Incremental Learning of Robot Dynamics using Random Features

Incremental Learning of Robot Dynamics using Random Features
Incremental Learning of Robot Dynamics using Random Features

Incremental Learning of Robot Dynamics using Random Features

Arjan Gijsberts and Giorgio Metta

Abstract—Analytical models for robot dynamics often per-form suboptimally in practice,due to various non-linearities and the dif?culty of accurately estimating the dynamic pa-rameters.Machine learning techniques are less sensitive to these problems and therefore an interesting alternative for modeling robot dynamics.We propose a learning method that combines a least squares algorithm with a non-linear feature mapping and an ef?cient update https://www.360docs.net/doc/4e9428707.html,ing data from?ve different robots,we show that the method can accurately model manipulator dynamics,either when trained in batch or incrementally.Furthermore,the update time and memory usage of the method are bounded,therefore allowing use in real-time control loops.

I.I NTRODUCTION

Dynamic modeling plays a signi?cant role in various robotic applications,including computed torque control, zero-gravity control,and contact https://www.360docs.net/doc/4e9428707.html,monly,the (inverse)dynamics are modeled analytically using

τ=D(q)¨q+C(q,˙q)¨q+g(q),

where D,C and g are the inertial,Coriolis,and gravity terms,respectively[1].Despite being analytically correct, this formulation has limited applicability on real-life robots, due to the dif?culty of accurately determining the various kinematic and dynamic parameters.More importantly,the model is idealized and does not capture non-linearities due to friction,elasticity,?exibility,and vibrations.

Machine learning forms a viable alternative for modeling robot dynamics.In recent years,multiple studies have shown that learning techniques often outperform analytical models of the rigid body dynamics[2],[3].Typically,these studies employ a batch learning setting,in which the model is trained of?ine prior to deployment on the robot.Batch learning methods assume i.i.d.sampling of the training samples, which con?icts with the nature of the dynamics problem. This is because samples are obtained sequentially from the robot at high sampling frequencies,causing consecutive samples to be dependent.A large body of training samples is therefore required to ensure that the probabilistic distri-butions of both training and subsequent test data coincide suf?ciently.Furthermore,batch methods are static after the initial training phase and may perform suboptimally in case This work was supported by European Commission project ITALK(ICT-214668).

A.Gijsberts and G.Metta are with the Department of Robotics,Brain and Cognitive Sciences,Italian Institute of Technology,Via Morego30,16163 Genoa,Italy{arjan.gijsberts,giorgio.metta}@iit.it G.Metta is also with the Department of Communication,Computer,and System Sciences,Faculty of Engineering,University of Genoa,Viale F. Causa13,16145Genoa,Italy of concept drift(e.g.,sensor drift,mechanical wear,or temperature?uctuations).

Incremental learning methods,on the other hand,adapt their model continuously during online operation,therefore having a clear advantage over batch methods for sequential learning.Locally Weighted Projection Regression(LWPR) has been used extensively in robotics for incremental learning [4].Unfortunately,LWPR usually does not perform as well as state of the art batch methods in terms of prediction accuracy.Moreover,its large number of hyperparameters are notoriously hard to tune,making it dif?cult to obtain optimal performance.Nguyen-Tuong et al.propose Local Gaussian Processes(LGP)to alleviate these problems by combining the local learning approach of LWPR with Gaussian Process Regression(GPR)[5],[6].Though being ef?cient in a general sense,neither of these two incremental methods gives strict,theoretical guarantees on timing requirements, rendering them unsuitable for(hard)real-time control loops. In this paper,we propose an incremental algorithm based on the well-known Ridge Regression(RR)algorithm[7], extended with a?nite-dimensional kernel approximation to allow use on non-linear problems.The particular advantages over existing methods are(1)a constant time and space complexity for both predictions and model updates,(2)a tunable parameter that trades computational requirements for prediction accuracy,and(3)ease of implementation and use. We verify experimentally that the generalization performance of the method is at least comparable to existing methods, and that timing requirements are signi?cantly lower for large scale problems.

The Ridge Regression method is explained in Section II, including the feature mapping for non-linearity and an in-cremental update routine for use in sequential learning.In Section III,we describe the setup used for our experiments, after which the corresponding results are covered in Sec-tion IV.Finally,we conclude the paper in Section V.

II.I NCREMENTAL R IDGE R EGRESSION WITH R ANDOM

F EATURES

Real-time modeling of robotic dynamics requires a learn-ing method that is non-linear and capable of performing fast predictions.Additionally,we restrict ourselves to methods that can learn incrementally during online operation of the robot.Our proposed algorithm satis?es these requirements by combining traditional RR with two additional extensions. First,a random feature mapping is used to approximate shift-invariant kernels in a?nite number of dimensions.As a result,we obtain the non-linearity of kernels,while avoid-ing linear dependence on the number of training samples.

2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation Shanghai International Conference Center

May 9-13, 2011, Shanghai, China

978-1-61284-385-8/11/$26.00 ?2011 IEEE951

Inspired by earlier work in signal processing,the second extension is an ef?cient update rule that allows the model to be computed incrementally.A.Ridge Regression

Let us de?ne a set of m samples S ={x i ,y i }m

i =1,where x i ∈X ?R n is the i -th n -dimensional input vector and y i ∈Y ?R the associated output label.We consider an algorithm that constructs a linear hyperplane

f (x )=w T x ,

(1)

where w is the weight vector.In linear Ridge Regression [7]

(RR,also known as regularized least squares),weight vector w is chosen such that both the model complexity and the errors are minimized,i.e.,

min w

J (w ,λ)=

λ2 w 2+12

y ?Xw 2

,(2)

where λ>0is a regularization parameter that balances the

tradeoff between minimizing both terms.Additionally,X is

an m ×n matrix of input samples de?ned as [x 1,...,x m ]

T

and analogously y =[y 1,...,y m ]T

.Setting the gradient of (2)to zero,we ?nd that the optimal w is given by

w = λI +X T X ?1X T

y .(3)Computing the optimal solution thus requires solving a

system of n linear equations,and the time and space com-plexity of linear RR are O n 3+mn 2

and O n 2+mn ,respectively.Sample predictions are only in O (n )and thus independent of the number of training samples.B.Kernel Ridge Regression

Practical use of RLS is limited due to its linearity.This limitation is circumvented in Kernel RR (KRR)by applying the kernel-trick to map samples implicitly into a (typically non-linear)feature space [8],[9].A consequence of the kernel machinery,however,is that the prediction function is written as a kernel expansion

f (x )=

m i =1

c i k (x ,x i ),

(4)

where k (·,·)is an admissible kernel function [10].De?ning

kernel matrix K =[k (x i ,x j )]m

i,j =1,we can compute the optimal m -dimensional vector of coef?cients c as

c =(K +λI )

?1

y .

Contrary to linear RR,training KRR equates to solving a system of m linear equations,yielding an overall time complexity of O m 3+nm 2

.Due to the kernel expansion in (4),the prediction function of KRLS has become linearly dependent on the number of training samples.This scaling behavior is computationally prohibitive when learning from a large number of samples.

C.Approximating the Kernel with Random Features The dependence on the number of training samples can be avoided by limiting the growth of the kernel expansion.Possible ways of achieving this include discarding old sam-ples once a given budget has been reached [11],projecting linear dependent samples on the current support set [12],or dividing the global model into multiple local models [6].Another approach is to approximate the kernel using a ?nite number of basis functions.Bochner’s theorem states that a continuous shift-invariant kernel k (x ?y )on R d is positive de?nite if and only if k is the Fourier transform of a non-negative measure μ(ω)[13].Rahimi and Recht use this theorem to ?nd a random feature that gives an unbiased estimate of a shift-invariant kernel,that is

k (x ,y )=

R d

e ?i ωT

(x ?y )dμ(ω)=E [z ω(x )z ω(y )],

(5)

where z ω(x )=√2cos ωT x +b

1,ωis drawn from μ,and b is drawn from a uniform distribution from 0to 2π[14].In the remainder of this text,we will focus on the Radial Basis Function (RBF)kernel

k (x ,y )=e ?γ x ?y

2

for γ>0,

for which the corresponding measure μis a normal distribu-tion with covariance 2γI .

The variance of the approximation can be lowered arbitrar-ily using a (normalized)concatenation of D random features z ω,where each feature draws an individual ωand b .In order to non-linearize RR,it suf?ces to replace each input vector

x with its random projection z =1√[z 1(x ),...,z D (x )]T

in (1)and (3).Rahimi and Recht show that RR with random features (RFRR)converges to KRR as O 1

√D

[15].Increasing D will therefore give a more accurate approximation,at the cost of computational ef?ciency.D.Solving Ridge Regression Incrementally

Besides applications in the ?elds of machine learning,optimization,and statistics,the RR algorithm has also been used as an adaptive ?lter in the ?eld of signal processing.This particular use has led to the development of a wide array of ef?cient update rules,collectively known as Recursive Least Squares methods https://www.360docs.net/doc/4e9428707.html,monly,updating a solution with a new sample only requires O n 2 ,as compared to O n 3

needed to completely recompute the solution.The effect on space complexity is even more profound,as previous samples are not required to be stored in memory.The easiest method to incrementally update an RR solution is to perform rank-1updates on the inverse of the covariance matrix (cf.(3))using the Sherman–Morrison formula.How-ever,this update formula is known to be sensitive to rounding errors [16].A numerically much more stable alternative is to update the Cholesky factor R of the covariance matrix,

1There

are other equivalent projections that satisfy (5).

