一种视觉引导的作业型飞行机器人设计

针对作业型飞行机器人执行抓取、投放等作业任务时飞行机器人与被抓取目标之间难以相对定位的问题,提出了一种视觉引导的作业型飞行机器人设计方法.首先,介绍作业型飞行机器人系统的整体机构设计,建立飞行器和空中作业装置的运动学和动力学模型.然后,根据针孔成像模型,在ArUco标记尺寸已知的前提下,通过机载的单目摄像头检测被抓目标上的ArUco标记,利用n点透视(PnP)算法解算摄像头位姿,进而利用摄像头位姿信息对飞行器和作业装置进行分级控制.最后,通过静止实验和户外悬停实验验证了位姿估计算法的有效性,并通过自主抓取直径2 cm、质量100 g的管状物体进一步验证视觉引导的有效性和合理性.     

基于视觉感知的智能扫地机器人的垃圾检测与分类

目的 为了提高扫地机器人的自主性和智能化程度，为扫地机器人配备视觉传感器，使其获得视觉感知能力，通过研究有效的垃圾检测分类模型与算法，实现对垃圾的定位与识别，引导扫地机器人对垃圾进行自动识别与按类处理，提高工作的目的性和效率，避免盲动和减少能耗。方法 选择检测速度较快的YOLOv2作为主网络模型，结合密集连接卷积网络，嵌入深层密集模块，对YOLOv2进行改进，提出一种YOLOv2-dense网络，该网络可以充分利用图像的高分辨率特征，实现图像浅层和深层特征的复用与融合。结果 测试结果表明，智能扫地机器人使用本文方法可以有效识别不同形态的常见垃圾类别，在真实场景中，测试识别准确率为84.98%，目标检测速度达到26帧/s。结论 实验结果表明，本文构建的YOLOv2-dense网络模型具有实时检测的速度，并且在处理具有不同背景、光照、视角与分辨率的图片时，表现出较强的适应和识别性能。在机器人移动过程中，可以保证以较高的准确率识别出垃圾的种类，整体性能优于原YOLOv2模型。     

国内焊接机器人应用的快速发展及认识误区

对国内焊接制造现状进行了分析研究,介绍了国内最近12年焊接机器人与其它工业机器人应用数量快速增长、应用行业迅速扩大的发展现状,详细剖析总结了在焊接机器人应用过程中的若干认识误区并提供了相应的解决和防范对策,以期对从事机器人焊接研究、应用、教学等工作的单位和相关人员在实际工作中有所参考和帮助。