2、蛇形机器人:从生物蛇汲取灵感的研究探索

蛇形机器人:从生物蛇汲取灵感的研究探索

1. 蛇形机器人的背景与动机

蛇形机器人是一种被设计成能像生物蛇一样移动的机器人装置。受生物蛇运动的稳健性和稳定性启发,蛇形机器人有潜力满足在未知且具有挑战性的环境中对机器人移动性日益增长的需求。这种机器人通常由许多串联的关节模块组成,这些模块能够在一个或多个平面内弯曲。蛇形机器人的多个自由度虽然使其控制困难,但却赋予了它在杂乱和不规则环境中的潜在移动技能,这超越了传统的轮式、履带式和腿式机器人的移动性。

挪威科技大学(NTNU)和挪威工业技术研究院(SINTEF)对蛇形机器人的研究源于一个项目。2003 年,特隆赫姆发生多起重大城市火灾后,发起了一项让消防部门与当地研究社区更紧密合作以提高消防安全的倡议。由此产生了一个想法,即设计一种自推进的消防水带作为辅助人类消防员的机器人工具。水带内的高压水可作为推进机制的液压介质、灭火介质以及在极端温度环境中冷却机器人的冷却介质,这样就形成了一种具有生物蛇般灵活性的水液压蛇形机器人。SINTEF 的应用控制论部门参与进一步研究,从而开启了在 SINTEF 和 NTNU 的蛇形机器人研究活动。

为了验证这一概念的可行性,开发了一个名为 Anna Konda 的水液压蛇形机器人作为简单的技术演示器。Anna Konda 可以在相对平坦的表面上移动,并能通过其头部的喷嘴喷水,但它还远不能在恶劣环境中运行。

对 Anna Konda 机器人的研究帮助识别了几个主要的研究挑战,其中最关键的是该系统的蛇形推进机制。此后,NTNU 和 SINTEF 对蛇形机器人的研究转向了一般的蛇形机器人运动,而不再局限于特定应用。虽然最初的研究动机是消防,但目前的研究活动范围已超越了消防干预任务,因为蛇形机

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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