2The terminology recursive is common-place in the ?eld of signal

processing.In this paper,however,we will consistently use incremental .

952

Algorithm 1Incremental RLS with RBF Random Features 1:R ←√λI D ×D 2:w ←0D ×13:β←0D ×1

4:?~N (0,2γ)D ×n 5:b ~U (0,2π)D ×16:for all (x ,y )do 7:z ←

2

D

cos (?x +b )//random feature mapping 8:?y ←w T z //predict label 9:β←β+z y 10:R ←C HOLESKY U PDATE (R ,z )11:w ←C HOLESKY S OLVE (R ,β)//update weights 12:yield ?y 13:end for

such that R T R = λI +X T X

.This update strategy is known as the QR algorithm in the ?eld of adaptive ?ltering [17].Rank-1updates of the Cholesky factor can be computed ef?ciently using a sequence of Givens rotations [16],while the weight vector w can be obtained using back substitution.We want to emphasize that the solution obtained using incremental updates is identical to the batch solution when trained on the same samples.

Combining the incremental update with RFRR results in a non-linear,incremental learning method with bounded time and space complexity.An interesting perspective is to consider it an alternative to Kernel Recursive Least Squares [18],the main difference being that the latter algorithm projects linear dependent samples in order to limit the growth of the kernel expansion.In contrast to incremental RFRR,the computational cost of this linear dependence approximation,although bounded,cannot be known a priori.Algorithm 1summarizes our proposed algorithm for an approximated RBF kernel,although other shift invariant kernels can be used by sampling from the appropriate probability distribution in line 4.A fundamental observation is that the O D 2 time and space complexity of incremental RFRR is tight and constant with respect to the number of training samples,allowing us to give strict real-time guarantees on computation time and memory storage.

Remark 1:We can observe in (2)that the level of regular-ization decreases with an increasing number of training sam-ples.Regularization is primarily needed in the initial stage of the algorithm,when X is not full column-rank.Subsequent rank-1updates increase the smallest singular value of R [16],therefore reducing the need for regularization in later stages.

III.E XPERIMENTAL S ETUP

Several experiments have been conducted to evaluate both batch and incremental variants of RFRR for modeling inverse dynamics of a range of distinct robot manipulators.Prior to presenting the results,we describe the datasets used for the experiments,as well as preprocessing and hyperparameter optimization procedures.

TABLE I

D ATASETS USED FOR TH

E EXPERIMENTS .

#joints

output #train #test Simulated Sarcos 7τ×7149045520Sarcos 7τ×7139225569Barrett 7τ×7135725000James 4[F,τ]x,y,z 150********iCub

4

[F,τ]x,y,z

15000

72850

A.Datasets

A total of ?ve datasets was used in our study,divided in two groups based on manipulator con?guration (Table I).The ?rst group consists of robot arms with 7degrees of freedom,with a torque sensor located in each individual joint.The datasets for this category are taken from a Simulated Sarcos arm,a real Sarcos arm,and a Barrett W AM,and have been used previously in the context of learning dynamics [3],[6].The manipulators were programmed to perform a periodic motion,during which samples were collected at a rate of approximately 500Hz.Training and test sets were obtained by subsampling the resulting dataset at regular intervals.The second category contains robot arms of 4degrees of freedom 3that have a single force/torque sensor mounted in the upper arm,just below the shoulder joints.These datasets were obtained from the upper torso humanoid James [19]and the full body iCub humanoid [20].Fumagalli et https://www.360docs.net/doc/4e9428707.html,ed the James dataset previously for a comparison between learning methods and an analytical model of the rigid body dynamics [2].For both datasets 4,the end effector was moved to random Cartesian coordinates in the robot’s workspace at constant intervals,while samples were collected at a frequency of roughly 50Hz.In order to investigate predictive behavior over a large number of test samples,we restrict the training set to the ?rst 15000samples.

B.Preprocessing and Hyperparameter Selection

Data preprocessing and hyperparameter selection often has a profound effect on the performance of learning methods.For the dynamics datasets,it is crucial to properly scale the input features when using an isotropic RBF kernel,as to avoid large acceleration features to dominate lower-valued position features.In our setup,all input features are therefore divided by a characteristic length scale i >0for 1≤i ≤n .Optimizing these length scales using grid search is computationally infeasible due to its exponential scaling behavior.Instead,we exploit the similarity between GPR and KRR,and therefore indirectly also RFRR.It is well-known that the predictive mean of GPR is identical to the KRR formulation [5].In GPR,hyperparameters can be optimized by maximizing the marginal likelihood.We use this method to optimize the hyperparameters of GPR trained on a random subset of 2000training samples using an anisotropic RBF kernel.The formulation of this kernel in the context of GPR

3We

limit ourselves to the shoulder and elbow joints;the actual robot

arms have more than 4degrees of freedom.

4These datasets can be obtained by contacting the authors.

953

is

k (x i ,x j )=σ2f e

(?1

2(x i ?x j )

T

M (x i ?x j ))

+δij σ2

n ,

where δij is the Kronecker delta,σ2n and σ2

f respectively the noise and signal variance,and M an n ×n scalin

g matrix wit

h ?21,..., ?2n

on its diagonal.Furthermore,the locally optimal hyperparameters can be converted to KRR and RFRR with isotropic RBF kernel by scaling each i -th

input feature by ?1

i

for 1≤i ≤n ,and subsequently setting λ=σ2n /σ2

f and γ=12

.The hyperparameters have to be optimized for each output separately.Preliminary experiments,however,showed that all outputs share similar dependencies on hyperparameters;con?gurations that perform well for one output are also likely to perform well on the other outputs.The computational cost of our method can therefore be reduced signi?cantly by sharing a hyperparameter con?guration for all outputs.In this case,we compute a single kernel or covariance matrix,which is subsequently used to solve multiple weight vectors con-currently (i.e.,one for each output)at negligible additional cost.For RFRR,the gain in computation time could be used to improve prediction accuracy by increasing the number of random features.From the optimal hyperparameter con?g-urations for each output,we select the con?guration with the lowest mean error as measured using cross validation on the remaining training samples.Identical con?gurations were used both for KRR and RFRR.

IV.R ESULTS

The experimental results are divided in two sets.In the ?rst set of experiments,RFRR is evaluated terms of prediction errors and scalability in a batch setting.Results on these datasets will give insight in how well our method performs with respect to other state of the art learning methods.The second set of experiments aims to verify the bene?ts of incremental learning over batch learning on two large scale datasets.For these experiments,we compare batch KRR with incremental RFRR.A.Batch Learning

The Simulated Sarcos,Sarcos,and Barrett datasets have been used previously for learning experiments (e.g.,[3],[6]),and therefore form an excellent benchmark setting for RFRR.In particular,we focus on the results for LWPR,GPR,and LGP 5as presented by Nguyen-Tuong et al.[6].Identical experiments were performed with batch RFRR using 500,1000,and 2000random features (i.e.,parameter D ).Additionally,we included KRR as a reference method,since it is an (approximate)upper bound on the performance of RFRR.A minor deviation from the experimental setup,as described in Section III-B,is that for RFRR 500on the Barrett dataset we report the results using optimal hyperparameter con?gurations for each distinct output.With this limited number of random features,results using a shared hyper-parameter con?guration for all outputs were unsatisfactory.

5Published

results for other methods (e.g.,ν-SVR)are comparable to the

considered methods and have been left out for conciseness.

The results in Fig.1show that,contrary to our expecta-tions,KRR often outperforms GPR by a signi?cant margin,even though both methods have identical formulations for the predictive mean and KRR was optimized using GPR.These deviations indicate that different hyperparameter con-?gurations were used in both experiments.This is a common problem with GPR in comparative studies:the marginal likelihood is non-convex and its optimization often results in a local optimum that depends on the initial con?guration [5].Hence,we have to be cautious when interpreting the compar-ative results on these datasets with respect to generalization performance.The comparison between KRR and RFRR,trained using identical hyperparameters,remains valid and gives an indication of the approximation quality of RFRR.As expected,the performance of RFRR steadily improves as the number of random features increases.Furthermore,RFRR 1000is often suf?cient to obtain satisfactory predictions on all datasets.RFRR 500,on the other hand,performs poorly on the Barrett dataset,despite using distinct hyperparameter con?gurations for each degree of freedom.In this case,RFRR 1000with a shared hyperparameter con?guration is more accurate and requires overall less time for prediction.Fig.2shows the prediction times for all 7outputs.Note that the timing results for GPR,LWPR,and LGP were measured on different hardware,and consequently may vary up to a constant factor when compared to our timing results.Nevertheless,Fig.2shows that the standard kernel methods (i.e.,GPR and KRR)scale linearly with the number of training samples.Both LWPR and LGP scale sublinearly,though still outperformed by RFRR due to its constant time complexity.Moreover,the prediction times of RFRR are in the worst case only 200μs (i.e.,D =2000),which is several times faster than all competing methods.When combined with the prediction results from Fig.1,we can con?rm that parameter D effectively trades computation for prediction accuracy.This property is particularly useful for real-time control,as it allows to maximize accuracy given strict timing constraints.Although typically less relevant in a batch setting,the training time of RFRR on the Simulated Sarcos dataset ranges from approximately 1.6s to 12s for D =500and D =2000,respectively.This compares favorably to 60s needed to train KRR using identical hardware.

