14、机器人消毒与航空安全的数据驱动方法

机器人消毒与航空安全的数据驱动方法

1. 消毒机器人安全机制概述

在消毒机器人的应用中,安全机制至关重要。目前常见的消毒机器人安全机制主要有以下几种:
- 障碍物、信号或传感器限制 :部分消毒机器人在入口处设置障碍物、信号或传感器作为安全措施。当这些限制被移除时,机器人会停止工作,因为它假定有人进入了保护区,例如UVD Robots的消毒机器人。
- 静态环境假设 :一些消毒机器人基于保护区域是静态的假设,不允许有运动。一旦检测到有物体移动,机器人就会停止工作,等待管理员重新激活。如Guettari等人提出的消毒机器人就是这种情况。然而,这种基于运动检测的机制存在明显缺陷。例如,医院病房里睡觉的病人可能不会产生足够的运动来被检测到,若管理员检查不仔细,病人可能会暴露在整个消毒过程中。而且,这种机制严重限制了机器人的协作能力,同一区域内不能有其他机器人工作,因为一旦有物体移动,消毒就会停止。
- 无人体检测安全机制 :部分科学文献中提出的消毒机器人没有实施任何人体检测安全机制。
- 摄像头和人工智能检测 :还有一些消毒机器人使用摄像头和人工智能来检测人类,如Perminov等人的Ultrabot和Rayrobotics的PHS - M8。Ultrabot使用四个分别安装在机器人前后的摄像头来检测人类,但未提供算法操作和性能的详细信息,且传感器放置似乎不能完全覆盖操作区域,照射方向没有摄像头,站在灯前的人可能无法被检测到。PHS - M8使用人工智能通过一个视频流来检测人,但所用摄像头的视野无法覆盖机器人周围的整个区域,也未给出最坏情

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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