一、可移动系统安全模型统一框架（论文文献综述）
邓波[1]（2020）在《非饱和土边坡与支挡结构相互作用机理及稳定性分析方法》文中研究表明作为极为常见的边坡支挡结构,挡土墙和抗滑桩在设计计算方面已有大量研究成果。但目前的支挡结构设计方法,主要包括支挡结构的侧向土压力计算和加固边坡的稳定性分析,仅针对坡体处于饱和或干燥状态,忽略了坡体从非饱和到局部饱和,或饱和到非饱和的渐变过程。事实上,在边坡内由于非饱和区基质吸力的存在,一方面使得土体与支挡结构的切向接触特性和法向土压力分布变得更为复杂;另一方面,非饱和土边坡的水力特性不同于完全饱和或干燥土边坡,由于干湿循环作用会使非饱和区大小发生变动,因此也会影响边坡与支挡结构系统的稳定性和防治效果。在实际工程中,由于基质吸力的减少引起支挡结构破坏和边坡失稳的案例常有发生。这些经验教训表明,在支挡结构设计、施工和工后监测的不同阶段,采用非饱和土力学概念和方法,并明确考虑地下水位以上的基质吸力效应极为重要。因此,在前人已有研究的基础上,本文以室内试验、理论计算以及数值模拟为手段,分别从非饱和土边坡与支挡结构的相互作用机理和稳定性分析方法两个方面展开深入探讨,主要研究工作如下:1.非饱和土边坡与支挡结构相互作用机理（1）非饱和土与结构物界面剪切试验及强度理论研究。开展非饱和土与结构物界面的大型剪切试验,研究了基质吸力和界面粗糙度对界面剪切行为的影响,并提出了基于广义有效应力的非饱和土-结构物界面的抗剪强度方法,通过对比已有文献数据,验证了该公式的合理性;此外,基于常规饱和界面直剪试验和SWCC曲线试验结果,提出了一种估算非饱和土与结构物界面抗剪强度的简易方法;（2）非饱和土与刚性挡墙相互作用试验研究。在平移模式下,开展一系列不同墙面粗糙度和填料含水量的刚性挡墙主动土压力室内模型试验,通过埋设的渗压计和土压力盒分别监测基质吸力和土压力,并采用DIC图像关联技术获取破裂面位置,分析了基质吸力和界面粗糙度对土压力和土体破裂面形状的影响;（3）刚性挡墙非饱和土土压力理论计算。基于改进的库伦土楔计算模型,并引入广义有效应力原理,采用极限平衡法求解了考虑界面剪切强度效应的非饱和土主动与被动土压力,通过对比试验和理论计算结果,验证了该计算方法的可靠性,并进行了详细的参数讨论;（4）抗滑桩桩侧非饱和土有效土压力理论计算。基于塑性变形理论,推导了考虑吸应力影响的抗滑桩桩身外力沿桩长分布表达式,通过对比Optum G2数值软件计算结果,验证了该公式的合理性,并详细探讨了抗滑桩布置于四种不同假定土中时,桩侧土压力沿桩长分布形态。2.非饱和土边坡与支挡结构稳定性分析方法（1）非饱和土的上限定理。以广义有效应力原理为基础,将吸应力当作外部应力变量,重新给出了非饱和条件下的功能平衡方程。（2）刚性挡墙-非饱和土边坡稳定性系数上限解。考虑界面剪切强度效应,将非饱和填土和挡墙视作一个整体系统,计算了系统的外力功率和内部能量耗散率,由能量法提出了墙土系统的稳定性系数计算方法,通过与Optum G2数值软件和理论计算结果的对比,验证了该方法的可靠性,并进行了详细的参数讨论。（3）抗滑桩-非饱和土边坡极限阻滑力上限解。将抗滑桩提供的阻滑力看成未知外力,采用强度折减法和非饱和土上限定理,求解了稳态渗流条件下满足非饱和土边坡达到给定稳定性系数的桩侧极限阻滑力,基于算例验证了该方法的可靠性,并进行了详细的参数讨论。（4）抗滑桩-非饱和土边坡极限承载力上限解。采用桩侧非饱和土有效土压力表达式计算抗滑桩提供的阻滑力,并结合强度折减法和上限分析法,求解了稳态渗流条件下抗滑桩加固非饱土边坡的极限承载力,基于算例验证了该方法的可靠性,并进行了详细的参数讨论。
王孜[2]（2020）在《砌体结构建筑整体平移施工风险管理研究》文中指出随着我国经济的快速发展,城市建设开发与一些既有建筑存在冲突,部分具有使用价值或历史文物价值的既有建筑被迫拆除,不仅耗费了大量的人力和物力,而且会影响历史文物建筑的保护。建筑物整体平移技术的出现有效地缓解了这些既有建筑和城市发展的矛盾,由此平移技术得到了广泛的推广和应用。但由于平移技术的特殊性,平移施工存在较大的风险。特别是砌体结构建筑,由于其结构本身整体性和抗裂性较差,对扰动的敏感性更高,平移施工过程中更容易发生风险事件。为预防砌体结构建筑整体平移施工风险事故的发生,保障施工过程的安全、顺利,本文基于风险管理的相关理论,开展对砌体结构建筑整体施工风险的研究,主要完成以下研究工作:（1）详细介绍了建筑物整体平移技术的特点和砌体结构的破坏特征;论述了风险管理的基本理论,并结合砌体结构建筑整体平移的特点,论述了砌体结构建筑整体平移施工风险管理的定义、目标、内容以及基本流程。（2）利用文献研究法和德尔菲法,从结构加固、托换结构及轨道梁施工、切割分离、迁移以及就位连接5个方面识别砌体结构建筑整体平移施工潜在的风险因素,共识别出27个风险因素。（3）基于FAHP-模糊综合评判法建立砌体结构建筑整体平移施工风险分析与评价模型。参考相关文献,并结合平移工程的特点,确定风险概率等级和风险损失等级的划分标准;应用模糊层次分析法（FAHP）确定风险因素权重,通过专家打分法完成单因素风险概率和损失的隶属度定量,并以此综合评判建筑物整体平移施工的风险概率水平和风险损失程度;考虑建筑的历史文物价值对风险损失的影响,引入风险损失修正参数,对风险损失等级进行调整;通过风险评判矩阵综合风险概率和风险损失的影响,评定风险等级。（4）在风险分析与评价的基础上,提出了4点风险处理措施,并介绍了砌体结构建筑整体平移施工的风险监测与预警,包括风险监测与预警流程、风险监测项目、监测预警标准。（5）以S宾馆整体平移为例,综合运用上述研究成果,对S宾馆整体平移施工风险进行识别、分析与评价,获得S宾馆整体平移施工总体风险等级以及各施工环节风险等级均为Ⅲ级,并提出部分风险处理措施。
陈亚楠[3]（2020）在《一种服务机器人行走系统研究》文中认为机器人技术是一门多学科领域交叉融合的技术。机器人的出现主要是辅助和代替人类在特定或者危险环境中进行作业,智能移动机器人的出现又极大的拓展了机器人的应用领域。进入21世纪以来,各个国家老龄化现象越来越严重,同时每年因为各种原因造成需要进行康复照顾的残障人数也居高不低,如何保障这些人群的正常生活和日常需求也就成了极大的社会问题,服务机器人市场应运而生。本文研究的主要内容包括以下几个方面:首先,提出一种服务机器人行走系统的整体方案。对行走系统的软件平台、控制系统和控制元件进行了配置,阐明了该行走系统的功能模块以及性能要求和预期目标。通过对Mecanum轮的特殊结构分析,得到其可在水平面自由运动的机理;结合研究目标建立服务机器人行走系统的4Mecanum轮“O”型分布运动学模型;从力学及能量角度分析,构建了服务机器人行走系统的动力学模型。其次,研究了二维激光雷达的环境地图构建机理,详细介绍分析了RPLIDAR-A2激光雷达获取环境信息的方法以及通过数据匹配算法构建环境地图的过程。研究了基于全局地图的路径规划算法,并在遗传算法基础上提出改进算法,同时在全局路径基础上研究了基于轨迹误差模型的轨迹跟随控制器。通过实验仿真对设计的改进算法和跟踪控制器进行了验证分析。最后,结合对自主移动服务机器人SLAM技术的实时地图构建、路径规划以及轨迹跟随方面的研究搭建了服务机器人行走系统试验样机。对行走系统的各项功能进行实地实验测试,证明了该服务机器人行走系统基本满足设计要求。
马会芳[4]（2020）在《移动机器人环境识别与语义理解》文中研究说明环境感知是自主移动机器人研究的关键技术。随着机器人智能化需求的不断提高,环境感知也在语义信息上开展了多方面的研究,包括物体识别、环境属性解析以及端对端的控制语义等。近年来,深度学习的发展进一步推动了感知性能的提升,语义感知不论在算法准确度上还是建模方法上都取得了丰硕的研究成果。然而,现有的成果大多基于封闭的实验条件。考虑到机器人实际运行场景的开放性和复杂性,环境感知仍面临着感知维度提升、分类类别繁多以及先验数据样本有限等多方面的挑战,阻碍了移动机器人技术的广泛应用。本文在这一背景下,针对移动机器人环境识别和语义理解两方面开展具体研究,取得了以下四个创新性研究成果:（1）针对三维物体检测运算量大、搜索空间复杂度高的问题,提出了基于RGBD传感器的多模态信息融合一阶段三维物体检测模型。该模型通过在二维平面上分层融合RGB图像和深度图像中互补的外观特征和几何特征来对三维空间进行建模,实现了不同模态信息的高度融合。继而在不同感受野的特征层上进行包围框回归来解决图像投影的尺度问题。通过二维备选框搜索、三维匹配的方式,显着提高了运算效率,在SUNRGBD和NYUv2 RGBD数据集上实现了端对端的多类别、多尺寸、多视角三维物体实时检测。（2）针对场景语义标注中建模类别有限、测试鲁棒性低的问题,提出了利用分类器冲突性识别环境中未知物体的开集语义标注方法。