基于混合算法的智能割草机全遍历路径规划及其系统设计

由于城镇规划和建设步伐的加快以及居民环境保护意识的不断加强,绿化面积也随之稳步增加,其中绿化区修剪工作量的加大消耗了大量的人力、物力和财力,为此设计了一款基于混合逻辑算法的智能割草机器人来改善这一问题.以STM32F407ZGT6探索者微处理器为主控芯片,在完成对割草机器人功能设计和模型制作的基础上,主要研究了智能割草...     

基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测

针对绿化区修剪工作中存在的割草任务重、劳动强度大等问题,文中提出一种基于二维激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测方法。首先,采用激光雷达RPLIDAR A1对障碍物进行全方位扫描检测,再通过ROS＿RVIZ对数据进行处理,将获取到的数据转换为直角坐标系下的坐标;然后,运用最小二乘滤波对数据进行去噪处理,采用粒子滤波算法对扫描数据进行跟踪目标特征提取,根据状态转移矩阵和所获数据更新权重值,增加目标粒子权值;最后,对粒子进行重采样获取障碍物的基本轮廓信息,经拟合得到较为密集的障碍物边缘离散点。试验结果表明,激光雷达扫描得到的角度和距离数据与现场实地测量数据之间最大误差为0.4%,说明基于激光扫描雷达的智能割草机器人障碍物检测方法是合理可行的,能够实现检测障碍物的目的。     

塔式起重机选型与定位

针对工程施工组织设计中的塔式起重机选型定位的注意事项,从塔式起重机性能、建筑结构形式、塔式起重机安拆、塔式起重机防碰撞、塔式起重机附着条件、塔式起重机基础等方面进行阐述,并对每一项进行分析说明,阐明需要关注和注意的关键点,并根据不同情况提出建议措施,避免因塔式起重机选型定位错误对工程施工造成不利影响。     

碳纳米材料涂层织物的制备及其界面光热水蒸发性能

为了开发高效界面光热转换水蒸发系统,将碳纳米管、氧化石墨烯分别制备成分散液,以滴涂法制得碳材料负载的单面涂层织物,并对氧化石墨烯进行还原处理以提升其光热水蒸发性能。结果表明：在织物上单面涂敷质量分数分别为0.4%的碳纳米管和0.5%的氧化石墨烯分散液可实现1.59kg·m^-2·h^-1和1.42 kg·m^-2·h^-1的水蒸发速率。将氢碘酸和无水乙醇按体积比1∶2制备还原剂,以60℃油浴法加热20 min可还原氧化石墨烯涂层的黏胶织物,循环工作10次后,性能仍保持稳定,水蒸发速率达1.53 kg·m^-2·h^-1。该研究为制备碳材料单面涂层织物基界面光热转换水蒸发系统提供了一种可行性方案。     

阿托伐他汀联用阿司匹林预防缺血性脑卒中复发300例临床分析

目的观察研究缺血性脑卒中患者服用阿托伐他汀治疗后,颈动脉粥样硬化变化情况及缺血性脑卒中复发情况。方法将300例缺血性脑卒中患者随机分成2组,每组150例,两组常规治疗方法相同,对照组阿司匹林10mg/d,治疗组在此基础上加用阿托伐他汀20mg/d。随访12个月,了解缺血性脑卒中复发情况,并在治疗之前及治疗之后2～3月进行颈动脉彩超检查,对比治疗前后缺血性脑卒中患者颈内动脉斑块、狭窄程度等改变情况。结果对照组150例复发率18.67%,治疗组复发率6.00%,差异有显著性(P<0.05)。治疗后治疗组病人颈动脉粥样硬化、狭窄及软斑发生均明显改变,与治疗前比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论阿托伐他汀和阿司匹林联合治疗能显著降低缺血性脑卒中复发率,阿托伐他汀主要是通过对颈动脉粥样硬化的干预起到防止脑血栓形成,从而降低缺血性脑卒中的复发。     

基于深度学习的聊天机器人自动化平台设计

随着2023年的到来,新时代新科技飞速发展,同时人民日益增长的美好生活需要对科技提出的要求也愈加多元化、复杂化,单纯的程序执行已经不足以满足,搭载了人工智能（Artificial Intelligence）的机器人的出现使人们在柳暗花明中寻得一村,当今火热的ChatGPT标志着AI技术的又一里程碑式的进步,但是由于其造价高昂且获取、操作难度较大,不易为所有人所使用。因此本项目旨在创造一个亲民简单的个性化机器人搭建平台,即使是没有专业计算机知识技术的普通人都可以用其于生活中的各行各业。     

屋面吊在超高层屋面附着顶升作业的案例解析

以深圳市某既有超高层建筑屋面所用屋面吊的顶升施工为例,从超高层屋面吊顶升施工的重难点和解决措施、附着做法、关键环节等方面对超高层屋顶所用屋面吊的附着顶升进行了提炼总结和详细描述,为类似工程提供借鉴。     

屋面桅杆拆除工程的塔机选型与安装

针对需要在已完工的超高层屋面重新进行塔机安装的情况,以深圳市某超高层的施工为例,从原有结构形式、吊装构件重量、塔机安拆便利性、塔机基础设置等方面进行系统的总结和描述,以期为其他单位和类似工程提供参考。     

基于ELSD的指针式仪表自动识别算法研究

为实现指针式仪表自动识别,本文提出一种基于直线椭圆检测器(ELSD)的指针仪表自动识别策略。整个策略包括刻度线粗识别、仪表圆弧边界拟合、刻度线重识别和排序、仪表指针识别以及仪表示数计算等5个模块。首先,使用本文设计的自动迭代算法将检测到的线段匹配成对,并结合K-means聚类算法得到粗识别的刻度线;接着,根据粗识别出的刻度线与检测出的仪表圆弧位置关系确定仪表圆弧边界;然后,根据仪表刻度线与圆弧边界相交重新确定刻度线并进行插值补全、排序,构建出整个仪表刻度线坐标系;最后,根据仪表指针自身结构特征得到指针在坐标系中的位置并计算出仪表示数。通过实验结果可知,本文提出的算法可减少对模板图像和人工标定的依赖,在保证准确率的情况下能简化并加快整个仪表自动识别过程。