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公开(公告)号:CN119269748A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411305484.0
申请日:2024-09-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N33/18 , B64U20/80 , B64U10/14 , B64D9/00 , G01N15/06 , G01D21/02 , G01N1/14 , H04W4/38 , B64U101/00
Abstract: 本发明适用于水质检测技术领域,提供了一种基于无人机的水质检测系统及方法,所述系统包括取水瓶、无人机、无线通信模块、中央控制单元、移动端、水质检测传感器、水泵、夹层和电池。本发明在搭载无人机的条件下能大幅减轻环境与天气的限制,并且能迅速定位到目标水域进行采检,在降低了人工成本的同时,提高了检测的便捷性和灵活性,尤其是在无人船难以到达或环境恶劣的区域。其设备联动与算法优化确保了水样采集与初检的高可靠性,降低了误差,一定程度上可替代水质检测站的功能。同时支持远程自动化监测与实时数据分析,一旦发现水质异常立即报警,不仅提升了水质监管效率,还降低了人力成本,为环境保护与科学决策提供了强有力的技术支持。
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公开(公告)号:CN116402087A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310185707.3
申请日:2023-03-01
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种田口法与改进的人工蜂群算法融合的机械臂逆运动器。所述方法在完成机械臂的运动学建模之后,需要应用运动学模型及约束条件构建该问题的适应度函数,再利用改进人工蜂群算法搜索机械臂的逆运动学解,最后采取田口方法对改进人工蜂群算法的重要参数进行筛选。该方法引入了新的智能群体算法——人工蜂群算法的改进算法来实现机械臂的逆运动学求解问题,通过考虑蜂群移动速度,引入相关参数有效地提高了算法对于该问题的求解精度,改善了解决机械臂逆运动学问题中会陷入局部最优的缺点。同时,应用田口方法选择最合适的算法参数,可以获得更好的求解效果。
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