首次在具有语义连接关系的分类问题中,从有限类别的闭集设定提升为无限类别的开集设定。该方法通过条件随机场建立场景的内在语义关联,通过内含概率支持向量机建模场景中物体的未知性,进而利用Dempster-Shafer证据理论进行概率融合,以得到不同概率分布的冲突性来判定未知物体。在不同已知类的有限样本训练下,该方法在Cornell-RGBD和SUNRGBD数据集上测试的语义标注准确度和鲁棒性相较于现有方法均得到了提升。（3）针对无交通标志场景下缺少环境可移动属性理解的语义定义和相关数据集问题,提出了利用移动轨迹实现对道路可通行结构的语义理解方法。该方法通过非参贝叶斯方法对机器人运行轨迹上的角速度特征进行聚类,并将聚类得出的动作模式映射回视觉,获得环境观测中道路可通行方向、拐点位置、及剩余距离的局部标注信息,避免了训练数据的人工标注。进而设计多任务并行的弱监督神经网络模型,通过提取图像不同局部区域的互补标注信息,来预测道路完整的可通行结构。该方法在YQ21数据集上验证了道路通行结构自学习的可行性,并可在陌生环境下进行泛化。（4）针对自主移动传统框架对高精度定位的需求,提出了在无交通标志环境中基于粗定位和公开导航地图的环境移动导引语义理解方法。该方法将环境感知与目标规划通过GPS定位结果结合在一个端对端对抗生成网络中,网络以视觉观测和局部路径规划为输入,以符合规划和道路可行性的移动导引区域为输出。视觉导引区域可进一步结合激光感知数据形成机器人局部坐标系下的导航得分图,直接用于运动指令的生成。该方法降低了传统框架下生成局部参考路径所需要的定位精度,使得感知系统在最大限度实现端对端学习性能的同时保留了模块化方法的灵活性。该方法在YQ21数据集上的动作指令生成准确度和平稳性显着高于现有的端对端学习方法。对于上述关键问题和解决思路,本文在多个公开数据集上设计了定量与定性的实验来进行算法的验证。实验结果在移动机器人环境感知的多个任务上带来了性能的提升,验证了所提方法的有效性。
耿霞[5]（2020）在《多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究》文中研究指明本论文依托国家高技术研究发展计划（863计划）课题研究任务“农机精准作业协同系统研发及应用示范（编号:2013AA10230803）”和国家测绘地理信息局项目“基于网格化的村镇土地管理与服务平台研究及应用”,以山东省济宁市兖州区和山东省淄博市临淄区文冠果试验基地作为研究区,基于宏观（行政区域）、中观（农作区）、微观（单株作物）三种不同的视角,对精准农业中农田网格划分及其应用展开了研究。本论文的主要研究内容和结论如下:（1）研究了精准农业中农田网格划分问题,构建了不同视角下农田网格划分方法。在宏观视角下,借鉴城镇社区网格化分的经验,确定了农田网格划分原则和农田网格划分方案。在中观视角下,根据兖州区农田网格划分的现状,研究了最优农田网格大小,最终决策出400亩农田网格大小是兖州区目前最适宜的网格大小。在微观视角下,通过试验,确定了文冠果管理的适宜网格大小为3 m?4 m。（2）宏观视角下,从社会管理和服务的角度研究了精准农业中农田的管理问题,构建了基于网格化的农田管理模型,验证了管理模型的合理性并定量比较了网格化和非网格化农田管理模型。借鉴城镇社区网格化管理的经验,依托兖州区已有的村镇社区网格化管理现状,对现有的农田管理流程进行了再造和优化,构建了一种具有普适性的“七步闭环业务协同法”的农田管理模型。为避免模型中存在的结构错误,为管理模型的后期顺利实施提供理论保障,构建了一种将Petri网化简技术和逻辑表相结合的结构合理性验证方法。基于PIPE进行仿真试验,验证了农田网格化管理模型的合理性以及所提出的验证方法的有效性。使用Arena仿真工具和基于随机Petri网构建的定量测度模型分别对网格化和非网格化农田管理模型进行了定量客观的比较,表明了网格化农田管理模型具有显着的优势,为后期农田网格化管理模型是否能够实施和推广进一步提供了科学的决策依据。（3）中观视角下,基于网格化确定了合理土壤采样点并验证了合理性,得到了优化的多年土壤采样点数据。在兖州区的四个镇得到86个采样点,样点间距大约为1.5km。其中,小孟镇和漕河镇各20个采样点,大安镇和新兖镇各28个和18个采样点;潮褐土、砂姜黑土、潮土区域各68个、12个和6个采样点。从不同角度不同侧重点全面验证了所确定的土壤采样点的合理性。基本描述性统计结果表明:虽然减少了采样点,但各土壤养分的均值、中值、变异系数和变异程度同原始采样数据的统计结果非常接近,标准差也相差不大;根据经典Cochran公式,计算出86个采样点完全可以达到测土施肥的要求;地统计分析结果表明:各土壤养分的变程均大于采样间距;选择普通克里格插值方法进行空间估值,通过交叉验证进行插值精度评价,结果表明:平均误差（ME）和平均标准误差（MSE）值均接近于0,均方根标准误差（RMSSE）均接近于1,均方根误差（RMSE）与平均标准误差（ASE）的值非常接近。在验证采样方案合理的基础上,对已有的土壤采样进行了优化,得到了采样点数量和布设基本一致的多年的土壤采样点数据。（4）基于验证合理的网格土壤采样点数据,构建了土壤肥力变化趋势预测模型。基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,从社会经济角度分析影响土壤肥力变化的主要因素。基于随机Petri网建立了土壤肥力变化趋势预测模型,计算出研究区在未来一年土壤肥力下降的概率大约是0.7852。通过比较2016年和2017年土壤肥力,以及进一步分析2012-2016年土壤肥力变化情况,分析结果验证了所提出的预测土壤肥力变化趋势的方法是有效的。（5）基于验证合理的网格土壤采样点数据,研究了土壤养分空间变异,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统。首先,基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,对土壤养分进行了描述性统计分析,结果表明:有效磷含量一直比较丰富,处于二级水平。有机质、碱解氮、速效钾三种土壤养分在这6年期间具有一定下降的趋势。土壤pH为弱变异,有效磷、有机质、速效钾、碱解氮均为中等变异。然后,与划分的农田网格相结合,基于2017年网格土壤采样数据,对研究区土壤养分空间变异进行了研究,结果表明:有机质含量的空间分布呈条状由西到东逐渐降低,所有农田网格的有机质含量都处于中等偏下的四级水平。碱解氮含量北部和南部区域较高,中部偏北区域较低,绝大多数农田网格的碱解氮含量处于中等的三级水平。有效磷含量由北向南逐渐降低,绝大多数农田网格的有效磷含量处于中等偏上的二级水平。速效钾含量由西南向东北方向逐渐降低,绝大多数农田网格的速效钾含量处于中等的三级水平。四个镇中,小孟镇四种土壤养分含量均较高。在以上研究基础上,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统,可以提供研究区整体和单网格土壤养分与肥力情况查询,为精准施肥提供了决策支持。（6）微观视角下,研究了基于网格识别的田间文冠果精准采摘问题,研发了文冠果图像采集系统,构建了成熟文冠果识别模型。文冠果图像采集系统实现了田间行走、数据的采集、传输和存储、网格识别等功能。系统测试结果表明:根据GPS坐标可以自动得到相应的网格位置和网格编号。为了快速识别成熟文冠果,构建了一种深度学习网络模型。试验结果表明:在原始数据集中,训练出来的最优模型对成熟和未成熟文冠果的正确识别率分别达到81%和82%。借助识别的准确率、精确率、召回率、F1Score四种指标进行评估,结果表明:训练出来的最优模型无论在原始数据集上还是在模拟数据集上,各项指标值最低也能达到80%。说明构建的成熟文冠果识别模型可以作为文冠果是否成熟的识别工具。通过与未使用模拟数据的模型对比试验,结果表明:通过数据模拟技术,可以扩充训练数据集,从而能够提高模型的泛化能力和预测的准确性,能够较好地解决“过拟合”问题。
