随着智能制造、人工智能等技术的快速发展,立体仓储和仓储机器人得到了广泛的应用,空间定位测量技术的需求提升。传统的定位测量技术存在精度低、测量范围有限的问题。为此,针对大尺寸空间三维立体位姿测量的应用场景,首先采用旋转激光扫描机构构建光电传感网络,激光平面后方交会于待测目标,然后运用EPNP算法求出物料运输机器人在激光扫描机构坐标系的3D坐标,最后利用单位四元数法求出物料运输机器人相对于世界坐标系的位姿信息。应用结果表明:该方法能够进行大尺寸空间三维立体定位测量,系统稳定,鲁棒性强,能够满足实际应用需求。
在共享经济时代,物流服务行业建立稳定的联盟至关重要。因此,在物流企业联盟内部,如何确保公平的收益分配成为一大挑战。然而,由于联盟存在信息不完备的情况,一些传统的合作博弈单值解,例如Shapley值,可能并不适用于该问题,这些解法更适用于联盟的总体收益和各博弈者的参与水平都能够被准确估计的情形。研究了信息不完备的物流企业联盟的收益分配问题,并提出了一种相关的收益分配模型。为了证明所提出模型的适用性,进行了一个案例研究。结果表明,模糊Shapley值能合理地提升多方合作后的各方收益,有效地分配物流企业联盟的收益。
针对深沟球轴承外圈早期微弱故障监测信号弱、特征信息不明显等问题,通过实验研究,探索一种基于非接触式可控电磁力的深沟球轴承外圈早期微弱故障主动感知方法。在轴承-转子系统运行过程中,利用电磁轴承主动施加径向非接触式电磁力,从而放大深沟球轴承外圈滚道早期微弱故障在监测信号中的表现。通过搭建测试实验台,并利用激光加工模拟轴承外圈滚道微米级缺陷故障,对提出的主动感知方法进行了详细实验研究。
在四足机器人爬行步态中,由于在同一时刻有三条腿处于支撑相,步频较低、质心的位置波动较大,且控制系统实时计算量庞大。单独使用虚拟模型控制(VMC)或模型预测控制(MPC)方法对四足机器人的爬行步态(WALK)的控制效果欠佳,针对四足机器人的爬行步态提出了一种新的控制方案。首先使用基于二次优化的VMC进行机器人的足底支反力计算,构建机器人基本的运动控制模型,然后根据爬行步态的特点,对机器人的质心进行了基于MPC的轨迹规划,并将规划结果送入VMC求解器中迭代求解,从而得到机身期望的姿态和足底力。在仿真模型中检验后将此控制算法应用于物理样机进行试验。实验结果表明,该控制方案大幅度提高了四足机器人爬行步态的稳定性、减少了控制系统实时计算时间。
针对物流中转仓库内移动机器人转运货物的路径规划问题,以转运货物至指定地点的最短时间为目标函数,利用遗传算法对目标函数进行求解。传统遗传算法存在早熟收敛、寻优能力差的问题,因此,提出一种改进遗传算法的路径规划方法,对算法的交叉算子和变异算子两方面进行改进,设计了启发式交叉算子与自适应策略调整的变异算子来获得最优解。基于MATLAB对仿真环境进行搭建和对改进算法进行实例验证。通过分析仿真结果,改进后的算法规划路径更加合理、具有更好的收敛能力。
针对空气悬架系统高度调节过程中由于系统惯性易出现超调震荡,导致控制阀高频开关,进而引发能源浪费的问题,基于压缩气体有效能理论和能量守恒定律,提出了一种基于能耗预测与PI结合的悬架高度控制方法,以实现对空气悬架高度的快速精确控制。首先,基于空气弹簧数学模型和测试数据,结合AMEsim软件建立了四分之一空气悬架系统仿真模型,并通过试验验证了模型的准确性。其次,提出了空气悬架高度控制理想能耗计算方法,然后,设计了基于理想能耗的高度控制器,提出了一种新的先以储气罐气压后以空气悬架高度为控制目标的二阶段控制策略,最后通过四分之一空气悬架系统半实物仿真平台实验验证了该控制策略的有效性和优越性。
为替代传统的人工、机械采捕方式,实现海珍品的自动化、精准化采捕,设计了一种水下采捕双机械手,主机械手具有抓取功能,副机械手完成收集任务,双手协调作业完成采捕作业。所设计的主、副机械手关节均采用独立电机驱动,保证了采捕机械手的灵活性,建立了双机械手三维实体模型。基于D-H法建立了双机械手运动学模型,并验证了模型的正确性。通过MATLAB与ADAMS联合仿真平台得出了双机械手无碰撞路径,并进行了仿真验证。结果表明,双机械手运动路径能够有效地进行空间避障和自避障,水下采捕双机械手可为渔业装备技术人员提供参考。
产业互联网是站在整个产业链视角,充分运用沉淀的产业数据,进行痛点分析和资源匹配,向全产业提供普惠式的综合服务和基础设施建设,提升产业链供应链的稳定性和现代化。在产业链发展中,上下游企业以及企业与终端用户间的业务对接和协同已经成为了一个关键问题。而传统的信息检索方式由于存在检索方式单一、检索内容固化等原因难以有效适应产业链中对相关产品和业务的个性化检索和信息咨询需求。随着人工智能的发展,智能客服已经成为一种新的解决产业链个性化信息检索和咨询问题的关键技术手段。然而,传统智能客服的适应能力相对有限,有时对特定问题的回答还需要在系统中进行预先定义,对于不断变化的业务语境难以灵活应对。为了提供一种面向产业链上下游企业的可以灵活适配目标企业业务需求的智能客服系统,提出了一种基于大语言模型(LLM)的领域自适应智能客服构建方法,该方法利用开源的大语言模型,使得中小企业可以针对具体下游任务进行垂域适配,结合私域知识库搭建低成本高质量的客户服务,同时也能避免敏感数据泄露问题,从而能够解决产业互联网中灵活地智能客服系统构建问题,降低产业互联网中中小企业低成本系统构建需求。
物联网设备之间通过不同的通信协议进行数据传输与信息交互。针对设备异构通信协议相互理解问题,深入研究了多工业协议解析技术,研究并实现了一种可支持协议扩展的语义解析网关。网关定义了多种工业协议解析脚本、开发了词法分析和语法分析程序、生成对应的协议解析指令集和实现了解析脚本执行程序和解析数据输出,建立了整体的语义解析系统。网关通过定义不同协议的解析脚本对不同协议的数据报文进行语义解析,析出的语义数据可以直接被设备或者云端应用,从而实现了更加灵活的数据传输和信息交互。网关通过扩展解析脚本来支持对协议扩展,不需要针对每种协议单独设计解析程序,极大地减少了协议解析程序开发的难度和工作量,更符合当前及未来物联网发展的趋势。通过对网关性能进行可靠性和实时性测试实验,验证了网关对工业协议解析转换稳定可靠及时。