Remark 2:The low prediction errors of KRR in general are due to training and test sets being subsampled inter-leavingly from the same motion,and they are therefore strongly https://www.360docs.net/doc/4e9428707.html,bined with dense sampling,it is inevitable that there is a similar training sample for each test sample.To investigate this issue further,we performed additional experiments using Kernel Nearest Neighbor (1-KNN)[21].This method simply returns as predicted output the label associated with the most similar training sample and therefore lacks generalization ability.Consequently,1-KNN is critically dependent on congruence between training and test distributions,dense sampling,and noise-free outputs.Also 1-KNN,when used with the same kernel as KRR,outperforms previously published results in nearly all cases.This con?rms that the similarity between training and test

954

0.00

0.010.020.030.04

Degree of Freedom

n M S E

(a)Simulated Sarcos

0.00

0.02

0.040.06

Degree of Freedom

n M S E

(b)Sarcos

0.00

0.10

0.200.30

Degree of Freedom

n M S E

(c)Barrett

Fig.1.Prediction error per degree of freedom for the (a)Simulated Sarcos,(b)Sarcos,and (c)Barrett datasets.The results for LWPR,GPR,and LGP are taken from Nguyen-Tuong et al.[6].The mean error over 25runs is reported for RFRR with D ∈{500,1000,2000},whereas error bars mark a distance of one standard deviation.Note that in some cases the prediction errors for KRR are very close to zero and therefore barely noticeable.

samples is very high,given correct scaling of the input features.Small prediction errors therefore do not necessarily indicate good generalization performance.B.Incremental Learning

A primary advantage of incremental learning over the more common batch approach is the ability to adapt con-tinuously to changing conditions.This is particularly impor-tant if the i.i.d.sampling assumption is violated,which is often the case for real-life (robotic)problems.We therefore compare incremental learning with the more common batch learning paradigm on the James and iCub datasets.For the batch case,we trained KRR with RBF kernel on the initial 15000training samples.This subdivision is representative for

realistic use of batch methods,in which all training samples are necessarily collected prior to testing.Random or

0.1

0.20.5125

10#Training Samples

P r e d i c t i o n T i m e (m s )

Fig.2.Prediction time for all seven output labels with respect to the number of training samples.The results for LWPR,GPR,and LGP are taken from Nguyen-Tuong et al.[6]and could vary by a constant factor as compared to KRR and RFRR.Note the log scale on the y -axis.

interleaved subsampling con?icts with this principle of batch learning and is therefore of limited interest.Moreover,this amount of training samples is not overly restrictive,as it is roughly equal to the previous three datasets.We compare this batch method with incremental RFRR as detailed in Algorithm 1,which uses the training samples exclusively for hyperparameter optimization (cf.Section III-B).During testing,analogous to real-life employment of the learning method,the incremental method thus starts without any learned knowledge.

Fig.3shows how the average nMSE develops as test samples are predicted in sequential order using both meth-ods.RFRR requires between 5000and 10000samples to achieve performance comparable to KRR.The performance of KRR,on the other hand,decreases over time.In particular on the iCub dataset it suffers a number of large errors,causing the average nMSE to show sudden jumps.This is a direct consequence of the unavoidable fact that train and test samples are not guaranteed to be drawn from the same distribution.Incremental RFRR,on the other hand,is largely unaffected by these changes and demonstrates stable predictive performance.This is not surprising,as (1)it is able to adapt to changing conditions,and (2)it eventually has trained on signi?cantly more samples than KRR.Furthermore,Fig.3shows that 200random features are suf?cient to achieve satisfactory performance on either dataset.In this case,model updates of RFRR require only 400μs,as compared to 2ms and 7ms when using 500or 1000random features,respectively.These timing ?gures make incremental RFRR suitable for high frequency control loops.

V.C ONCLUSIONS

Machine learning is an interesting alternative to modeling robot dynamics analytically,as it avoids the need to estimate kinematic and dynamic parameters and can handle non-linearities inherent to real robotic systems.In this paper,

955

0.000.01

0.020.03

#Samples

A v e r a g e n M S E

(a)James

0.00

0.02

0.04

0.06

#Samples

A v e r a g e n M S E

(b)iCub

Fig.3.Average prediction error with respect to the number of test samples of KRR and incremental RFRR with D ∈{200,500,1000}on the (a)James and (b)iCub datasets.The error is measured as the nMSE averaged over the force and torque output components.The standard deviation over 25runs of RFRR is negligible in all cases,for clarity we report only the mean without error bars.

we propose the RFRR algorithm to learn dynamics models incrementally.An experimental comparison with state of the art batch and incremental methods shows that RFRR is highly competitive in terms of prediction accuracy and superior in terms of computational requirements.A primary advantage of our method compared to other incremental methods,such as LWPR or LGP,is the constant update com-plexity with respect to the number of samples.Furthermore,the tradeoff between accuracy and computational cost can be regulated using a single parameter.These properties make RFRR particularly suited for use in control loops with strict timing requirements.

In addition,we demonstrate the advantage of incremental learning over traditional batch learning for modeling robot dynamics.In this problem,consecutive samples are strongly dependent and there may additionally be concept drift.This lack of i.i.d.sampling is particularly problematic for batch learners,as past training samples may not be entirely representative for future test data.Incremental methods,on the other hand,alleviate this problem by learning from all available samples.The resulting training data (i.e.,the past test data)is therefore more likely to be representative for future samples.Experiments on two large scale datasets show that prediction errors of incremental RFRR are indeed signi?cantly lower as compared to batch KRR.

A CKNOWLEDGMENTS

We would like to thank Duy Nguyen-Tuong for sharing his datasets,as well as Lorenzo Jamone for collecting the dataset from James.Additionally,we thank Alberto Parmiggiani,Matteo Fumagalli,Marco Randazzo,and Francesco Nori for making the F/T sensor available on the iCub.

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必修一阅读鉴赏第一单元1.*沁园春?长沙……………………………………毛泽东3 2.诗两首雨巷…………………………………………戴望舒6 再别康桥………………………………………徐志摩8 3.大堰河--我的保姆………………………………艾青10 第二单元4.烛之武退秦师………………………………….《左传》16 5.荆轲刺秦王………………………………….《战国策》18 6.*鸿门宴……………………………………..司马迁22 第三单元7.记念刘和珍君……………………………………鲁迅27 8.小狗包弟……………………………………….巴金32 9.*记梁任公先生的一次演讲…………………………梁实秋36 第四单元10.短新闻两篇别了,“不列颠尼亚”…………………………周婷杨兴39 奥斯维辛没有什么新闻…………………………罗森塔尔41 11.包身工………………………………………..夏衍44 12.*飞向太空的航程……………………….贾永曹智白瑞雪52 必修二阅读鉴赏第一单元1.荷塘月色…………………………………..朱自清2.故都的秋…………………………………..郁达夫3.*囚绿记…………………………………..陆蠡第二单元4.《诗经》两首氓采薇5.离骚………………………………………屈原6.*《孔雀东南飞》(并序) 7.*诗三首涉江采芙蓉《古诗十九首》短歌行……………………………………曹操归园田居(其一)…………………………..陶渊明第三单元8.兰亭集序……………………………………王羲之9.赤壁赋……………………………………..苏轼10.*游褒禅山记………………………………王安石第四单元11.就任北京大学校长之演说……………………..蔡元培12.我有一个梦想………………………………马丁?路德?金1 3.*在马克思墓前的讲话…………………………恩格斯第三册阅读鉴赏第一单元1.林黛玉进贾府………………………………….曹雪芹2.祝福………………………………………..鲁迅3. *老人与海…………………………………….海明威第二单元4.蜀道难……………………………………….李白5.杜甫诗三首秋兴八首(其一) 咏怀古迹(其三) 登高6.琵琶行(并序)………………………………..白居易7.*李商隐诗两首锦瑟马嵬(其二) 第三单元8.寡人之于国也…………………………………《孟子》9.劝学……………………………………….《荀子》10.*过秦论…………………………………….贾谊11.*师说………………………………………韩愈第四单元12.动物游戏之谜………………………………..周立明13.宇宙的边疆………………………………….卡尔?萨根14.*凤蝶外传……………………………………董纯才15.*一名物理学家的教育历程……………………….加来道雄第四册阅读鉴赏第一单元1.窦娥冤………………………………………..关汉卿2.雷雨………………………………………….曹禹3.*哈姆莱特……………………………………莎士比亚第二单元4.柳永词两首望海潮(东南形胜) 雨霖铃(寒蝉凄切) 5.苏轼词两首念奴娇?赤壁怀古定风波(莫听穿林打叶声) 6.辛弃疾词两首水龙吟?登建康赏心亭永遇乐?京口北固亭怀古7.*李清照词两首醉花阴(薄雾浓云愁永昼) 声声慢(寻寻觅觅) 第三单元8.拿来主义……………………………………….鲁迅9.父母与孩子之间的爱……………………………..弗罗姆10.*短文三篇热爱生

