河北工业大学机械工程学院
纸质出版:2023
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张小俊, 刘昊学. 基于数据融合的爬壁机器人控制系统设计[J]. 传感器与微系统, 2023,(4):103-106.
张小俊, 刘昊学. 基于数据融合的爬壁机器人控制系统设计[J]. 传感器与微系统, 2023,(4):103-106. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)04-0103-04.
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爬壁机器人在大型金属立面维护作业时,难以辨别障碍高度并按期望响应。针对该问题,在结构上,设计一种三段式爬壁机器人,保障机器人自适应曲面越障,其次利用GP2Y0A21YK0F红外传感器、TFminiPlus激光雷达传感器、Risym US—100超声波测距模块的有效数据,输入至基于支持向量机(SVM)的多传感器数据融合模型计算出准确的障碍位置,规划爬壁机器人行进速度,提高系统工作效率。实验表明:本文设计的爬壁机器人控制系统能够解决上述问题,具有一定的可行性和实用性。
基于多通道输入CNN-SVM的齿轮箱故障诊断[J]. 卢占标;黄细霞;姬克;鲍佳松.传感器与微系统,2021(06)
基于STM32的谷物水分在线监测系统设计[J]. 姚启龙;周攀;江永成.传感器与微系统,2021(06)
基于多传感器信息融合的智能照明系统设计[J]. 董大波;张萍;牟晓玲.电子制作,2021(07)
基于SVM的智能夜灯设计[J]. 刘欣宇;杨延宁;卜文嘉;刘珂;吕杨.传感器与微系统,2021(02)
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基于核函数的SVM机与三层前向神经网络的关系[J]. 张铃.计算机学报,2002(07)
面向焊接任务的轮足式非接触磁吸附爬壁机器人研究[D]. 吴明晖.上海交通大学,2014(07)
基于大型罐体无损检测的爬壁机器人控制系统研究[D]. 丁杰月.东南大学,2019(06)
自主全位置移动爬壁越障焊接机器人控制系统研究[D]. 潘根.上海交通大学,2017(09)
Approbation of the data classification method based on the SVM algorithm and the k nearest neighbors algorithm[J]. Demidova L A;Sokolova Yu S.IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2021
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