检索结果-南通市图书馆

作者：张健源重庆理工大学

学位级别：硕士

科技在军备上的应用水平是影响现代战争胜负的重要因素,当今世界的军队已经朝着信息化、无人化、智能化不断发展,而装甲车辆作为现代战争中的主要力量之一,在作战系统中扮演着至关重要的角色。然而,传统装甲车辆在执行任务时面临着种种... 详细信息

科技在军备上的应用水平是影响现代战争胜负的重要因素,当今世界的军队已经朝着信息化、无人化、智能化不断发展,而装甲车辆作为现代战争中的主要力量之一,在作战系统中扮演着至关重要的角色。然而,传统装甲车辆在执行任务时面临着种种挑战,其中包括信息化水平低、战场的适应能力较差等。这些问题不仅对装甲车辆驾驶人员的生命安全构成威胁,还影响着作战效率和任务执行的成败。传统的车辆综合电子信息系统采用各个独立的电器或机械分体完成各项任务,不利于提高整车的快速反应能力。论文基于某两栖装甲车,针对底盘电子系统设计了嵌入式主控计算机。首先搭建了以CAN通信总线和以太网接口的计算机通信系统,将车辆底盘的多个分散电子模块集成一个整体综合系统,并在驾驶员终端显示车辆目前所有的状态信息。同时,系统增加了遥控功能,实现整车的远程遥控操作和有人操作两种模式,为后续无人导航模式提供底层基础,进一步适应无人两栖装甲车在不同环境下的不同需求。论文重点研究了无人装甲车底盘电子信息系统主控计算机的软硬件实现及控制策略。主要的研究内容如下:(1)首先设计了主控计算机(MCU)外围接口电路,包括CAN通信、信号采集、以太网通信、RS232、RS485等硬件电路。设计DSP28335芯片作为主控芯片、MCP2515作为CAN扩展芯片、W5500作为以太网芯片的主控计算机硬件系统构架。并根据各类型传感器确定硬件模块的通道数量,设计出相应电路图,完成主控计算机的硬件设计。(2)通过分层架构和模块化设计,编写完成DSP芯片底层驱动程序、CAN配置和以太网通信功能代码,使其可以与其他执行控制模块(ECU)模块和手持信号单元进行通信。研究了车辆转向控制、车速控制、驾驶模式选择、辅助驾驶等控制策略和控制算法的代码实现。(3)搭建实验测试平台进行模拟实验,验证了底盘电子系统嵌入式主控计算机的通信效率、可靠性以及的各项功能和达到的技术指标。

关键词：无人装甲车整车控制器总线通信线控底盘

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质押融资视角下不同类型专利价值评估研究

质押融资视角下不同类型专利价值评估研究

作者：杨琳重庆理工大学

学位级别：硕士

随着中国经济的高质量发展,许多企业的融资需求越来越强烈。国家相关部门相继出台相关政策释放企业发展活力,提供多样化融资渠道。以专利权为主的知识产权作为企业拥有的无形资产,也有了可抵押融资的新趋势。与此同时,各行业不断在生产... 详细信息

随着中国经济的高质量发展,许多企业的融资需求越来越强烈。国家相关部门相继出台相关政策释放企业发展活力,提供多样化融资渠道。以专利权为主的知识产权作为企业拥有的无形资产,也有了可抵押融资的新趋势。与此同时,各行业不断在生产经营过程中沉淀海量数据,深入挖掘专利权价值、推动有效专利再利用。本文着眼于企业专利权质押融资需求,考虑到不同类型专利的指标区别,选择一个专利组合中的某个专利作为研究对象,不仅为专利权价值评估领域提供了理论参考,也为未来专利权价值评估实践提供了思路,有助于企业对其拥有产品中的某个具体类型专利权的价值进行衡量,防止其错估,并将其转化为企业新的利润来源。本文使用比较研究法、文献研究法、案例研究法对企业专利权价值评估方法进行研究。首先介绍专利价值评估现状并比较分析传统成本法、市场法和收益法在专利价值评估中的适用条件和不足,确定改进收益法相对适合专利质押价值评估。其次通过阅读已有学者相关文献掌握现有研究成果,并在此基础上归纳总结出需要的指标,建立指标体系,为进行定量评估奠定基础。最后依靠熵权法评价指标体系和风险量化系数评价体系构建评估模型,以X上市公司的显示屏电源管理芯片产品的专利组合数据为案例,计算案例组合中第一项专利的质押价值。本文选择长期致力于TFT-LCD、AMOLED电源管理芯片等研发应用的X公司的某一产品专利组合中的第一项发明专利(申请号:CN202210262810.9)作为案例验证评估模型。为计算该项发明专利的质押价值,首先根据产品历史平均收益分析并预测未来4年收益。其次,该专利组合中第1-4项专利为发明专利,第5项为实用新型专利,分别选用发明专利和实用新型质量指标权重计算出5项专利的得分,继而根据本文收益分成率公式可得出第一项发明专利在专利组合中的收益分成率。然后,利用指标权重得分和专家打分,计算出风险量化系数。最后,根据评估模型公式,综合计算出待评估发明专利的质押价值。本文根据发明、实用新型和外观设计三种不同的专利类型采用不同的专利质量权重,以此来确定不同类型专利的收益分成率。在此基础上,叠加风险量化系数,即在评估专利质押价值的过程中考虑风险因素,使得评估结果更加准确。

