多智能体强化学习的机械臂运动控制决策研究

针对传统运动控算法存在环境适应性较差,效率低的问题。可以利用强化学习在环境中不断去探索试错,并通过奖励函数对神经网络参数进行调节的方法对机械臂的运动进行控制。但是在现实中无法提供机械臂试错的环境,采用Unity引擎平台来构建机械臂的数字孪生仿真环境,设置观察状态变量和设置奖励函数机制,并提出在该模型环境中对PPO(proximal policy optimization)与多智能体（agents）结合的M-PPO算法来加快训练速度,实现通过强化学习算法对机械臂进行智能运动控制,完成机械臂执行末端有效避障快速到达目标物体位置,并通过该算法与M-SAC（多智能体与Soft Actor-Critic结合）和PPO算法的实验结果进行分析,验证M-PPO算法在不同环境下机械臂运动控制决策调试上的有效性与先进性。实现孪生体自主规划决策,反向控制物理体同步运动的目的。     

区域节能报告编制要点及思路分析

对区域能评改革来说,区域节能报告编制是主要内容之一。区域节能报告编制主要内容包括企业用能统计数据分析,以及负面清单制定等工作。在实施行业分类管理、简化项目节能审查中,可通过区域节能报告以此来提升项目审批效率。     

基于改进SSD算法的物流物品检测

针对物流物品分拣任务中,物流物品摆放环境复杂,传统检测方法的检测准确度不高、检测速度慢等问题,设计了一种改进SSD的物流物品检测算法。首先,将原SSD算法的骨干网络设置为MobileNetV2,后端网络采用倒残差网络结构,其次,将骨干网络浅层特征层和后端网络深层特征层使用特征融合模块,最后引入注意力机制并使用更小尺寸的先验框,在保持网络计算量的同时提升对特征图关键信息的提取能力,并增强对小目标的物品检测能力。实验结果表明：改进后的算法与SSD、Faster RCNN、YOLOv5等算法进行比较,在PASCALVOC 2007+2012数据集上,该算法相较于原SSD算法平均准确率mAP提升了4.33%,每秒帧率FPS达到53.95 frame/s,同时在要求的物流物品数据集上进行验证,结果表明该模型在堆叠、密集排布、小目标等的分拣环境下,在保证检测的实时性的同时仍可能保证较高的检测准确度。