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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张倩 朱美强 王惠 代伟 李海港
该文针对透明物体的抓取问题，进行了机器人抓取综合性实验设计。提出了基于几何约束的透明物体深度补全算法，研究了基于Deep Learning的深度补全，利用语义分割图对输入数据进行预处理，联合表面法线和遮挡边缘作为几何约束来预测缺失的深度值；选取基于RGBD(red green blue depth map)信息融合的抓取检测网络GR＿ConvNet对透明物体进行抓取检测。实验数据表明，Trans Lab算法体现出较好的抗干扰能力，能够很好地突显所有物体的形状和轮廓，利用补全后的深度图进行训练的模型精度更高。通过该实验设计能够帮助学生理解深度补全、语义分割等基本理论和方法，培养学生将理论联系实际的能力和对科学研究的兴趣。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张倩 代伟 朱美强 张坤 王军
针对机器人抓取问题进行了综合性教学实验设计，提出了基于物体点云信息的机器人跟踪抓取方法。通过阈值处理保留运动模糊光条中亮度较高的部分，改善了运动模糊情况下光条区域提取困难的问题；利用特征直方图对不同物体的点云进行特征描述，实现了由未知的点云信息查询得到实际的抓取位置的目标；采用基于位置控制的优化算法实时更新跟踪路径，完成抓取操作。通过该完整的实验设计能够帮助学生理解激光三角法、点云信息、位置逼近等基本理论和方法，培养学生理论联系实际的能力和对科学研究的兴趣。
关键词：
三维点云 激光条纹 抓取 教学实验
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
罗晶 陈金海 彭志轩 李杰 伍万能 周广兵
针对工业机器人成本高、开源性差和维护困难等问题，设计了一种基于机器视觉的机器人抓取实验系统。该系统利用机器视觉、深度学习和路径规划等技术对目标工件进行识别、定位，并完成抓取任务。机器人系统在结构设计上采用串联结构，利用无刷直流电机作为机器人关节的驱动机构。为了解决工件识别与定位问题，利用Pytorch框架下的深度学习模型，对工件图像进行处理，并利用YOLOV3算法对工件进行识别；基于机器人操作系统（ROS）实现机器人6自由度的运动学求解与运动规划；完成了系统总体与软硬件设计，并验证了机器人抓取试验系统的有效性。该系统具有成本低、灵活性好和高可靠性等优点，软硬件完全开源，便于日常实验和教学，提升了学生的动手能力和创新能力。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张飞 尚伟伟 何浩源 丛爽 王大欣
该文以基于深度学习的机器人抓取研究成果为基础,利用虚拟仿真技术,开发了机器人抓取实验教学系统。该系统形成了关键基础知识的模块化学习、数据集的创建与扩增、卷积神经网络的设计与训练、工业与生活服务场景的搭建,以及机器人抓取仿真实验验证等层次递进的实验过程,融合了理论知识考核、实验实践测评以及实验报告分析等在线评价方法,降低了实验教学成本,提高了教学质量和学习效率。
关键词：
深度学习 机器人抓取 虚拟仿真 实验教学
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
孙明晓 王潇 胡军 栾添添 刘鹏飞
为了满足新工科专业建设对机器人工程人才培养中实验教学的实际需求，该文设计了一种自主移动抓取机器人的多功能实验教学平台。平台由装配激光雷达的机器人运动底盘、末端装配深度相机及柔性夹爪的六轴伺服机械臂组成，集成了基于粒子滤波的Gmapping算法场景建图、A*算法+TEB（time elastic band）算法的路径规划和自主导航、基于Aruco＿detect的视觉识别与抓取功能。在虚拟仿真环境中，完成了基于机器人操作系统（ROS）的仿真场景搭建、数据仿真等工作，进一步优化和提升了实验平台的性能。该平台运行稳定，支持二次开发，可以满足学生探索不同方法的需要，培养学生对不同学科知识的综合应用，使学生掌握ROS、同时定位与建图技术、自主导航技术、物体识别与抓取等前沿技术应用。仿真与实物相结合的方式，便于学生深入理解机器人的实际运行机制，掌握机器人系统的开发方式，提升学生学习效果和应用能力。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
赵地 杜玉红 丁振宇 谢广明
设计了一个自追踪摄像头云台控制机器人实验。文章从人体的检测定位及云台控制方面阐述了系统的设计思路，利用机器视觉技术得到了人体目标在视角中的坐标，又对舵机进行了目标控制。追踪目标的过程最终以Mobile Net-SSD网络模型为基础，通过深度可分离的整合设计，改善了现有整合网络的复杂参数问题，从而优化了网络结构。后期将引导学生从改进本实验模型结构和图像预处理等方面提高最终算法的检测速度、检测准确率、识别准确率等。该实验设计涉及学科较为综合，功能扩展性好，实用性强，是机器人教学、机器学习实践与嵌入式系统相融合的创新实验项目。
关键词：
实验教学改革 机器视觉 目标识别与追踪
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
陈世海 王军 代伟 牛小玲 毛会琼 李明
针对现有教学体系中大一学生缺少专业实践环节这一问题,充分考虑到大一学生专业基础薄弱的现状,选用基于Arduino UNO开源硬件平台的车形机器人套件为实验对象,以学生毕业要求为抓手,设计了面向大一学生的专业综合性实验。教学实践表明,该实验能有效增强学生专业认同感和学习兴趣,对培养学生解决复杂工程问题的能力具有积极意义。
关键词：