王敏[6]（2020）在《面向肠道解剖结构的胶囊机器人定位方法研究》文中提出无线胶囊机器人的出现极大的减轻了患者在进行肠胃检查期间的不适感,它提高了在肠胃道这种复杂环境中检查的安全性和稳定性。如何准确的描述机器人的位置是进行胶囊机器人研究的重点问题之一。本文提出了一种基于永磁体跟踪技术的面向肠道解剖结构的相对位置跟踪方法,磁定位跟踪技术具有定位精度高,占用体积小,价格便宜等优点。相对位置是指胶囊机器人相对于肠胃道中某个解剖特征点或口腔的长度位置信息,它的描述对医生进行内窥镜手术时器械的插入深入和长度具有重要的参考意义。为了得到与肠道解剖结构相匹配的定位结果,我们提出了相对位置跟踪方法。首先通过磁定位技术获得胶囊机器人在空间中的位置,然后通过判断机器人上下时刻的移动角度变化判断机器人的运动方向,接下来对不同方向的运动路径进行拟合以更符合肠道的长度,通过对各个部分拟合路径的叠加最后我们可以得到胶囊机器人从某肠道特征点计算的相对位置。磁定位技术的一个缺点是定位范围窄,永磁体的磁场强度会随着距离的三次方衰减,因此当目标远离传感器时,由于信噪比的降低,跟踪的精度将会受到很大影响。为了得到胶囊机器人更高的定位精度,本文提出了一种基于磁场伺服的大范围跟踪技术,通过预设距离阈值,当目标超出阈值范围后,磁定位系统将跟随目标移动,以保证目标一直都保持在跟踪精度最有效的区域内。肠道模型实验结果表明,所提出的方法具有良好的定位和定向精度,在静态定位中相对位置的平均定位的误差率为1.27%,最大的定位误差率为3.3%。在所提出的基于磁场伺服的大范围跟踪方法中,定位误差比没有伺服的情况下具有巨大的改善,与静态小范围的定位精度基本一致。本文实验验证了所提出方法在整个上半身覆盖的大区域内的定位的有效性,相对位置的描述能够给内窥镜手术,活检采样,止血等操作提供重要的位置参考信息。
卜浩[7]（2019）在《移动通信系统形式化描述方法研究》文中进行了进一步梳理当前,各国越来越重视空天地网络信息系统（GASNIS）的建设。GASNIS是以空中平台,包括空间站、高中低轨道的卫星、平流层的气球、有人或无人驾驶的飞行器;以及地面平台、包括地面站点或地面移动终端;水域平台,包括海洋观测船舶或有其他特殊任务的船舶为载体所组成。GASNIS是实时获取,传输和处理相关信息为主要任务的网络信息系统。其发展涉及到国家的政治,经济,军事以及民生等各个重要领域。GASNIS是一个复杂的典型移动通信系统。其本身的拓扑结构不断变化,同时用户提交的任务需求复杂多样,这样导致大量用户进程在一个拓扑结构变化着的系统中海量并发移动,加之其传输速率还会受到空间或地表物理环境的影响,都增加了系统的复杂性。为了充分利用系统资源,提高系统服务质量,我们需要对GASNIS中的任务进行合理的调度。任务调度所关注的问题主要集中在系统中各任务的执行顺序以及系统资源有限的前提下,实现任务与资源高效耦合所需的对任务和资源进行的定性与定量分析。任务的执行顺序的实质就是按照任务的权重对任务进行排序,而对任务和资源进行定性定量的分析,实际上是基于调度对象和调度环境被清晰界定和描述的基础上,对任务的资源需求及系统环境的资源供给在时空上进行性质和数量上的分析。为了更好的调度GASNIS任务,也就是说为了提高调度的响应速度以及调度的合理性。需要做好两方面的工作。第一,需要研究适应并行环境的排序算法以提高调度的响应速度;第二,研究合适的工具描述GASNIS任务调度,并在此基础上对系统任务调度进行分析和验证。针对第一方面的问题:本文提出了多种并发排序算法,以解决任务调度时按照任务权重来排序的问题。按照被排序元素存储方式的不同,本文提出的排序算法分为两类:一类是针对链表式存储元素提出的基于链表式存储元素的并发排序算法,另一类是针对索引式存储元素提出的基于索引式存储元素的并发排序算法。在针对链表式存储元素的排序算法中常规算法效率都比较低,本文利用并发特性提出的基于链表式存储元素的排序算法在长度为n的链表中抽取m个元素进行排序,最多需要2n-m次的元素比较就可以完成元素排序。在针对基于索引存储的元素进行排序时,本文提出了筛选排序算法的思想,在筛选排序算法的基础上,结合并发的思想提出了并发筛选排序算法和并发筛选插入排序算法。并发筛选排序在资源足够尤其是有相应的硬件支持下,所需的时间非常少,假设两个元素之间的比较需要的时间为t1,n个1并发累加的时间为t2,那么不论元素的多少,在并发率达到100%的情况下,理论上排序所需时间为t1+t2。并发筛选插入排序的时间相对略长一些,但是所需的资源要少一些。为了使这些算法能直接应用于GASNIS的任务调度中,本文对这些算法都进行了形式化描述、推导及验证。这些并发排序算法不但适应于GASNIS的任务调度环节,也适应于其他需要排序功能的计算环境。针对第二方面的问题:本文在seal演算的基础上对其语法和语义做了量化描述方面的扩展,建立了量化seal演算。具体的扩展如下:1)针对seal演算缺乏对进程和seal量化描述的问题,本文提出了资源量化的思想,即提出对seal标签和进程名字在描述时的量化扩展。其中seal标签的含义从一个单独的域标识名字,变成一个名字加资源供给函数矩阵的序偶对。而进程名字含义是从一个简单的名字变成一个名字加上资源需求函数矩阵的序偶对。这样就可以从seal的资源供给和进程的资源需求的角度分析和考察GASNIS,弥补了seal演算无法对系统进行量化描述的缺陷。2)针对进程运行的位置问题,本文提出了位置量化的思想,即更加细化进程的位置描述,首先,扩充了seal演算中“移动”的思想,提出了允许进程移动的规则,解决了实际系统中尤其是只需要移动系统中部分进程的时候,难以用seal移动进行模拟的问题。其次,针对特殊资源与位置绑定的问题,提出了允许进程位置的锁定和解锁的规则,解决了进程分类和资源分类后特殊进程与资源匹配的安全性问题,也就是说锁定后的进程运行过程中不能随意被移动,除非调度系统将其解锁。第三,针对seal演算中,seal移动后,被移动的seal内部进程以及与该seal相关进程的位置上标指示有可能出现混乱的问题提出了进程上标地点的修改规则,使得seal移动更灵活,适应面更广泛。3)针对复制算子和部分并发操可能导致的资源无节制使用问题,本文提出了并发和复制量化的思想,即提出了并发算子和无限复制算子的约束规则,增加了并发算子和无限复制算子的上标,以限制进程最大并发数量,以及允许并发算子和无限复制算子上标的修改来适应seal中资源的变化,实现资源使用控制的描述,以提高资源使用率和系统执行效率。4)针对seal演算中,缺乏进程中间状态的描述,导致调度时缺乏对系统资源的检测和控制的问题,本文提出了过程量化的思想,即扩充了τ的含义,增加了中断操作的描述。首先,采用τ来表示内部动作或相关进程运行的中间状态,解决了进程在处于调度中间状态的描述问题。进程执行中间状态的引入也意味着量化seal演算对时间控制描述的引入,这一点对任务调度的分析非常重要。其次中断描述可以使量化seal演算更好更全面的来描述系统。通过采用量化seal演算对系统描述分析有助于我们在设计早期可以发现系统中不一致、不完全和二义性以及系统中存在的逻辑错误等问题;在设计中期方便建立简单的仿真系统,模拟大量任务出入资源动态变化的系统,验证海量进程在拓扑结构动态变化的节点群中并发移动并执行;在系统设计后期方便分析和预估系统效能,追踪系统的漏洞方便对系统错误的分析、维护以及系统的评估。论文最后对移动通信系统形式化描述方法研究工作进行了总结,并提出了进一步量化研究、图形化描述方法研究以及建立形式化描述框架等需要继续研究的问题。
张健[8]（2019）在《基于车载激光的树木胸径测量》文中认为在林地信息测量中,树木胸径的测量是一个重要环节。树木胸径是评价林地质量、生长情况以及林地经营管理的重要数据标准。在当前的树木胸径测量中,仍然主要通过人工来进行测量,这样的方法不仅测量效率低下,测量精度更难以得到保障。为了降低人工劳动强度与测量成本,引入自动化测量方式势在必行。本文着眼于城市公园等林地,针对其特点设计车载胸径测量系统。在目标林地中,测径系统分为测量系统与移动系统。移动系统需要获取林地环境,识别树木的位置,自主规划安全行驶路线,测量系统则获取目标树木的胸径。本文利用激光雷达作为树木点云获取设备,激光雷达与深度摄像机作为导航设备,实现了在城市公园等林地的树木胸径检测与林地内机器人的自主导航。主要研究内容如下:（1）利用激光雷达获取林地环境信息,获取树木的点云数据与距离信息,通过基于密度的DBSCAN聚类算法对点云数据进行聚类。将聚类出的点云簇进行标记,划分出有效数据簇与无效数据簇,对有效数据簇中的数据应用胸径计算算法求出树木的胸径。针对于DBSCAN聚类算法对于距离阈值、邻域样本阈值敏感的缺点,将全局阈值参数改进为根据点到激光雷达的距离所获得的动态阈值参数,使算法对于不同距离,不同密度的点云数据聚类精度更高。（2）在林地中进行自主路径规划的关键在于定位与导航。移动系统通过激光雷达与深度相机获取的环境距离信息、移动系统里程计数据,使用自适应蒙特卡罗定位方法,得到移动系统在二维地图中的位姿。在完成移动系统的定位后,向移动系统发送目标点,移动系统会自主规划安全路径到达目标点。