人教版高中语文必修必背课文精编WORD版

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必修1 沁园春·长沙(全文)毛泽东 独立寒秋, 湘江北去, 橘子洲头。 看万山红遍, 层林尽染, 漫江碧透, 百舸争流。 鹰击长空, 鱼翔浅底, 万类霜天竞自由。 怅寥廓, 问苍茫大地, 谁主沉浮。 携来百侣曾游, 忆往昔峥嵘岁月稠。

恰同学少年, 风华正茂, 书生意气, 挥斥方遒。 指点江山, 激扬文字, 粪土当年万户侯。 曾记否, 到中流击水, 浪遏飞舟。 雨巷(全文)戴望舒撑着油纸伞,独自 彷徨在悠长、悠长 又寂寥的雨巷, 我希望逢着 一个丁香一样地

结着愁怨的姑娘。 她是有 丁香一样的颜色, 丁香一样的芬芳, 丁香一样的忧愁, 在雨中哀怨, 哀怨又彷徨; 她彷徨在这寂寥的雨巷,撑着油纸伞 像我一样, 像我一样地 默默彳亍着 冷漠、凄清,又惆怅。她默默地走近, 走近,又投出 太息一般的眼光

她飘过 像梦一般地, 像梦一般地凄婉迷茫。像梦中飘过 一枝丁香地, 我身旁飘过这个女郎;她默默地远了,远了,到了颓圮的篱墙, 走尽这雨巷。 在雨的哀曲里, 消了她的颜色, 散了她的芬芳, 消散了,甚至她的 太息般的眼光 丁香般的惆怅。 撑着油纸伞,独自

彷徨在悠长、悠长 又寂寥的雨巷, 我希望飘过 一个丁香一样地 结着愁怨的姑娘。 再别康桥(全文)徐志摩 轻轻的我走了,正如我轻轻的来; 我轻轻的招手,作别西天的云彩。 那河畔的金柳,是夕阳中的新娘; 波光里的艳影,在我的心头荡漾。 软泥上的青荇,油油的在水底招摇; 在康河的柔波里,我甘心做一条水草! 那榆荫下的一潭,不是清泉, 是天上虹揉碎在浮藻间,沉淀着彩虹似的梦。寻梦?撑一支长篙,向青草更青处漫溯, 满载一船星辉,在星辉斑斓里放歌。

草莓采摘机毕业设计说明书

加QQ1638290842 毕业设计说明书 题目:草莓采摘机设计 专业:机械设计制造及其自动化 学号: 姓名: 指导教师: 完成日期:

目录 摘要 (1) Abstract (2) 第一章绪论 (3) 1.1. 引言 (3) 1.2. 草莓采摘机国内外研究现状 (3) 1.2.1. 国外研究现状 (3) 1.2.2. 国内研究现状 (4) 1.3. 研究的目标和内容 (5) 1.3.1. 研究目标 (5) 1.3.2. 采摘机采摘原理简介 (5) 第二章草莓采摘机总体方案设计 (7) 2.1. 草莓采摘机结构设计及其计算 (7) 2.2. 草莓采摘机设计及其材料选择 (8) 第三章采摘装置的设计 (9) 3.1. 采摘挡板的设计 (9) 3.2. 弹簧的设计 (9) 3.3. 滚轮的设计 (11) 第四章电动机的选择 (12) 4.1. 传动比的分配 (13) 第五章V带传动的设计 (15) 5.1. V带参数计算 (15) 第六章齿轮的设计 (17) 6.1. 齿轮相关参数初步确定 (17) 6.2. 按齿面接触强度设计 (17) 6.3. 按齿根弯曲疲劳强度设计 (19) 6.4. 几何尺寸的计算 (20) 第七章轴的设计 (22) 7.1. 轴的材料 (22) 7.2. 轴的参数设计 (22) 7.3. 轴承的强度校核 (27) 第八章传送装置的设计 (29) 8.1. 传送带的宽度设计 (29)

8.2. 传送带的选型 (29) 8.3. 滚筒的选择 (29) 结论 (31) 参考文献 (32) 致谢 (33) 附录 (34)

草莓采摘机设计 摘要:现在国内的农业采摘虽然对于大部分水果都有专业的采摘设备,但是对于草莓采摘还是一大难点,所设计的采摘设备针对特殊地形和栽种方式还有保持果实的完整度都有一定的难度。本设计对现阶段我国草莓种植环境进行相关了解,再结合实际采摘情况,针对草莓采摘需要注意的一些细节进行分析,设计出合理的采摘机构,实现对草莓的大批量采摘。 所设计的草莓采摘机以人力推动或机器牵引,通过拖拽,实现了草莓采摘机的行驶功能。针对不同草莓田垄形状,采摘装置加入了收紧滚轮的结构,以便适应多变的地形。 设计过程包含了草莓采摘机的电机选择,传动部分零件的材料选择及设计,及采摘部分和传送部分的设计和分析。 关键词:草莓采摘机;结构设计;理论计算

书单 2016年度亚马逊中国图书排行总榜TOP30

1、《秘密花园》作者:(英)乔汉娜贝斯福著出版社:北京联合出版公司 这是一本既可以涂色又可以探宝的书,这是一本既可以娱乐又可以作为设计参考的书。同时这又是一个由奇幻花朵和珍奇植物构成的黑白魔幻世界。这里有可以涂色的画,可以探索的迷宫,等待去完成的图像,以及可以让你尽情涂画的空白空间。请用彩笔来添加五彩斑斓的色彩,或者用细头黑色笔创作更多的涂鸦和细节。在每一页中你都会发现一些若隐若现的爬虫和珍奇小生物,并且你还可以在花朵中寻觅到黄蜂、蝴蝶和鸟的踪迹。你可以将书末的提示清单作为辅助,来找出所有出现在花园中的事物。 2、《解忧杂货店》作者:东野圭吾著,李盈春译出版社:南海出版社

日本著名作家东野圭吾的《解忧杂货店》,出版当年即获中央公论文艺奖。作品超越推理小说的范围,却比推理小说更加扣人心弦。僻静的街道旁有一家杂货店,只要写下烦恼投进店前门卷帘门的投信口,第二天就会在店后的牛奶箱里得到回答:因男友身患绝症,年轻女孩静子在爱情与梦想间徘徊;克郎为了音乐梦想离家漂泊,却在现实中寸步难行;少年浩介面临家庭巨变,挣扎在亲情与未来的迷茫中……他们将困惑写成信投进杂货店,奇妙的事情随即不断发生。生命中的一次偶然交会,将如何演绎出截然不同的人生? 3、《岛上书店》作者:(美)加布瑞埃拉泽文著孙仲旭李玉瑶译出版社:江苏文艺出版社

A.J.费克里,人近中年,在一座与世隔绝的小岛上,经营一家书店。命运从未眷顾过他,爱妻去世,书店危机,就连唯一值钱的宝贝也遭窃。他的人生陷入僵局,他的内心沦为荒岛。就在此时,一个神秘的包袱出现在书店中,意外地拯救了陷于孤独绝境中的A.J.,成为了连接他和小姨子伊斯梅、警长兰比亚斯、出版社女业务员阿米莉娅之间的纽带,为他的生活带来了转机。小岛上的几个生命紧紧相依,走出了人生的困境,而所有对书和生活的热爱都周而复始,愈加汹涌。 4、《自控力》作者:凯利麦格尼格尔著,王岑卉译出版社:文化发展出版社

乐高机器人课程

乐高机器人课程 Lego Mindstorms(乐高机器人)是集合了可编程Lego砖块、电动马达、传感器、Lego Technic部分(齿轮、轮轴、横梁)的统称。Mindstorms起源于益智玩具中可编程传感器模具(programmable sensor blocks)。第一个Lego Mindstorms的零售版本在1998年上市,当时叫做Robotics Invention System (RIS)。最近的版本是2006年上市的Lego Mindstorms NXT。 乐高机器人套件的核心是一个称为RCX或NXT的可程序化积木。它具有六个输出输入口:三个用来连接感应器等输入设备,另外三个用于连结马达等输出设备。乐高机器人套件最吸引人之处,就像传统的乐高积木一样,玩家可以自由发挥创意,拼凑各种模型,而且可以让它真的动起来。 机器人是一门涉及机械学、电子学、工程学、自动控制、计算机、人工智能等方面的综合性学科,以培养学生的科学素养和技术素养为宗旨,以综合规划、设计制作、调试应用为主要学习特征的实践性课程。在拓宽学生的知识面,促进学生全面而富有个性的发展上起着不可替代的作用。 随着科学技术的发展,特别是人工智能与机器人的结合,机器人不再局限于工业应用和研究所内,它已经进入教育领域。国内外教育专家指出,利用机器人来开展实践学习,不仅有利于学生理解科学、工程学和技术等领域的抽象概念,更有利于培养学生的创新能力、综合设计能力和动手实践能力。机器人教育在基础教育越来越受到人们的关注。 我国自2001年举办首届全国青少年机器人竞赛以来,在竞赛的带动与促进下,全国各地展开了校本课程、课外科技小组、选修课等丰富多彩的机器人教育活动。近年来,由于对机器人教育认识上的不足,机器人竞赛活动目标不明确等原因,我国机器人教育的发展受到一定程度的制约。 在课程改革的背景下,乐高从全国基础教育发展现状出发,构建科学、合理、切实可行的中小学乐高机器人教程体系,规范机器人教育,对我国今后机器人教育的蓬勃发展起着非常重要的作用,势在必行。 科学和技术素养是当今社会每个公民必备的基本素养。乐高机器人课程在培养学生的科学与技术素养方面有其独特的优势,机器人教育作为一门基础课程,要面向全体学生。 乐高机器人课程要为学生营造动手动脑、进行设计活动的环境,提供必要的设备和工具,倡导学生积极主动、勇于探索的学习精神,组织学生进行探索式学习,让学生充分动手实践,积极合作,主动探究。 乐高机器人更多信息可登入网站棒棒贝贝科技中心了解更多。 地址:上海市浦东新区杜鹃路68号。

