2、协作机器人在柔性制造与人机协作中的应用

协作机器人在柔性制造与人机协作中的应用

协作机器人助力柔性制造

在柔性制造领域,协作机器人带来了全新的生产模式。通过对系统结构、资源等方面的灵活调整,协作机器人展现出了显著的优势。

首先,协作机器人能够减少循环时间。通过最小化拾取/放置操作,使用灵活且可重复使用的工具,消除现有的固定工具,使产品能由机器人持续处理,减少额外的处理操作。同时,它还能实现更高的产品可变性。机器人之间的零件转移能力克服了固定地面工具在产品路由方面的限制,从而提高了工厂和产品的可变性。此外,通过自动化任务分配和资源集成,协作机器人还能减少规划和控制工作。系统可以根据自身状态和能力决定反应步骤,自主资源能够决定要执行的任务类型,并自动导航到特定区域,接入系统并执行任务。

实现这一愿景的基础概念包括以下几个方面:
1. 移动和可重构的机器人设备 :采用能够执行不同制造过程并在车间内导航的移动机械手,系统可以自动改变其结构,以优化转换时间和成本。移动单元的可扩展性和可重构性是其能够广泛应用的重要特征,这需要使用标准软硬件组件进行通用设计。
2. 机器人组件的优化方向
- 机械设计
- 对接子系统 :确保机器人手臂执行精确操作,如焊接或搬运,保证准确性和重复性。
- 结构设计 :允许在移动单元上集成所需的工艺设备,支持高负载机器人、控制器和外围/辅助设备。
- 尺寸优化 :确保在狭窄的工业环境中能够顺利导航和操作。
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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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