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大负载作用下绳驱连续型机器人静力学建模分析

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机械工程学报 2024年

作者：雷飞刘思宇廖峻北郭朝王志瑞闫曈党睿娜苏波武汉大学动力与机械学院中兵智能创新研究院有限公司 3. 群体协同与自主实验室

目前连续型机器人负载能力较弱，不能满足大负载的应用需求，设计了一种基于分布式弹性单元能够承受较大负载的绳驱动十字节连接连续型机器人，而且该机器人具备被动柔顺性，可以用于缓冲、储能等场合。为了分析该连续型机器人的弯曲变... 详细信息

目前连续型机器人负载能力较弱，不能满足大负载的应用需求，设计了一种基于分布式弹性单元能够承受较大负载的绳驱动十字节连接连续型机器人，而且该机器人具备被动柔顺性，可以用于缓冲、储能等场合。为了分析该连续型机器人的弯曲变形与所受负载之间的静力学关系，建立了有负载条件下的牛顿-欧拉方程，并通过数值求解器进行计算模拟，与经典的常曲率模型假设计算结果对比，牛顿-欧拉方程的仿真结果更符合实际变形量。对连续型机器人末端进行了水平、竖直、圆周运动三组实验，实验结果表明，在7.5 kg外部负载的作用下，该机器人分隔盘边缘点与对应仿真计算点的位置平均误差最大为9.62 mm，均方误差为4.69 mm，分别占连续型机器人总长的4.20%与2.04%，表明该机器人能够实现大负载作用下的精确运动，验证了机器人承担大负载的能力。

关键词：绳驱动连续型机器人大负载运动学建模静力学建模

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矿用电动轮自卸卡车制动器异常检测

湘潭大学学报（自然科学版） 2024年第4期46卷 78-84页

作者：呼木吉力吐赵然斌孙罡锋王嘉诺国能准能集团有限责任公司科学技术研究院内蒙古鄂尔多斯010300 湖南美德通用装备有限公司湖南湘潭411101 湖南大学机器人学院湖南长沙410082

针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传... 详细信息

针对矿用电动轮自卸卡车制动器异常工况检测需求,设计了制动器状态采集系统,并基于长短时记忆(LSTM)网络实现了监测数据的特征提取及异常检测.制动器状态采集系统主要由车载监控端、云服务端、用户端构成,实现制动器的数据采集、数据传输、异常预警等.基于监测数据,采用长短时记忆网络构建了异常工况检测模型,对矿用自卸卡车实况作业产生的多元时间序列数据进行特征提取.模型将早期输入序列信息传播到较后的记忆单元中,有效解决了时序数据的长期依赖性问题.实验结果表明,所提方法对异常工况的识别准确率高于93%,明显优于基于阈值的检测方法.

关键词：矿用电动轮自卸卡车制动器异常检测长短时记忆网络

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用于电化学执行器的非金属电极材料研究进展

科学通报 2024年第4期69卷 578-595页

作者：汪莎莎李延昂邓慧婵郭志翔阚玉和曹洪涛解令海南京邮电大学信息材料与纳米技术研究院有机电子与信息显示国家重点实验室南京210023 淮阴师范学院化学化工学院淮安223300

电化学执行器能够有效地将电能或化学能转化为机械能,在人造肌肉、仿生机器人和小型化医疗设备等领域中具有极大的应用前景.电化学执行器的组成包括电极层和电解质层,其中电极层主要决定执行器驱动性能和电化学性能.传统电化学执行器的... 详细信息

电化学执行器能够有效地将电能或化学能转化为机械能,在人造肌肉、仿生机器人和小型化医疗设备等领域中具有极大的应用前景.电化学执行器的组成包括电极层和电解质层,其中电极层主要决定执行器驱动性能和电化学性能.传统电化学执行器的电极材料主要由导电性好、驱动应力大的金属材料构成.然而,金属电极存在柔性低、循环稳定性差等问题,使得越来越多的研究人员开始关注非金属电极材料.本文重点介绍了用于电化学执行器的非金属电极材料的最新研究进展,首先介绍了电化学执行器的器件结构及驱动原理,其次根据电化学执行器电极材料的不同,分别从导电聚合物、碳材料、新型二维材料及其复合材料等方面进行了综述,讨论了各种非金属电极材料应用于执行器中的优缺点,最后对未来电化学执行器及其电极材料的发展趋势进行了展望.

