ISSN 1009-0134
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2025年, 第47卷, 第4期
刊出日期：2025-04-25
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核电、热电、化工设备内部可能出现形状不规则的异物，具有被动变形能力的软体抓手抓取此类物体时具有优势。定刚度软体抓手的负载能力通常很低，可变刚度是提高软抓手负载能力的重要途径。另一方面，力感知功能对抓取易碎物体非常重要，而刚性力感知与软体抓手难以融合，发展可与软体抓手融合的柔性力感知功能模块至关重要。针对上述背景，结合线气混合驱动结构的特点以及仿生手指上下两侧肌肉的工作协调关系，提出了一种利用拮抗作用改变软手指刚度且融合具有力感知功能软体抓手的设计思路。所设计的软体抓手具有三根气动气腔手指，每根手指通过分布浇筑硅胶工艺来制备，并利用仿真软件模拟单根气腔手指变形过程。为了实现抓取时接触力感知功能，在软体手指的尖端集成基于霍尔芯片磁场强度感应的力传感系统，标定并测试了传感器的性能。通过试验，测试软体抓手对不同目标物体的适应性抓取能力和线气拮抗驱动负载能力。实验表明，线气拮抗驱动可以有效提高软体手指的负载能力，感知模块可以实现对抓取目标接触力的实时测量。
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针对大部分两栖仿生机器人存在运动能力不足，环境适应性差，且拟真率低等问题，根据蝾螈的基本节律步态，设计了一个新型双神经元互相抑制的中枢模式发生器（CPG）来作为其控制器，并通过调节各神经元间的兴奋抑制参数来保证相邻CPG单元之间相位耦合关系，在此基础上建立了蝾螈机器人仿脊髓控制神经网络。其中神经元网络由中间神经元与运动神经元构成，中间神经元层产生节律信号，再由运动神经元层进行整合后输出至关节肌肉模型，驱动机器人运动。将Simulink和Webots联合，对脊髓控制网络的性能进行了仿真分析。仿真结果表明两栖蝾螈仿生机器人可以很好实现游泳和陆地爬行等节律步态，所设计的蝾螈机器人运动控制神经元网络是可行和有效的。
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高精度和高频率的定位技术是保障空中建筑机器人高效、安全作业的关键。针对特征稀少的空中施工环境及夜晚保持作业的施工要求，提出了一种建筑机器人外墙定位算法，该算法基于扩展卡尔曼滤波器（EKF），融合惯性测量单元（IMU）和单线激光雷达数据，其中IMU用于滤波器的状态预测，同时还开发了一种适应建筑墙体特征的单线激光雷达定位方法，用于滤波器的观测更新。实验表明融合定位算法可以提高位置姿态估计频率，且定位精度较高，其中X轴最大晃动800 mm、Y轴最大晃动350 mm时，平均绝对误差均小于4 mm，偏航角最大扭转11 时，平均绝对误差小于0.1 ，能够满足实际工程需要。
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针对抛光刀具与工件的相互作用机制复杂，采用回归模型或经验公式建立的预测模型精度不高的问题，将ASO-BP神经网络的建模方法用于机器人抛光过程中，对抛光后工件表面的粗糙度和材料去除深度进行预测，解决了抛光工艺参数与粗糙度和材料去除深度间复杂的非线性问题；为了能够在降低工件表面粗糙度的同时，对材料去除深度进行定量控制，提出了一种将遗传算法与ASO-BP预测模型相结合的工艺参数优化方法，该方法解决了最小化表面粗糙度和定量的材料去除深度的双目标优化问题并输出最优工艺参数组合，通过仿真和试验证明了ASO-BP多目标预测模型的有效性以及结合遗传算法的工艺参数优化方法的可行性。
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针对烟盒质量检测中划痕缺陷识别准确率低、实时性差等问题，提出基于条纹纹理统计量（Stripe）构建的粒子群（PSO）优化Gabor滤波参数的划痕特征增强方法。在使用灰度共生矩阵（GLCM）提取Gabor滤波图像特征的基础上，设计条纹纹理统计量以量化复杂背景下的“划痕”特征。图像方差和条纹纹理统计量共同构成粒子群优化算法的适应度函数，适应度值与滤波器提取划痕效果呈现强耦合性。采用具有不同角度的Gabor滤波器组成滤波器组，通过计算输出的多维图像中每个像素的均值获取图像模板，并利用图像蒙板去除背景干扰，从而判断图像中是否存在划痕缺陷。光学平台采集的图像数据集验证结果表明，即使在划痕受到不同程度背景干扰的情况下，Stripe_PSO方法依然可以保证准确率和召回率在90%以上，能够有效检测烟盒上色差不明显的划痕。
