20、水下仿生机器鱼与企业智能空间安全异常检测研究

水下仿生机器鱼与企业智能空间安全异常检测研究

在科技不断发展的今天，水下仿生机器鱼和企业智能空间安全异常检测这两个领域都取得了显著的进展。下面我们将详细探讨这两个方面的研究内容。

水下仿生机器鱼研究

为了研究水下鱼类机器人的鲔鱼式运动动力学，研究人员开发了一个包含模拟模型、机器人工作原型和实验装置的研究平台。计算机模拟的初步结果与在真实水环境中的实验游泳表现出良好的定性一致性，但在实际和虚拟游泳参数上存在定量差异。

例如，在实验中需要更高的频率才能达到与模拟相同的速度值。这些差异的原因主要有以下几点：
- 模型结构差异 ：模型中没有从伺服器到尾鳍的杆，设计模型的表面也没有用于紧固件的工艺孔。
- 实验环境因素 ：实验中从操作员到模型的电线，尽管横截面较小（三根直径为1毫米的独立导体），但会对机器人的水动力阻力产生显著影响。此外，模型没有考虑到游泳池墙壁反射的波浪，这也会影响理想的游泳效果。

尽管存在这些困难，鲔鱼式鱼类机器人仍表现出相当有效的性能，并且可以进一步优化以提高其功能。

企业智能空间安全异常检测研究

在企业治理中，物理访问控制系统（PACS）已成为不可或缺的一部分。它不仅可以优化工作流程，还能提高安全级别和劳动纪律。通过收集和处理员工的进出时间以及在设施内的移动信息，PACS可以限制能够访问组织资源和设施的用户集合，从而保护组织安全。

然而，传统的PACS在数据后处理方面的研究相对较少，大量日志中的有用信息往往未被充分利用。为了解决这个问题，研究人员提出了一种结合RFID识别和人脸识别的系统架