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基于拓扑地图的移动机器人室内环境高效自主探索算法

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机器人 2023年第3期45卷 313-320,332页

作者：齐立哲何东东陈骞孙云权复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

为了减少移动机器人在自主探索过程中反复到达已知区域的次数,从而提高自主探索效率,提出一种高效率自主探索算法TMRRT(topological map based rapidly exploring random tree)。首先,将变生长率的局部与全局快速扩展随机树(RRT)作为探... 详细信息

为了减少移动机器人在自主探索过程中反复到达已知区域的次数,从而提高自主探索效率,提出一种高效率自主探索算法TMRRT(topological map based rapidly exploring random tree)。首先,将变生长率的局部与全局快速扩展随机树(RRT)作为探测器来发现地图的边界,并对前沿点进行聚类;同时,将最佳探测点存储下来作为拓扑地图,避免机器人反复到达已探索区域。最后,在不同环境下进行仿真并在实际环境中进行验证。实验结果显示,本文的探索算法相对于RRT算法平均探索时长减小了7.5%以上、平均路径长度减小了19.8%以上,相对于FA(frontier-based approach)自主探索算法平均探索时长减小了15.7%以上、平均路径长度减小了34.3%以上。结果表明,该算法可以有效提高机器人自主探索的效率,在实际环境中具有可行性。

关键词：移动机器人自主探索 RRT 路径规划拓扑地图

基于改进YOLOv4-Tiny的缝纫线迹质量检测方法

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纺织学报 2023年第8期44卷 181-188页

作者：马创佳齐立哲高晓飞王子恒孙云权复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

针对人工检测缝纫线迹质量效率低下、当前算法在缝纫线迹质量检测应用上难以检测与面料颜色相近的线迹以及易受面料褶皱、光照变化等因素干扰的问题,提出一种改进的YOLOv4-Tiny目标检测模型,实现缝纫线迹针脚点的识别和定位,进而实现质... 详细信息

针对人工检测缝纫线迹质量效率低下、当前算法在缝纫线迹质量检测应用上难以检测与面料颜色相近的线迹以及易受面料褶皱、光照变化等因素干扰的问题,提出一种改进的YOLOv4-Tiny目标检测模型,实现缝纫线迹针脚点的识别和定位,进而实现质量检测。首先在YOLOv4-Tiny中引入用SoftPool改进的卷积注意力机制,加强网络对线迹特征的注意;然后在YOLO检测头前引入由SoftPool组成的Soft-SPPF模块,实现模型在检测中对多尺度特征的利用;最后,利用改进后的算法输出针脚点的数量和坐标信息,计算线迹针脚点的密度和均匀度。实验结果表明:在自建数据集上,所提算法的平均精度达到85.50%,检测时间为15.9 ms,相比原算法和常用的目标检测模型更适用于缝纫线迹检测,且该方法计算所得的线迹密度结果与人工检测的差值在0.6针/(10 cm)内,均匀度计算结果相近,满足实际检测精度要求。

关键词：缝纫线迹质量检测 YOLOv4-Tiny 卷积注意力机制快速空间金字塔池化服装质量

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面向柔性面料立体缝纫的随形机械手设计

纺织学报 2022年第9期43卷 27-33页

作者：高晓飞齐立哲孙云权复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

针对服装制造业中柔性面料自动化立体缝纫加工难、加工质量稳定性差的问题,提出了一种适用于柔性面料自动化立体缝纫的随形机械手装置。首先分析了缝纫工艺,设计出一种随形机械手结构;其次对该结构进行位置、速度和加速度,以及机械手工... 详细信息

针对服装制造业中柔性面料自动化立体缝纫加工难、加工质量稳定性差的问题,提出了一种适用于柔性面料自动化立体缝纫的随形机械手装置。首先分析了缝纫工艺,设计出一种随形机械手结构;其次对该结构进行位置、速度和加速度,以及机械手工作空间的分析;最后对该机械手结构进行力学分析和验证。结果表明:该结构形式的机械手可对袖口直径范围为200~260 mm的袖片具有自适应性,并可实现基于力反馈控制的自动撑紧功能,不会对面料产生损伤,该机械手还可实现自动调布功能,且单手指调节范围为-12.6~16.8 mm,相对误差为4.34%,最大误差值为0.7 mm,可满足实际的缝纫工艺需求。