人教版高中语文必修一背诵篇目

高中语文必修一背诵篇目 1、《沁园春长沙》毛泽东 独立寒秋,湘江北去,橘子洲头。 看万山红遍,层林尽染;漫江碧透,百舸争流。 鹰击长空,鱼翔浅底,万类霜天竞自由。 怅寥廓,问苍茫大地,谁主沉浮? 携来百侣曾游,忆往昔峥嵘岁月稠。 恰同学少年,风华正茂;书生意气,挥斥方遒。 指点江山,激扬文字,粪土当年万户侯。 曾记否,到中流击水,浪遏飞舟? 2、《诗两首》 (1)、《雨巷》戴望舒 撑着油纸伞,独自 /彷徨在悠长、悠长/又寂寥的雨巷, 我希望逢着 /一个丁香一样的 /结着愁怨的姑娘。 她是有 /丁香一样的颜色,/丁香一样的芬芳, /丁香一样的忧愁, 在雨中哀怨, /哀怨又彷徨; /她彷徨在这寂寥的雨巷, 撑着油纸伞 /像我一样, /像我一样地 /默默彳亍着 冷漠、凄清,又惆怅。 /她静默地走近/走近,又投出 太息一般的眼光,/她飘过 /像梦一般地, /像梦一般地凄婉迷茫。 像梦中飘过 /一枝丁香的, /我身旁飘过这女郎; 她静默地远了,远了,/到了颓圮的篱墙, /走尽这雨巷。 在雨的哀曲里, /消了她的颜色, /散了她的芬芳, /消散了,甚至她的 太息般的眼光, /丁香般的惆怅/撑着油纸伞,独自 /彷徨在悠长,悠长 又寂寥的雨巷, /我希望飘过 /一个丁香一样的 /结着愁怨的姑娘。 (2)、《再别康桥》徐志摩 轻轻的我走了, /正如我轻轻的来; /我轻轻的招手, /作别西天的云彩。 那河畔的金柳, /是夕阳中的新娘; /波光里的艳影, /在我的心头荡漾。 软泥上的青荇, /油油的在水底招摇; /在康河的柔波里, /我甘心做一条水草!那榆阴下的一潭, /不是清泉,是天上虹 /揉碎在浮藻间, /沉淀着彩虹似的梦。寻梦?撑一支长篙, /向青草更青处漫溯, /满载一船星辉, /在星辉斑斓里放歌。但我不能放歌, /悄悄是别离的笙箫; /夏虫也为我沉默, / 沉默是今晚的康桥!悄悄的我走了, /正如我悄悄的来;/我挥一挥衣袖, /不带走一片云彩。 4、《荆轲刺秦王》 太子及宾客知其事者,皆白衣冠以送之。至易水上,既祖,取道。高渐离击筑,荆轲和而歌,为变徵之声,士皆垂泪涕泣。又前而为歌曰:“风萧萧兮易水寒,壮士一去兮不复还!”复为慷慨羽声,士皆瞋目,发尽上指冠。于是荆轲遂就车而去,终已不顾。 5、《记念刘和珍君》鲁迅 (1)、真的猛士,敢于直面惨淡的人生,敢于正视淋漓的鲜血。这是怎样的哀痛者和幸福者?然而造化又常常为庸人设计,以时间的流驶,来洗涤旧迹,仅使留下淡红的血色和微漠的悲哀。在这淡红的血色和微漠的悲哀中,又给人暂得偷生,维持着这似人非人的世界。我不知道这样的世界何时是一个尽头!

工业机器人常用坐标系介绍

工业机器人常用坐标系介绍 坐标系:为确定机器人的位置和姿态而在机器人或空间上进行的位置指标 系统。 坐标系包含:1、基坐标系(Base Coordinate System) 2、大地坐标系(World Coordinate System) 3、工具坐标系(Tool Coordinate System) 4、工件坐标系(Work Object Coordinate System) 1、工具坐标系机器人工具座标系是由工具中心点TCP 与座标方位组成。 机器人联动运行时,TCP 是必需的。 1) Reorient 重定位运动(姿态运动)机器人TCP 位置不变,机器人工具沿座标轴转动,改变姿态。 2) Linear 线性运动机器人工具姿态不变,机器人TCP 沿座标轴线性移动。机器人程序支持多个TCP,可以根据当前工作状态进行变换。 机器人工具被更换,重新定义TCP 后,可以不更改程序,直接运行。 1.1.定义工具坐标系的方法:1、N(N=4)点法/TCP 法-机器人TCP 通过N 种不同姿态同某定点相碰,得出多组解,通过计算得出当前TCP 与机器人手腕中心点( tool0 ) 相应位置,座标系方向与tool0 一致。 2、TCPZ 法-在N 点法基础上,Z 点与定点连线为座标系Z 方向。 3、TCPX,Z 法-在N 点法基础上,X 点与定点连线为座标系X 方向,Z 点与定点连线为座标系Z 方向。 2. 工件坐标系机器人工件座标系是由工件原点与座标方位组成。 机器人程序支持多个Wobj,可以根据当前工作状态进行变换。 外部夹具被更换,重新定义Wobj 后,可以不更改程序,直接运行。

果蔬采摘机器人研究进展

果蔬采摘机器人研究进展 刘长林,张铁中,杨丽 (中国农业大学,北京100083) 摘要 综述了果蔬采摘机器人的国内外研究现状,介绍了目前大部分典型的果蔬采摘机器人的研究成果。通过分析大部分采摘机器人的工作情况、功能、存在问题,指出了目前采摘机器人的应用与研究过程中的主要难点与制约因素,提出了研究开发的方向与关键技术。关键词 果蔬采摘;机器人;研究进展;关键技术中图分类号 S225 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2008)13-05394-04R esearch P rogress on Picking R obot for F ruits and V egetables LIU Ch ang 2lin et al (Chinese Agricultural University ,Beijing 100083) Abstract T he current situation of research on fruit and vegetable picking rob ot at h om e and broad was summ arized ,the particularly focus were on the re 2search results of m ost ty pical picking rob ots ,including rob ot principle and structure.T hrough analyzing the w orking condition ,function and problems of m ost of picking rob ot ,the present difficulties and restricted factors of picking rob ot in its research and application were point out and the research direction and key techn ology in future were provided.K ey w ords Fruit and vegetable picking ;R ob ot ;Research progress ;K ey techn ology 果蔬采摘作业是果蔬生产中最耗时、最费力的一个环节。果蔬收获期间需投入的劳力约占整个种植过程的50%~70%。随着社会经济的发展和人口的老龄化,很多国家农业劳动力严重短缺,导致果蔬生产劳动力成本增加。为降低成本,提高劳动效率,果实采摘的自动化成为亟待解决的问题。收获作业自动化和机器人的研究开始于20世纪60年代的美国,采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式,其缺点是果实易损,效率不高,特别是无法进行选择性的收获[1]。20世纪80年代中期以来,随着电子技术和计算机技术的发展,特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和 人工智能技术的日益成熟,以日本为代表的发达国家,包括荷兰、美国、法国、英国、以色列、西班牙等国家,在收获采摘机器人的研究上做了大量的工作。 1 国外研究进展 1.1  西红柿采摘机器人 日本近藤(K ONT O )等研制的番茄 采摘机器人,由机械手、末端执行器、视觉传感器、移动机构组成(图1)。该采摘机器人采用了7个自由度机械手。用彩色摄像机作为视觉传感器,寻找和识别成熟果实,并采用双目视觉方法对果实进行定位,利用机械手的腕关节把果实拧下。移动系统采用4轮机构,可在垄间自动行走。该番茄采 图1 日本的番茄采摘机器人 Fig.1 T om ato picking 2robot m ade in Jap an 摘机器人采摘速度大约是15s/个,成功率在70%左右。主要存在的问题是当成熟番茄的位置处于叶茎相对茂密的地方时,机械手无法避开叶茎障碍物完成采摘[2-3]。 在2004年2月10日美国加利福尼亚州图莱里开幕的世界农业博览会上,美国加利福尼亚西红柿机械公司展出2台全自动西红柿采摘机(图2)。如果西红柿单位面积产量有保证的话,那么这种长12.5m 、宽4.3m 的西红柿采摘机每分钟可采摘1t 多西红柿,1h 可采摘70t 西红柿。这种西红柿采摘机首先将西红柿连枝带叶割倒后卷入分选仓,仓内能识别红色的光谱分选设备挑选出红色的西红柿,并将其通过输送 基金项目 国家自然科学基金资助项目(60375036)。作者简介 刘长林(1979-),男,吉林榆树人,博士研究生,研究方向:农 业机器人和生物生产自动化。 收稿日期 2008203228 图2 美国的番茄采摘机器人 Fig.2 T om ato picking 2robot m ade in Am erica 带送入随行卡车的货舱内,然后将未成熟的西红柿连同枝叶 安徽农业科学,Journal of Anhui Agri.S ci.2008,36(13):5394-5397 责任编辑 刘月娟 责任校对 马君叶