唐建华[9]（2019）在《基于物联网技术的临床医疗护理监测系统的研究与设计》文中研究指明在医院的核心业务住院医疗活动中,静脉输液是临床医学中广泛采用的一种医疗手段,在实际操作中对药液的流量或流速有着严格的要求,这就需要对药剂的流量和流速进行精确的控制。目前,医院采用人工监测病人的输液状况大大地浪费了人力资源,同时也存在着更换液体不及时、输液速度不精确及输液故障未能发现等问题。针对上述问题,设计并实现了基于物联网技术的临床医疗护理监测系统,在保证输液安全的前提下,提高护理工作效率,为患者提供更及时、更安全、更周到的优质护理服务。本文以单病区建设为例,详细介绍了基于物联网技术的临床医疗护理监测系统。整个系统主要包括:输液信息采集终端、病房呼叫系统、数据传输网络、PDA医院可移动系统和上位机信息管理系统。为了提高对液滴速度监测的准确性和稳定性,对比了几种输液检测方法,最终确定利用非接触式红外传感器。系统选用直射式红外线光电对管,对管安装于滴壶两端,完成滴速检测并利用OLED显示屏实时显示滴速值。本文还详细介绍了滴速脉冲信号的放大整形电路,显示屏连接的软硬件电路。在输液过程中如遇特殊情况,也可通过按下病房呼叫按钮与医护工作人员取得联系。输液采集终端信号传输通过ZigBee无线网络完成。介绍了主流的ZigBee芯片CC2530的特点和内部资源,结合项目实际需要,选用了较为成熟的ZigBee无线传输模块搭建无线网络。为了确保病房呼叫信号可靠地传至上位机系统,选用STM32单片机与TJA1050完成CAN总线的收发通信功能。同时,利用PDA医院可移动系统将信息系统的采集触角延伸至病床旁,实现病患信息的动态采集。上位机信息管理系统通过RS485串口与ZigBee网络节点进行通信,完成各节点的信息传输,实现对输液状态的全程监测。文中给出了上位机信息管理系统的架构设计与开发工具。本文的研究工作从临床医疗护理工作中的输液监测入手,通过建设物联网智慧护理管理系统,为临床护理人员提供“输液监控”、“病呼互联”、“PDA互联”等应用模块,从而实现对病区基础护理工作的全过程闭环路径管理。
周乐天[10]（2019）在《建筑机器人移动定位技术研究》文中提出建筑行业中存在大量需要建筑工人完成的重体力工作,这些工作往往可以通过机器人代替工人完成。与普通服务型机器人不同的是,建筑机器人的工作性质更加复杂,定位精度要求更高,对系统的可靠性和安全性要求也更高。本文结合建筑施工的具体要求,设计并研发了基于建筑机器人的移动定位系统,其主要内容如下:1、本文研究了激光雷达的运动畸变产生原因以及畸变校准算法,分析了传统激光雷达畸变校准算法的缺陷,并在此基础上提出了基于里程计的线性插值校准算法,获得了较为理想的实验结果。2、本文研究了两种不同的激光雷达及时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）算法原理,对比和分析了各自的优缺点,并通过实际实验测试两种算法的效果,最后将定位与地图构建算法融入本课题开发的机器人移动定位系统中。3、本文提出了一种新的基于机器人位姿的层级式地图A*改进算法。由于经典A*算法无法使机器人安全到达离障碍物较近的非自由空间和外切障碍空间。而在本课题开发的建筑抹灰机器人中,机器人要对墙面进行抹灰施工工作,就必须要移动至非自由空间或外切障碍空间,故经典A*算法在本课题中并不适用。本文利用了非圆形机器人在不同角度下,在栅格地图中实际可以安全到达的区域不一样这一特性,在经典的A*算法基础之上,首次提出了基于机器人位姿的层级式地图A*改进算法,提高了机器人的可到达范围,使其能安全到达非自由空间或外切障碍空间。4、本文提出了一种适用于建筑机器人的融合建筑信息（Building Information Modeling,BIM）的路径规划与导航算法。为了使机器人能顺利完成建筑施工任务,机器人必须准确的获取建筑物信息,而建筑物信息其实包含于建筑信息图纸中。本文通过对建筑制图软件Revit进行二次开发,提取建筑物信息,并利用建筑信息指导机器人进行建筑施工工作,最后在实际的施工场景下进行综合实验,验证了算法的可行性与有效性。5、本文对建筑机器人定位移动系统进行开发,包括了Unity交互终端,基于ROS的机器人定位系统,BIM信息提取,以及导航和路径规划,并且通过大量的实验与改进,使机器人的施工质量、效率与可靠性均满足项目要求。
二、可移动系统安全模型统一框架（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、可移动系统安全模型统一框架（论文提纲范文）
（1）非饱和土边坡与支挡结构相互作用机理及稳定性分析方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡与支挡结构相互作用机理研究 |
| 1.2.2 支挡结构加固边坡稳定性评价研究 |
| 1.3 当前研究存在的问题 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 非饱和土有效应力及强度表达 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 非饱和土的吸力特性 |
| 2.2.1 吸力概念 |
| 2.2.2 常见吸力量测技术 |
| 2.3 饱和/非饱和土的有效应力表达 |
| 2.3.1 Terzaghi有效应力原理 |
| 2.3.2 Bishop有效应力原理 |
| 2.3.3 广义有效应力原理 |
| 2.3.4 关于有效应力原理的若干讨论 |
| 2.4 非饱和土的强度准则 |
| 2.4.1 Bishop强度公式 |
| 2.4.2 Fredlund强度公式 |
| 2.4.3 Vanapalli强度公式 |
| 2.4.4 扩展双剪统一强度公式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 非饱和土与结构物界面强度理论及试验研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 饱和/非饱和土与结构物界面剪切强度公式 |
| 3.3 非饱和土与结构物界面剪切试验 |
| 3.3.1 试验材料 |
| 3.3.2 试验设备 |
| 3.3.3 试验方法 |
| 3.3.4 试验结果及分析 |
| 3.4 确定界面剪切强度的简易方法 |
| 3.4.1 界面剪切强度预测方法 |
| 3.4.2 与试验结果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 支挡结构与非饱和土相互作用机理试验研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 模型箱系统 |
| 4.2.1 装土箱 |
| 4.2.2 移动挡墙 |
| 4.2.3 墙体移动系统 |
| 4.3 基质吸力量测 |
| 4.3.1 渗压计饱和 |
| 4.3.2 渗压计标定 |
| 4.3.3 渗压计埋设 |
| 4.4 土压力量测 |
| 4.4.1 土压力盒标定 |
| 4.4.2 土压力盒埋设 |
| 4.5 DIC图像关联技术 |
| 4.6 试验方法及步骤 |
| 4.6.1 试验方法 |
| 4.6.2 试验步骤 |
| 4.7 试验结果分析 |
| 4.7.1 填料密实度评价 |
| 4.7.2 土体位移场分析 |
| 4.7.3 基质吸力分布规律 |
| 4.7.4 土压力分布规律 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 作用于支挡结构上的非饱和土土压力统一解 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 稳态渗流条件下吸应力分布 |
| 5.3 刚性挡墙非饱和土主动土压力库伦统一解 |
| 5.3.1 基本假设 |
| 5.3.2 主动土压力推导 |
| 5.3.3 试验及理论结果验证 |
| 5.3.4 算例与参数分析 |
| 5.4 刚性挡墙非饱和土被动土压力库伦统一解 |
| 5.4.1 基本假设 |
| 5.4.2 被动土压力推导 |
| 5.4.3 试验结果验证 |
| 5.4.4 算例与参数分析 |
| 5.5 抗滑桩桩侧非饱和土有效土压力统一解 |
| 5.5.1 基本假设 |
| 5.5.2 桩侧有效土压力推导 |
| 5.5.3 数值结果验证 |
| 5.5.4 算例与参数分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 非饱和土边坡与支挡结构稳定性上限分析 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 极限分析上限理论 |
| 6.2.1 基本原理及方法 |
| 6.2.2 考虑孔隙水压力的上限定理 |
| 6.2.3 考虑吸应力的上限定理 |
| 6.3 刚性挡墙-非饱和土边坡稳定性系数上限解 |
| 6.3.1 基本假设和破坏模式 |
| 6.3.2 墙土系统能耗计算 |
| 6.3.3 墙土系统稳定性系数计算 |
| 6.3.4 数值及理论结果验证 |
| 6.3.5 算例与参数分析 |
| 6.4 抗滑桩-非饱和土边坡极限阻滑力上限解 |
| 6.4.1 问题的提出 |
