基于无线网络的遥操作工程机器人运动提示方法研究--《广东工业大学》2016年硕士论文
基于无线网络的遥操作工程机器人运动提示方法研究
【摘要】：为实现在无线网络环境下遥操作工程机器人的运动临场感,设计了一种基于无线网络的遥操作工程机器人运动提示系统。给出了构成该系统的三自由度运动提示平台、液压系统、无线通信系统和测控系统的组成及原理,并对运动提示方法、平台运动学及其跟随特性进行了理论分析和实验研究。由于无线网络存在无线网络时延且具有时变性,影响遥操作工程机器人运动提示系统的精度和稳定性,本文采用模糊PID、模糊神经网络控制算法在无线网络环境下对遥操作工程机器人运动提示系统的精度和稳定性进行了研究。本文主要工作如下：1.研究了遥操作工程机器人运动提示的实现方法,给出了运动提示平台的工作原理,确定了运动提示系统的整体方案。2.设计了遥操作工程机器人运动提示系统的硬件和软件系统。硬件系统的设计主要包括传感器、数据采集卡、模拟输出卡型号的选择及硬件接线。软件系统的设计包括服务器控制软件和客户端控制软件的设计。3.提出了一种常规PID控制算法,利用服务器控制软件和客户端控制软件对无线网络环境下遥操作工程机器人运动提示平台进行了运动模拟,并实验研究了遥操作工程机器人运动提示平台的跟随特性。4.为提高基于无线网络的遥操作工程机器人运动提示系统的控制精度,采用了模糊PID、模糊神经网络控制算法对运动提示平台进行运动控制,并实验研究了遥操作工程机器人运动提示平台的跟随特性。5.针对无线网络环境下无线网络时延具有时变性,影响遥操作工程机器人运动提示系统精度,采用一种广域网模拟器模拟不同的无线网络时延,并实验研究了系统在不同无线网络时延下常规PID、模糊PID及模糊神经网络的控制效果。研究结果表明：基于无线网络的遥操作工程机器人运动提示平台跟随精度可满足工程要求,采用模糊神经网络控制算法较常规PID和模糊PID控制算法具有更好的控制效果,提高了系统控制精度,对无线网络时延具有更好的稳定性和适应性。研究结果可为无线网络环境下具有临场感的遥操作工程机器人系统的开发提供借鉴指导。
【关键词】：
【学位授予单位】：广东工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TP242【目录】：
摘要4-5ABSTRACT5-13第一章 绪论13-21 1.1 课题来源13 1.2 课题研究背景及意义13-15
1.2.1 研究背景13-14
1.2.2 研究意义14-15 1.3 国内外研究现状分析15-19
1.3.1 临场感技术15
1.3.2 远程遥控技术15-16
1.3.3 基于无线网络的遥操作工程机器人运动提示方法研究现状16-19 1.4 本文主要研究内容19-21第二章 遥操作工程机器人运动提示系统设计21-35 2.1 系统整体方案设计21-22 2.2 运动提示平台22-23 2.3 液压系统23-24 2.4 无线通信系统24-31
2.4.1 无线通信系统软件设计24-30
2.4.2 无线通信系统硬件设计30-31 2.5 测控系统31-34
2.5.1 加速度传感器选型32-33
2.5.2 位移传感器选型33
2.5.3 采集/输出卡选型33-34 2.6 本章小结34-35第三章 遥操作工程机器人运动提示方法实现35-53 3.1 TOCR三自由度运动提示35 3.2 运动信号检测与倾角解算35-38 3.3 平台运动学建模38-43
3.3.1 运动学逆解38-42
3.3.2 运动学正解42-43 3.4 控制器设计43-44 3.5 软件设计44-49
3.5.1 服务器控制软件45-47
3.5.2 客户端控制软件47-49 3.6 实验研究49-51 3.7 本章小结51-53第四章 遥操作工程机器人运动提示系统的FPID控制53-65 4.1 模糊控制基本原理53-58
4.1.1 模糊控制器结构54
4.1.2 模糊化54-56
4.1.3 模糊规则设计56
4.1.4 模糊推理机56-57
4.1.5 解模糊化57-58 4.2 模糊控制与PID控制结合58-59 4.3 TOCR运动提示系统的FPID控制59-61
4.3.1 TOCR运动提示系统的FPID控制结构59
4.3.2 TOCR运动提示系统的FPID控制算法59-61 4.4 TOCR运动提示系统的FPID控制特性实验研究61-63 4.5 本章小结63-65第五章 遥操作工程机器人运动提示系统的FNN控制65-75 5.1 FNN基本原理65-67
5.1.1 模糊控制与神经网络结合65-66
5.1.2 FNN结构66-67
5.1.3 FNN监督控制67 5.2 TOCR运动提示系统的FNN控制67-70
