基于粒子群算法的无人直升机控制优化方法

    公开(公告)号:CN110502860B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN201910803497.3

    申请日:2019-08-28

    IPC分类号: G06F30/20 G06N3/00

    摘要: 本发明涉及基于粒子群算法的无人直升机控制优化方法,属于无人直升机显模型跟踪控制领域,该方法包括:确定无人直升机显模型控制系统得到其中的积分常数阵G4和增益对角矩阵R;将G4和R作为粒子群中的参数通过粒子群算法优化,并输出控制器。本发明通过在显模型控制方法中引入粒子群优化算法,优化无人直升机控制器中的参数,提高了无人直升机的操纵品质,改善被控对象的鲁棒性。得出的控制器可使被控对象的性能在约束范围内达到最优,设计更简单、使用更灵活。本发明还解决了传统显模型跟踪控制方法中积分常数阵G4和增益对角矩阵R的选择通过试凑的方法凭借专家经验的劣势,使得更便捷的构造出G4和R并得到最优的控制器。

    一种融合Bezier优化遗传算法的机器人路径规划方法

    公开(公告)号:CN110347151B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN201910469444.2

    申请日:2019-05-31

    IPC分类号: G05D1/02 G01C21/20

    摘要: 本发明涉及一种融合Bezier优化遗传算法的机器人路径规划方法,属于人工智能领域,该方法先采用Bezier曲线,将遗传算法初始解及交叉、变异过程中产生的路径进行优化,以消除尖峰拐点并减少冗余节点,从而提高路径平滑性;再采用增加了安全距离与自适应惩罚因子的适应度函数,对遗传算法求得的路径进行动态调节,以提高规划路径的质量。此种方法可搜索一条距离更短且更光滑的路径,使得机器人减少因路径急剧转折而频繁切换运行状态导致的能量损耗,并进一步保障了机器人移动的安全性。

    一种融合Bezier优化遗传算法的机器人路径规划方法

    公开(公告)号:CN110347151A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201910469444.2

    申请日:2019-05-31

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明涉及一种融合Bezier优化遗传算法的机器人路径规划方法,属于人工智能领域,该方法先采用Bezier曲线,将遗传算法初始解及交叉、变异过程中产生的路径进行优化,以消除尖峰拐点并减少冗余节点,从而提高路径平滑性;再采用增加了安全距离与自适应惩罚因子的适应度函数,对遗传算法求得的路径进行动态调节,以提高规划路径的质量。此种方法可搜索一条距离更短且更光滑的路径,使得机器人减少因路径急剧转折而频繁切换运行状态导致的能量损耗,并进一步保障了机器人移动的安全性。

    基于粒子群算法的无人直升机控制优化方法

    公开(公告)号:CN110502860A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910803497.3

    申请日:2019-08-28

    IPC分类号: G06F17/50 G06N3/00

    摘要: 本发明涉及基于粒子群算法的无人直升机控制优化方法,属于无人直升机显模型跟踪控制领域,该方法包括:确定无人直升机显模型控制系统得到其中的积分常数阵G4和增益对角矩阵R;将G4和R作为粒子群中的参数通过粒子群算法优化,并输出控制器。本发明通过在显模型控制方法中引入粒子群优化算法,优化无人直升机控制器中的参数,提高了无人直升机的操纵品质,改善被控对象的鲁棒性。得出的控制器可使被控对象的性能在约束范围内达到最优,设计更简单、使用更灵活。本发明还解决了传统显模型跟踪控制方法中积分常数阵G4和增益对角矩阵R的选择通过试凑的方法凭借专家经验的劣势,使得更便捷的构造出G4和R并得到最优的控制器。

    一种城区智慧巡检机器人

    公开(公告)号:CN211554737U

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN201921412864.9

    申请日:2019-08-28

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本实用新型涉及一种城区智慧巡检机器人,属于智能机器人技术领域,包括车体、电机驱动模块、防碰撞模块、用于照明的照明模块、视觉导航模块、语音播报模块、无线透传模块、中央处理模块以及电源;所述防碰撞模块包括用于测距的激光雷达和可升降式视觉传感器;利用所述防碰撞模块采集巡检信息并通过内部SLAM算法进行路径规划,在视觉导航模块作用下行驶至指定巡逻地;所述语音播报模块包括对巡逻过程中监测到的危险情况进行远传和语音播报的报警装置;所述无线透传模块用于所述机器人与客户端通信连接;当检测到突发情况时、或所述机器人出现问题时启动报警装置时通过无线透传模块发出报警,通知相关管理人员。

