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作者：蒋松成;王坤东;
单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院;
摘要：油气管道在长距离铺设过程中存在变化的坡度，针对目前油气管道机器人爬坡能力弱以及对不同坡度适应性差的问题，在可变径轮式管道机器人的机构基础上，提出了一种部署在嵌入式平台上的轻量级卷积神经网络自适应爬坡运动控制算法。首先对机器人进行爬坡力学建模分析，然后搭建并训练轻量级卷积神经网络，网络对输入传感器数据进行分析并输出三分类运动状态，最后设计自适应运动控制算法将得到的三分类状态映射为电机控制量，驱动机器人实现在不同坡度下获得不同支撑力的自适应变径伸缩姿态调整。搭建实验平台，对算法的有效性进行验证，实验结果表明：轻量级卷积神经网络的模型准确率可达93%,机器人自适应姿态调整时间小于2.5 s,能够很好地适应管道坡度的变化，并可以实现0°到90°坡度变化过程中的自适应稳定爬坡。
关键词：管道机器人;;卷积神经网络;;自适应爬坡;;运动控制;;姿态调整
基金资助：国家重点研发计划项目(2021YFB3203104)
