基于AGENT的分布式协同虚拟学习环境构建研究

目的 利用DCVE及其先进的计算机应用技术构建分布式协同虚拟学习环境,为网络教学中的学习者增强感知性和交互性,在实现教育资源共享、提高教育效率、实现个性化学习等方面发挥重要作用.方法 在探讨了分布式协同虚拟学习环境架构的理论基础上,分析了将Agent技术与DCVLE结合的可行性和必要性,为设计一个具有开放式标准架构的分布式虚拟学习环境系统提供一定的技术支持.结果给出了基于Agent技术的分布式协同虚拟学习环境系统模型的构建方案,并对系统中两个主要构成模块的设计和实现进行了研究,其中着重探讨了协作Agent的组织架构及Agent的一般结构.结论 将Agent技术应用在DCVLE中为解决分布式虚拟学习环境中智能人机及人人交互提供了新的方法,从而增强了虚拟学习环境的智能性和协同性,使系统具有更好的可重用性和扩展性.     

基于代理（Agent）的入侵检测系统设计

文章提出了一种基于Agent的入侵检测系统模型,该模型是一个层次结构,主要由监控中心Agent、评估分析Agent、信息收集Agent等组成.并对该系统模型最底层的基于网络Agent的设计与实现进行了研究,基于网络的Agent有数据报捕获模块、协议解析模块、规则分析模块、检测分析模块等组成.     

基于Agent技术的远程教学平台设计

计算机网络技术和多媒体技术为远程教育提供一种新的教学模式。目前现代远程教育系统中存在着通用性不强、灵活性和智能性差等诸多问题。文章通过总结Agent特征和结构,提出基于Agent机制的远程教学系统平台的设计模型,并给出具体的实现方法。     

Agent通信原型的设计与实现

Agent通信是多Agent系统协作的核心．以人工智能领域中的黑板模型结构和消息传送结构作为多Agent系统的基本的通信结构,对树形拓扑的多Agent原型系统进行了研究与构造．在Agent通信报文的设计中考虑了不同的网络服务质量及安全参数,给出了不同类型的Agent通信的实例及通信过程的描述,对多线程技术和动态负载平衡技术进行了分析,并给出了Agent通信的调度算法．     

基于模糊本体的水环境评价系统的研究

在语义网以及本体技术的基础上,构建一种新的水环境评价系统来实现环境信息的集成、语义连接以及推理,其中包括网络服务提供者,网络服务请求者和Agent匹配器3部分组成。网络服务提供者是一类网络服务器,其建立在检测点数据库和水环境评价本体的基础上。网络服务请求者保证用户对机器服务的使用。Agent匹配器是在网络服务请求者和提供者之间联系一定的特定联系。重点介绍水环境评价模糊本体,其生成过程包括模糊形式概念分析,模糊概念聚类和模糊本体生成。模糊形式概念分析完成由检测点数据库中获取模糊检测概念格的工作,模糊概念聚类生成检测概念层次,最后由模糊本体生成过程产生水环境评价本体。研究的创新点是将传统水环境评价的单一系统通过语义网连接起来,提高环境信息的共享性和可重用性,从而进行有效的环境评价和正确决策。     

象鼻型水果采摘连续机械手

本研究基于象鼻结构与运动仿生学,通过比较两种不同种类的大象象鼻的生物学特点,设计了一种新型气动象鼻型水果采摘机械手;在分析象鼻运动学机理的基础上,实现了该类机械手的运动学分析。有别于传统基于末端执行器位姿的机器人运动学分析理论,该运动学模型针对连续机械手抓取过程中圆心点所在位姿进行分析,可更有效的描述连续机器人抓取时的形态与实现稳定抓取。最后,本研究进行了该机械手的原型设计与加工,并完成了三类典型抓取实验。试验结果表明,该机械手可分别通过"卷绕"或"捏取"方式,实现较大型与小型物体的抓取。     

基于多Agent的协作智能答疑系统设计

为了适应现代远程教育的需要,针对现有答疑系统的不足,设计和实现了一种基于多Agent的协作智能答疑系统。此系统采用B/A/S模式,使用面向Agent软件开发方法,具有智能性、学习性和交互性,为远程教育的学习者提供一个更加轻松、自如、实时和便捷的答疑环境。     

基于Agent的分布式网络管理模型研究

针对集中式网络管理体系存在的问题,应用Agent网络管理原理,提出了分布式智能Agent网络管理体系.详细介绍了该体系的实验方法、关键技术及模型结构,并对其模型功能进行了分析.     

一种数控机床机械手的设计

科技的不断发展,必然会带动工业的发展。当前很多企业生产经营时已经开始使用很多机器人来代替原有的工人,以进一步提高企业的生产效率。机械手是一种结构较为简单,使用范围较广的小型机器人。本文简要的介绍了一种应用于数控机床的换刀机械手。     

3-DOF混联采摘机械手的工作空间分析与设计

为了增强采摘机械手的稳定性、对中性及增大机械手的运动空间,提出1种3-DOF混联采摘机械手机构,对其进行工作空间分析,基于工作空间优化设计出1种高效的可用于农业采摘的小型机械手。根据农业采摘需求选定采摘机械手的机构类型并决定其结构,推导采摘机械手的位置正反解,利用蒙特卡洛方法求解机械手的工作空间并绘制其工作空间的三维点云图;分析关键参数对工作空间的影响,找出参数的最佳值从而优化工作空间。考虑到采摘过程中避免农作物损坏并加快采摘效率,设计了采摘收集一体式的小型果蔬采摘机械手,并使用Creo软件建立了采摘机械手的三维模型。该采摘机械手具有适当的工作空间,可以提高小型果蔬采摘效率。     

