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现代电子技术 2024年第19期47卷 100-108页

作者：郭渊张雪成董振标李俊杰上海应用技术大学机械工程学院上海201418 中兴通讯(南京)有限责任公司网络安全实验室江苏南京211164

针对当前住宅短期电力负荷预测模型存在预测精度低和特征提取困难等问题,提出一种基于TCN-BiLSTMAM的住宅电力负荷预测模型。该模型主要由TCN模型和引入注意力机制层改进的BiLSTM模型组成。首先,通过在历史数据中使用负荷曲线技术计算... 详细信息

针对当前住宅短期电力负荷预测模型存在预测精度低和特征提取困难等问题,提出一种基于TCN-BiLSTMAM的住宅电力负荷预测模型。该模型主要由TCN模型和引入注意力机制层改进的BiLSTM模型组成。首先,通过在历史数据中使用负荷曲线技术计算特征变量的输入权重,以提高数据输入的准确度和关联性;然后,采用权重匹配的方法将数据序列化输入到TCN模型进行采样训练,提取更多不同时间尺度的特征并加快训练速度,同时,构建改进的BiLSTM模型,引入AM层以提高BiLSTM网络结构的运算速度和处理长序列数据的能力,从而提高模型的泛化能力和运算速度;接着,通过对训练好的TCN模型和改进的BiLSTM模型进行加权输出初始预测值,并利用遗传算法对预测值与真实值的偏差进行偏置寻优,得到优化权重并输出最终预测结果。最后,在同一公开数据集上与RNN、LSTM、BiLSTM和TCN等模型进行对比验证,结果表明,相比较其中较好的模型,文中提出的TCN-BiLSTM-AM模型在MAE和RMSE上分别降低了40.43%和35.59%,同时R2指标为0.9957,具有更高的预测精度和更好的稳定性。

关键词：短期负荷电力预测 TCN BiLSTM 注意力机制权重匹配

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采用静态数据增强的AGV定位与姿态修正研究

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机床与液压 2024年第9期52卷 1-9页

作者：翁润庭张春良岳夏李子涵龙尚斌郑仲之广州大学机械与电气工程学院广东广州510006

搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合... 详细信息

搭载激光雷达的移动机器人(AGV)被大量应用于智能工厂的工件运输,但受障碍物和移动物体的影响,AGV在车间内位姿辨别能力较弱。为了解决定位和姿态识别问题,提出一种全新的点云数据融合位姿辨别策略,利用高精度的静态全站仪整体数据融合激光雷达局部、低精度数据,并提出向量权重匹配法来完成AGV的室内定位。设计一种抽样网格卷积法实现异构数据的快速初步定位;建立自适应搜索全站仪数据的基准区域,将它映射到激光雷达数据的对应区域;最后通过向量权重匹配获取AVG的位姿参数。上述方法在6 m×8 m室内空间进行实验。结果表明:所提方法可达到±7 mm的定位精度与±1.4°的姿态控制识别精度,且能准确补偿激光雷达的扫描误差,提高AGV的位姿识别能力。

关键词： AGV 数据融合位姿识别权重匹配点云匹配算法

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基于视觉的人机协同的用户操作意图预测

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科学技术与工程 2017年第16期17卷 242-247页

作者：赵大兴杨贝贝刘格赵迪湖北工业大学机械工程学院武汉430068

提出了一种自然交互方式的用户操作意图的预测算法。通过采集人体骨骼数据,建立人体手臂运动模型。采用机器视觉方式提取目标物体的特征值并建立意图模型。采用层次分析法对表达用户意图的主导因子进行权重匹配。该算法采用并行处理的... 详细信息

提出了一种自然交互方式的用户操作意图的预测算法。通过采集人体骨骼数据,建立人体手臂运动模型。采用机器视觉方式提取目标物体的特征值并建立意图模型。采用层次分析法对表达用户意图的主导因子进行权重匹配。该算法采用并行处理的方法对用户意图进行预测。通过相关实验,验证了预测算法的可靠性,该算法有助于提高人机交互的效率。

关键词：人机协同意图识别机器视觉权重匹配

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面向移动式墙面打磨机器人的定位及检测方法研究

面向移动式墙面打磨机器人的定位及检测方法研究

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作者：翁润庭广州大学

学位级别：硕士

随着市场经济结构的调整,房地产行业正面临着转型压力。不仅人口红利正在减弱,而且劳动力的就业观也发生了极大变化,例如任务繁重、环境恶劣的墙面打磨等工作无人问津。因此,将无人操作的墙面打磨机器人引入建筑行业中变得尤为重要。目... 详细信息