美国大学校计算机专业哪所院校好呢

很多准备申请美国就读的朋友,想必都会想到计算机专业,美国该专业的人才在世界各地都十分有名气;而且美国该专业的院校也有很多可以供大家选择的。那么美国大学校计算机专业哪所院校好呢? 美国大学校计算机专业院校推荐: 1.麻省理工学院Massachusetts Institute of Technology 位于马萨诸塞州剑桥市(Cambridge, Massachusetts),是美国一所综合性私立大学,有“世界理工大学之最”的美名。麻省理工学院在众多大学排名里,均位列世界前五位。该校的数学、科学和工学专业都非常著名。 位于查尔斯河附近的麻省理工学院的宿舍被认为是美国最酷的宿舍之一,由著名建筑师斯蒂文·霍尔设计。这个名为“海绵”的宿舍拿下了许多建筑奖项。 计算机专业毕业生最好去向:谷歌、IBM、甲骨文、微软 2.斯坦福大学 Stanford University位于加州帕洛阿尔托(Palo Alto, California),斯坦福大学的毕业生遍布了谷歌、惠普以及Snapchat等顶级技术公司。斯坦福大学有着一个惊人的数字,该校毕业生创办的所有公司每年的利润总和为2.7 万亿美元。

计算机专业毕业生最好去向:谷歌、苹果、思科 3.加州大学伯克利分校 University of California-Berkeley位于加州伯克利(Berkeley, California),建于1868年,是美国的一所公立研究型大学,加州大学伯克利分校还是世界数学、自然科学、计算机科学和工程学最重要的研究中心之一,拥有世界排名第1的理科、世界第3的工科和世界第3的计算机科学,其人文社科也长期位列世界前5。 2015年11月,QS发布了全球高校毕业生就业力排名,加州大学伯克利分校排名第八。据经济学家分析,一个在加州大学伯克利分校的工科学生和e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333433623139 一个没读过大学的人相比,在大学毕业20年后,该校毕业生的总收入会比没上过大学的人多110万美元。 计算机专业毕业生最好去向:谷歌、甲骨文、苹果 4.加州理工学院 California Institute of Technology位于加州帕萨迪纳市(Pasadena, California),成立于1891年,是一所四年制的私立研究型学院。 该院研究生课程门门都出类拔萃,2010年U.S. News美国大学最佳研究生院排名中,加州理工学院的物理专业排名全美第1,化学第1,航空航天第1,地球科学第1,生物学第4,电子工程第5,数学第7,计算机科学第11,经济学第14。 加州理工学院不仅仅是工科好,在综合排名上,该校也能够排进前五十。该校的研发部门与NASA、美国国家科学基金会以及美国卫生与人类服务部有着密切的合作关系。 计算机专业毕业生最好去向:谷歌、英特尔、IBM 5.佐治亚理工学院 Georgia Institute of Technology位于佐治亚州亚特兰大市(Atlanta, Georgia),是美国一所综合性公立大学,始建于1885年。与麻省理工学院及加州理工学院并称为美国三大理工学院。其中计算机科学专业全美排名第10,该校的电气与电子工程专业声誉不错。 计算机专业毕业生最好去向:IBM、英特尔、AT&T 6.伊利诺伊大学香槟分校 University of Illinois —Urbana-Champaign位于伊利诺伊州香槟市(Champaign, Illinois),创建于1867年,是一所享有世界声望的一流研究型大学。 该校很多学科素负盛名,其工程学院在全美乃至世界堪称至尊级的地位,始终位于美国大学工程院排名前五,几乎所有工程专业均在全美排名前十,电气、计算机、土木、材料、农业、环境、机械等专业排名全美前五。

人教版高中语文必修必背课文

必修1 沁园春·长沙(全文)毛泽东 独立寒秋, 湘江北去, 橘子洲头。 看万山红遍, 层林尽染, 漫江碧透, 百舸争流。 鹰击长空, 鱼翔浅底, 万类霜天竞自由。 怅寥廓, 问苍茫大地, 谁主沉浮。 携来百侣曾游, 忆往昔峥嵘岁月稠。 恰同学少年, 风华正茂, 书生意气, 挥斥方遒。 指点江山, 激扬文字, 粪土当年万户侯。 曾记否, 到中流击水, 浪遏飞舟。 雨巷(全文)戴望舒 撑着油纸伞,独自 彷徨在悠长、悠长 又寂寥的雨巷, 我希望逢着 一个丁香一样地 结着愁怨的姑娘。 她是有 丁香一样的颜色, 丁香一样的芬芳, 丁香一样的忧愁, 在雨中哀怨, 哀怨又彷徨;

她彷徨在这寂寥的雨巷, 撑着油纸伞 像我一样, 像我一样地 默默彳亍着 冷漠、凄清,又惆怅。 她默默地走近, 走近,又投出 太息一般的眼光 她飘过 像梦一般地, 像梦一般地凄婉迷茫。 像梦中飘过 一枝丁香地, 我身旁飘过这个女郎; 她默默地远了,远了, 到了颓圮的篱墙, 走尽这雨巷。 在雨的哀曲里, 消了她的颜色, 散了她的芬芳, 消散了,甚至她的 太息般的眼光 丁香般的惆怅。 撑着油纸伞,独自 彷徨在悠长、悠长 又寂寥的雨巷, 我希望飘过 一个丁香一样地 结着愁怨的姑娘。 再别康桥(全文)徐志摩 轻轻的我走了,正如我轻轻的来;我轻轻的招手,作别西天的云彩。 那河畔的金柳,是夕阳中的新娘;波光里的艳影,在我的心头荡漾。 软泥上的青荇,油油的在水底招摇;

在康河的柔波里,我甘心做一条水草! 那榆荫下的一潭,不是清泉, 是天上虹揉碎在浮藻间,沉淀着彩虹似的梦。 寻梦?撑一支长篙,向青草更青处漫溯, 满载一船星辉,在星辉斑斓里放歌。 但我不能放歌,悄悄是别离的笙箫; 夏虫也为我沉默,沉默是今晚的康桥。 悄悄的我走了,正如我悄悄的来; 我挥一挥衣袖,不带走一片云彩。 记念刘和珍君(二、四节)鲁迅 二 真的猛士,敢于直面惨淡的人生,敢于正视淋漓的鲜血。这是怎样的哀痛者和幸福者?然而造化又常常为庸人设计,以时间的流驶,来洗涤旧迹,仅使留下淡红的血色和微漠的悲哀。在这淡红的血色和微漠的悲哀中,又给人暂得偷生,维持着这似人非人的世界。我不知道这样的世界何时是一个尽头! 我们还在这样的世上活着;我也早觉得有写一点东西的必要了。离三月十八日也已有两星期,忘却的救主快要降临了罢,我正有写一点东西的必要了。 四 我在十八日早晨,才知道上午有群众向执政府请愿的事;下午便得到噩耗,说卫队居然开枪,死伤至数百人,而刘和珍君即在遇害者之列。但我对于这些传说,竟至于颇为怀疑。我向来是不惮以最坏的恶意,来推测中国人的,然而我还不料,也不信竟会下劣凶残到这地步。况且始终微笑着的和蔼的刘和珍君,更何至于无端在府门前喋血呢? 然而即日证明是事实了,作证的便是她自己的尸骸。还有一具,是杨德群君的。而且又证明着这不但是杀害,简直是虐杀,因为身体上还有棍棒的伤痕。 但段政府就有令,说她们是“暴徒”! 但接着就有流言,说她们是受人利用的。 惨象,已使我目不忍视了;流言,尤使我耳不忍闻。我还有什么话可说呢?我懂得衰亡民族之所以默无声息的缘由了。沉默啊,沉默啊!不在沉默中爆发,就在沉默中灭亡。