关键词：质押融资专利价值评估评价指标体系

基于数据挖掘的道路交通事故成因分析及预测方法研究

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基于数据挖掘的道路交通事故成因分析及预测方法研究

作者：钱欣丽重庆理工大学

学位级别：硕士

随着道路交通行业不断蓬勃发展,交通事故的安全隐患日益凸显。全球范围内,交通事故属于造成死亡人数最多的事故类型之一,对人类的生命和财产构成了巨大威胁。因此,预防交通事故和有效应对事故已经成为当下亟需解决的重要问题。针对这一... 详细信息

随着道路交通行业不断蓬勃发展,交通事故的安全隐患日益凸显。全球范围内,交通事故属于造成死亡人数最多的事故类型之一,对人类的生命和财产构成了巨大威胁。因此,预防交通事故和有效应对事故已经成为当下亟需解决的重要问题。针对这一挑战,本研究以美国加利福尼亚州道路交通事故数据为基础,利用数据挖掘技术和数据分析工具,重点研究了事故发生的时空、天气、道路等因素。通过深入挖掘道路交通事故数据,发现隐藏的潜在规律,并进一步探究了事故发生的持续时间等科学问题,以期为事故发生前的预警和事故发生后的快速响应提供有力的科学支撑。本研究具体工作如下:(1)道路交通事故数据特征分析。为确保数据的有效性和可靠性,进行了一系列数据预处理操作,比如数据规约、转换和清洗。然后对交通事故数据的时空特征、环境特征进行统计分析与可视化展示,包括事故发生的时间、地点、天气、温度、照明等多个方面,全面了解交通事故的交通事故分布规律,为后续分析提供了充分的基础。(2)道路交通事故成因关联分析。使用K-means聚类算法对道路交通事故的连续性变量进行离散化处理,随后引入Apriori算法来挖掘事故成因之间的潜在关联。采用了一种事故严重程度加权量化的方法对Apriori算法进行改进,结果显示,改进的Apriori算法可以有效地挖掘出与重大事故相关的规则,根据挖掘的关联规则提出了一系列事故预防对策。(3)道路交通事故持续时间预测。通过对比多种机器学习和深度学习算法,发现支持向量回归(SVR)模型在预测性能上表现最佳。为了优化SVR模型的性能,采用贝叶斯优化(BAO)技术与粒子群优化(PSO)算法相结合的方法,智能调整模型的超参数。实验结果表明,调优后的SVR模型的预测准确性极大地提高了。此外,研究还对模型特征进行了可解释性分析,得出事故持续时间的主要影响因素按照贡献度大小依次为事故严重程度、有无人行道、照明条件、天气。

关键词：道路交通事故时空特征分析关联规则持续时间预测 SVR

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典型非结构化路面可通行区域检测

典型非结构化路面可通行区域检测

作者：和超重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会经济的快速发展,无人驾驶技术为人类的日常生活带来了极大的便利,已经成为了当下社会与学术界研究的重点领域。无人驾驶技术的核心组成部分主要包括可靠的环境感知系统、精准的定位导航系统、路径规划系统以及控制系统... 详细信息

