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基于视觉反馈的机器人控制算法研究

2015 年国务院发布《中国制造 2025》行动纲领,为我国制造业从生产大国向生产强国迈进指明了方向,而工业机器人是实现智能制造和产业转型升级的关键。臂型机器人是指一种多关节机械手或多自由度的机器装置,是工业机器人中的重要一类,在工业制造业占有重要地位。但是,传统臂型机器人缺乏环境感知能力,无法对环境和目标变化实时作出快速调节。这导致传统机器人的灵活性和鲁棒性不足,也极大限制其在动态场景中的应用。因此,本文将视觉系统与机器人相结合,进行基于视觉反馈的机器人控制算法研究,有利于机器人目标跟踪、抓取、放置及避障等操作。

  • 2021-07-01
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东盟智慧城市建设的实践与探索_陈祝康

<正>智慧城市强调通过新一代信息技术,如云计算、大数据、物联网、空间地理信息技术等,提高城市的规划、建设、管理和智能服务水平,实现便利的公共服务、精细的城市管理、宜居的生活环境、智能化的基础设施和长期有效的网络安全等。近些年来,智慧城市理念引发越来越多的关注,智慧城市建设也在不同国家间相继开展,成为引领世界经济增长的重要引擎。在此国际背景下,东盟国家抓住机遇,纷纷加快智慧城市建设进程,以应对城市化快速发展过程中的交通拥堵、环境恶化、公共安全威胁等问题,促进东盟国家经济可持续发展。

  • 2021-07-01
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基于驾驶员风险认知的自动驾驶车辆运动规划研究

近年来,世界各国都将自动驾驶技术作为未来交通发展的重要方向,积极推动自动驾驶的技术研究和应用。我国高度重视自动驾驶以及智能网联汽车的发展,将智能网联汽车列入未来十年国家智能制造发展的重要领域。运动规划作为自动驾驶的核心技术之一,其主要任务是在动态环境中规划智能车辆的执行策略。在日益复杂的交通环境中,车辆的行车安全受到许多因素的影响,这些影响因素可以分为驾驶员、车辆、道路和其他因素。在传统的运动规划方法的研究中,安全性主要基于车辆(自主车辆的运动学和动力学约束、其他交通参与者)和道路规则,很少考虑驾驶员的影响。本文主要研究结构化道路下行驶的自动驾驶车辆的运动规划方法,在保证安全性的基础上,深入研究了驾驶员的驾驶风格对运动规划的影响。本文的主要研究内容如下:

  • 2021-07-01
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第2章 智能感知

自动驾驶车辆上,至少安装了三套传感器系统:摄像头、雷达和激光雷达,传感器数量多达上千个,这样才能采集到车辆行驶过程中周遭的环境信息,完成智能行驶。

  • 2021-07-08
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大厚板圆筒双面双弧焊接小车智能控制系统研制

工业 4.0 是定位于继机械化、电气化、自动化之后的以智能制造为主导的 第四次工业革命,在这股浪潮下,制造业各领域都在全力向智能化推进。作为工业重要组成领域之一的焊接,智能焊接的发展也是必要而且紧迫的。同时当前船舶、海洋等行业的大厚板、大圆筒等工件的焊接仍采用较低级的自动化焊接小车施焊的方式,其存在着参数预置、不能在线调节、双面双弧焊时信息互不可见等问题,影响最终焊接质量,因此有必要对其进行改进升级。 本课题主要是将工业物联网技术、软件技术运用于焊接,建立一套应用于大厚板圆筒双面双弧焊接的焊接小车智能控制系统,使整个焊接过程由自动化向智能化、网络化升级。

  • 2021-07-01
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数控机床可视化监控过程数据压缩技术研究

智能制造背景下,随着企业对数控机床可视化监控系统的智能化需求不断 提高,海量的监控过程数据被实时采集。它们具有数据量大、数据增长快、数 据价值大等特点,如何压缩并存储这些海量的数据成为企业信息化进程中一个 亟待解决的难题。因此,本文对数控机床监控过程数据进行了深入的研究,在 此基础上提出了监控过程数据的压缩策略,并将它们应用于数控机床可视化监 控系统的开发中。本文的主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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工业控制系统密码应用体系化解决方案

在现今大力提倡“新基建”、“中国制造2025”、“工业4.0”的大背景下,工业互联网、物联网、智能制造、人工智能等新技术、新业态迅猛发展,以往相对封闭的工业控制系统也逐渐采用通用的通信协议、硬软件系统,信息技术(IT)与工业控制系统(ICS)的融合不断深入,越来越多的工业控制系统暴露于互联网上,导致工控系统面临的信息安全威胁日益加重。

  • 2021-07-06
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NB-IoT智慧灯控解决方案

针对城市照明目前存在的能耗高、管控难等问题,该方案有效提升了城市照明综合管理强度,对市政亮化建设起到了一定的推动作用。 作为方案的核心产品,聚盒网关具有稳定的全网通极速体验,可以同时连接串口设备、以太网设备和WIFI设备,为物联网的应用搭建了完美的平台;SZ10-NB-IoT路灯控制器具有稳定可靠、传输能力强、便于监管等突出优点,在各个城市照明改造项目中表现出极佳的功能特性。

  • 2021-07-13
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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