| 6.4.2 桩土系统能耗计算 |
| 6.4.3 抗滑桩极限阻滑力计算 |
| 6.4.4 理论结果验证 |
| 6.4.5 算例与参数分析 |
| 6.5 抗滑桩-非饱和土边坡极限承载力上限解 |
| 6.5.1 问题的提出 |
| 6.5.2 桩土系统能耗计算 |
| 6.5.3 边坡极限承载力计算 |
| 6.5.4 理论及试验结果验证 |
| 6.5.5 算例与参数分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读学位期间论文、科研及获奖情况 |
| 致谢 |
（2）砌体结构建筑整体平移施工风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 国内外建筑物整体平移技术的发展与应用 |
| 1.2.2 国内外风险管理研究发展现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容和方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 建筑物整体平移技术概述 |
| 2.1.1 建筑物整体平移的概念 |
| 2.1.2 建筑物整体平移技术特点 |
| 2.2 砌体结构破坏特征 |
| 2.2.1 因承载力不足而破坏 |
| 2.2.2 因变形而破坏 |
| 2.2.3 因震动而破坏 |
| 2.3 风险管理基本理论 |
| 2.3.1 风险概述 |
| 2.3.2 风险管理概念及流程 |
| 2.4 砌体结构建筑整体平移施工风险管理理论 |
| 2.4.1 砌体结构建筑整体平移施工风险定义 |
| 2.4.2 砌体结构建筑整体平移施工风险管理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 砌体结构建筑整体平移施工风险识别 |
| 3.1 砌体结构建筑整体平移施工风险识别含义 |
| 3.2 砌体结构建筑整体平移施工风险识别原则 |
| 3.3 常用的风险识别方法 |
| 3.4 砌体结构建筑整体平移施工风险识别方法及过程 |
| 3.5 砌体结构建筑整体平移施工风险因素识别 |
| 3.5.1 风险因素初步识别 |
| 3.5.2 确定最终风险因素 |
| 3.5.3 风险因素说明 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 砌体结构建筑整体平移施工风险分析与评价 |
| 4.1 砌体结构建筑整体平移施工风险分析与评价含义 |
| 4.2 风险分析与评价方法的概述与选择 |
| 4.2.1 常用风险分析与评价方法介绍 |
| 4.2.2 风险分析与评价方法选择 |
| 4.3 基于FAHP-模糊综合评判法风险分析与评价模型 |
| 4.3.1 工作思路 |
| 4.3.2 构建风险评价指标体系 |
| 4.3.3 建立因素集 |
| 4.3.4 建立评语集 |
| 4.3.5 基于模糊层次分析法确定因素权重 |
| 4.3.6 建立评判矩阵 |
| 4.3.7 多级模糊综合评判 |
| 4.3.8 风险等级评定 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 砌体结构建筑整体平移施工风险控制 |
| 5.1 风险处理 |
| 5.1.1 风险处理原则 |
| 5.1.2 风险处理措施 |
| 5.2 风险监测与预警 |
| 5.2.1 风险监测与预警流程 |
| 5.2.2 风险监测项目 |
| 5.2.3 监测预警标准 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 实例验证 |
| 6.1 工程概况 |
| 6.2 S宾馆整体平移施工风险分析与评价 |
| 6.2.1 建立S宾馆整体平移施工风险评价指标体系 |
| 6.2.2 建立因素集和评语集 |
| 6.2.3 确定因素权重及评判矩阵 |
| 6.2.4 S宾馆整体平移施工风险模糊综合评判 |
| 6.2.5 S宾馆整体平移施工风险等级评定 |
| 6.3 相关建议及措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 附录B 砌体结构建筑整体平移施工风险因素调查问卷 |
| 附录C 砌体结构建筑整体平移施工风险因素两两比较重要度调查问卷 |
| 附录D 砌体结构建筑整体平移施工风险评价调查问卷 |
（3）一种服务机器人行走系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 SLAM技术概述及研究现状 |
| 1.2.2 机器人导航技术研究现状 |
| 1.2.3 路径规划研究现状 |
| 1.2.4 全方位移动平台研究现状 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 |
| 第二章 行走系统设计 |
| 2.1 服务机器人行走系统设计 |
| 2.1.1 系统整体框架 |
| 2.1.2 系统硬件配置 |
| 2.1.3 系统的软件平台 |
| 2.2 服务机器人行走系统的功能模块 |
| 2.3 行走系统的性能要求以及预期成果 |
| 2.3.1 系统性能要求 |
| 2.3.2 预期成果 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 服务机器人行走系统运动机理分析 |
| 3.1 运动学分析与建模 |
| 3.1.1 麦克纳姆轮模型分析 |
| 3.1.2 单个麦克纳姆轮车速与整个车速的关系 |
| 3.1.3 四轮配置分析 |
| 3.2 动力学分析与建模 |
| 3.3 仿真建模与分析 |
| 3.3.1 移动系统运动学仿真 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于激光雷达的实时地图构建 |
| 4.1 激光雷达的数据获取 |
| 4.2 点云数据匹配 |
| 4.3 地图的构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 行走系统自主路径规划的实现与分析 |
| 5.1 环境模型的建立 |
| 5.2 遗传算法的改进及实现办法 |
| 5.2.1 改进算法的基本操作 |
| 5.2.2 地图区域划分 |
| 5.2.3 路径编码 |
| 5.2.4 适应度函数 |
| 5.2.5 小生境技术种群划分 |
| 5.2.6 遗传操作 |
| 5.2.6.1 选择 |
| 5.2.6.2 交叉 |
| 5.2.6.3 变异 |
| 5.2.7 模拟退火操作 |
| 5.2.8 终止条件 |
| 5.2.9 仿真结果分析 |
| 5.3 轨迹跟随 |
| 5.3.1 行走系统运动学误差模型 |
| 5.3.2 控制器设计 |
| 5.3.3 仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 服务机器人行走系统的实现与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 移动系统样机介绍 |
| 6.3 服务机器人行走系统相关实验 |
| 6.3.1 实验方法介绍 |
| 6.3.2 地图构建 |
| 6.3.3 速度跟踪实验 |
| 6.3.4 路径跟踪误差控制实验 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间所开展的科研项目和发表的学术论文 |
（4）移动机器人环境识别与语义理解（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 模块化架构下的环境感知 |
| 1.2.2 端对端架构下的指令映射 |
| 1.2.3 中间级架构的环境表示 |
| 1.3 本文研究内容和组织结构 |
| 第2章 端对端的一阶段三维物体快速检测模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 二维图像物体检测网络:SSD |
| 2.2.1 卷积神经网络VGG16 |
| 2.2.2 多尺度分层回归 |
| 2.3 二维RGBD物体检测网络:3DSSD |
| 2.3.1 分层级特征融合 |
| 2.3.2 多尺度三维预测 |
| 2.4 实验结果 |
| 2.4.1 数据集 |
| 2.4.2 评估准则 |
| 2.4.3 模型准确度 |
| 2.4.4 多模态特征 |