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圆柱电池表面缺陷对其运行安全存在严重影响，针对圆柱电池柱面缺陷检测困难提出一种自动检测算法。首先，针对电池柱面高反光设计成像装置，避免高反光金属造成的影响；然后，基于图像变换和深度卷积生成对抗网络（DCGAN）建立两阶段数据增强方法，提高模型训练精度；最后，针对电池边缘部位缺陷和微小缺陷难以识别对检测算法进行改进，通过设计电池边缘区域特征增强模块（ERFEM）增强对边缘缺陷的提取能力，同时改进双向特征金字塔网络（BiFPN）融合浅层小目标缺陷，并使用空间和通道重建卷积（ScConv）降低检测模块的计算量，提升检测速度。实验结果表明，改进的YOLOv8-EBS算法平均检测精度达到93.7%，检测速度达到每秒105张，满足高速高精的检测需求。
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针对具有连续可调阻尼（Continuous Damping Control，CDC）减振器的半主动悬架智能控制问题，提出基于“双延时深度确定性策略梯度”（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient，简称双延时DDPG）的半主动悬架控制策略。首先构建四自由度二分之一半主动悬架系统仿真模型，然后搭建了CDC减振器正、逆模型，通过创建基于双延时DDPG算法的强化学习训练环境，在MATLAB/Simulink环境下分别开展两种典型工况，即典型随机路面与减速带路面下的半主动悬架系统控制效果仿真实验，与被动悬架对比，基于双延时DDPG强化学习控制算法的半主动悬架的簧上质量垂向加速度均方根值分别降低17.69%、33.42%，车身俯仰角加速度均方根值分别降低8.67%、8.27%，基于双延时DDPG控制策略使半主动悬架系统获得了更佳平顺性。
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电解铜箔制造过程的状态监测对于保证生产系统的安全运行以及铜箔产品的质量稳定性具有重要意义。针对电解铜箔制造过程相关变量的变化为非线性、分布特征为非高斯及噪声干扰等问题，以及现有多元统计分析和深度学习监测方法缺乏考虑产品质量状态特征问题，提出一种基于去噪质量监督自编码器的铜箔制造过程状态监测方法。首先在去噪自编码器中引入质量监督机制，实现过程状态中非线性及产品目标质量特征的提取；在此基础上，基于K近邻构建过程状态监测统计量以进一步提取过程数据的非高斯特征，并结合核密度估计法确定其控制限，从而实现对铜箔制造过程的状态监测。以某电解铜箔企业的生产制造过程和TE工业过程为例进行说明和验证，结果表明，与传统方法相比所提方法在铜箔制造过程的状态监测上具有更好的监测效果，在实际工业生产场景下具有较强的工程价值和应用前景。
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为解决机械加工仓储场景中货位分配的空间利用率低、出入库效率低下问题，提出一种融合遗传算法（Genetic Algorithm，GA）与XGBoost参数优化的混合模型（GA-XGBoost）。通过构建特征选择与超参数协同优化的双层编码机制，结合动态优先级调整的改进贪心算法，建立以空间利用率、出入库时间和预测精度为优化目标的多目标多约束决策模型。实验基于500个货位、1200种货物的仓储数据，结果表明：货物平均出入库时间缩短至17.9分钟，效率提升18.7%；预测均方误差降低至0.012，收敛代数减少19.4%。该方法有效平衡多目标约束关系，可为智能仓储系统提供高密度存储与高效作业协同的货位动态分配方案。
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大丝束碳纤维生产过程中的人为操作失误以及工艺缺陷会导致大丝束表面出现长短丝、毛球、接头、滞浆等缺陷，这些缺陷会影响产品质量，严重的甚至会使得生产过程存在安全隐患，而生产现场视觉系统只具备缺陷检出和图片保存能力，没有实现缺陷的识别分类。因此，从大丝束碳纤维表面缺陷检测的实际应用场景出发，提出一种基于YOLOv5s的轻量化丝束表面缺陷检测算法：首先，将MobileNetV2引入原模型主干网络进行轻量化改进，并插入ODConv动态卷积模块提升模型性能；其次，使用Dyhead动态检测头结构替换原有检测头，在不过度增加计算量的同时提升模型性能；接下来，引入CARAFE上采样算子替换原有最邻近上采样操作，提升模型特征信息聚合效果；最后，在自制大丝束碳纤维表面缺陷数据集上进行消融实验及对比实验。实验结果表明，所提轻量化改进算法相比其他3种经典模型具有更高的运行速度和检测精度，为解决大丝束碳纤维表面缺陷检测问题的研究提供了一种新的方法和思路。