近年来,随着社会经济的快速发展,无人驾驶技术为人类的日常生活带来了极大的便利,已经成为了当下社会与学术界研究的重点领域。无人驾驶技术的核心组成部分主要包括可靠的环境感知系统、精准的定位导航系统、路径规划系统以及控制系统等。其中,可靠的环境感知系统是其它部分的重要前提。当前,无人驾驶技术虽然在城市道路等结构化场景得到了成功应用,但是在非结构化场景下,道路环境复杂多变,现有检测方法效果不佳,直接影响到后续的任务处理。作为无人驾驶技术最重要的传感器,激光雷达和摄像头能够有效的获取周围环境信息,针对在不同场景下各自存在的优势,提出了基于激光雷达的可通行区域检测和基于特征融合的可通行区域检测算法。本文的主要研究内容包括:(1)根据使用传感器的不同,具体分析了使用激光雷达检测方法的优缺点以及使用摄像头检测方法的优缺点,指出了现有问题是使用激光雷达的方法在非结构化环境下鲁棒性较差,参数阈值需要人为设定。使用摄像头的方法缺少具体的位置以及高度信息,在存在遮挡、阴影的情况下检测效果较差。在此基础上,搭建了一整套的无人系统实验平台,为后续的实验部分做准备。(2)针对当前传统的检测方法鲁棒性较差问题,提出了一种经过二次分类的检测算法,将感兴趣区域内的三维点云数据在平面范围内划分栅格,对于任意栅格内的点云选取地面种子点来迭代拟合地面模型参数,利用动态距离参数来分割路面部分。最后根据激光雷达的特性,将检测的结果投影到伪图像中,利用卷积滤波的方式对分割边界处的点云进行二次分类。(3)图像能够提供丰富的颜色、纹理特征,但是缺少周围环境的高度信息,因此提出了一种激光雷达与图像特征自适应融合的网络模块。经过该模块,弥补了图像特征缺少高度信息的缺陷,有效的融合了不同模态的特征。在Deep Lab V3+网络拓扑中,引入空间注意力机制,解决因多孔空间金字塔池化(ASPP)膨胀率过大而导致无法精确进行边缘提取的问题,有效的提升了模型检测算法的能力。在此基础上,为了验证所提出算法的有效性,分别在公开的结构化数据集KITTI与非结构化数据集ORFD数据集进行了验证,并且在搭建的实验平台上进行了检测效果的可视化。实验结果表明,本文所提出的检测算法在不同环境下表现良好,在非结构场景下有效的检测出了可通行区域,算法具有很好的应用价值。

关键词：无人驾驶非结构化路面卷积滤波可通行区域激光雷达

基于多特征融合的智能移动机器人动态障碍物检测与避障方法研究

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基于多特征融合的智能移动机器人动态障碍物检测与避障方法研究

作者：刘孟林重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来随着人口老龄化的加剧和城市化进程的快速推进,智能移动机器人在人口密集的社区环境中的应用需求越来越高,其中对动态障碍物的检测与避障技术是实现智能移动机器人动态避障的关键步骤。目前国内外学者针对动态障碍物检测与避障做... 详细信息