关键词：立体缝纫柔性面料并联机构随形机械手运动学分析智能制造

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基于隔振结构的微型振动机器人设计与实验

传感器与微系统 2024年第6期43卷 64-68页

作者：陈波甘中学欧阳春周子清复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

为了增强振动机器人的运动性能,设计了一种基于隔振结构的振动驱动机器人。该机器人结构主要由机器人主体、隔振结构和驱动足组成。首先,设计了2种不同的隔振结构,通过理论分析进行对比;然后,介绍了振动驱动的运动原理,由振动电机产生... 详细信息

为了增强振动机器人的运动性能,设计了一种基于隔振结构的振动驱动机器人。该机器人结构主要由机器人主体、隔振结构和驱动足组成。首先,设计了2种不同的隔振结构,通过理论分析进行对比;然后,介绍了振动驱动的运动原理,由振动电机产生的离心力进行驱动;最后,制作了振动机器人样机并且进行了实际测试,通过对机器人的直线运动、旋转运动、不同地形上的运动、越障和负载进行测试,对隔振结构进行了性能对比,选取了性能更加优越的Z型隔振结构,同时对机器人的性能进行了评估,它在玻璃上的最大速度为181.34 mm/s,能够承载高达300 g的负载,这说明了所设计的隔振结构的有效性,为振动机器人的设计提供了新的思路。

关键词：微型机器人移动机器人振动驱动隔振结构

面向部分设备参与的非独立同分布数据的联邦学习算法

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小型微型计算机系统 2023年第6期44卷 1121-1127页

作者：邹敏浩甘中学复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

在数据非独立分布的情况下,联邦学习每一轮通信中将局部模型聚合成一个全局模型的过程将会导致异质性,并给联邦学习训练带来巨大的挑战.除此之外,由网络带宽不同或者客户端设备的训练速度的不同导致的部分设备参与加剧了这种异质性.仅... 详细信息

在数据非独立分布的情况下,联邦学习每一轮通信中将局部模型聚合成一个全局模型的过程将会导致异质性,并给联邦学习训练带来巨大的挑战.除此之外,由网络带宽不同或者客户端设备的训练速度的不同导致的部分设备参与加剧了这种异质性.仅通过局部模型的简单加权聚合会导致与真正的全局模型的进一步偏差,后者会收敛到局部极值点并在收敛过程中振荡.基于这些发现,本文提出了一种新的聚合算法--联邦累积学习算法(FedAcc),该算法在服务端通过聚合延迟的客户端的梯度信息以指导下一轮的服务端梯度更新,从而实现更健壮和更精确的聚合.实验结果表明,与FedAvg、FedAdam和FedAsync等几种优秀的联邦学习算法相比,FedAcc算法具有更好的综合性能.

关键词：联邦学习移动边缘计算分布式机器学习人工神经网络

基于DRL和轨迹优化的多机器人导航和编队维护

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传感器与微系统 2023年第9期42卷 129-132页

作者：朱继伟张隆源王冀罗佳宁李伟复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)和轨迹优化的方法来实现避障导航同时保持编队。定义了基于图论的可微队形度量,并将其与DRL相结合,提出了一种新的近端策略优化联合轨迹优化(PPOTO)的算法。多个机器人共享策略,通过由DRL得到的马... 详细信息

本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)和轨迹优化的方法来实现避障导航同时保持编队。定义了基于图论的可微队形度量,并将其与DRL相结合,提出了一种新的近端策略优化联合轨迹优化(PPOTO)的算法。多个机器人共享策略,通过由DRL得到的马尔可夫决策模型生成预测轨迹,并通过编队度量进行优化,最终由机器人对该轨迹进行跟踪。在生成的随机地图上进行了大量的测试实验,结果表明:所提方法可以实现多机器人的编队和导航的任务,并且相对端到端的PPO算法有着明显的性能提升。

