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861.
针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。 相似文献
862.
遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法 总被引:2,自引:2,他引:0
为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。 相似文献
863.
足式机器人步态控制是机器人研究领域的难点问题,应用强化学习让机器人自主学习策略提供了一种很好的解决思路.基于ROS机器人操作系统搭建了四足机器人仿真平台,将近端策略优化算法用于四足机器人步态控制,并与其他深度强化学习算法进行了对比分析.仿真实验结果表明,近端策略优化算法在实际应用中具有更好的训练效果. 相似文献
864.
小卫星以它低成本,多样化的特点,成为了空间科学任务的重要载体,建立小卫星数值仿真平台,并且对它进行一定的验证和评估是相当必要的.针对小卫星3个关键子系统—电源系统,热控系统,姿轨控系统进行详细的理论分析,分别对3个子系统建立有效模型;基于HLA技术设置相关的串口与协议,建立小卫星数值仿真平台.在给定有效参数后,对数值仿真平台的运行进行分析,验证仿真平台具有重要的使用价值. 相似文献
865.
866.
867.
随机优化的交叉熵方法具有高效性和自适应性的特点,在高维和非线性等复杂优化问题中具有巨大的开发潜力。针对传统交叉熵优化方法精度不足的缺点,提出使用“当前精英样本”和“全局精英样本”构建新的参数更新策略,以充分提取迭代历史中的有用信息。采用自适应的平滑策略和变异操作进一步提升计算性能。通过3个计算实例证明,改进后的方法比传统交叉熵方法具有更高的计算精度和更强的全局搜索能力。 相似文献
868.
869.
现代小卫星的发展及轨道垃圾问题 总被引:1,自引:0,他引:1
文章首先综述半个多世纪以来传统和现代小卫星的技术发展,特别是现代小卫星在对地观测、通信导航、空间技术实验与演示、深空探测、军事等方面的应用取得很多成就,尤其是对地观测高分辨率成像系统取得了突破性技术成就;其次讨论小卫星所产生的轨道垃圾及其影响和处理;最后提出未来小卫星技术发展十个原则,对未来小卫星的应用作了展望。 相似文献
870.
基于域对抗门控网络的变工况刀具磨损精确预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
刀具磨损的精确预测对保证零件加工质量、提高生产效率和降低制造成本具有重要作用。在实际加工过程中,切削参数、刀具几何参数、刀具材料等工况复杂多变,工况信息和刀具磨损量对监测信号的耦合作用为刀具磨损的精确预测带来了很大挑战。针对以上问题,提出了一种基于域对抗门控网络(DAGNN)的变工况刀具磨损精确预测方法。引入工况分类网络并利用无磨损量标签样本,通过域对抗和门控过滤机制自适应地从不同工况的原始监测信号中提取表征刀具磨损且对工况变化不敏感的关键信号特征。对信号特征提取网络和刀具磨损预测网络进行迭代优化,从而实现变工况刀具磨损的精确预测。实验结果表明:相比已有的方法,本文方法能够利用少量带磨损量标签的目标工况样本实现刀具材料和刀具直径变化情况下的刀具磨损量精确预测,预测精度大幅提高。 相似文献