近年来随着人口老龄化的加剧和城市化进程的快速推进,智能移动机器人在人口密集的社区环境中的应用需求越来越高,其中对动态障碍物的检测与避障技术是实现智能移动机器人动态避障的关键步骤。目前国内外学者针对动态障碍物检测与避障做了大量的研究,其中传统方法是通过视觉传感器和激光雷达获取障碍物点云信息并进行滤波和聚类分割等处理来区别和检测障碍物,但还存在对动态障碍物感知与检测消耗资源过大、动态障碍物描述模型与实际有较大差距、动态环境下障碍物跟踪与避障稳定性待提高等问题。针对这些问题,本文优化了多源传感器数据预处理方法,基于三维激光雷达点云构建了多特征融合的动态障碍物模型,并基于建立的模型对动态障碍物进行跟踪和位置预测,实现对动态障碍物的避障,最后通过智能移动机器人平台进行了实验验证,具体研究内容如下:(1)优化智能移动机器人多源传感器数据融合与预处理方法。针对动态障碍物感知与检测消耗资源过大的问题,分析智能移动机器人多源感知传感器特性,对于智能移动机器人自身位姿信息,利用扩展卡尔曼滤波算法融合里程计与惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的数据。针对机器人周围环境信息,采用体素滤波与直通滤波的方法对三维激光雷达点云数据进行降采样,基于坡度的通道分类方法分割地面与非地面点云,获得障碍物点云信息,降低了数据预处理时的资源消耗并且提高了速度。此方法能够实时获取和处理机器人自身及周围环境的数据。(2)障碍物检测过程中构建多特征融合的动态障碍物模型。针对动态障碍物描述模型不准确的问题,建立包含障碍物几何特征与运动特征的多特征融合模型。对于障碍物的几何特征,首先通过连通组件聚类算法分割点云中的障碍物,提出OBEC(Oriented Bounding Elliptic Box)包围盒与OBB(Oriented Bounding Box)包围盒结合的方式建立障碍物的几何特征模型,以对障碍物进行更精确的表征。对于障碍物的运动特征,基于已经建立的几何特征模型关联不同帧间障碍物以建立障碍物的运动特征模型,最终实现多特征融合模型的建立,并为后续的动态障碍物跟踪提供了必要信息。(3)提出基于模型的动态障碍物跟踪与避障方法。基于已建立的障碍物多特征融合模型,采用无迹卡尔曼滤波算法与交互式多模型算法对不同运动模型的障碍物进行稳定的跟踪,得到障碍物的较优状态估计值。并设计跟踪管理器以对动态障碍物跟踪列表进行有效的管理,设计多ROI(Region of Interest)以节省机器人的计算资源。基于TEB(Timed Elastic Band)算法对动态障碍物进行避障的局部路径规划,验证障碍物模型与跟踪的有效性。(4)搭建动态障碍物检测与避障实验平台和环境进行实验验证。对障碍物聚类分割以及多特征模型的建立进行实验,相比于传统欧式聚类算法,本文算法平均处理时间减少了24ms,并利用可视化软件验证了模型效果。在园区环境中对多目标跟踪进行了实验,实验数据显示能够正确对多个障碍物进行稳定状态估计。最后利用TEB算法验证了动态障碍物多特征模型及其避障的有效性。

关键词：智能移动机器人动态障碍物检测多目标跟踪点云分割

基于机器学习Fe-Cr-Ni-Al/Ti多主元合金的成分设计及性能优化

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基于机器学习Fe-Cr-Ni-Al/Ti多主元合金的成分设计及性能优化

作者：徐康重庆理工大学

学位级别：硕士

多主元合金（Multi-principal element alloys,MPEAs）近年来因其卓越的综合性能备受关注,包括高强度、低温韧性、卓越的耐蚀性和抗辐照性能等。随着对高强高韧结构金属的需求不断提升,传统合金性能逐渐趋于饱和,而MPEAs庞大的成分设计... 详细信息

多主元合金（Multi-principal element alloys,MPEAs）近年来因其卓越的综合性能备受关注,包括高强度、低温韧性、卓越的耐蚀性和抗辐照性能等。随着对高强高韧结构金属的需求不断提升,传统合金性能逐渐趋于饱和,而MPEAs庞大的成分设计空间为高性能新型材料的开发提供了新的可能性。然而,MPEAs的巨大成分设计空间使得传统试错法在效率和成本上面临严重挑战,而基于理论参数的合金设计由于缺乏相应数据库支持而导致精度较低。此外,多尺度模拟计算方法如第一性原理、分子动力学以及有限元模拟等受制于昂贵的计算成本,尤其是对于MPEAs,其成分组成复杂,计算时间急剧增加。近年来,在材料基因工程的兴起下,数据驱动的合金设计方法,特别是以机器学习（Machine learning,ML）为主的方法,为MPEAs的高效设计提供了巨大的潜力。因此,本研究聚焦于MPEAs成分设计的挑战,采用ML方法高效设计了Fe-Cr-Ni-Al/Ti MPEAs的成分,并通过优化后处理退火参数,进一步强化了合金的性能。首先,通过ML方法实现了Fe-Cr-Ni-Al/Ti MPEAs的成分设计。通过收集百余组铸态MPEAs的室温拉伸力学性能数据,并进行了数据清洗,建立了训练ML模型的数据集。比较成分输入和参数输入两种输入策略,发现以参数作为输入的模型具有更高的预测精度。合金的成分设计过程分为两步:首先,在Fe-Cr-Ni三元基体合金候选成分空间中,通过模型预测确定了具有优异力学性能的FeCrNi成分;其次,在基体成分上,根据模型对掺杂不同含量Al/Ti合金力学性能的预测,确定了Al(FeCrNi)、Ti(FeCrNi)和AlTi(FeCrNi)三个合金成分。最后,通过形变和热处理对所设计的四个成分进行后处理,并以等原子比的Fe Cr Ni MPEA作为对照成分,调控其组织一致性后以验证成分设计的正确性。结果表明,所设计的合金实现了优异的力学性能,其中Al(FeCrNi)和AlTi(FeCrNi)的抗拉强度和延伸率分别超过了670 MPa和50%。尽管设计的FeCrNi MPEAs在成分维度上实现了强韧化设计,但由于缺乏合理的后处理工艺,其性能极限尚未充分挖掘。因此,通过ML方法优化设计了FeCrNi MPEAs的再结晶退火参数,以进一步挖掘合金的力学性能极限。收集了400余组MPEAs的室温拉伸力学性能数据,并建立了训练工艺优化模型的数据集。通过比较完整工艺参数输入和简化工艺参数输入,发现合理简化工艺参数输入并不会导致模型精度的过多损失,并根据该模型的预测结果确定在冷轧～70%之后,最优的再结晶退火参数为900℃/15min。对退火后的合金进行微观组织观察和力学性能测试,结果表明,所设计的Al(FeCrNi)合金的屈服强度和抗拉强度分别超过了620 MPa和930 MPa,仍保持了30%以上的延伸率,其强韧性主要来源于细小晶粒以及第二相析出强化。

