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机械工业
控制、自动化和机器人 (CAR) 实验室位于 Seamans 工程艺术与科学中心，由机械工程系管理。它为学生提供先进控制、机器人和自主系统方面的体验。实验室配备了一个工业 6 轴机械臂、两个带协作机械臂的 Kuka 移动机器人 (KMR iiwa 和 KMP)、一台台式计算机、两个 Roboception 摄像头、一个 co-act 和一个吸盘夹持器以及四个 Quanser 旋转伺服基座。该设施拥有最新的软件技术，例如 LabVIEW 和 KUKA.Sim。Quanser 单元用于 ME:3600 机械工程系统控制的实验室作业，而机器人系统用于 ME:4140 现代机器人和自动化。2019 年秋季，基于两个 Quanser 基座开发了两个控制实验室。控制实验室是在 CAR 中开发和测试的，并设置为容纳大班。后来，又购买了两个额外的基座和三个附件模块来扩展控制实验室。此外，机器人系统还用于 ME:4111 科学计算和机器学习以及 ME:4150 工程人工智能，以协助教授相关课程材料。获准在实验室从事荣誉和研究项目的学生也可以使用 CAR 实验室。
机械工程
控制、自动化和机器人 (CAR) 实验室位于 Seamans 工程艺术与科学中心，由机械工程系管理。它为学生提供先进控制、机器人和自主系统方面的经验。该实验室配备了一个工业 6 轴机械臂、两个带协作机械臂的 Kuka 移动机器人 (KMR iiwa 和 KMP)、一台台式计算机、两个 Roboception 摄像头、一个 co-act 和一个吸盘夹持器以及四个 Quanser 旋转伺服基座单元。该设施拥有最新的软件技术，例如 LabVIEW 和 KUKA.Sim。Quanser 单元用于 ME:3600 机械工程系统控制的实验室作业，而机器人系统用于 ME:4140 现代机器人与自动化。2019 年秋季，基于两个 Quanser 基座单元开发了两个控制实验室。控制实验室在 CAR 中开发和测试，并设置为容纳大班。后来，又购买了两个额外的基本单元和三个附件模块来扩展控制实验室。此外，机器人系统还用于 ME:4111 科学计算和机器学习和
使用2D激光雷达环境的自适应学习粒子群体优化的移动机器人路径计划
摘要智能逻辑应用程序机器人的加载和卸载操作在很大程度上取决于其感知系统。但是，关于LIDAR图及其在复杂环境导航系统中的评估算法的研究很少。在拟议的工作中，使用二进制占用网格方法对LIDAR信息进行了限制，并实施了改进的自适应学习粒子群群优化（ISALPSO）算法，以进行路径预测。该方法利用2D激光雷达映射来确定后勤应用程序中移动机器人最有效的路线。在机器人操作系统（ROS）平台中使用Hector SLAM方法来实现移动机器人实时位置和地图构建，随后将其转换为二进制占用网格。为了显示所提出方法的路径导航发现，使用2D LIDAR映射点数据在MATLAB 2D虚拟环境中创建了导航模型。根据生成的路径的性能，ISALPSO算法适应其参数惯性重量，加速度系数，学习系数，突变因子和群的大小。与其他五个PSO变体相比，ISALPSO算法具有相当短的路径，快速收敛速率，并且基于使用2D Lidar环境的验证，需要更少的时间来计算运输和卸载环境之间的距离。使用与2D激光雷达连接的Quanser硬件验证了Logistic应用程序中移动机器人的路径规划的效率和效率，并使用拟议的算法在环境3中进行操作，以生产最佳路径。