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为了实现绝缘子冲洗机器人在遮挡环境下的有效持续目标检测与跟踪，提出了一种基于计算机视觉的遮挡环境下的检测跟踪方法。首先在YOLOv5检测算法中添加注意力机制，增强检测算法对绝缘子的识别精度；然后将DSST算法中的尺度滤波器与KCF跟踪算法相结合，使KCF具有尺度自适应；之后构建Multi-PROSAC-ORB遮挡识别算法，实现遮挡识别；最后将以上三种算法融合，提出一种遮挡判断条件，保证在遮挡情况下对目标的持续稳定识别与实时性。实验结果表明该方法可以在保证实时性的同时有效地避免遮挡环境下目标跟踪精确率较低的情况，与无遮挡识别时的目标跟踪精确率相比提升了10.9%，跟踪成功率提高了13.6%，具有较高的精确性和实时性。
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民机机头装配车间具有脉动装配和单元产供同步运行的特点，准时交付是保证装配线正常运行的关键条件。民机机头组件装配目前为半自动化装配系统，其班组配置依赖经验，容易导致资源与生产任务不匹配。随着机头批产量要求的提高，人员分配的任务量与复杂度也不断增加，迫切需要有效的分配方法。针对脉动节拍约束下的民机机头组件装配单元班组配置问题，考虑装配线数目、各线开工时间及脉动节拍等对组件装配与交付的时限约束，以及组件装配单元的空间约束、工艺约束等，构建以最小化人力资源成本为目标的数学模型；基于动态工时估计，设计一种模拟退火与粒子群的融合算法，用于解决班组分配与任务分派的集成问题；并通过仿真验证了模型的可行性、算法的优越性。
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针对港口大型散货料堆多激光雷达的点云配准问题，提出一种基于改进快速点特征直方图（FPFH）的采样一致性初始粗配准（SAC-IA）与基于k-维树（k-d树）加速的迭代最近点精配准（ICP）粗-精结合的点云自动配准算法。首先针对大型散货料堆点云数据噪声点、数据量大的问题，对三维点云进行滤波和下采样；其次针对初始位置相差较大的问题，提出基于改进快速点特征直方图的采样一致性粗配准算法；最后针对精配准时间长的问题，提出一种基于k-维树加速的迭代最近点精配准算法。实验结果表明，提出的配准算法与ICP算法、4PCS算法、SAC-IA-ICP算法相比，船舱料堆配准时间分别减小了94.3%、93.3%、66.59%，堆场料堆配准时间分别减小了81%、90.13%、47.99%，船舱料堆配准误差分别减小了84.39%、1.25%、28.19%，堆场料堆配准误差分别减小了90.34%、3.15%、13.04%，具有较好的配准效果。
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针对智能工厂的无序分拣物流工艺流程中图像数据集采用传统的人工“拍摄-标注”方法存在标注成本高、标注准确率波动性大的问题，提出了一种自动化的数据生成方法。以图像数据集自动生成算法为研究对象，搭建了基于Pybullet 开源物理仿真引擎的仿真环境，并通过设定虚拟环境渲染参数和处理虚拟相机拍摄的分割图，实现了生成高质量图像数据集及标注文件的目标。使用虚拟环境生成的数据集对YOLO v5m目标检测网络进行训练，并将训练结果应用于Kinect v2相机拍摄的真实场景图片，实验结果表明，工件检出率为92.1%，两类工件的分类正确率为98.2%，平均识别精度为97.6%；生成单张图片及标签文件的时间小于1 s，相较于人工方法更能够满足高效率生成标准化图像数据集的任务需求。
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鸟类活动对变电站电力设备的危害由来已久，针对目前探驱鸟设备存在的检测精度低、驱鸟效果差等问题，设计了一种结合视听感知模块、声光驱鸟模块、远端控制模块于一体的智能探驱鸟机器人系统，采用基于粒子群优化的到达时间差（TDOA）算法实现麦克风阵列的声源定位，并采用改进的YOLOv5和DeepSORT算法实现对鸟类目标的精确定位与跟踪，最后基于声光驱鸟设备实现针对性驱鸟。实验结果表明，智能探驱鸟机器人的声源距离估测精度达到96.42%，相位估测误差低于1.1°，视觉识别精度达到89.7%，通过对视听模态数据的融合感知，有效解决了驱鸟设备的视野盲区大幅降低鸟类检测效率的问题，能够更高效准确地完成探驱鸟任务。