    高附着耐磨防滑耐候性运动场地专用涂料及其制备方法

    公开(公告)号:CN104987789B

    公开(公告)日:2017-07-04

    申请号:CN201510385219.2

    申请日:2015-07-03

    摘要: 高附着耐磨防滑耐候性运动场地专用涂料,按照重量份数包括如下原料:丙烯酸乳液230~290份、高分子纳米胶粉114~130份、丙二醇20~25份、羟乙基纤维素1~2份、改性空心玻璃微珠10~12份、改性纳米氧化铝12~14份、改性多壁碳纳米管0.5~1份、锌绿4~8份、水性膨润土1~2份、润湿剂1.5~3份、二甲基硅油2~3份、有机硅消泡剂2~10份、有机硅流平剂2~10份。本发明运动场地专用涂料具有较高的附着力、优异的耐磨性、防滑性、强韧性、阻燃性,具有极好的耐候持久性,机械及力学性能较好。本发明涂料耐灰,不易沾灰,在运动场地维护便利,施工性能好,可以有效降低施工及维护成本。本发明适用于篮球场和羽毛球场等运动场地。

    一种光电模拟防暴作训系统及其作战服

    公开(公告)号:CN105241302A

    公开(公告)日:2016-01-13

    申请号:CN201510634171.4

    申请日:2015-09-29

    IPC分类号: F41A33/00 F41H1/02 F41H1/04

    摘要: 本发明涉及一种光电模拟防暴作训系统及其作战服。该系统包括作战服、作战头盔和电子模拟枪,作战服上设置有用于确定被击中的确认装置和信号处理装置,信号处理装置采样连接该确认装置,作战服还包括气囊装置,气囊装置包括气囊本体和充气装置,信号处理装置控制连接充气装置。在确定被击中时,处理装置控制气囊装置中的充气装置为气囊充气,气体会快速充满气囊,使被击中目标感到压迫感,通过直观感受能够起到良好的提醒效果,而且通过气囊压迫能使人较为真实地感受到中弹的模拟感觉,训练者或者游戏者的直观感受得到提升,产生一种较为真实的作战感觉。

    一种轴类工件端面倒角检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115760699A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211288415.4

    申请日:2022-10-20

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/13 G01M13/04

    摘要: 一种轴类工件端面倒角检测方法及系统,包括以下步骤:S1,转动待测工件,采集多个低角度光源下待测工件端面倒角的初始图像;S2,对所述初始图像进行预处理,得到预处理图像;S3,对所述预处理图像进行分割,得到包含待测工件端面的待检测区域;S4,对所述待检测区域进行外观分析得到待测工件的缺陷信息;S5,从待检测区域中提取待测工件的轮廓,并且根据待测工件的轮廓计算待测工件的倒角尺寸;S6,基于待测工件的倒角尺寸判断待测工件的倒角是否合格。本发明,缩短了轴类工件端面倒角的检测时间,提高了检测效率,极大地降低了检测的漏检率和错检率。

    一种具有知识迁移判别能力的数据分类方法

    公开(公告)号:CN114861813A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210568499.0

    申请日:2022-05-24

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种具有知识迁移判别能力的数据分类方法,本发明有效解决了现有分类模型无法针对源域与目标域数据分布不同的情况下进行分类且分类精度较低的问题;解决的技术方案包括:本方案通过设计加权MMD(Weights Maximum Mean Divergence,称为WMMD),提升了系统跨域知识迁移能力,为了区分不同类型数据,引入LDA(Linear Discriminant Analysis),对源域样本和目标域样本进行降维,使降维后的数据具有类内方差最小,类间方差最大,相对于已有的分类模型,提高了分类精度。

    一种基于YOLOv3的传送带托辊检测方法

    公开(公告)号:CN111754498A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010611209.7

    申请日:2020-06-29

    IPC分类号: G06T7/00 G06K9/62 G06N3/04

    摘要: 本发明涉及一种基于YOLOv3的传送带托辊检测方法,属于计算机视觉和深度学习领域,通过将YOLOv3的特征提取网络darknet53更换为轻量级特征提取网络Mobilenet,将YOLOv3损失函数中的边框损失和中心损失替换为GIOU损失,构建改进YOLOv3-Mobilenet的皮带托辊检测模型。在训练集上训练所述模型,在测试集上测试其性能,将性能测试结果和其他模型性能进行比较。本发明提出的目标识别方法泛化能力强,实现了对托辊的有效检测,为后续判别皮带是否脱离轨道及监测运行状态提供了有效保障,减小参数计算量的同时,提高了原YOLOv3目标检测模型的速度及准确度。