5.2.1 TOCR运动提示系统的FNN控制结构67-68
5.2.2 TOCR运动提示系统的FNN控制算法68-70 5.3 TOCR运动提示系统的FNN控制特性实验研究70-73 5.4 本章小结73-75第六章 遥操作工程机器人运动提示系统模拟实验研究75-85 6.1 广域网环境的建立75-78
6.1.1 模拟时延软件的引入75-76
6.1.2 WANem配置76-78 6.2 TOCR运动提示系统跟随特性模拟实验研究78-84 6.3 本章小结84-85总结与展望85-87 一 总结85-86 二 展望86-87参考文献87-93攻读硕士学位期间发表的论文93-97致谢97
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暗号：小矿IndustryNews
人工智能大火，BasicFinder要做数据采集、加工的“送水人”
编译：dc136
&　　眼前的女员工，正把手写体的古德文转录为印刷体字母，经过培训，她已经可以熟练操作，每秒钟至少转换1个字母，要知道，即便是在德国，完全认识这种古老字体的人也寥寥无几。之后，转录出的文字会发给OCR（Optical Character Recognitio n，光学字符识别）公司，做为机器训练的数据材料。
　　另一边，员工在标记中汽车的可行驶区域，之后会用于无人驾驶场景的训练。
　　就像传统工厂一样，数据正在流水线上处理，被分块加工。这一切都源于人工智能行业的崛起。Tractica预测，2024年人工智能市场规模将增长至111亿美元。但AI要真正发挥作用，优质的数据必不可少，所以，前端的数据采集、加工环节单拎出来成为了新的机会点。
　　其实，数据标注并不算一个完全新兴的产业，成立于1998年的&海天瑞声&已在语音领域耕耘近20年，因为人工智能一词的提出，最早可以追溯到20世纪50年代，不过此前主流技术没有到&深度学习&的阶段，所以数据用的相对较少。目前这个赛道上，成立久的有&数据堂&，早期公司有获得明势资本Pre-A轮融资的&爱数智慧&，完成天使轮融资的&泛涵科技&，获得合力投资数百万天使的&丁火智能&，今天要讲的BasicFinder也是赛道上一员。
　　正如上面的场景，数据标记是个重人力的劳动密集型行业。这类公司的关键点就在于&&人员效率、交付质量。
　　&市面上很多公司都采用众包模式，找人兼职做标记，亚马逊每天会发布任务给墨西哥以及印度兼职人员，但很多高精度工作是不适合众包的。&BasicFinder创始人杜霖告知，BasicFinder采用的是&自营&模式，目前拥有12家下辖数据工厂及2000余名数据操作员，为了保证质量，这些数据工厂有些是参与投资，有些是深度合作，操作员大多是经过培训的打字员，她们技能相对匹配、标记效率又高。杜霖补充，若是音频数据，BasicFinder会挑选听力较好的技术员，筛选通过率仅在30%。
　　具体到标记过程，BasicFinder都是流水线式的，从最前端的任务定义、采集数据，到中间的清洗、加工，以及后端的质量检测、训练迭代等全部环节分开作业，并开发了一套系统辅助人工提高效率。
　　举几个例子，拿标记骨骼来说，系统首先将的每帧切成画面，然后把没有人或者身体不全的画面去掉，这就完成了清洗过程。接下来，工人打点标记，若图中人物较多，系统会分割后派给不同标记员，以防单人作业眼花标乱。再比如，无人便利店的项目要求是框出商品，BasicFinder系统会提供辅助线帮人工标记，比无线情况下，至少提升1倍的效率。
　　加工完的数据，还面临一道不可缺少的步骤就是校验。相对而言，这是不能标准化的事情，BasicFinder目前用人工复查，跟标记的耗时相比，在1:1&&1:3之间。
　　最后就是安全层面，杜霖告知，对于客户提供的数据素材，BasicFinder实行&交付即焚&，保证数据不会复用。若企业有非常严格的需求，BasicFinder还提供隔离标记房，数据不会经过BasicFinder服务器，并且房内有监控，客户可随时查看员工作业过程，以及每一台设备的标记情况。
　　不仅如此，在前端的采集，BasicFinder也不主张数据复用。&在人脸识别场景中，批量购买超市等摄像头的数据成本很低，但有法律风险，其实侵犯了个人肖像权，BasicFinder的解决方案是，跟每一个员工或者被采集人签订授权协议，即便有公司提出同样的需求，我们会用同样的方法再采集一遍，也不会私下复用。&杜霖强调，BasicFinder的定位不是数据买卖公司，而是在加工的质量上。
　　当然，对于一些公开的数据集，比如说景物的识别，BasicFinder也会自建数据库，供企业采购。但实际在人工智能行业里，数据素材可复用的机率相对较低，杜霖补充，&因为每家公司的要求都不一样，同是标记商品，有的公司会要求勾勒轮廓，有的会要求贴边打框，有的精度在10%的误差，有的在5%&&&
