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行波型超声电机基于神经网络的逆模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
行波型超声电机的动态特性受定子压电陶瓷迟滞和接触层非线性摩擦力的影响,表现出复杂的多值映射特征.通过引入动态迟滞逆算子,将存在于超声波电机逆系统中的多值映射在新的扩张输入空间上,转换为一一映射;然后使用神经网络建立超声波电机的逆模型,对迟滞和非线性摩擦力的影响进行补偿.所建立的模型结构简单,可以在线调整适应电机参数的非线性变化.实验仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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为了解决多自由度机械手臂由于目标放置偏离而引起的抓取任务失败问题,给出了一种基于双目立体视觉的目标识别与定位控制方法。以抓取矩形轮廓的目标物体放置于矩形目标位置为控制任务,基于双目视觉目标图像信息,分析了目标特征参数提取、识别、匹配以及目标空间位姿测量的方法。结合四自由度(4-DOF)机械手臂硬件控制系统,运用改进D-H参数法建立了机械手臂正运动学模型,并通过逆运动学方法将目标位姿转化为机械手臂的控制指令,实现对目标抓取和放置的运动控制。实验结果表明,该视觉伺服的机械手臂运动控制系统能够准确、稳定地实现抓取和放置任务,定位精度高,对工业机器人在分拣、装配中的运动控制研究和应用有重要的参考价值。 相似文献
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在基于深度网络的目标检测模型中,仅利用串行的卷积操作,模型会缺少描述网络不同层次的细节信息和特征图全局信息的能力,减弱小目标的检测能力,影响检测精度.基于残差网络结构,文中提出融合多维空洞卷积(MDC)算子和多层次特征的深度网络检测算法.首先设计MDC算子,卷积核具有5种不同的感受野,可获取8种不同语义的特征图,并引入串行网络的特征提取环节,构造特征层.再通过转置卷积操作实现检测层升维,用于级联不同层次的特征层,得到检测层并保证能在最大程度上保留目标的原始特征.最后使用非极大抑制完成检测算法的构建.实验表明,文中算法有效提高目标平均检测精度和小目标的检测能力. 相似文献
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目的 深度网络用于3维点云数据的分类分割任务时,精度与模型在全局和局部特征上的描述能力密切相关。现有的特征提取网络,往往将全局特征和不同尺度下的局部特征相结合,忽略了点与点之间的结构信息和位置关系。为此,通过在分类分割模型中引入图卷积神经网络(graph convolution neural network,GCN)和改进池化层函数,增强局部特征表征能力和获取更丰富的全局特征,改善模型对点云数据的分类分割性能。方法 GCN模块通过K近邻算法构造图结构,利用相邻点对的边缘卷积获取局部特征,在深度网络模型中动态扩展GCN使模型获得完备的局部特征。在池化层,通过选择差异性的池化函数,联合提取多个全局特征并进行综合,保证模型在数据抖动时的鲁棒性。结果 在ModelNet40、ShapeNet和S3DIS(stanford large-scale 3D indoor semantics)数据集上进行分类、部分分割以及语义场景分割实验,验证模型的分类分割性能。与PointNet相比,在ModelNet40分类实验中,整体精度和平均分类精度分别提升4%和3.7%;在ShapeNet部分分割数据集和S3DIS室内场景数据集中,平均交并比(mean intersection-over-union, mIoU)分别高1.4%和9.8%。采用不同的池化函数测试结果表明,本文提出的差异性池化函数与PointNet提出的池化函数相比,平均分类精度提升了0.9%,有效改善了模型性能。结论 本文改进的网络模型可以有效获取点云数据中的全局和局部特征,实现更优的分类和分割效果。 相似文献
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体育教学与大学生个性发展的关系探析 总被引:1,自引:0,他引:1
张新良 《黄河水利职业技术学院学报》2011,23(2):102-104
学生个性的发展是社会进步、民族振兴的重要因素,对体育教学促进大学生个性发展的作用进行了分析,针对体育教学中忽视学生个性发展的问题,提出了相应的对策. 相似文献