| 2.4.5 分层级特征融合 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 开集场景下融合未知类识别的鲁棒语义标注 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 开集识别问题描述 |
| 3.3 语义标注模型建立 |
| 3.3.1 条件随机场 |
| 3.3.2 内含概率支持向量机 |
| 3.3.3 模型特征表示 |
| 3.4 基于条件求解的开集语义标注 |
| 3.5 基于D-S理论的开集语义标注 |
| 3.5.1 D-S理论基础出 |
| 3.5.2 概率融合策略 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.6.1 数据集 |
| 3.6.2 评估准则 |
| 3.6.3 传统闭式求解 |
| 3.6.4 基于条件求解的开集标注 |
| 3.6.5 基于D-S的开集标注 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于移动轨迹的道路可通行结构语义理解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法概述 |
| 4.3 道路局部可通行结构理解 |
| 4.3.1 空间序列同步 |
| 4.3.2 非参贝叶斯聚类 |
| 4.3.3 道路通行属性视觉标注 |
| 4.4 道路完整可通行结构理解 |
| 4.4.1 训练网络结构 |
| 4.4.2 测试网络结构 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.5.1 实验数据 |
| 4.5.2 基于轨迹的通行属性标注 |
| 4.5.3 道路通行属性预测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 GPS粗定位和粗规划下的环境移动导引语义理解 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法概述 |
| 5.3 移动导引语义学习 |
| 5.3.1 示教数据采集 |
| 5.3.2 cGAN-LSTM网络结构 |
| 5.3.3 训练初始化 |
| 5.4 基于移动导引语义的动作生成 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.5.1 移动导引语义生成结果 |
| 5.5.2 运动指令生成结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（5）多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精准农业概述 |
| 1.2.2 网格化管理的研究现状 |
| 1.2.3 农田网格划分的研究现状 |
| 1.2.4 农田网格应用的研究现状 |
| 1.2.5 目前存在的主要问题分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 研究区地理位置 |
| 1.4.2 自然条件和作物情况 |
| 2 多视角下的农田网格划分研究 |
| 2.1 宏观视角下农田网格的划分 |
| 2.1.1 农田网格划分原则的确定 |
| 2.1.2 农田网格划分方案 |
| 2.2 中观视角下最优农田网格大小的决策 |
| 2.2.1 决策目标体系的建立 |
| 2.2.2 基于灰色决策的最优农田网格大小决策模型的构建 |
| 2.2.3 决策结果与分析 |
| 2.3 微观视角下农田网格的划分 |
| 2.3.1 试验设计 |
| 2.3.2 试验结果与分析 |
| 2.4 三层网格的编码设计 |
| 本章小结 |
| 3 宏观视角下基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.1 基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.2 农田网格化管理模型合理性验证 |
| 3.2.1 基于Petri网的农田网格化管理模型的流程定义 |
| 3.2.2 农田网格化管理模型的合理性验证方法 |
| 3.2.3 模型合理性验证结果 |
| 3.2.4 仿真试验及结果分析 |
| 本章小结 |
| 4 网格化和非网格化农田管理模型的比较研究 |
| 4.1 案例的选取和描述 |
| 4.2 基于Arena的农田管理模型的仿真比较 |
| 4.2.1 仿真模型的构建 |
| 4.2.2 仿真测评指标的确定 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 农田管理流程的定量测度 |
| 4.3.1 引入SPN构建信息测度模型的原因分析 |
| 4.3.2 基于SPN的农田管理流程定量测度模型的构建 |
| 4.3.3 基于SPN的信息距离计算方法 |
| 4.3.4 基于SPN测度模型的信息距离测算结果与分析 |
| 本章小结 |
| 5 中观视角下基于网格化的合理土壤采样点的确定 |
| 5.1 相关研究分析 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 土壤养分数据的获取 |
| 5.2.2 土壤肥力指标因素的选取 |
| 5.2.3 样品的室内测定与特异值处理 |
| 5.2.4 合理采样点确定的方法 |
| 5.2.5 采样合理性验证方法 |
| 5.3 合理采样点的确定结果与验证 |
| 5.3.1 基于网格化的合理采样点的确定结果 |
| 5.3.2 采样合理性验证 |
| 5.4 合理采样方案优化往年采样点 |
| 本章小结 |
| 6 土壤肥力变化趋势预测和土壤养分空间变异分析 |
| 6.1 土壤肥力变化趋势预测 |
| 6.1.1 土壤肥力预测研究现状分析 |
| 6.1.2 基于SPN的土壤肥力变化趋势预测模型的构建 |
| 6.1.3 预测结果与分析 |
| 6.2 土壤养分空间变异分析 |
| 6.2.1 土壤养分空间变异研究现状分析 |
| 6.2.2 土壤养分描述性统计分析 |
| 6.2.3 基于网格化的土壤养分空间分布格局 |
| 6.3 土壤养分和肥力时空变异查询“一张图” |
| 本章小结 |
| 7 微观视角下基于网格识别的田间文冠果精准采摘研究 |
| 7.1 网格识别 |
| 7.2 文冠果图像采集系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统选用的开发板和服务器 |
| 7.2.3 系统主体 |
| 7.2.4 软件开发环境 |
| 7.3 数据采集与传输 |
| 7.3.1 数据采集 |
| 7.3.2 数据传输 |
| 7.4 果实成熟度识别方法分析 |
| 7.5 数据预处理和数据模拟 |
| 7.5.1 数据预处理 |
| 7.5.2 数据模拟 |
| 7.6 成熟文冠果果实识别模型构建 |
| 7.7 试验与结果分析 |
| 7.7.1 文冠果图像采集系统测试与结果 |
| 7.7.2 成熟文冠果识别模型试验 |
| 7.7.3 成熟文冠果精准定位的实现 |
| 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后续研究设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文、专利、软件着作权和参与的科研项目 |
（6）面向肠道解剖结构的胶囊机器人定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外胶囊机器人定位技术的研究与进展 |
| 1.2.1 定位方法研究综述 |
| 1.2.2 基于永磁体的定位方法研究分析 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 |
| 第2章 基于磁场伺服的磁定位技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 静态定位 |
| 2.3 磁场伺服系统的初始化 |
| 2.3.1 系统标定 |
| 2.3.2 环境磁场的拟合 |
| 2.4 闭环控制与伺服 |
| 2.4.1 移动平台的磁伺服 |
| 2.4.2 静态定位平台的移动策略 |
| 2.4.3 控制流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 胶囊机器人相对移动路径感知算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 胶囊机器人的移动状态 |
| 3.3 相对移动距离算法研究 |
| 3.3.1 过程分割 |
