7、农业机器人与智能手机视觉引导技术

农业机器人与智能手机视觉引导技术

1. 基于LiDAR的移动机器人平台设计

1.1 3D CAD机械设计与制造

在设计机器人平台时,使用运行于Windows 10系统上的Autodesk Inventor Professional 2019软件。首先在CAD中进行概念设计建模,这有助于进一步完善规格和设计。完成最终设计后,利用CAD数据通过现代方法进行高效制造,如CNC切割、折叠和加工等。同时,3D打印技术也用于小部件的快速原型制作。

该设计涵盖了所有需要制造的部件以及现成的部件。3D CAD建模不仅实现了敏捷且优化的设计,还加速了机械部件的快速原型制作和制造过程。此外,它还能对机械部件和驱动关节进行计算机辅助工程(CAE)和结构与运动分析。

制造方法 应用场景
CNC切割 用于精确切割部件
折叠 特定部件的成型
加工 制造高精度部件
3D打印 小部件快速原型制作

以下是机器人平台3D CAD模型的主要组件:
1. 底盘
2. 后驱动轮
3. 前转向轮
4. 地面高度测量系统

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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