关键词：多机器人导航编队控制深度强化学习轨迹优化

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深度估计网络的可学习步长轻量化研究

小型微型计算机系统 2022年第1期43卷 50-55页

作者：胡坤陈迟晓李伟甘中学复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

目前大量被提出的关于单目视觉深度估计网络研究中其网络结构庞大臃肿,在实际部署中会存在占用大、延迟高的问题.针对以上问题,本文提出了基于可学习步长的量化策略的轻量化深度估计网络.该网络采取特征金字塔(FPN)的网络结构对图片不... 详细信息

目前大量被提出的关于单目视觉深度估计网络研究中其网络结构庞大臃肿,在实际部署中会存在占用大、延迟高的问题.针对以上问题,本文提出了基于可学习步长的量化策略的轻量化深度估计网络.该网络采取特征金字塔(FPN)的网络结构对图片不同尺度的特征信息进行提取.并结合内存优化,对网络的特征提取部分采用深度可分离卷积,使得网络相对于ResNet参数总量下降1/3.同时文中对特征解码器进行设计,网络计算中跳跃连接传递的参数量对比ResNet下降了68.61%.本文的轻量化深度估计网络参数位宽由32比特降至3比特.实验结果表明,轻量化后的深度估计网络的网络参数大小下降90.59%,在KITTI数据集上绝对相对误差为16.0%,最终轻量化的网络大小从34.12MB下降到了3.21MB.

关键词：网络轻量化可学习步长量化深度估计深度可分离卷积

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胶囊机器人的柔顺钳设计与性能分析

传感器与微系统 2023年第6期42卷 70-73页

作者：吴瑞莹甘中学欧阳春胡林强张宏达复旦大学工程与应用技术研究院上海200433

针对胶囊机器人活检钳中零部件数量多、装配复杂的问题,提出了一种基于柔顺双稳态机构理论的柔顺钳。利用伪刚体模型对柔顺钳的双稳态特性进行理论分析,并设计有限元仿真与样机测试试验。在厚板夹持试验中,柔顺钳由开到闭切换,产生0.95 ... 详细信息

针对胶囊机器人活检钳中零部件数量多、装配复杂的问题,提出了一种基于柔顺双稳态机构理论的柔顺钳。利用伪刚体模型对柔顺钳的双稳态特性进行理论分析,并设计有限元仿真与样机测试试验。在厚板夹持试验中,柔顺钳由开到闭切换,产生0.95 N的静态夹持力峰值,利于对组织破坏后夹取。通过有限元仿真模拟了不同铰链参数对柔顺钳双稳态特性的影响,其双稳态特性随着铰链厚度t的增大而先增大后减小直至消失。组织交互仿真试验中,柔顺钳有双稳态特性,组织所受最大等效应力在0.563~1.235 MPa范围;柔顺钳失去双稳态特性后,组织所受最大等效应力在0.230~0.403 MPa范围。该柔顺钳的结构简单,对组织有更大的破坏应力,为胶囊机器人活检提供新的思路。

关键词：胶囊机器人活检柔顺钳双稳态特性伪刚体模型

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基于SPH算法的热仿真系统开发

电源学报 2024年

作者：朱子厚董义卓车黎明李灿灿李敏雷光寅复旦大学工程与应用技术研究院超越照明所复旦大学宁波研究院宁波

随着电子设备日益微型化和集成化，热仿真已成为其设计中的关键因素。电子封装模块的热仿真通常使用传统的有限元法，存在计算效率和精度的矛盾，在处理大变形问题和网格畸变方面也容易造成计算不收敛，导致结果错误。本文提出了一种基... 详细信息

随着电子设备日益微型化和集成化，热仿真已成为其设计中的关键因素。电子封装模块的热仿真通常使用传统的有限元法，存在计算效率和精度的矛盾，在处理大变形问题和网格畸变方面也容易造成计算不收敛，导致结果错误。本文提出了一种基于光滑粒子动力学（Smoothed Particle Hydrodynamics，SPH）算法的电子封装模块热仿真系统。该算法基于无网格拉格朗日数值方法，通过将热仿真对象离散为一组粒子的方式求解热传导方程，从而准确地预测电子封装模块的传热与散热，无需生成并处理大量的微小网格，不用担心网格失真等问题。SPH相对于FEM，仿真精度误差保持在1%到2%之间，仿真效率提升接近30倍，非常适合用于复杂和动态的系统的模拟仿真。

关键词：电子封装有限元仿真光滑粒子动力学传热方程