| 3.3.2 移动路径的计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 相对位置跟踪实验平台的设计 |
| 4.1 总体方案设计及本体搭建 |
| 4.1.1 系统总体方案 |
| 4.1.2 本体搭建 |
| 4.2 伺服运动系统 |
| 4.2.1 运动控制系统总体设计 |
| 4.2.2 运动控制系统硬件 |
| 4.3 静态定位系统 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 相对位置跟踪实验验证与分析 |
| 5.1 基于磁场伺服的定位实验验证 |
| 5.1.1 离散点定位 |
| 5.1.2 大范围无伺服静态定位实验 |
| 5.1.3 基于磁场伺服的大范围跟踪实验 |
| 5.1.4 实验分析与对比 |
| 5.2 相对位置实验结果 |
| 5.2.1 规则轨迹实验 |
| 5.2.2 仿体实验 |
| 5.3 实验分析与对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（7）移动通信系统形式化描述方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 排序算法研究的国内外现状 |
| 1.2.1 串行排序 |
| 1.2.2 并行排序 |
| 1.3 形式化和演算简介 |
| 1.3.1 形式化简介 |
| 1.3.2 演算简介 |
| 1.4 移动演算的国内外研究现状 |
| 1.4.1 早期典型进程演算 |
| 1.4.2 进程演算的发展 |
| 1.5 面临的关键问题 |
| 1.6 论文主要工作 |
| 1.7 论文组织安排 |
| 第二章 π演算和seal演算基础 |
| 2.0 引言 |
| 2.1 π演算简介 |
| 2.1.1 模拟与互模拟 |
| 2.1.2 交互 |
| 2.1.3 π 演算语法 |
| 2.1.4 π演算的结构同余和反应 |
| 2.1.5 π演算的操作语义 |
| 2.1.6 多目π演算 |
| 2.1.7 π演算中的移动性 |
| 2.2 π演算应用举例 |
| 2.2.1 数字表示和数字加减法 |
| 2.2.2 两元素的比较 |
| 2.2.3 实用停止等待协议的描述 |
| 2.3 seal演算简介 |
| 2.3.1 seal演算的语法及语义 |
| 2.4 seal演算应用举例 |
| 2.4.1 数字的表示和数字运算 |
| 2.4.2 GASNIS拓扑结构的变化 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 并发排序算法及其形式化描述 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于链表存储的良序集合中元素的排序 |
| 3.3 基于索引存储元素的并发排序 |
| 3.3.1 并发筛选排序算法思路 |
| 3.3.2 基于seal演算的并发筛选排序算法 |
| 3.3.3 并发筛选插入排序思路 |
| 3.3.4 基于seal演算的并发筛选插入排序算法 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 量化seal演算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 对seal演算的量化描述扩展 |
| 4.2.1 资源量化 |
| 4.2.2 位置量化 |
| 4.2.3 .复制和并发量化 |
| 4.2.4 过程量化 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于量化 SEAL 演算的GASNIS 任务调度形式化描述 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 GASNIS任务调度简介 |
| 5.2.1 GASNIS任务调度的逻辑结构 |
| 5.2.2 GASNIS任务调度流程: |
| 5.3 简单GASNIS的任务调度举例 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文的贡献与创新 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 :攻读博士学位期间发表的论文 |
| 附录2 :攻读博士学位期间申请的发明专利 |
| 致谢 |
（8）基于车载激光的树木胸径测量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及依据 |
| 1.2 立木胸径计算研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 移动机器人自主导航研究现状 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.5 论文结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 实验平台 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统环境介绍 |
| 2.3 ROS操作系统介绍 |
| 2.3.1 ROS基本概念 |
| 2.3.2 ROS的工作原理 |
| 2.4 激光雷达 |
| 2.4.1 原理 |
| 2.4.2 SICK LMS141雷达技术参数 |
| 2.4.3 雷达通讯方式 |
| 2.4.4 雷达数据获取与解析 |
| 2.5 Kinect深度相机 |
| 2.6 Turtlebot实验平台 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于激光雷达的树木胸径测量 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于密度的DBSCAN聚类算法 |
| 3.2.1 常用聚类算法简介 |
| 3.2.2 基于密度的DBSCAN聚类算法 |
| 3.2.3 改进的DBSCAN算法 |
| 3.2.4 雷达数据聚类情况 |
| 3.2.5 聚类效果评价 |
| 3.3 树木胸径的计算 |
| 3.3.1 几何法计算树木胸径 |
| 3.3.2 补偿角模型的建立与算法选择 |
| 3.3.3 算法验证与选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于激光雷达的移动平台自主导航 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ROS的配置与功能包 |
| 4.3 二维栅格地图构建算法 |
| 4.4 建图方法与设置 |
| 4.4.1 贝叶斯公式 |
| 4.4.2 确定坐标系变换关系 |
| 4.4.3 机器人运动学模型 |
| 4.4.4 地图模型 |
| 4.5 Gmapping_Slam建图原理 |
| 4.5.1 RBpf粒子滤波算法 |
| 4.5.2 基于改进的RBpf粒子滤波算法的Gmapping算法 |
| 4.5.3 利用Gmapping算法建图 |
| 4.5.4 建图实验结果 |
| 4.6 基于地图的路径规划 |
| 4.6.1 蒙特卡洛算法(MCL) |
| 4.6.2 自适应蒙特卡洛算法(Augmented_MCL) |
| 4.6.3 路径规划 |
| 4.6.4 全局路径规划与A*算法 |
| 4.6.5 局部路径规划 |
| 4.6.6 路径规划实验结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 实验及讨论 |
| 5.1 实验测试 |
| 5.2 实验分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论与分析 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与改进 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（9）基于物联网技术的临床医疗护理监测系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语中英文对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目研究的背景 |
| 1.2 物联网技术及其在临床医疗领域的应用现状 |
| 1.2.1 物联网概述 |
| 1.2.2 物联网技术在临床医疗领域的应用现状 |
| 1.3 静脉输液监测技术的应用现状 |
