基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

电连接器接点焊接工艺研究

针对航天产品电连接器接点焊点与引线断裂失效问题,分析了焊接过程中助焊剂、焊料、焊接工具和防护套等对接点焊接质量的影响。结合实践经验,提出相关工作参数和材料的选取原则,确定了生产中焊接技术的质量控制点。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system,BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network,FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier,FLNNDC）,旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

刀具编码的激光自适应标刻技术

针对激光标刻刀具编码时出现的标刻效率低、标刻质量不稳定、危害工人身体等问题,提出了一种自适应标刻技术.设计了特定结构的输送机和V型块,配合光电开关的检测功能实现自适应传送刀具;设计了使不同刀具在抓取后轴线处在同一位置的机械手爪,以保证不同刀具端面都能快速定位到激光头标刻区域;利用机械手的快速移动,采用了光电开关辅助对焦来提升对焦的速度和精度.在这3项关键技术支持下,完成了整个方案的设计.样机的测试结果表明,相比传统标刻方式,自适应标刻技术能将标刻效率提升4倍以上,保证标刻编码质量稳定可靠,实现无人化标刻.      

Effect of tube-electrode inner diameter on electrochemical discharge machining of nickel-based superalloy

Nickel-based superalloys are widely employed in modern aircraft engines because of their excellent material characteristics, particularly in the fabrication of film cooling holes. How-ever, the high machining requirement of a large number of film cooling holes can be extremely chal-lenging. The hybrid machining technique of tube electrode high-speed electrochemical discharge drilling (TEHECDD) has been considered as a promising method for the production of film cooling holes. Compared with any single machining process, this hybrid technique requires the removal of more complex machining by-products, including debris produced in the electrical discharge machin-ing process and hydroxide and bubbles generated in the electrochemical machining process. These by-products significantly affect the machining efficiency and surface quality of the machined prod-ucts. In this study, tube electrodes in different inner diameters are designed and fabricated, and the effects of inner diameter on the machining efficiency and surface quality of TEHECDD are inves-tigated. The results show that larger inner diameters could effectively improve the flushing condi-tion and facilitate the removal of machining by-products. Therefore, higher material removal efficiency, surface quality, and electrode wear rate could be achieved by increasing the inner diam-eter of the tube electrode.     

深空探测器大口径天线指向在轨标定方案

基于深空探测器配备的大口径天线的指向精度要求,给出了一种深空探测器大口径天线在轨指向的标定方案,以解决深空探测器安装的大口径天线的在轨指向评价问题。通过对飞行器特点和约束条件的分析,结合"嫦娥4号"中继星天线的具体情况,采用星地协同工作的方法,给出了天线指向在轨标定的方案,并明确了标定的实施流程,最后对标定过程中的误差情况进行了分析。本方案可推广应用于其他深空探测器大口径天线指向标定方案的设计。     

深空探测器自主天文导航技术综述

在深空探测中,单独使用无线电测控存在精度、实时性、覆盖性等方面的限制。作为无线电测控的有效补充,自主天文导航是保证深空探测任务成功的关键技术之一。面向深空探测对自主天文导航的迫切需求,概述了深空探测器自主天文导航的基本原理,简要介绍了深空探测器自主天文导航的研究进展,并重点分析探讨了深空探测器自主天文导航的关键技术和发展趋势。分析结果可为我国未来深空探测器天文导航系统研制提供参考,并为深空探测任务的总体设计提供帮助。