【摘 要】
：
本文为了实现对水下管道的自主巡检、清理,保障水下管道的正常维护,设计了一款水下管道智能巡检清理机器人。介绍了水下机器人的机械部分设计、控制部分设计以及传感部分设计。水下机器人使用STM32f103RCT6集成芯片作为核心控制器,设计了寻迹、图形识别、机械手抓取等模块的外围电路。经过实物运行测试,验证了此智能巡检清理机器人可以实现对水下管道的巡检和清理。
【机 构】
：
桂林电子科技大学教学实践部,桂林电子科技大学机电工程学院
论文部分内容阅读
本文为了实现对水下管道的自主巡检、清理,保障水下管道的正常维护,设计了一款水下管道智能巡检清理机器人。介绍了水下机器人的机械部分设计、控制部分设计以及传感部分设计。水下机器人使用STM32f103RCT6集成芯片作为核心控制器,设计了寻迹、图形识别、机械手抓取等模块的外围电路。经过实物运行测试,验证了此智能巡检清理机器人可以实现对水下管道的巡检和清理。
其他文献
为全面贯彻落实习近平总书记在青海考察时的重要讲话精神,有效解决学生放学早、家长没空接、辅导作业难、质量没保障等难题,海北州根据教育部《关于推广部分地方课后服务有关创新举措和典型经验的通知》精神和省教育厅有关推进课后服务的工作要求,将中小学课后服务作为党史学习教育“我为群众办实事”的切入点,构建以作业辅导为主,体育艺术、课外阅读、社团活动为辅的“1+N”课后服务体系,在全州中小学全面铺开,纳入“五项管理”专项督查和责任督学日常督导的重要内容,推动课后服务工作取得实效,为民解难题、办实事。
全视角学习理论视野下,作为整体的学习旨在达成儿童整全性的发展。从此理论视角出发,原生家庭教育活动的实践旨趣在于彰显儿童学习成长的发展性、整体性与生命性。然而,深陷“起跑线焦虑”之中的原生家庭,因其功利化的价值追求、单向度的认知固着、缺位式的教养分离,背离了儿童自在生长、整全发展的生命理路。借鉴全视角学习理论、破除“起跑线焦虑”的桎梏,原生家庭首先要实现教育观念的革新与创造性转化,在身体力行中践行儿童作为整全生命存在的价值理念,进而尝试通过构建实践性的学习环境和共同体框架、确保儿童作为能动主体的深度卷入和直
本文认识到渔业监控系统的设计能够满足当前渔业发展的趋势,物联网技术可以为智能渔业监控系统的建设提供重要的技术动力,基于此,本文以物联网技术为基础,探讨了智能渔业监控系统的设计方法,以期可以为系统设计提供有效参考。
农业是立国之本、强国之基。当前,我国已进入“十四五”时期,是开启全面建设社会主义现代化国家新征程、向第二个百年奋斗目标进军的第一个五年。面对农业生态环境屡遭破坏、农产品供需失衡、粮食安全存在隐患等诸多问题,加强农业生态文明建设,是转变经济发展方式、保障国家粮食安全的必然选择,是事关人民福祉和国家富强的根本保障。党的十九大报告明确提出,要把农业绿色发展摆在生态文明建设全局的突出位置,全面实现农业可持续发展。而农业生态文明思想建设是农业生态文明建设的首要任务,只有人们统一思想认识,真正领会农业生态文明建设
内部审计的优化发展关系到一个单位甚至社会经济的健康发展。新时代发展潮流中,我国内部审计存在的问题阻碍了各单位的发展,这些问题主要是主观认识上存在的偏差以及客观条件的不完善带来的,文章从转变观念、建设队伍、健全制度、完善体系等方面建言献策提升我国内部审计质量,全力推进我国内部审计改革升级的同时也促进各企业单位健康发展。
近年来,随着信息技术的高速发展,以此为载体的互联网技术也不断创新,大数据的时代已来临,海量的数据既为许多的互联网企业分析消费者的需求提供了丰富的资源,同时也帮助这些企业进一步拓展金融服务业务。然而,互联网产业更新换代的速度极快,而立法程序繁复、耗时冗长,使得法律的滞后性更加凸显。与互联网金融相关的法制规范尚不完善,甚至还存在法律冲突等问题,随之而来的风险不容小觑。所以,文章对当前的互联网金融存在的法律风险进行分析。对于网贷平台来说,仍存在许多法律风险,因其中逾期率能直观地反映贷款收益和风险情况,所以本文选
本文根据分析传统安全观在空管系统中的弊端,分析系统安全观带来的潜在效益,从战略和战术层面上建立空管系统安全观,对安全评估技术进行分析并从人、机、环、管四个方面进行空管系统安全观的应用。
随着国家信用体系建设工作的不断推进,信用经济时代已经到来,信用交易效益效果已成为企业间竞争的主要内容。信用经济时代为小微企业带来挑战的同时也创造了机遇,需要小微企业在准确分析时代特征与需求、正确认知本企业信用工作存在问题的基础上,实施相应发展策略,使得小微企业立足时代新需求,担当时代新作为。
本文依据临床需求,研制了一款基于超声波原理的输液气泡检测模块,包括其系统原理、应用等。研究结果表明,该输液气泡检测模块灵敏度高、稳定可靠,具有临床使用价值。在输液过程中如果有气泡并进入患者血液,可能导致气体栓塞,危及生命。因此在输液过程中对气泡的监测必不可少,输液设备常带有气泡检测传感器[1,2]。
本文研究提出了一种基于注意力机制的卷积长短时记忆(Attentional Convolution Long Short Term Memory A-ConvLSTM)模块。该模块可以应用于多阶段目标检测和分割模型中,从而进一步提高模型的精度。另外,该模块还可以自然的与不同的模型架构进行集成,而不用对原有模型进行大量的结构修改。同时,该模块并能够支持任意步长的迭代,从而实现应用中对模型推理速度和精度