果树采摘机器人发展概况及特点

果树采摘机器人发展概况及特点 机器人技术的发展是一个国家高科技水平和工业自动化程度的重要标志和体现f3l。机器人集成了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科的发展成果,代表高技术的发展前沿,是当前科技研究的热点方向14J。21世纪是农业机械化向智能化方向发展的重要历史时期。我国是一个农业大国,要实现农业现代化,农业装备的机械化、智能化是发展的必然趋势。随着计算机和自动控制技术的迅速发展,机器人已逐步进入农、lp生产领域。目前,国内浆果采摘作业基本上都是靠人工完成的,采摘效率低,费用占成本的比例约为50%.70%。采摘机器人作为农业机器人的重要类型,其作用在于能够降低工人劳动强度和尘产费用、提高劳动生产率和产品质量、保证果实适时采收,冈而具有很大的发展潜力lM。1.2.1国外研究成果及现状自从20世纪60年代(1968年)美国人Schertz 和Brown提出,}J机器人采摘果实之后,对采摘机器人的研究便受到广泛重视。随蓿科学技术的发展,农业机器人在国外迅速发展起来。最早的机械采摘方法是机械振摇式和7 e动振摇式两种方法,但这两种方法不仅容易损伤果实,采摘效率也不高,同时容易摘到未成熟果实I61。1983年,第一台采摘机器人在美固诞生,在以后20多年的时M晕,同、韩及欧美国家相继研究了采摘番茄、黄瓜、苹果、蘑菇、柑橘、番茄和甜瓜等的智能机器人。l、日本的番茄采摘机器人:日本的果蔬采摘机器人研究始于1 984年,他们利用红色的番茄与背景(绿色)的差别,采用机器视觉对果实进行判别,研制了番茄采摘机器人。该机器人有5个自由度,对果实实行三维定位。由于不是全自由度的机械手,操作空间受到了限制,而且孥硬的机械手爪容易损伤果实。日本冈山大学的Kondo等人研制的番茄采摘机器人,山机械手、末端执行器、行走装置、视觉系统和控制部分组成,如图1-1所示。·—●T—争Sl7777一图1.1番茄采摘机器人结构简图S1一前后延伸棱柱关节;S2一上下延伸棱柱关节:3、4、5、6、7一旋转关节该机器人采用由彩色摄像头和图像处理卡组成的视觉系统来寻找和识别成熟果实。考虑到番茄的果实经常被叶茎遮挡,为了能灵活避开障碍物,采用具有冗余度的7自由度机械手。为了不损伤果实,其末端执行器配带2个带有橡胶的手指和1个气动吸嘴,把果实吸住抓紧后,利用机械手的腕关节把果实拧下。行走机构有4个车轮,能在!tl问自动行走,利用机器人上的光传感器和设置在地头土埂的反射板,可检测是否到达土埂,到达后自动停止,转向后再继续前进。该番茄采摘机器人从识别到采摘完成的速度大约是15s/个,成功率在70%左右。有些成熟番茄未被采摘的主要原因是其位置处于叶茎相对茂密的地方,机器手无法避开叶茎障碍物。因此需要在机器手的结构、采摘工作方式和避障规划方面加以改进,以提高采摘速度和采摘成功率,降低机器人自动化收获的成本,才可能达到实用化17,81。2、荷兰的黄瓜采摘机器人:1996年,荷兰农业环境工程研究所(1MAG)研制出一种多功能黄瓜收获机器人。该机器人利用近红外视觉系统辨识黄瓜果实,并探测它的位置;末端执行器由手爪和切割器构成,用来完成采摘作业。机械手安装在行走车上,机械手的操作和采摘系统初步定位通过移动行走车来实现,机械手只收获成熟黄瓜,不损伤其他未成熟的黄瓜。该机械手有7个自山度,采用三菱公司(Mitsubishi)RV.E2的6自由度机械手,另外在底座增加了一个线性滑动自由度。收获后黄瓜的运输由一个装有可卸集装箱的自动行走的运输车来完成。整个系统无人工干预就能在温室工作,工作速度为54s/根,采摘率为80%。试验结果表明:该机器人在实验室中的采摘效果良好,但由于制造成本和适应性的制约,还不能满足商用的要求l引。3、韩国的苹果收获机器人:韩国庆北大学的科研人员研制出节果采摘机器人,它具有4个自由度,包括3个旋转关节和1个移动关节。采用三指夹持器作为末端执行器,其手心装有压力传感器,可以起到避免苹果损伤的作用。它利用CCD摄像机和光电传感器识别果实,从树冠外部识别苹果的识别率达85%,速度达5个/s。该机器人末端执行器下方安装有果实收集袋,缩短了从采摘到放置的时问,提高了采摘速度。该机器人无法绕过障碍物摘取苹果;对于叶茎完全遮盖的苹果,也没有给出识别和采摘的解决方法【lol。4、英国的蘑菇采摘机器人:英国Silsoe研究院研制了蘑菇采摘机器人,它可以自动测量蘑菇的位置、大小,并选择性地采摘和修剪。它的机械手包括2个气动移动关节和1个步进电机驱动的旋转关节;末端执行器是带有软衬挚的吸引器;视觉传感器采用TV摄像头,安装在顶部用来确定蘑菇的位置和大小。采摘成功率在7s%左右,采摘速度为6.7s/个,生长倾斜是采摘失败的主要原因。如何根据图像信息调整机器手姿态动作来提高成功率和采用多个未端执行器提高生产率是亟待解决的问趔¨1。5、西班牙的柑橘采摘机器人:西班爿:科技人员发明的这种柑橘采摘机器人主体装在拖拉机上,由摘果手、彩色视觉系统和超声传感定位器3部分组成。它能依据柑桔的颜色、大小、形状束判断柑桔是否成熟?决定是否采摘。采下的桔子还可按色泽、大小分级装箱。这种采桔机器人采摘速度为1个/s,比人工提高效率6倍多‘121。6、以色列和美国联合研制的甜瓜收获机器人:以色列和美国科技人员联合开发研制了一台甜瓜采摘机器人。该机器人丰体架设在以拖拉机牵引为动力的移动平台上,采用黑白图像处理的方法进行甜瓜的识别和定位,并根据甜瓜的特殊性来增加识别的成功率。在两个季节和两个品种的}H问试验证明,甜瓜采摘机器人可以完成85%以上的}H问甜瓜的识别和采摘.1=作‘"1。表1.1给出了国外部分国家果蔬收获机器人同期研究进展统计。1.2.2国内研究成果及现状国内在农业机器人方面的研究始于20世纪90年代中期,与发达国家相比,虽然起步较晚,但不少大专院校、研究所都在迸行采摘机器人和智能农业机械方面的研究,已有很多研究成果披露,简介如下:l、林木球果采摘机器人:东北林业大学的陆怀民研制了林木球果采摘机器人,主要由5自由度机械手、行走机构、液压驱动系统和单片机控制系统组成,如图1.2所示。采摘时,机器人停在距离母树3.5m处,操纵机械手回转马达对准母树。然后,单片机控制系统控制机械手大、小臂同时柔性升起达到~定高度,采摘爪张开并摆动,对准要采集的树枝,大小臂同时运动,使采摘爪沿着树枝生长方向趋近I 5-2m,然后采摘爪的梳齿夹拢果技,大小臂带动采集爪按原路向后返回,梳下枝上的球果-完成一次采摘。这种机器人效率是500k∥天,是人工的30一50倍。而且,采摘时对母树的破坏较小,采净率矧川。2、蘑菇采摘机器人:吉林工qk大学的周云山等人研究了蘑菇_={壬摘机器人。该系统主要由蘑菇传送带、摄像机、采摘机器手、二自由度气动伺服机构、机器手抓取控制系统和计算机等组成。汁算机视觉系统为蘑菇采摘机器提供分类所需的尺寸、面积信息,并且引导机器手准确抵达待采摘蘑菇的中心位置,防止因对不准造成抓取失败或损伤蘑菇il”。3、草莓采摘机器人:中国农业大学的张铁中等人针对我国常见的温室罩垄作栽培的草莓设计了3 种采摘机器人。分别采用桥架式、4自由度』毛门式和3自由度直角坐标形式的机械手进行跨行收获,通过彩色CCD传感系统获取彩色图像,经过图像处理进行目标草莓的识别和定位,进而控制末端执行器进行收获。同时,对草莓的生物特性、成熟度、多个草莓遮挡等实际问题进行了研究,为草莓采摘提供设计依据和理论基础{161。4、番茄采摘机器人:南京农业大学的张瑞合、姬长英等人在番茄采摘中运用双目立体视觉技术对红色番茄进行定位,将图像进行灰度变换,而后对图像的二维直方图进彳亍腐蚀、膨胀以去除小团块,提取背景区边缘,然后用拟合曲线实现彩色图像的分割,将番茄从背景中分离出来。对目标进行标定后,用面积匹配实现共轭图像中目标的配准。运用体视成像原理,从两幅二维图像中恢复目标的三维坐标。通过分析实验数据得出的结论为.当目标与摄像机的距离为300mm-400mm 时,深度误差可控制在3%4%t”I。5、黄瓜采摘机器人:中国农业大学汤修映等人研制了6自由度黄瓜采摘机器人,采用基于RGB三基色模型的G分量来进行图像分割,在特征提取后确定出黄瓜果实的采摘点,未端执行器的活动刃口平移接近固定刃口,通过简单的开合动作剪切掉黄瓜。同时,提出了新的适合机器人自动化采摘的斜栅网架式黄瓜栽培模式。6、节果采摘机器人:中国农业大学的孙明等人为苹果采摘机器人开发了一套果实识别机器视觉系统,并成功研究了一种使二值图像的像素分割J下确率大于80%的彩色图像处王甲技术。通过对果实、叶、茎等的色泽信号浓度频率谱图的分析,求}l{闽值,然后运用此值对彩色图像进行二值化处理l。引。1.2.3果树采摘机器人的特点1、采摘对象的非结构性和不确定性果实的生长是随着时fHJ和空问而变化的。生长的环境是变化的,直接受土地、季节和天气等自然条件的影响。这就要求果树采摘机器人不但要具有与生物体柔性相对应的处理功能,而且还要能够顺应多变的自然环境,在视觉、知识推理和判断等方面具有很高的智能性。2、采摘对象的娇嫩性和复杂性果实具有软弱易伤的特性,必须细心轻柔地对待和处理;并且其形状复杂,生长发育程度不一,导致相互差异很大。果蔬采摘机器人一般是采摘、移动协调进行,行走轨迹不是连接出发点和终点的最短距离,而是具有狭窄的范围、较长的距离以及遍及整个果园表面等特点。3、具备良好的通用性和可编程性因为果树采摘机器人的操作对象具有多样性和可变性,这就要求采摘机器人具有良好的通用性和可编程性。只要改变部分软、硬件,就能进行多种作业。4、操作对象的特殊性和价格的实惠性农民是果树采摘机器人的主要操作者,他们不具有相关的机电理论知识,因此要求果树采摘机器人必须具有高可靠性和操作简单的特点;另外,农业生产以个体经营为主,如果价格太高,就很难普及。