关键词：多主元合金机器学习成分设计力学性能微观组织

近红外波段下的Czerny-Turner型光谱分析仪设计

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近红外波段下的Czerny-Turner型光谱分析仪设计

作者：冯程重庆理工大学

学位级别：硕士

近红外光谱技术以其无损检测、快速分析、无需样品制备、环境友好和低成本高效益等优点,成为了当前热门的分析技术。然而,目前市面上的近红外光谱分析仪价格较高,限制了其在农业、食品安全、光纤通信等需要大批量使用领域的应用。因此,... 详细信息

近红外光谱技术以其无损检测、快速分析、无需样品制备、环境友好和低成本高效益等优点,成为了当前热门的分析技术。然而,目前市面上的近红外光谱分析仪价格较高,限制了其在农业、食品安全、光纤通信等需要大批量使用领域的应用。因此,开发低成本、高性价比的近红外光谱分析仪,对降低设备采购成本、推广其在更多领域应用具有重要价值与实用意义。本研究设计了一款,采用M型非对称式Czerny-Turner光路,通过步进电机配合齿轮传动旋转台控制光栅旋转的光栅光谱分析仪。该光路结构的灵活性高、杂散光少、体积小、参数可调冗余量大,可以避免二次衍射和多次衍射问题,拥有更高的光效率和更小的光学畸变。主要研究内容如下:(1)研究了光栅光谱分析仪相关理论原理,包括它的系统组成与关键元件,分析了闪耀光栅拥有高衍射效率的具体原因,总结了光谱成像系统中像差带来的影响及校正方法。(2)基于设计目标,完成了光路结构的选择以及组成元件具体参数的计算,并通过消球差、消慧差理论设计出了初始的M型非对称式Czerny-Turner光路。进一步,借助光学仿真软件完成了光路的优化,降低了系统像差,大幅提升了光谱分辨率,使模拟光路在1525nm-1565nm主波段分辨率达到了0.1nm。针对在Shafer消慧差理论的约束下,光栅入射角与衍射角夹角这一经验值的大小对光谱分析造成的影响进行了理论研究,并利用API接口实现了程序控制光学仿真软件自动化修改镜头数据、进行点列图分析,得到了大批量仿真数据。总结了对于设计M型Czerny-Turner光路,如何使分辨率最大化的经验结论。(3)基于图形化编程平台设计了光谱分析仪配套的软件系统,详细介绍了从成功与Arduino通信到实现对步进电机的精确控制,以及从数据采集再到数据处理的程序逻辑和具体使用的控件。最终使软件具备了,清晰的用户界面、指定波长扫描终点、自定义扫描速度、波长定标、光谱数据采集、光谱显示、波峰检测、平滑滤波、图像的拖动/缩放/动态选择显示区域、导入导出数据等功能。(4)搭建了光谱分析仪系统的实体,介绍了一种使用控制变量法理念的波长定标方法。使用了不同的待测光源,测试了光谱分析仪的综合性能,对分辨率、波长准确度、波长重复性、扫描速度、灵敏度进行了详细的评定与分析。系统在1525nm-1565nm主波段分辨率优于0.5nm、1298nm-1565nm宽波段分辨率优于2nm,扫描速度优于170nm/s,波长准确度优于0.1nm,波长重复性优于0.14nm,最低可测量光功率30μw的跳峰F-P标准具光谱。