随着市场经济结构的调整,房地产行业正面临着转型压力。不仅人口红利正在减弱,而且劳动力的就业观也发生了极大变化,例如任务繁重、环境恶劣的墙面打磨等工作无人问津。因此,将无人操作的墙面打磨机器人引入建筑行业中变得尤为重要。目前搭载激光雷达的移动作业机器人已大量应用于建筑施工过程中,受限于激光雷达自身精度与硬件性能,以及受到障碍物和移动物体的交叉影响,机器人无法精准定位,难以及时调整运动姿态。因此,本文以激光式全站仪静态数据为基准,提出了一种点云数据融合的位姿检测策略,通过高精度的静态全站仪整体数据来融合作业机器人中激光雷达的局部、低精度数据,并通过新算法完成墙面打磨机器人的位姿检测。主要研究内容包括:首先,阐述了点云匹配与位姿修正之间的关系,通过旋转和平移实现不同坐标系下点云数据的相互融合,并寻找两个点云之间的对应关系,即机器人的当前位姿与作业区域的坐标对应关系。然后,提出了相关点云处理技术,为后续的匹配算法提供优化处理。其次,提出一种用于提高墙面打磨机器人的位姿识别能力的点集权重匹配法,将筛选出来的基准特征按一定方式进行合并,并利用点集权重求解全站仪数据与激光雷达数据的匹配误差,最后通过仿真实验进行方法验证,实验表明该方法拥有更好的匹配效果。再次,提出一种快速融合高精度静态全局数据和低精度动态局部数据的向量权重的匹配法,先通过抽样网络卷积匹配法实现全站仪数据和激光雷达数据的快速初步匹配,然后构建收缩式兴趣区间来自适应搜索基准特征,将其映射到激光雷达数据的对应区域,并通过向量权重匹配法得到墙面打磨机器人的位姿参数。最后,以墙面打磨机器人的工作执行过程为例,设计了一种墙面打磨机器人位姿检测实验平台,并给实验平台的搭载设备选型,最后自主搭建了墙面打磨机器人位姿检测实验平台。通过墙面打磨机器人位姿检测实验平台来验证向量权重匹配法的可行性。实验结果表明,向量权重匹配法在6m×8m×2m的实验空间内,其定位精度可达到±7mm,姿态控制识别精度可达到±1.4°,突破激光雷达的实际扫描精度,减少了激光雷达的扫描误差,极大地提高了移动机器人位姿识别的效率及经济效益。

关键词：墙面打磨机器人数据融合位姿识别权重匹配点云匹配算法

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三级Clos分组交换网络调度算法研究

三级Clos分组交换网络调度算法研究

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作者：曹东涛中国航天科技集团公司第五研究院西安分院

学位级别：硕士

随着互联网的快速普及与发展以及卫星互联网星座计划的不断部署、更多的用户终端接入网络,衍生出包含人们生产和生活各个领域的互联网应用,互联网中的流量已呈现爆炸式增长的趋势。光纤技术与星间激光通信技术的发展与应用使得信息传输... 详细信息

随着互联网的快速普及与发展以及卫星互联网星座计划的不断部署、更多的用户终端接入网络,衍生出包含人们生产和生活各个领域的互联网应用,互联网中的流量已呈现爆炸式增长的趋势。光纤技术与星间激光通信技术的发展与应用使得信息传输网络的瓶颈已转移至互联网中交换结点的交换设备,如交换机与路由器等。这些交换设备的核心技术是交换技术,而交换技术又包括交换网络和调度算法两方面。为了提升信息交换网络性能,满足现今不断涌现的新型应用与业务需求,需要对更大容量、更好性能的交换网络和与之适配的高性能调度算法进行研究。Clos交换网络具有良好的可扩展性,是适用于构建大容量交换网络的常用多级交换网络。现有三级Clos交换网络的调度算法要达到更好的性能需要增加级间迭代次数且队列组织结构复杂,多播调度算法为单播调度算法的简单扩展,需要更为复杂的调度机制。针对这些问题论文主要研究了三级Clos交换网络的单播和多播调度算法。主要研究成果如下:(1)在研究三级Clos交换网络集中式调度算法的基础上,提出了一种适用于可重排Clos网络的基于二分思想的集中式算法。其主要思想是将大规模的连接说明矩阵重排问题转化为多行两列矩阵的重排。算法在对连接说明矩阵进行二分预处理后可使所有列独立重排。算法过程中证明了对于某个多行两列的矩阵中每个元素恰好出现两次时,矩阵可以转化为完全的。算法时间复杂度在最坏情况下为(46)(kmlog m),相比于部分同行交换列元素的同类算法,所提的算法复杂度低。(2)在研究三级Clos交换网络分布式调度算法的基础上,提出了一种分布式极大权重匹配调度算法。算法使用带约束网络流模型来处理权重匹配问题,在提高性能的同时避免了级间的多次迭代。在单播队列组织结构不变情况下可支持多播业务,通过在信元中插入余数标签避免了信元首部的重复处理,信元通过取余操作获得扇出端口信息。通过OPNET仿真验证了算法的有效性。

关键词： Clos交换网络分布式权重匹配单、多播 OPNET

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