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液压四足机器人油源流量自适应控制研究

机床与液压 2024年第3期52卷 30-36页

作者：黄檀赵慧辛建树袁立鹏武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

在保证机器人正常运行的前提下,为了控制方便,通常液压四足机器人的油源采用恒压恒流的供能方式,这将会导致机器人驱动功率远低于油源提供的功率,造成了严重的能源浪费。为了减小能量损失,提出变流量动态供油策略。介绍油源的变流量控... 详细信息

在保证机器人正常运行的前提下,为了控制方便,通常液压四足机器人的油源采用恒压恒流的供能方式,这将会导致机器人驱动功率远低于油源提供的功率,造成了严重的能源浪费。为了减小能量损失,提出变流量动态供油策略。介绍油源的变流量控制基本原理,通过负载预测得到各个液压缸速度大小,再结合阀控缸的数学模型推算出单腿在运动过程中实时供油流量需求,并建立仿真模型与机器人样机实验验证流量自适应控制的有效性。实验结果表明:利用油源流量自适应控制策略,液压四足机器人的节能效率相比恒流量供能系统提高了56.51%。

关键词：液压四足机器人节能效率变流量动态供油策略油源流量自适应控制

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基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络

计算机工程与设计 2024年第4期45卷 1062-1068页

作者：董镇林伍世虔叶健银开州武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 北京奥信化工科技发展有限责任公司项目部北京100040

针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚... 详细信息

针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词： RBF神经网络隐层结构自组织聚类 K-means算法戴维森堡丁指数敏感度分析詹森-香农散度

基于tr-PCBAMSiam的小目标跟踪算法

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农业装备与车辆工程 2024年第1期62卷 145-150页

作者：苏冲雷斌蒋林汪杰李港武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

无人机在目标跟踪过程中,存在分辨率低、运动模糊、目标遮挡、目标密集、相似目标干扰等问题,导致算法跟踪精度下降。针对这一问题,在SiamRPN的基础上提出tr-PCBAMSiam,即一种基于混合注意力的聚合残差连接、transformer互相关运算以及... 详细信息

无人机在目标跟踪过程中,存在分辨率低、运动模糊、目标遮挡、目标密集、相似目标干扰等问题,导致算法跟踪精度下降。针对这一问题,在SiamRPN的基础上提出tr-PCBAMSiam,即一种基于混合注意力的聚合残差连接、transformer互相关运算以及基于无锚框的区域回归网络的目标跟踪算法。将该算法与其他目标跟踪算法在OTB100数据集上进行对比,在精度和成功率方面,与SiamRPN算法相比分别有6.9%和8%的提升;在LaTOT数据集上与SiamRPN相比,精度和成功率分别有13.1%和8.5%的提升。

关键词：目标跟踪聚合残差连接 transformer互相关孪生网络特征融合

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改进多头注意力机制的车道检测方法

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 264-271页

作者：葛泽坤陶发展付主木宋书中河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023 河南科技大学河南省机器人与智能系统重点实验室河南洛阳471023

针对基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的车道线检测方法存在的网络处理效率低和对车道线细长结构的建模能力不佳的问题,提出一种基于改进多头注意力机制(multi-head self-attention,MHSA)的轻量级车道检测方法。引入MH... 详细信息

针对基于卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的车道线检测方法存在的网络处理效率低和对车道线细长结构的建模能力不佳的问题,提出一种基于改进多头注意力机制(multi-head self-attention,MHSA)的轻量级车道检测方法。引入MHSA,融合Fuse MBConv、MBConv模块与特征压缩模块,降低模型的参数,同时利用上下文信息嵌入模块,建立兼顾检测精度和推理速度的全局注意力网络;利用Transformer的编码和解码器以及前向反馈网络将车道线参数化,结合匈牙利拟合损失函数提高所提出方法对车道线细长结构的建模能力。在TuSimple数据集对所提出的方法进行验证,结果表明,所提出的方法识别精度达到96.3%,推理速度达到95帧/s,同时在Apollo无人驾驶平台上的运行速度达到60帧/s,能够满足实时检测的要求。

关键词：多头注意力机制上下文信息轻量级车道检测方法无人驾驶平台

基于改进Bytetrack的群体机器人跟踪算法

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农业装备与车辆工程 2024年第2期62卷 107-111页

作者：李正龙雷斌蒋林唐雄武汉科技大学机械自动化学院湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

针对群体机器人在实际跟踪场景中常常受到遮挡、目标密集、尺度变换等因素的影响导致漏检、轨迹中断和ID频繁跳变等问题,基于Bytetrack跟踪算法,改进了卡尔曼滤波的状态变量,提出了噪声尺度自适应卡尔曼算法(NASA-Kalman),并在卡尔曼滤... 详细信息

针对群体机器人在实际跟踪场景中常常受到遮挡、目标密集、尺度变换等因素的影响导致漏检、轨迹中断和ID频繁跳变等问题,基于Bytetrack跟踪算法,改进了卡尔曼滤波的状态变量,提出了噪声尺度自适应卡尔曼算法(NASA-Kalman),并在卡尔曼滤波中引入加速度参数(AMA)提高跟踪的准确性。实验表明,在MOTA、MOTP方面相较于原算法均有所提高。为了进一步验证跟踪算法的有效性,在MOT20数据集上对算法进行了评估,在MOTA、MOTP方面分别提高了0.65%和1.26%。