关键词：光谱分析技术近红外波段 Czerny-Turner结构光学设计

基于主客观结合的自适应巡航系统测试评价方法研究

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基于主客观结合的自适应巡航系统测试评价方法研究

作者：刘守洋重庆理工大学

学位级别：硕士

随着智能汽车以及ADAS功能的发展,自适应巡航系统(ACC)也得到了飞速发展。ACC是ADAS的基础功能,是在定速巡航的基础上发展而来,是通过传感器检测前车和自车的行驶状态,代替驾驶员控制车辆加减速,能够提升道路交通安全性、道路交通效率... 详细信息

随着智能汽车以及ADAS功能的发展,自适应巡航系统(ACC)也得到了飞速发展。ACC是ADAS的基础功能,是在定速巡航的基础上发展而来,是通过传感器检测前车和自车的行驶状态,代替驾驶员控制车辆加减速,能够提升道路交通安全性、道路交通效率以及减轻驾驶员疲劳感。此外ACC的性能表现将影响人员的主观感受,从而影响系统的使用率。所以本文的研究目标是考虑安全性、效率性和舒适性,基于主观评价和客观测试,建立ACC测评方法。主要的研究内容为:(1)评价指标及测试场景研究。首先从纵向安全性、横向安全性、巡航效率性、跟驰效率性、生理舒适性和心理舒适性6个二级维度确定评价指标,并详细说明了指标来源依据。然后梳理了ACC国内外测试标准和规程的测试场景,并对比了不同标准对各场景测试要求的差异,结合本文的指标体系需求以及相关文献总结了各评价指标对应的典型测试场景。(2)针对直行场景开展实车场地测试。首先采用i-tester AVE2100设备对7台测试样车的不同跟车时距挡位进行客观测试和主观评价,共得到26组包含客观数据、主观评分和等级的有效数据。然后基于Matlab对客观数据进行巴特沃斯滤波、均值滤波和零漂处理,并提取客观指标。(3)综合评价方法研究。首先基于数据、相关标准以及理论分析确定指标评分方法,将客观指标值和主观评价结果转换为指标评分值。然后采用专家调研确定一二三级维度的权重;采用层次分析法和熵权法相结合的组合赋权法确定四级指标权重。采用加权和法将指标评分和权重进行结合,得到最终评分和等级,并与工程师评价的等级进行对比,评价结果准确率达到84.6%。最后对评分最差车型进行障碍度分析,得到了影响其得分的主要指标。(4)主客观关联研究。针对舒适性的主观评分和客观指标值,采用GA-BP神经网络进行主客观关联研究。并根据数据类型选择合适的数据预处理算法,首先采用单因素方差分析(ANOVA)剔除与主观评分不相关的客观指标;然后采用线性判别分析(LDA)对客观指标进行降维,去除冗余信息;最后基于有条件变分自动编码器(CVAE)设计数据生成算法,为神经网络增加训练样本。最终经过数据预处理后5个神经网络模型的平均绝对误差减小了0.13分,平均绝对误差仅为0.1分,表明GA-BP神经网络的预测效果较好,且数据预处理方法均能够有效的提升网络的预测效果。

关键词：主客观结合 ACC测试评价综合评价 GA-BP神经网络

基于注意力机制和改进关键点约束的6D位姿估计方法研究

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基于注意力机制和改进关键点约束的6D位姿估计方法研究

作者：杨煜豪重庆理工大学

学位级别：硕士

在工业机器人应用中,精确的6D位姿估计是提高机器人自主操作灵活性和效率的关键。然而,传统6D位姿估计方法在光照变化、遮挡和背景复杂等问题方面存在局限性。本文致力于研究改进的6D位姿估计方法,以提高在复杂环境下机器感知的准确性... 详细信息

