验平台。将均衡系统硬件电路和控制策略集成到所搭建的动力电池均衡测试系统上,验证所设计的均衡拓扑的和均衡策略有效性。

关键词： Cuk变换器反激式变换器不一致性均衡效率分组式均衡

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基于ROS的消毒机器人路径规划研究

基于ROS的消毒机器人路径规划研究

作者：李帅盐城工学院

学位级别：硕士

移动机器人的路径规划技术和避障技术作为移动机器人研究中的核心内容,一直以来都是业界学者的研究热点。尤其是近两年新型冠状病毒在全球范围内大规模蔓延的背景下,人们对能够代替医护人员进行非接触式工作的消毒机器人提出了更高的技... 详细信息

移动机器人的路径规划技术和避障技术作为移动机器人研究中的核心内容,一直以来都是业界学者的研究热点。尤其是近两年新型冠状病毒在全球范围内大规模蔓延的背景下,人们对能够代替医护人员进行非接触式工作的消毒机器人提出了更高的技术要求。路径平滑度低、规划时间长、计算资源消耗大等问题作为目前路径规划技术的一大痛点,使得机器人很难在环境中规划出一条安全且可靠的行驶路径。因此,本文基于ROS开发平台搭建的消毒器机器人为研究对象,开展基于算法融合的路径规划算法研究,主要研究内容如下:(1)搭建消毒机器人软硬件系统框架。硬件系统主要研究消毒机器人的两大模块:外部设备模块以及传感器模块。软件系统主要研究ROS系统架构、通讯机制并设计了图形用户交互界面,最后对ROS中维护的坐标关系进行了详细描述。(2)针对跳点搜索(Jump Point Search,JPS)全局路径规划算法存在预处理规则不安全、路径搜索时间长等问题,提出了改进的跳点搜索算法。改进算法将传统算法中的单向搜索改进为双向交替式进行跳点搜索,同时为了提高路径的平滑性,提出一种基于B样条曲线的优化方法对路径平滑度进行优化处理。实验结果表明,改进后JPS算法改进后JPS算法在其遍历节点数量上平均下降了73.93%,优化拐点数量上平均下降26.53%,验证了提出算法的可行性。(3)研究了消毒机器人的差速轮运动模型,提出采用最小线性二乘法对轮式里程计的内外参数进行标定。针对传统DWA(Dynamic Window Approach,DWA)算法存在前瞻性不足,易陷入U字型障碍、生成路径非全局最优路径等问题,提出一种改进启发式DWA算法。该算法与改进后的JPS算法提供的全局路径信息相融合,共同输出局部路径并实现实时规划和动态避障。(4)搭建消毒机器人样机并进行相关实验验证。实验结果表明:轮式里程计标定后的精度比标定前在X和Y方向上分别提高了51.93%和21.90%;同时在规划时间、路径长度上均有所改善。融合全局路径信息的DWA算法在面对U型障碍时能够及时避障,避免陷入局部最优情况,同时在对X和Y方向的全局路径拟合度上都提高了50%以上。使得消毒机器人能够更平稳的进行规划作业,其行驶路线也更加合理。

关键词：消毒机器人 ROS操作系统自主导航路径规划跳点搜索算法