　　值得一提的是，BasicFinder的工具平台正在内部试用中，并将于近期正式对外公布。客户在平台上直接简单组合，填写相关参数，即可以相对精准的定义任务。平台接受到任务后，会按照要求把数据任务轻松分配到数据工厂甚至个人，数据工厂的工人在平台上进行操作，并借助相关的工具提升作业效率，客户在后台就能及时来监控这些信息，不合格的数据也可以及时返工，最后保证会输出质量较高的数据。
　　系统之后会不断迭代，无非就是提高效率，问及是否会用机器替代人力进行标记，杜告表示不会，因为人工标记出得数据在误差层面符合正态分布，而机器标记的都是同一水平，用机器生产的数据再训练机器，并不利于AI最后的训练效果。
　　至于收费模式，BasicFinder会根据样本耗时估算一个人力成本，走项目制。
　　据悉，现阶段，BasicFinder的订单多为数据标注，国内外客户占比接近1：1，包括中科院、搜狗、中国移动、华为、创新工场、云知声、国外知名科研院所等。这些客户多在使用深度学习相关的框架进行研发，因此对数据的需求量较大，客户的算法相对比较成熟，因此任务往往为个性化任务。客户中，最高订单定价在百万元，不少用户会多次下达不同的订单。
　　其实对于这一波因为深度学习而兴起的数据服务商来说，最大的潜在威胁很可能并非来自竞品，而是来自于增强学习、迁移学习等算法，后者仅需要少量的数据即可以达到一定的效果。杜霖表示，这方面公司也在密切关注，一方面目前增强学习、迁移学习等算法还不成熟，很难大规模；另一方面，这些算法也需要基础的学习数据，同时公司也有可能提供包含人工操作的数据以提供给这些算法。
　　BasicFinder注册成立于2015年，目前核心研发团队在20人左右。创始人杜霖是一个连续创业者，在上海交通大学计算机系读大二的时候，就开始了第一次创业经历，当时开发了一款SEM搜索引擎自动化营销工具，后以300万美元的价格打包卖给了一家土耳其电子商务网站。2010年大学毕业后，杜霖从事了数年TMT创投工作。2015年预感到深度学习的潜力及对数据的需求，成立了BasicFinder。公司已经获得过两轮融资，天使轮由个人投资数百万元，2017年3月份，完成了一千多万元pre-A轮融资，计划今年底或明年初再进行A轮融资。
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作为全球物联网市场的重要组成部分，未来中国在传感器市场上的份额将会进一步扩大，相应的，本土成长性较强的传感器研发和制造企业发展空间也是巨大的。
在近日于上海举行的2017中国（上海）国际传感器技术与应用展览会（简称“2017 SENSOR CHINA”）的开幕式暨2017全球传感器与物联网产业峰会上，扶持政策与产业基金涌来，有望加速传感器产业快速发展。
中国制造2025的发布，明确了9项战略任务和重点，并大力推动新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人、航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、电力装备、农机装备、新材料、生物医药及高性能医疗器械10大高端领域。
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我国工业机器人产业发展快，但始终存在着产业核心竞争力不强等问题。一是技术水平不高，自主品牌率低。目前国产工业机器人大多数是三轴到五轴机器人，六轴以上的高端机器人，85%为国外品牌，智能应用才刚刚起步。
工业机器人的研发和制造没有必要遍地开花，低水平重复建设，比如工业机器人产业，目前在珠三角、长三角、京津冀、沈阳、哈尔滨、重庆已经发展成气候了，其它区域要避免一哄而上。
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REMADE将专注于能够显著降低制造关键材料所需能源的创新技术的早期应用研究，并通过提高对金属，纤维，聚合物以及电子产品废弃物这四大类重点能耗领域材料的回收、重复利用和再制造，促进绿色制造业整体能效提升
机器人在擅长的那些应用范畴帮助提升它们的普及度，即重复性的大量生产活动。随着用机器人自动化任务的成本和复杂度的降低，那些已经在使用机器人的公司很可能将会更多地使用它们。
智能制造中应该做出正确的自动化决策，目前在使用的机器人绝大多数仍能够在高速的大量生产应用中运作，而最先进的系统则能够在工作状态中进行调整，在不同的生产类型中进行无缝切换，无需停下来更改程序或者重新配置作业工具。
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