为了规划机器人行驶路径,保障机器人行驶安全,提高机器人任务完成的安全性与自动性,提出基于双目视觉技术的复杂环境下机器人自动导航方法标定双目摄像机,利用双目视觉技术采集机器人行驶环境图像;提取机器人行驶环境图像特征;按双目视觉三维重建原理,获取机器人行驶环境三维点云数据;以机器人行驶环境二维地图为依据,构建机器人行驶环境栅格地图;采用A*算法在构建的栅格地图中规划机器人行驶路径,完成机器人自动导航。实验表明该方法可实现复杂环境下机器人自动导航,并规划出较为理想的机器人行驶路径。

利用正交试验,比较普通混凝土在水、氯盐溶液、硫酸盐溶液和氯盐+硫酸盐复合溶液中冻融环境下的抗压强度、质量损失和膨胀率。试验结果表明,配置良好的混凝土,水泥应控制在一定范围内;相对氯离子,硫酸根离子对混凝土性能的影响更大。

受井下高温高压、酸性流体、固井后大规模分段压裂、油气开采等诸多因素影响,水泥环密封完整性极易遭受破坏,导致层间窜流、井口带压,甚至引发井喷。目前,以提高水泥环胶结质量为核心的水泥环密封控制技术,已无法满足复杂油气井长效开发需求,而随着深井、超深井与非常规油气井不断增多,未来面临的环境和工况更加复杂,对水泥环密封完整性的要求更高。为此,概述了复杂环境下水泥环全生命周期密封完整性研究进展,分析了目前水泥环密封完整性控制存在的主要问题,指出了未来应解决的基本理论和科学问题,并对未来相关技术进行了展望。研究认为,在持续研究高温高压环境下水泥水化及防窜理论、动载环境下水泥环密封失效规律、酸性环境下水泥石腐蚀机制的基础上,应突出全生命周期控制理念,解决“窜流、损伤、腐蚀”导致水泥环密封失效...

在复杂地质条件下进行地连墙施工,尤其是在穿越硬岩层时,常规的成槽工艺经常会遇到成槽困难、槽壁稳定和垂直度控制难度大的问题,如何确保成槽施工质量是工程控制的关键。本文以惠州市新沥路下沉通道地连墙施工为背景,总结提炼了“液压抓斗成槽,铣槽机铣槽,抓铣结合”的地连墙穿硬岩层段的成槽施工技术,并对施工工艺原理、工艺流程及主要技术措施进行了研究、总结,旨在为后续类似工程提供一定的借鉴意义。

针对现阶段卷积神经网络参数量较大,检测速度较慢,无法嵌入至移动端电子设备,且在复杂环境下检测精度较低的问题,设计了两层前后分离轻量级的卷积神经网络的人脸检测方法。第一层网络采用全卷积神经网络,用于快速提取人脸特征,并生成大量的人脸边界候选框。第二层网络采用深层全连接卷积神经网络,将第一层网络推断的人脸候选区域进行筛选,并输出人脸大小、坐标和置信度。实验表明,本文设计的人脸检测方法在人脸基准数据集FDDB上具备较高的检测精度和检测速度,轻量级的网络设计使得算法移植到前端电子设备成为了可能。

针对四足机器人在复杂环境中摆动腿路径点规划不准确的问题,提出一种基于摆动腿路径规划的样条优化算法。该算法运用零力矩点(ZMP)稳定性准则,在对机器人COG轨迹进行规划的基础上,对机器人摆动腿足端轨迹路径点进行优化计算,并利用ADAMS建立其仿真模型用于计算机仿真。结果表明:该算法不仅能保证四足机器人安全避障,且能实现在复杂地形条件下平稳行走,验证了该算法的准确性和鲁棒性。

针对机器人末端与复杂环境交互工作模式下的力控制问题,提出了一种基于时间延迟的力自适应阻抗控制。建立自适应阻抗控制的数学模型,分析变刚度与变位置模式下的阻抗特性,证明了自适应阻抗控制的收敛性。设计了单臂机器人的复杂环境自适应力控制框图,以及双臂机器人控制模式下对应于不同刚度物体的夹取内力控制框图。通过Simulink与ADAMS联合仿真,结果表明单臂机器人在变位置和变刚度情况下,自适应阻抗模型对恒定力、斜坡力和正弦力均有很好

为了使机器人在复杂环境下规划出最优路径,提出了基于改进人工蜂群算法的路径规划方法。分析了传统的人工蜂群算法原理;为适应复杂环境下路径规划,引入了小步长侦查蜂用于侦查跟随蜂可能前进方向的障碍物分布情况,根据侦查出的障碍物复杂度和节点与目标点距离对可行节点进行评分,得分大小作为跟随蜂选择下一节点的依据,这样就可以使跟随蜂成功避开障碍物复杂区域。使用改进算法进行路径规划,将规划结果与传统蚁群算法和传统人工蜂群算法比较,改进人工蜂群算法规划路径最短,且算法耗时最少。