番茄采摘机器人机械臂结构设计与参数优化

农业采摘机器人属于非结构环境下作业的特种机器人,果实的采摘易受环境变化的影响,机械臂的结构特点直接决定机器人作业范围。根据番茄的特点及其植株的生长分布,设计了具有平行结构关节的四自由度机械臂,建立了机械臂运动学模型,完成了机械臂的结构参数优化设计,并使用MATLAB平台进行了仿真验证。在满足番茄采摘要求的前提下,实现了实际采摘无效空间最小化,证明了该机械臂结构设计合理。     

Proof-of-concept robot platform for exploring automated harvesting of sugar snap peas

Currently, sugar snap peas are harvested manually. In high-cost countries like Norway, such a labour-intensive practise implies particularly large costs for the farmer. Hence, automated alternatives are highly sought after. This project explored a concept for robotic autonomous identification and tracking of sugar snap pea pods. The approach was based on a combination of visible–near infrared reflection measurements and image analysis, along with visual servoing. A proof-of-concept harvesting platform was implemented by mounting a robotic arm with hand-mounted sensors on a mobile unit. The platform was tested under plastic greenhouse conditions on potted plants of the sugar snap pea variety Cascadia using LED-lights and a partial shade. The results showed that it was feasible to differentiate the pods from the surrounding foliage using the light reflection at the spectral range around 970 nm combined with elementary image segmentation and shape modelling methods. The proof-of-concept harvesting platform was tested on 48 representative agricultural environments comprising dense canopy, varying pod sizes, partial occlusions and different working distances. A set of 104 images were analysed during the teleoperation experiment. The true positive detection rate was 93 and 87% for images acquired at long distances and at close distances, respectively. The robot arm achieved a success rate of 54% for autonomous visual servoing to a pre-grasp pose around targeted pods on 22 untouched scenarios. This study shows the potential of developing a prototype robot for semi-automated sugar snap pea harvesting.     

基于SESAM的游钓船动力响应研究

由于游钓船没有明确的设计规范,为了确保游钓船的作业安全,采用SESAM系统的PatranPre模块对游钓船进行水动力建模,并在HydroD模块中进行了运动与波浪载荷响应计算,对其水动力特性进行分析。     

渔船安全救助信息系统的研究

针对渔船安全救助存在的遇险渔船定位难等问题,提出一种渔船安全救助信息系统的设计方案。该系统以电子海图综合信息处理显示系统为平台,通过Inmarsat-C、AIS、GPS及GPRS等通信手段自动采集渔船的动静态信息,能够在电子海图上观察渔船和搜救船舶的分布情况,实时地向搜救船队发出搜救调度指令,最大限度地减少或避免遇险渔船人员伤亡和经济损失。     

基于三维重建的柑橘采摘机械臂避障研究与实验

利用机器人采摘柑橘果实需要解决机械臂运动过程中对障碍物的感知与避障问题。根据枝干的特征对枝干进行分段标记,使用深度学习Mask R-CNN神经网络进行训练、识别,然后与Kinect v2相机得到枝干障碍物关键点的三维信息进行重建。应用快速扩展随机树（rapidly-exploring random trees,RRT）的改进算法进行机械臂的避障运动规划。搭建了仿真及控制平台,并在实验室环境下通过课题组自行研制的柑橘收获机器人进行了验证,结果表明,样机避障成功率为90.7%,平均规划时间为1.5 s。上述结果为进一步进行实际环境采摘奠定了基础。     

通货膨胀对钢质渔船经济寿命的影响

用数据分析的方法分析了通货膨胀与年度使用费用的关系,并通过分析渔船营运费中各项数据的内容和变化规律,研究了通货膨胀对钢质渔船经济寿命的影响,提出了在消除通货膨胀影响的基础上以获得较准确的渔船经济寿命的计算方法,作为对文献[1]在分析影响渔船经济寿命方面的进一步解释和说明。     

基于稳定抓取力学模型的末端执行器控制器设计

以苹果采摘机器人末端执行器稳定抓取为目标,建立了二指末端执行器抓取苹果的力学模型,提出了利用加速度传感器反馈进行优化控制的方法并设计基于BP神经网络和PID控制的自适应控制器。     

上海奉贤区定置张网渔船产值变动分析

为研究上海奉贤区渔民收入水平及变化,利用曲线回归、聚类分析等方法对2009年5月-2012年10月奉贤区定置张网渔船年产值及单位投网数产值(VPUE)等监测数据进行分析。结果显示:渔船产值逐年升高,2009年产值为20.57万元,2012年提高到31.35万元,增幅达到52.4%;VPUE呈现逐年增高之势,2009年为44.59元/网,2012年提升到61.98元/网,增幅接近40%。利用曲线回归估计法对产量与VPUE的相关性进行分析,发现两者无显著相关性(P=0.5010.05),而产值与VPUE具有显著相关性(P=0.0080.05),其关系可以用公式y=33.812lnx+5.3808表达。VPUE季节变化中,春季与夏、秋季均无显著性差异(P=0.0930.05,P=0.1650.05),而夏季与秋季存在显著性差异(P=0.0080.05)。研究表明,渔民不能盲目地以提高总产量为目标来寻求经济效益最大化,而是应该提高渔获物中经济鱼类所占比例和产量,这不仅能够促进渔民增产增收,而且对于保护幼鱼资源,促进渔业资源的合理恢复也具有重要意义。     

基于Agent的农业信息检索系统应用研究

讨论了农业网络信息的特点及现有信息检索的局限性,结合用户模型的机器学习方法和基于Agent的信息检索的基本原理,提出了一个智能Agent信息检索模型,并给出其检索策略。