在工业机器人应用中,精确的6D位姿估计是提高机器人自主操作灵活性和效率的关键。然而,传统6D位姿估计方法在光照变化、遮挡和背景复杂等问题方面存在局限性。本文致力于研究改进的6D位姿估计方法,以提高在复杂环境下机器感知的准确性和鲁棒性。针对工业机器人和自动驾驶等领域的需求,本文提出了基于改进关键点约束和注意力机制融合的先进位姿估计方法。首先,为解决基于几何配准的传统估算方法对CAD模型依赖性强、对观测质量敏感以及在遮挡情况下表现不佳的问题,本文设计的网络采用了一种注意力感知机制,不仅需要模型点来预测对应关系,而且还对观测数据与模型先验数据之间的几何相似性进行了明确建模。本文的主要观点是,每个模型点和场景点之间的相关性为学习点对匹配提供了重要信息。为了进一步解决特征分布发散带来的相关性噪声,本文设计了一个简单而有效的伪孪生网络来提高特征同质性。其次,为解决传统方法中最远点采样(FPS)算法在选择关键点时无法可微的问题,本文提出了一种改进的关键点选择策略,使得关键点预测过程能够端到端地进行训练。与此同时,通过与其他分支进行联合训练,有效地解决了损失函数的局限性问题。该方法成功地预测了在遮挡和光照等干扰情况下的一组已知物体的6D位姿信息。为了进一步提高关键点预测的鲁棒性,本文采用一种加权聚合的方法,对候选结果和置信度进行回归,同时通过PPF点对特征进一步约束关键点集的预测。通过对预测关键点集进行几何分布约束,该研究成功提高了最终估计中关键点的可靠性。最后,本文在三个公开数据集上进行了验证,实验表明所设计的网络在位姿预测的准确性和鲁棒性上都要优于目前大部分方法。在复杂环境下,本方法在处理光照变化、遮挡和背景复杂等挑战时表现出色,预测精度显著提升。总体而言,通过引入关键点选择和注意力机制的改进,本研究在位姿估计方法中取得了显著的性能提升,为制造业提供了先进的自动化解决方案,推动了工业智能化的发展。未来的工作将进一步探索该方法在其他领域的应用,以扩大其实用价值。

关键词： 6D位姿估计特征融合深度学习点云处理注意力机制

基于Interbrand模型的物流企业品牌价值评估 ——以顺丰速运品牌为例

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基于Interbrand模型的物流企业品牌价值评估 ——以顺丰速运品牌...

作者：丰远菲重庆理工大学

学位级别：硕士

随着全球经济一体化和市场竞争的激烈加剧,消费者对产品和服务也逐渐转向对品质保证和个性化定制的需求。这一趋势使得品牌对企业发展的重要性日益凸显,企业之间的竞争焦点从单纯的价格或服务竞争转向了企业知名度。一个良好的品牌形象... 详细信息

随着全球经济一体化和市场竞争的激烈加剧,消费者对产品和服务也逐渐转向对品质保证和个性化定制的需求。这一趋势使得品牌对企业发展的重要性日益凸显,企业之间的竞争焦点从单纯的价格或服务竞争转向了企业知名度。一个良好的品牌形象不仅能够吸引更多的消费者,还能够吸引更多的投资者。中国的物流行业正在经历从快速发展走向成熟的阶段。对于物流企业而言,若想要进一步扩展国内市场份额或者开拓国际市场份额,打造优质的品牌至关重要。因此,本文旨在寻求物流企业品牌价值评估的方法,为未来该行业品牌价值评估提供指导和贡献。本研究选用Interbrand模型作为评估物流企业品牌价值的基础模型。该模型对于折现率的确定主要侧重于市场角度,如今随着消费水平的提高,消费者对企业的影响日益显著。因此,本文在Interbrand模型中对品牌乘数,即折现率引入消费者视角进行修正,以更准确地评估品牌在消费者心中的地位和影响力。本文完善了品牌乘数的评估指标体系,指标数据来源于问卷调查,对于问卷调查取得的数据,运用层次分析法和模糊数学综合评价法量化分析。这一做法可有效减少主观因素的影响,增强评估结果的客观性和可靠性。最后,本文选用顺丰速运品牌作为案例,采用修正模型计算并分析结果,评估结果为171.89亿元,与公布值的误差不超过5%。通过本文的研究,得出传统评估方法对我国物流企业的品牌评估并不适用,对于品牌的评估应该重视消费者对于品牌的影响,修正后的Interbrand模型在我国物流企业品牌价值评估方面具备适用性。

关键词：品牌价值物流企业品牌价值评估 Interbrand模型