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救援机器人作业对象材质识别算法研究及系统设计与实现

面向救援机器人区分建筑残害和作业对象能力弱，导致救援对象二次伤害问题，开展作业对象材质识别算法研究及系统设计与实现，以期机器人能依据材质准确识别结果自适应调节救援作业参数，实现高效率、高可靠性救援。主要研究内容包括：

1.救援机器人作业对象材质识别体系结构设计与实现：构建作业对象材质样本数据集，研究基于深度语义分割网络的材质识别方法，针对震后场景进行算法优化并研究模型应用于其他场景的迁移学习能力。设计材质识别系统软件架构，部署语义分割模型，识别作业对象后给出目标点三维坐标，形成视觉引导方案设计基础。

2.作业对象材质样本数据集构建及扩增技术：基于现场拍摄、网络搜集等数据采集方式，采用手动标注和自动标注相结合的方法构建数据集；研究翻转、添加噪声、模糊、亮度调整、天气变化等数据增强策略，筛选有效方法实现数据集扩增。

3.基于深度语义分割网络的材质识别方法：研究全监督、自监督、半监督、无监督语义分割算法，评估不同语义分割算法在构建数据集上的性能表现，分析影响算法性能的关键因素，从网络结构、训练策略等方面对算法进行优化，并形成参数调优方法。

4.材质识别种类增量学习技术：研究现有网络结构作为固定特征提取器、对预训练模型进行微调等迁移学习方法，提升模型对不同场景、不同材质图像的特征提取和表达能力，提高模型自适应性和迁移能力，形成材质识别种类增量学习技术。

5.救援机器人作业对象材质识别系统集成与验证：基于模型蒸馏等模型压缩技术，获得轻量化模型，形成系统部署和集成技术，实现互联互通、集成联调。

1.材质识别系统原型样机1套；

2.形成至少包含混凝土、金属、木材、塑料4种材质及救援对象在内的数据集，形成数据集快速标注与扩增软件1套；

3.形成材质识别算法软件1套，每类材质识别准确率不低于90%；

4.形成材质识别模型迁移算法，使材质识别模型具备场景迁移能力；

5.申请发明专利1件、软件著作权1件。

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单缸插销起重臂带载伸缩抖动分析与应用

面向起重机吊臂伸缩时抖动问题，拟开展单缸插销起重机带载伸缩平顺性研究。主要内容包括：

1.吊臂伸缩过程抖动机理研究：对吊臂系统（吊臂结构、滑块、伸缩油缸、平衡阀）建立机、液联合仿真模型，进行吊臂系统带载伸缩过程的动力学分析，找出影响抖动的关键因子及影响度，指导改进；

2.吊臂伸缩过程抖动改进：提出部件改进设计方案及其性能参数的改进要求。进一步从滑块本身材料属性、组合安装形式，平衡阀特性匹配，系统流量与油缸伸缩速度匹配等方面开展改进，提升吊臂带载伸缩平顺性。并基于载体产品进行实验测试验证改进方案的有效性；

3.吊臂带载伸缩平顺性分析计算平台开发：根据吊臂截面形式、伸缩机构形式等建立参数化模型库，开发吊臂伸缩运动平顺性分析平台。该平台能够对吊臂带载伸缩抖动影响参数进行敏感性分析，按照影响从大到小一次输出，具有自动建模、计算与结果提取功能。

1.形成吊臂带载伸缩平顺性分析计算书1篇，平顺性测试报告1篇。

2.形成吊臂带载伸缩平顺性参数设计规范1篇，平顺性改进验证测试报告1篇。解决吊臂带载伸缩抖动难题，指标参考值：起重臂头部的角度变化量小于1°；操纵室座椅处振动加速度小于1m/s2，(特殊值：操纵室座椅振动加速度水平振动避开范围：1~2Hz，竖向振动避开范围：4~8Hz)。

3.形成吊臂带载伸缩平顺性分析计算软件1份，软件使用说明书1份。抖动角度仿真精度大于85%。

4.发表EI或SCI检索论文1篇，申请发明专利1件。

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