关键词：电化学执行器导电聚合物材料碳材料新型二维材料复合材料

基于改进Vision Transformer的局部光照一致性估计

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计算机工程 2024年

作者：王杨宋世佳王鹤琴袁振羽赵立军吴其林长三角哈特机器人产业技术研究院安徽师范大学计算机与信息学院

光照一致性是增强现实系统中实现虚实有机融合的关键因素之一。由于拍摄视角局限性和场景光照复杂性，开发者在估计全景照明信息时常忽略局部光照一致性，影响最终渲染效果。为解决这一问题，提出了一种基于改进Vision Transformer结构... 详细信息

光照一致性是增强现实系统中实现虚实有机融合的关键因素之一。由于拍摄视角局限性和场景光照复杂性，开发者在估计全景照明信息时常忽略局部光照一致性，影响最终渲染效果。为解决这一问题，提出了一种基于改进Vision Transformer结构的局部光照一致性估计框架(ViTLight)。该框架首先利用ViT编码器提取特征向量并计算回归球面谐波系数，进而恢复光照信息；其次改进了ViT编码器结构，引入多头自注意力交互机制，采用卷积运算引导注意力头之间相互联系，同时在此基础上增加局部感知模块，扫描每个图像分块并对局部像素进行加权求和，捕捉区域内特定特征，有助于平衡全局上下文特征和局部光照信息，提高光照估计的精度。在公开数据集上对比了主流特征提取网络和四种经典光照估计框架，实验结果和分析表明，ViTLight在图像渲染准确度方面高于现有框架，其均方根误差和结构相异性指标分别为0.1296和0.0426，验证了本文框架的有效性与正确性。

关键词：增强现实光照估计球面谐波系数视觉Transformer 多头自注意力

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基于力柔顺性的航天对接半物理仿真

机器人 2024年第3期46卷 330-338页

作者：罗睿赵英杰金辉刘明洋贺云沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110136 中国科学院沈阳自动化研究所辽宁沈阳110169 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169

针对6自由度空间对接的半物理仿真中存在的动态响应慢、精度差等问题,提出了基于力柔顺性的串联机器人对接半物理仿真技术。采用重力补偿与导纳控制结合的方法,通过机器人与数学模型相结合的方式模拟真实柔顺对接运动,引入驱动延迟补偿... 详细信息

针对6自由度空间对接的半物理仿真中存在的动态响应慢、精度差等问题,提出了基于力柔顺性的串联机器人对接半物理仿真技术。采用重力补偿与导纳控制结合的方法,通过机器人与数学模型相结合的方式模拟真实柔顺对接运动,引入驱动延迟补偿来提高系统性能,满足精度高、自由度高、传感器融合好、动态响应快速等性能要求。实验结果表明,所提出的方法提高了机器人感知外部作用力的精确度,同时提高了力随动柔顺对接过程的动态响应速度与对接精度。

关键词：串联机器人半物理仿真重力补偿驱动延迟补偿导纳控制

数字集成电路电离总剂量辐射效应原位测试系统的研究与实现

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核电子学与探测技术 2024年

作者：张兴尧孙静郭旗李豫东荀明珠文林中国科学院特殊环境功能材料与器件重点实验室新疆理化技术研究所新疆电子信息材料与器件重点实验室

电离总剂量效应将会导致数字集成电路电参数超差，甚至功能失效。目前数字集成电路的电离总剂量效应试验主要采用移位测试，移位测试需要一定时间将器件移动到测试机上进行测试，移动耗费的时间将导致器件有不同程度的退火，同时只有在... 详细信息

电离总剂量效应将会导致数字集成电路电参数超差，甚至功能失效。目前数字集成电路的电离总剂量效应试验主要采用移位测试，移位测试需要一定时间将器件移动到测试机上进行测试，移动耗费的时间将导致器件有不同程度的退火，同时只有在移位测试过程中才能获得辐射效应数据，相较于在线原位测试数据量较少。数字集成电路测试系统采用PXI系统，系统内装配数字向量测试模块和电源量测模块，同时编写了测试软件和制作了测试板。通过对一款NAND Flash存储器进行在线原位辐照测试，测试结果满足对数字集成电路在X射线辐照过程中的DC、AC及功能测试要求。系统的装备应用为未来应用到各种加速器或其他辐射源的数字集成电路的在线测试奠定了基础。

关键词： X射线辐射效应原位测试 NAND Flash存储器

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教育大模型的发展现状、创新架构及应用展望

现代教育技术 2024年第2期34卷 5-12页

作者：曹培杰谢阳斌武卉紫杨媛媛沈苑左晓梅黄宝忠中国教育科学研究院数字教育研究所北京100088 之江实验室智能教育研究中心浙江杭州311112

从通用大模型到教育大模型,是人工智能大模型技术深化发展的重要趋势。基于对教育大模型发展现状、典型案例、潜在挑战的分析,文章认为教育大模型是适用于教育场景、具有超大规模参数、融合通用知识和专业知识训练形成的人工智能模型,... 详细信息