| 1.4 本项目研究的必要性 |
| 1.5 项目设计的要求和目标 |
| 1.6 本文章节安排 |
| 第2章 基于物联网技术的临床医疗输液监测系统的总体方案设计 |
| 2.1 系统的总体方案设计 |
| 2.2 监测终端的方案设计 |
| 2.2.1 患者信息获取方法 |
| 2.2.2 液滴监测方案设计 |
| 2.2.3 输液监测终端方案设计 |
| 2.2.4 病房呼叫系统方案设计 |
| 2.3 通信方案选择 |
| 2.3.1 ZigBee通信技术 |
| 2.3.2 CAN总线 |
| 2.4 信息管理系统的设计方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于物联网技术的临床医疗输液监测系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件电路中的控制型器件及其选型 |
| 3.1.1 单片机的选型 |
| 3.1.2 ZigBee芯片选型 |
| 3.1.3 CAN收发器选型 |
| 3.2 病房呼叫系统电路设计 |
| 3.2.1 病房呼叫主控系统的硬件设计 |
| 3.2.2 病房呼叫系统的通信模块——CAN总线 |
| 3.3 输液信息采集终端电路设计 |
| 3.3.1 液滴检测原理与电路 |
| 3.3.2 液滴检测信号放大整形电路 |
| 3.3.3 液滴检测外围电路设计 |
| 3.3.4 液滴采集终端的无线通信单元——ZigBee无线网络 |
| 3.4 PDA手持系统 |
| 3.4.1 PDA选用型号介绍 |
| 3.4.2 PDA在输液管理系统中的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 下位机监测终端的软件设计 |
| 4.1 采集终端软件设计 |
| 4.1.1 Atmega16 单片机的开发环境 |
| 4.1.2 STM32 单片机的开发环境 |
| 4.1.3 输液采集终端软件设计 |
| 4.1.4 病房呼叫系统的软件设计 |
| 4.2 通信模块软件设计 |
| 4.2.1 ZigBee通信软件实现 |
| 4.2.2 病房呼叫系统的通信软件实现 |
| 4.3 PDA软件架构 |
| 4.3.1 PDA手持系统应用模式 |
| 4.3.2 PDA手持系统界面设计 |
| 4.3.3 PDA手持系统功能模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 上位机输液管理监测系统开发 |
| 5.1 信息管理系统的架构设计 |
| 5.2 系统主要功能介绍 |
| 5.2.1 电子床位一览模块 |
| 5.2.2 病区物联网控制单元互联互控 |
| 5.2.3 临床医疗监测系统软件模块展示 |
| 5.3 滴速检测数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 系统设计存在不足与未来拓展 |
| 6.2.1 系统中不足 |
| 6.2.2 系统后续扩展 |
| 6.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 主程序 |
| 液滴检测INT0 子程序 |
| 滴速设定紧急呼叫子程序 |
| 滴速显示部分程序 |
| ZigBee组网通信程序 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（10）建筑机器人移动定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 机器人定位技术的现状 |
| 1.3 基于激光雷达的SLAM技术研究现状 |
| 1.3.1 基于滤波器的SLAM方法 |
| 1.3.2 基于图优化的SLAM方法 |
| 1.4 论文主要工作和创新点 |
| 1.4.1 论文主要工作 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 1.5 论文的结构安排 |
| 第二章 激光雷达传感器数据处理 |
| 2.1 激光雷达传感器测距原理 |
| 2.1.1 三角测距法 |
| 2.1.2 飞行时间法(TOF) |
| 2.1.3 不同测距方法的性能比较 |
| 2.2 传感器的环境测量数学模型研究 |
| 2.2.1 波束模型(Beam Modle) |
| 2.2.2 似然场模型(Likelihood Model) |
| 2.3 激光雷达数据处理算法研究 |
| 2.3.1 运动畸变产生的原因 |
| 2.3.2 基于ICP的方法 |
| 2.4 本课题使用的基于里程计的线性插值方法 |
| 2.4.1 基于里程计的线性插值方法 |
| 2.4.2 坐标系转换与激光数据校准发布 |
| 2.5 实验及结果分析 |
| 2.5.1 仿真实验 |
| 2.5.2 真实实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 激光雷达SLAM方法研究 |
| 3.1 基于滤波器的SLAM方法研究 |
| 3.1.1 贝叶斯滤波 |
| 3.1.2 粒子滤波 |
| 3.2 基于图优化的SLAM方法研究 |
| 3.3 GMAPING算法研究 |
| 3.4 CARTOGRAPHER算法研究 |
| 3.5 GMAPING与CARTOGRAPHER对比实验 |
| 3.6 SLAM算法在建筑机器人中的应用 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 融合BIM语义信息的路径规划与导航算法 |
| 4.1 机器人的路径规划算法发展现状 |
| 4.2 全局路径规划算法研究 |
| 4.2.1 经典A*算法 |
| 4.2.2 动态环境下的A*算法 |
| 4.3 本课题中基于机器人位姿的层级式地图A*改进算法 |
| 4.3.1 基于普通栅格地图的A*算法存在的问题 |
| 4.3.2 A*改进算法 |
| 4.3.3 仿真实验 |
| 4.4 本课题中融合BIM语义信息的路径规划与导航算法 |
| 4.4.1 BIM信息提取 |
| 4.4.2 算法实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 建筑机器人移动定位系统总体设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 系统构成 |
| 5.3 硬件系统 |
| 5.3.1 开源的机器人平台 |
| 5.3.2 本课题的移动平台 |
| 5.3.3 软硬件开发环境 |
| 5.4 软件系统 |
| 5.4.1 Unity交互终端 |
| 5.4.2 基于ROS的机器人定位系统 |
| 5.5 通信与数据交互 |
| 5.5.1 ROS节点间的通信机制 |
| 5.5.2 工控机以及进程间通信机制 |
| 5.6 业务流程 |
| 5.7 实验与结果分析 |
| 5.7.1 实际单独导航综合实验 |
| 5.7.2 实际抹灰施工综合实验 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文研究总结 |
| 6.2 未来改进与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
四、可移动系统安全模型统一框架（论文参考文献）
- [1]非饱和土边坡与支挡结构相互作用机理及稳定性分析方法[D]. 邓波. 湖南大学, 2020(01)
- [2]砌体结构建筑整体平移施工风险管理研究[D]. 王孜. 湖南大学, 2020(07)
- [3]一种服务机器人行走系统研究[D]. 陈亚楠. 上海应用技术大学, 2020(02)
- [4]移动机器人环境识别与语义理解[D]. 马会芳. 浙江大学, 2020(01)
- [5]多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究[D]. 耿霞. 山东农业大学, 2020(08)
- [6]面向肠道解剖结构的胶囊机器人定位方法研究[D]. 王敏. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [7]移动通信系统形式化描述方法研究[D]. 卜浩. 武汉大学, 2019(01)
- [8]基于车载激光的树木胸径测量[D]. 张健. 北京林业大学, 2019(04)
- [9]基于物联网技术的临床医疗护理监测系统的研究与设计[D]. 唐建华. 浙江工业大学, 2019(03)
- [10]建筑机器人移动定位技术研究[D]. 周乐天. 电子科技大学, 2019(01)