推进弱筋小麦产业化经营的问题与对策

据农业部《优质专用小麦优势区域发展规划》和《江苏省优质专用小麦产业化发展规划(2003-2007)》,我市被列为弱筋小麦优势发展区域。推广弱筋小麦品种、建设弱筋小麦生产基地、推进弱筋小麦产业化经营是新时期我市小麦生产发展方向,也是提高小麦种植效益的必然选择。1发展优势1     

基于残差BP神经网络的6自由度机器人视觉标定

基于视觉伺服控制的机器人手眼标定和逆运动学求解一直是视觉伺服领域的核心问题。随着应用场景的逐渐复杂,传统手眼标定方法已无法满足需求;随着网络深度的增加,单一BP神经网络逆运动学求解算法的误差趋于饱和甚至变大,无法进一步提升网络性能。针对以上问题,本文将手眼标定和逆运动学求解融合为拟合目标图像坐标到机器人各关节角之间的映射关系问题,提出了一种残差BP神经网络算法。使用多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,残差模块的输入信息可以在网络内跨层传输,较好地解决了因深度增加网络模型容易产生梯度消失而无法提升网络性能的问题;通过6自由度机器人雅可比方程对逆运动学解的空间进行划分,确定了8个独立的区域,基于独立区域方法对训练数据进行处理,从而避免了多自由度机器人逆运动学多解对网络学习的影响,网络训练精度提升了2个数量级,训练速度提高了2倍。在REBot-V-6R型6自由度机器人输送线分拣系统中进行二维平面抓取和三维实物抓取实验,实验结果验证了该方法的准确性。结果表明,该方法比1层BP神经网络、3层BP神经网络、5层BP神经网络的训练精度分别提高了4个数量级、2个数量级、5个数量级,测试精度提高2个数量级;与传统标定方法相比,本文方法节约了逆运动学求解过程的计算成本,抓取位姿精度提高了1个数量级。     

测土配方施肥“3414”试验的实施方法

测土配方施肥"3414"试验实施要求高、数据分析复杂,加强过程控制可有效提高数据分析精度和效率,加速测土配方施肥技术的推广应用。     

基于唯一域方法的机器人逆向运动学求解

针对机器人的逆运动学多解问题,提出一种基于唯一域求解的新方法。利用机器人的雅可比矩阵行列式等于0确定的边界,将机器人的关节空间划分为与逆运动学多解数目一致的唯一域;各唯一域的边界作为约束条件,将唯一域内的逆运动学求解转换为CMA-ES算法的有约束寻优;利用佳点集均匀分布性的特点,优化唯一域中CMA-ES算法求解的初始均值点。通过求6R工业机器人的逆运动学多解,阐述了该方法的应用,并以机械臂逆解数值法为参照,在钱江一号6R工业机器人和KUKA仿人机械臂上进行了2个仿真实验对比。仿真结果表明,本文所提方法在满足精度要求的前提下,平均求解时间更短。实验1中,CMA-ES算法求解一组逆解的平均速度约为5.1ms/次,数值法求解的平均速度约为7.5ms/次;实验2中,一组逆解的求解平均速度约为18.9ms/次,数值法求解的平均速度约为54.8ms/次;CMA-ES算法对两款机器人的位置跟踪精度均稳定在10-6mm数量级。     

基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法

针对动力学不确定性的机器人轨迹跟踪问题,本文提出一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法。将轨迹跟踪中已产生的误差进行累加,实时前馈补偿到参考轨迹上即将被跟踪的点上。给出了该方法的控制框图,由控制框图导出跟踪误差与命令误差之间的关系式。关系式表明只需控制器中的控制算法保证速度误差稳定,即可保证跟踪误差收敛。此外,提高补偿增益的值可以提高误差的收敛速度。分析PD控制律能满足所提方法的收敛条件。给出了所提方法中参数的调节方案。通过仿真和实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,各个关节跟踪轨迹1得到的误差绝对值均不大于0.008 7 rad;跟踪轨迹2得到的误差绝对值均不大于0.005 9 rad。