从通用大模型到教育大模型,是人工智能大模型技术深化发展的重要趋势。基于对教育大模型发展现状、典型案例、潜在挑战的分析,文章认为教育大模型是适用于教育场景、具有超大规模参数、融合通用知识和专业知识训练形成的人工智能模型,是大模型技术、知识库技术及各类智能教育技术的集成,能够推动人类学习和机器学习的双向建构,进而提出了应用驱动、共建共享的创新架构和“以学习者为中心”的未来应用场景,旨在建立人工智能大模型与各类数字化教育应用的开放接口,持续训练和完善能够更好地解决教育专业问题的教育场景模型,形成让广大师生常态化使用的智能教育开放模型集群和知识库,在提炼和萃取深度教育知识的同时,破解人工智能教育应用中的风险和挑战。

关键词：教育大模型生成式人工智能智能教育教育大数据

图像语义信息在视觉SLAM中的应用研究进展

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测绘学报 2024年第6期53卷 1057-1076页

作者：郭迟刘阳罗亚荣刘经南张全武汉大学湖北珞珈实验室湖北武汉430079 武汉大学卫星导航定位技术研究中心湖北武汉430079 武汉大学人工智能研究院湖北武汉430079

视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术以相机为主要传感器采集图像数据,基于多视几何、状态估计等算法原理获取载体的位置和姿态,同时构建一张用于导航定位的地图。视觉SLAM是自动驾驶、AR(augm... 详细信息

视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术以相机为主要传感器采集图像数据,基于多视几何、状态估计等算法原理获取载体的位置和姿态,同时构建一张用于导航定位的地图。视觉SLAM是自动驾驶、AR(augmented reality)、VR(virtual reality)、MR(mix reality)、智能机器人、无人机飞控中的关键技术。近年来,随着各个产业对智能导航定位的需求日渐增多,原本以几何测量为主的视觉SLAM逐渐融入对环境的语义理解。语义信息是指能够被人类直观感受和理解的概念,而图像语义信息是指图像中物体的轮廓、类别、显著性等信息。相比于图像中的几何特征,语义信息更具时空一致性,且更贴近人类感知的结果。将图像语义信息引入视觉SLAM,既能促进系统各个模块的性能,还能够提升视觉SLAM的智能感知能力,形成集几何测量、定位定姿、环境理解等多种功能的视觉语义SLAM。本文根据图像语义信息的应用方式,对视觉语义SLAM经典方案和最新研究进展进行归纳梳理。在此基础上,本文总结了视觉语义SLAM的现存问题与挑战,指出该领域未来的研究方向,以推动其面向智能导航定位进一步发展。

关键词：视觉SLAM 视觉语义SLAM 深度学习智能导航定位

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矿山救援钻孔中井涌井漏事故预警预测

煤田地质与勘探 2024年第3期52卷 144-152页

作者：陈卫明王家文凡东郝世俊赵江鹏邱雨中国地质大学(武汉)工程学院湖北武汉430074 中国地质大学(武汉)自然灾害风险防控与应急管理实验室湖北武汉430074 陕西省煤矿水害防治技术重点实验室陕西西安710077 中煤科工西安研究院(集团)有限公司陕西西安710077

为解决矿山应急救援钻孔作业过程中井涌井漏事故预警预测困难等问题,建立了基于机器学习的钻进过程井涌井漏事故预警预测模型。首先对井涌井漏事故发生初期时的钻进参数进行事故表征参数分析;其次对事故表征参数进行数据清洗处理,在此... 详细信息

为解决矿山应急救援钻孔作业过程中井涌井漏事故预警预测困难等问题,建立了基于机器学习的钻进过程井涌井漏事故预警预测模型。首先对井涌井漏事故发生初期时的钻进参数进行事故表征参数分析;其次对事故表征参数进行数据清洗处理,在此基础上,通过XGBoost事故诊断预警模型对井涌井漏事故进行早期诊断识别;随后建立PSO-LSTM事故发展预测模型,对事故发生后的孔底压力参数发展趋势进行预测,提前掌握钻进事故发展状态;最后通过实际钻进数据对预警预测模型的有效性进行验证。结果表明:XGBoost事故诊断预警模型能根据总池体积、立管压力、出入口流量差和动力头负荷这4种钻进参数的异常变化,快速准确诊断钻进过程中的井涌井漏事故;PSO-LSTM事故发展状态预测模型能充分学习孔底压力参数发展规律,综合EMAP、EMA、ERMS、R2这4项误差评价指标,PSO-LSTM模型相较于BP、RNN、SVM模型的预测性能最佳,能准确预测事故发生之后的孔底压力发展趋势,提前掌握井涌井漏事故的严重程度和发展态势。研究结果丰富了钻进过程井涌井漏事故预警预测方法,提高了矿山事故地面救援的可靠性,对矿山应急救援钻孔作业过程中事故控制有着借鉴与指导作用。

关键词：矿山救援钻进过程预警预测 XGBoost PSO-LSTM 机器学习井涌井漏