《自控力》读书心得

《自控力(斯坦福大学最受欢迎心理学教程)》的读书心得 -刘华 在寒假期间读了凯利?麦格尼格尔教授的《自控力》一书后,心中感触颇多。古人云“古之成大事者,不惟有超世之术,亦必有坚韧不拔之志。”此处所说的坚韧不拔之志不正是顽强的自控力吗?身处这个复杂的社会,形形色色的诱惑是避免不了的,只有像古今中外的那些名人一样,抵制诱惑才能走的更远。所以自控力就是制胜的关键了。 放眼社会,普遍存在购物狂,低头族,减肥控,月光族,工作狂,抽烟,酗酒等问题,而我自己也是其中的一员,希望能通过此书有所改变。 在读此书之前,我对自控力的理解就是人脑能够控制自己的行为的行为的能力。可是,事实好像并非如此。意志力实际上是“我要做”,“我不要”,和“我想要”这三种力量的集合。它们协同努力,让自身变得更加完美。 书中提出意志极限损耗极限理论,说明了意志力如同肌肉一样有极限的,人的一天从早到晚意志力是如何衰减的。自控力不仅和心理有关,更和生理有关,只有大脑和身体同时作用的瞬间,才有力量克服冲动。所以他建议我们在意志力旺盛时期处理繁冗事物,避免在意志力薄弱处理这类事物大量消耗意志力,因为使用意志力也会消耗能量的。正是如此,教授才建议说不必时时克制,事事克制,重要的是在关键时候发挥作用。 另外,想必我们小时候都学过“明日复明日,明日何其多”这句诗吧。我自己也深陷于向明天借账的困惑中。对未来的乐观主义精神,不仅会影响我们的决定,还会影响我们究竟会不会按自己说的做。这也是拖延症的症结所在,总是一天拖一天,直至最后关头。心理学家也证明,我们错误地认为自己明天会比今天有更多空闲时间。其实明天与今天是一样的,但因为想着下一次会做,或是下一次会有某些改变,人们往往会在今日放纵自我。所以为了克服这种明日复明日的心态,凯利教授建议我们试着减少行为的变化性而不是减少行为本身。 总之,读了此书后,我对意志力有了一个科学的认识。拥有强大的意志力是成功的保障。爱迪生曾说过“生活中许多失败,都是因为人们决定放弃的时候并没有意识到自己是如此接近成功”。在书中的那些事例中很多我都能找到自己的影子,有许多是自己曾经经历过的。看到他们能够战胜自己,对自己也有了更大的自信。我也相信,按照书中所介绍的方法锻炼自我,我也会离成功更近一步!

乐高机器人教案

认识乐高蓝牙机器人系统____NXT 参加教师 活动目的: 1、认识NXT主要配件,并将其与RCX核心配件作比较,学习和掌握新型乐高机器人; 2、搭建蓝牙机器人; 3、知道NXT控制器各按钮的作用,初步学会在NXT是编写简单程序,理解传感器的功能活动过程: 一、乐高机器人—— MINDSTORMS NXT与RCX的比较 1、处理器由8位升到32位 丹麦乐高(LEGO)将于2006年9月上旬推出乐高公司和美国麻省理工学院共同开发的机器人组件新款“教育用LEGO Mindstorms NXT”。Mindstorms是将配备微处理器的LEGO公司的塑料积木组装起来,通过个人电脑制作的程序来控制的机器人。此前的RCX的微处理器为8位,而NXT配备32位处理器等,提高了性能。表格1列出RCX和NXT的比较。 图1:安装4个传感器和3个伺服马达的LEGO NXT 图4:LEGO NXT系统目前提供的4种传感器全家福 5、改进了编程软件 NXT程序用软件“ROBOLAB ,跟ROBOLAB原来的版本一样,是基于NI LabVIEW开发的。该软件不仅可以制作NXT用的程序,也可以完成

RCX用的程序。此前要操作接近400个图标进行编程,这次减少为约40个,从而使得编程更为简单。OS为“Windows2000”以上和“Mac OS X”。 图5:乐高网站给出的ROBOLAB 的样图,跟以前版本相比,变化较大 二、快速认识NXT 1、按钮 NXT正面有四个按钮,它们分别是开关、运行;导航和返回。 2、 NXT显示器上各图标的意义 最上一行,相当于状态栏,从左到右依次表示了:蓝牙、USB、NXT 控制器名、运行状态、电 池电量以及声音音量的情况。 状态栏的下面是六个主控操作面板,相当于主菜单,它们依次是:“My Files我的文件”、“Try me测试”、“Settings设置”、“Bluetooth 蓝牙”、“View查看”、“NXT Program NXT程序”。 三、 NXT Prpgram(NXT程序) 不需要在电脑上,通过NXT就可以编写简单的控制程序。 1、进入NXT Program 2、屏幕显示传感器和马达的连接方式; 3、确定后,进入五步编程 第一步主要是设置运动方式:前后、后退、左转、右转等

斯坦福大学创业成长课

斯坦福大学创业成长课 书籍简介 想知道最有用的创业课——斯坦福大学和著名的硅谷孵化器YC公司研发的创业课程是怎么样的吗?想知道李笑来老师丰富的创业经历中总结的最热血沸腾也最精华的部分吗?这本书将为你揭晓所有的答案,把神秘而不可知的创业成功要素系统化、具象化,为你解决创业过程中的各种迷惑。 关于作者 李笑来,前新东方名师,著名天使投资人,中国比特币首富,新东方时期著有《TOEFL核心词汇21天突破》,为广大考生必备书籍,后著有《把时间当作朋友》、《新生——七年就是一辈子》等个人成长相关书籍,他的《通往财富自由之路》专栏订阅量约21万,总营业额超4000万元。 核心内容 一是创业者具备的特点; 二是创业三要素。

前言 你好,这期音频为你解读的是《斯坦福大学创业成长课》,这本书约18万字,我会用大约10分钟的时间,为你讲述书中精髓:创业者如何从零到一,一步一步走向成功。 在全民创业的时代,死守着一份工资,望着显而易见的职业晋升天花板,看着朋友们毅然决然地离开单位,一拳一脚地创业成功,开豪车、住豪宅,心里是无比的羡慕。为什么有些人就能创业成功?而大多数人只能看着别人吃肉,自己却只能在“是否要创业”、“怎么创业”的矛盾和纠结中浑浑噩噩地过日子? 我们今天要讲的《斯坦福大学创业成长课》将完美解答这些问题。本书基于美国硅谷顶尖孵化器YC和斯坦福大学联手打造的“如何创业”的课程,总结互联网趋势下产品、市场、团队等方面的创业干货,对有创业意愿的人有极大参考价值。 本书的作者李笑来创业经验丰富,通过财富积累,李笑来成为中国比特币首富,并创立比特基金,专注于互联网、比特币相关领域。 好,接下来我们来说这本书的核心内容吧。我将从两部分为大家讲解,第一部分是创业者具备的特点;第二部分是创业的三要素。 第一部分:创业者具备的特点 创业者和一般人究竟有什么不一样?《斯坦福大学创业成长课》总结了创业者的三个特点,这些特点让他们出类拔萃、与众不同。 第一个特点就是关注进步。 人的关注点分为两种,分别是“关注进步”和“关注表现”,乍看上去差不多,其实对人生造成的影响可谓是天壤之别。 “关注进步”的人焦点在于自己今天是否比昨天强,是不是又学会了新的东西;而“关注表现”的人焦点在于自己在人群里是不是表现的最好,别人对自己的看法如何。因为太在意自己一定要表现得“好”,所以有可能失败的事情,他们就不会去尝试,从而错失很多成长的机会。 创业者只有做到不在意别人的眼光,培养“关注进步”的习惯,才能获得持续的成长。 第二个特点是好奇心旺盛,善于学习。 在任何创业的领域,都需要深度了解行业技术,特别是在各行各业发展日新月异的现代,保持终身学习的习惯非常重要。

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