机器人 综合性实验 实验设计
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
黄弢 施妙辉 汪迪 王峻峰
为了实现工业机器人实验教学的多元化发展与创新,文章设计了一种基于TwinCAT控制系统与Qt图形界面的仿真-实物实验平台。采用开源的Bullet物理引擎实现了机器人的三维显示,利用自动化设备规范(automation device specification,ADS)技术实现了TwinCAT平台与Qt之间的数据通信。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
董靖川 张成君 王一成 王静涛 刘丽 卞鹏锡
开发了面向机器人抓取任务的视觉定位实验平台。该实验平台基于5自由度关节式机器人实现物料抓取,采用运动控制器及伺服电机进行控制。基于机器视觉的抓取目标定位系统采用Matlab软件开发,包含图像预处理、图像分割、目标识别、坐标计算、运动路径规划等。视觉定位系统能够识别多个被抓取对象的位置、姿态,并生成抓取运动指令,通过网络与机器人运动控制器通信实现自动抓取。该实验融合了机器视觉、机器人控制、机电一体化等多方面课程知识,具有良好的开放性和广泛应用性,有利于培养学生的工程实践能力和创新能力。
关键词：
机器人 视觉定位 图像处理 智能抓取
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
宋亚男 陈海辉 徐荣华 宋子寅
基于嵌入式系统完成了机器人声源定位系统的设计,设计了麦克风阵列和采集电路,并基于互相关函数估计时延法的机器人声源定位算法,实现了机器人声源定位;设计并实现了机器人声源定位演示实验和机器人声源定位半开放实验,实验效果达到预期实验设计的目标。
关键词：
声源定位系统 机器人 实验设计
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
蒙臻 倪敬 周晶 吕俊杰
为了解决大学机器人专业实验课程匮乏的问题,该文设计了一种多应力条件下伺服系统服役性能综合性实验。该综合性实验以科研思维为导引,分为认知导引、问题导向和开放设计3个层次,系统性地结合了PLC电气控制理论、电机拖动理论、运动控制技术、信号处理技术和实验数据处理方法等科学理论,分别适合不同年级不同认知阶段的大学生实践学习。通过本综合性实验,不仅可以展示工作应力和环境应力对伺服系统服役性能的演化作用,还可以有效培养大学生主动学习、积极探索的科学精神,增进了大学生对工业机器人服役性能的理解和创新实践能力。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李寿杰 宋华军 兴雷 李郑 刘东凯
设计了一种基于机器视觉和步进电机快速控制系统的气冰球机器人实验教学系统。该系统利用高速摄像头对气冰球的运动图像进行采集和透视变换,对变换后的图像使用HSV颜色阈值分割,利用去噪点、Hough变换轮廓检测等算法得到气冰球的中心坐标。为了控制机械臂对气冰球的撞击,并减少系统响应时间、提高反应速度,使用轨迹预测和碰撞分析算法对气冰球的运动轨迹进行了建模。还针对步进电机丢步问题,提出了位置矫正算法。最后,对气冰球机器人的反应速度和轨迹预测精度进行了分析。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
金晶 姜宇 李丹丹 沈毅
冰壶运动被称作"冰上的国际象棋"。文章结合冰壶运动和机器人技术自制冰壶机器人实验教学设备,分别搭建了数字冰壶、桌上冰壶、陆地冰壶等人工智能实验教学平台,支撑机器学习、深度学习、强化学习等与人工智能相关的实验教学工作,加快了DIGITS、ISAAC等国际最新高质量成果向实验教学课程的转化,完善和优化了人工智能实验教学体系、结构和内容。
关键词：
冰壶机器人 深度学习 强化学习 实验教学
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
颜兵兵 牛昊维 刘启生 郭士清
文章以果实采摘为研究背景,基于ROS机器人仿真平台提出了一个橘类果实采摘机器人系统设计实验教学方案。使用SolidWorks软件建立6自由度机械臂三维实体模型,借助插件生成URDF文件,并在ROS环境中通过MoveIt!配置了机械臂运动学参数,使用Rviz实现了机械臂运动仿真可视化。基于果实颜色特征和霍夫变换原理,提取果实轮廓以获取果实圆心坐标,采用Realsense D415深度相机获取果实深度信息,从而获得相机坐标系下果实的位置。采用串口通信方式及舵机数据传输协议,构建了机械臂运动控制的信息交互通道;基于ROS节点与话题机制,构建了机械臂运动规划架构;基于采样算法进行IK求解,实现了果实采摘机器人运动规划仿真与控制的同步。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
熊军林 赵铎
随着科技的发展，机械臂在越来越多的场合扮演着重要的角色。准确的抓取位置检测是整个机械臂系统顺利完成任务的关键要素。为此提出了一种以整个图片为输入直接输出结果的端到端实时检测方案。物体的抓取点位置会影响到该物体的抓取角度。基于此给出了一种两阶段预测方案将这两个要素分开预测。首先，建立一个卷积神经网络预测物体的抓取点位置。此后，以抓取点位置为中心采集原图像中的一个方形区域。针对这一区域利用Canny算法以及Hough变换做边缘提取和直线检测。并提出了一个主方向提取算法，分析得到的直线，进而确定物体的角度和抓取时平行夹持器张开的间距。抓取位置检测算法给出了基于RGB图像预测的较好准确率，神经网络与传统方法的结合使用也为以后的研究提供了参考。
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