基于环境吸引域的移动机械臂移动装配规划及控制研究

来源 :中国科学技术大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:guohui413
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
霍尔传感器是根据霍尔效应制作的磁场传感器,基于半导体材料制作的霍尔效应传感器由于其体积、结构、使用寿命、应用领域等方面的优势,已广泛应用在工业控制、消费电子、汽车应用等领域。  AlGaN/GaN高电子迁移率晶体管霍尔传感器,与其他异质结或多层量子阱结构的霍尔传感器相比有很多优势,如:较高的载流子迁移率可以提高霍尔电压,可以在更高频率下工作;大的禁带宽度使器件有更好的温度稳定特性,使得受外界温度干
该文应用DCIV技术研究了FN应力和热载流子(HC)应力下的可靠性问题.该文深入研究了陷阱辅助隧穿电流对DCIV技术的影响,并以此为基础构建了新的提取漏区界面态的方法—BTB电流(Band Trap Band Current)法.该文应用DCIV技术研究了不同沟道长度,不同栅氧化层厚度(Toxl、Tox2、Tox3、Tox4)的器件在FN应力下的退化问题.结果表明,应力过程中的饱和漏电流和线性区漏
学位
在码分多址(CDMA)系统中,多址干扰(MAI)、码间干扰(ISI)成为制约系统性能和容量的关键因素.多用户检测技术能够有效减小甚至消除这些干扰因素,明显提高系统性能.该文首先系统地研究了多用户检测的原理模型,总结了研究的发展和成果,随后着重将目前信号处理中最新发展的核方法运用于多用户检测当中,提出了两种多用户检测算法.首先提出了递归最小二乘支持向量机(RLS-SVM)多用户检测.通过对基本Gau
学位
电动汽车的发展有助于减少道路交通对石油的消耗量,同时可以减少汽车尾气排放,改善大气环境。动力电池作为电动汽车的核心部件,为车辆提供能量来源。为了确保动力电池的安全使用、扩大行驶里程、延长使用寿命,使用电池管理系统(Battery Management System,BMS)对电池进行有效管理是非常必要的。电池的荷电状态(State of Charge,SOC)指其剩余电量占总电量的比例,是其他电池
学位
人机交互可以减少人工干预、解放双手,是泵站平台实现智能化的过程中必不可少的部分。虽然目前语音交互系统已经有比较成熟的技术和产品,但在实际泵站平台的应用中仍有一些问题亟待解决:一是实际泵站控制指令多变,现有的语音识别模型泛化能力低,无法在实际泵站下使用;二是现有的中文语音合成存在推断效率和语音合成质量不高的情况。针对这两个问题,本文针对智能泵站平台下的语音交互技术进行研究与设计,实现了泵站平台的语音
学位
随着科学技术的发展,“优化”的思想已逐渐扎根于各个领域,科学与工程中的许多实际问题都可以通过抽象描述而后转化成“最优化”的问题,如数学建模、系统辨识、机器学习等。梯度下降法因结构简单、原理直观且易于实现,在求解各类无约束优化问题中发挥着巨大的作用。然而,传统的梯度法不仅收敛速度慢,在解决非凸优化问题时还往往会陷入局部极值。近些年来,有学者尝试将分数阶微积分引入到梯度优化算法的设计中,以期望获得更好
学位
棉花覆膜种植栽培技术在保障棉花产量的同时也因覆膜的残留造成了环境污染,因此覆膜回收机常被用来解决覆膜回收问题。然而在实际作业过程中,棉花覆膜回收机需要司机一直沿着作物行的中心线作业,导致司机作业过程中劳动强度大,造成少收漏收率较高。因此,基于机器视觉导航的自动驾驶能够有效提升覆膜回收效率以及降低劳动强度,对于保护新疆产棉地区耕地,具有重要意义。农机视觉导航的前提是检测作物行中心线。在棉花的覆膜回收
学位
液压机械臂是深海智能精确作业的核心装置,是深海勘测和作业的关键工具,在落实我国海洋战略、建设海洋强国方面具有重要地位。论文在“中科院战略性先导A类科技专项”任务“智能精确作业模块研制”的支持下,以深海液压机械臂为研究对象,设计了机械臂的总体方案,分析了机械臂的运动学和轨迹规划,研究了液压关节三种控制算法。仿真和实验结果表明,系统设计和控制算法研究满足研制深海液压机械臂的要求。论文的主要工作如下:1
学位
机器人定位技术是机器人学中一个经过广泛研究但仍然需要进一步提高的问题,其中巡逻机器人是一个日益普遍且重要的应用场景。经典的用于巡逻机器人的定位方法主要以全局传感器为主,需要在环境中固定位置部署辅助定位设备等,该类方法需要对辅助定位设备进行复杂精确的预先标定,并且只能局限于一定范围内工作,造成了巡逻机器人无法普遍应用。在国家重点研发计划“巡逻机器人关键技术研究”(2017YFC0806504)课题、
学位
随着深度学习和计算机视觉技术的发展,使用农作物叶片图像进行病害识别的方法已经被广泛研究。大量的农作物病害叶片图像数据是保证病害识别模型性能的前提,而农业病害叶片数据往往是不易获取的,此时基于深度学习和卷积神经网络的病害识别模型十分容易受到过拟合现象的困扰。传统的数据增强是在原有少量样本数据的基础上,通过对其进行几何仿射变换或者颜色空间分布的变换扩充训练样本规模的方法。数据增强能够改善模型的泛化能力
学位