关键词：群体机器人目标跟踪卡尔曼滤波加速度参数

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磁控式小型化医疗机器人研究综述与展望

机械工程学报 2024年

作者：秦岩丁蔡卓丛申亚京韩建达香港科技大学电子与计算机工程系南开大学人工智能学院南开大学深圳研究院智能技术与机器人系统研究院

磁控式小型化医疗机器人能够被外部磁场隔空控制，在人体狭窄腔道内主动运动，检查并治疗人体深层的病变区域，在临床医疗领域具有巨大的潜力。根据尺度不同，磁控式小型化医疗机器人可分为厘米毫米尺度的胶囊机器人、毫米微米尺度的连... 详细信息

磁控式小型化医疗机器人能够被外部磁场隔空控制，在人体狭窄腔道内主动运动，检查并治疗人体深层的病变区域，在临床医疗领域具有巨大的潜力。根据尺度不同，磁控式小型化医疗机器人可分为厘米毫米尺度的胶囊机器人、毫米微米尺度的连续体机器人、微米纳米尺度的微型机器人。系统总结各自磁控原理、结构设计和潜在医疗应用，并综述最新研究进展。最后，展望磁控式小型化医疗机器人的未来研究方向，包括机器人材料的生物相容性，执行医疗任务的视觉反馈，多种医疗功能集成的小型化，运动控制的稳定性和鲁棒性。

关键词：磁控式医疗机器人胶囊机器人连续体机器人微型机器人

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相似环境下激光结合视觉的全局定位方法

中国仪器仪表 2024年第4期 60-65页

作者：黄韩宇蒋林余正强汤勃武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

在室内结构相似或含有多几何结构重复区域的环境中,基于激光的全局定位方法很难实现可靠且高效的结果。针对该问题,本文提出一种基于优化的视觉辅助激光定位的方法,仅利用单帧图像信息和激光(LiDAR)信息进行重定位。首先,利用视觉位置... 详细信息

在室内结构相似或含有多几何结构重复区域的环境中,基于激光的全局定位方法很难实现可靠且高效的结果。针对该问题,本文提出一种基于优化的视觉辅助激光定位的方法,仅利用单帧图像信息和激光(LiDAR)信息进行重定位。首先,利用视觉位置识别和BA(Bundle Adjustment)优化来估计机器人的初始姿态。然后,利用视觉初始位姿缩小搜索空间,提高约束计算速度,并将初始估计和激光约束结合验证。最后通过稀疏姿态优化方法构建目标函数,求解全局位姿。实验结果表明,提出的全局定位方法相比单一激光全局定位具有更高的成功率,并且全局定位时间在室内小场景环境和长走廊环境分别减少了56.81%和89.43%,满足了实时性和鲁棒性要求。

关键词：全局定位视觉位置识别相似环境搜索空间

基于深度相机和二维码的室内移动机器人定位技术

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农业装备与车辆工程 2024年第6期62卷 124-129页

作者：唐振宇张兆威蒋林武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

提出一种以ORB_SLAM2为基本框架、使用二维码辅助深度相机的室内移动机器人定位方法。针对现有的视觉SLAM在定位过程中出现的Z轴漂移现象,提出平面运动模型约束,以降低机器人定位结果中的Z轴累计误差;针对视觉SLAM在弱纹理环境中算法退... 详细信息

提出一种以ORB_SLAM2为基本框架、使用二维码辅助深度相机的室内移动机器人定位方法。针对现有的视觉SLAM在定位过程中出现的Z轴漂移现象,提出平面运动模型约束,以降低机器人定位结果中的Z轴累计误差;针对视觉SLAM在弱纹理环境中算法退化、容易跟踪失败等问题,在室内环境中张贴二维码并将其数学模型作为定位约束,以提高系统的准确性与鲁棒性。真实环境下的实验结果表明:相比原始算法,所提算法在Z轴精度上提高了42.95%;以ORB_SLAM3的定位结果为真值,所提算法的定位精度提高了4.11%,该算法在室内环境下具有定位优势。

关键词：移动机器人同步定位地图构建深度相机二维码平面运动模型约束

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基于EKF的多传感器融合定位算法研究

农业装备与车辆工程 2024年第3期62卷 91-95页

作者：颜俊杰蔡芸蒋林王振宇廖雅曼武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081

针对室外移动机器人定位系统精度依靠传感器融合存在累计误差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的多传感器融合的室外移动机器人定位方法。通过实时差分定位(Real-Time Kinematic,RTK)和里程计信息、IMU信息对室外移动机器人进行... 详细信息

针对室外移动机器人定位系统精度依靠传感器融合存在累计误差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的多传感器融合的室外移动机器人定位方法。通过实时差分定位(Real-Time Kinematic,RTK)和里程计信息、IMU信息对室外移动机器人进行扩展卡尔曼滤波融合定位,在真实室外环境中进行实验。实验结果表明:该算法能消除累计误差,提高机器人的定位精度,动态定位精度可达2.5 cm以内,相较于里程计-IMU融合定位,误差减少了92.4%左右,相较于传统的RTK算法,定位精度提高了55.4%。多次实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。

关键词： RTK定位扩展的卡尔曼滤波传感器融合室外移动机器人