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基于视觉与激光融合的井下灾后救援无人机自主位姿估计

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工矿自动化 2024年第4期50卷 94-102页

作者：何怡静杨维北京交通大学电子与信息工程学院北京100044

无人机在灾后矿井的自主导航能力是其胜任抢险救灾任务的前提,而在未知三维空间的自主位姿估计技术是无人机自主导航的关键技术之一。目前基于视觉的位姿估计算法由于单目相机无法直接获取三维空间的深度信息且易受井下昏暗光线影响,导... 详细信息

无人机在灾后矿井的自主导航能力是其胜任抢险救灾任务的前提,而在未知三维空间的自主位姿估计技术是无人机自主导航的关键技术之一。目前基于视觉的位姿估计算法由于单目相机无法直接获取三维空间的深度信息且易受井下昏暗光线影响,导致位姿估计尺度模糊和定位性能较差,而基于激光的位姿估计算法由于激光雷达存在视角小、扫描图案不均匀及受限于矿井场景结构特征,导致位姿估计出现错误。针对上述问题,提出了一种基于视觉与激光融合的井下灾后救援无人机自主位姿估计算法。首先,通过井下无人机搭载的单目相机和激光雷达分别获取井下的图像数据和激光点云数据,对每帧矿井图像数据均匀提取ORB特征点,使用激光点云的深度信息对ORB特征点进行深度恢复,通过特征点的帧间匹配实现基于视觉的无人机位姿估计。其次,对每帧井下激光点云数据分别提取特征角点和特征平面点,通过特征点的帧间匹配实现基于激光的无人机位姿估计。然后,将视觉匹配误差函数和激光匹配误差函数置于同一位姿优化函数下,基于视觉与激光融合来估计井下无人机位姿。最后,通过视觉滑动窗口和激光局部地图引入历史帧数据,构建历史帧数据和最新估计位姿之间的误差函数,通过对误差函数的非线性优化完成在局部约束下的无人机位姿的优化和修正,避免估计位姿的误差累计导致无人机轨迹偏移。模拟矿井灾后复杂环境进行仿真实验,结果表明:基于视觉与激光融合的位姿估计算法的平均相对平移误差和相对旋转误差分别为0.0011 m和0.0008°,1帧数据的平均处理时间低于100 ms,且算法在井下长时间运行时不会出现轨迹漂移问题;相较于仅基于视觉或激光的位姿估计算法,该融合算法的准确性、稳定性均得到了提高,且实时性满足要求。

关键词：井下无人机位姿估计单目相机激光雷达视觉与激光融合 ORB特征点

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脑卒中后构音障碍患者构音器官运动功能与言语清晰度的相关性

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中国康复理论与实践 2024年 818-822页

作者：罗薇何怡张庆苏中国康复研究中心北京博爱医院听力语言科首都医科大学康复医学院

目的探讨脑卒中后构音障碍患者构音器官运动功能与言语清晰度(SI)之间的关系。方法选择2020年11月至2023年10月北京博爱医院收治的住院脑卒中后构音障碍患者67例，采用SI测试和Frenchay构音障碍评价(FDA)进行评定，SI≤65%为低SI组，S... 详细信息

目的探讨脑卒中后构音障碍患者构音器官运动功能与言语清晰度(SI)之间的关系。方法选择2020年11月至2023年10月北京博爱医院收治的住院脑卒中后构音障碍患者67例，采用SI测试和Frenchay构音障碍评价(FDA)进行评定，SI≤65%为低SI组，SI> 65%为高SI组。结果除颌位置外，高SI组FDA各项评分均低于低SI组(Z> 1.543, P <0.05)。FDA各项评分均与SI呈负相关(r <-0.343, P <0.001)，其中与唇运动、舌运动和喉控制3项评分的相关性最大(r <-0.6)。结论脑卒中后构音障碍患者构音器官运动功能与SI相关，特别是唇、舌、喉的功能。

关键词：脑卒中构音障碍构音器官运动功能言语清晰度

基于DDDQN的城轨列车节能运行控制方法研究

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铁道科学与工程学报 2024年

作者：李茜李蔚曹悦何怡菲中南大学交通运输工程学院

近年来城市轨道交通系统运营规模不断地扩大，使得城市轨道交通系统的电能耗急剧地增长。列车牵引能耗是城轨系统电能耗中占比最大的一部分，因此降低列车的牵引能耗对于实现城市轨道交通系统的绿色发展至关重要。为了使列车在保证站间... 详细信息

近年来城市轨道交通系统运营规模不断地扩大，使得城市轨道交通系统的电能耗急剧地增长。列车牵引能耗是城轨系统电能耗中占比最大的一部分，因此降低列车的牵引能耗对于实现城市轨道交通系统的绿色发展至关重要。为了使列车在保证站间运行安全和准时的同时更为节能地运行，提出一种带有调整机制的深度强化学习列车节能运行控制方法。首先，建立列车站间运行控制模型，然后将车载控制器视为智能体，根据列车在站间运行的约束构建列车运行控制强化学习框架，并对强化学习的基本要素进行定义，通过利用决斗双深度Q网络（Dueling Double Deep Q-Network,DDDQN）算法不断地训练得到最优的站间运行控制策略。在此基础上加入了一种调整机制以一定概率对智能体的输出进行干预，在保证算法探索能力的同时，提高算法的学习效率和模型的收敛速度。最后，以北京地铁亦庄线的实际线路数据进行算例分析，仿真结果显示该算法相比于差分进化算法和原始DQN算法能够节省6.7%和5.5%的牵引能耗，在保证列车站间运行安全准时的前提下具有更好地节能效益和收敛速度。另外通过分别在增加临时限速区段和临时调整计划运行时间的情况下进行仿真实验，验证了该算法能够应对运行场景的变化，动态地对控制策略进行调整以保证列车能够准时到站。

关键词：城市轨道交通列车节能运行控制牵引能耗深度强化学习 DDDQN算法

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儿童急性肝衰竭的诊治进展

中国当代儿科杂志 2024年第2期26卷 194-200页

作者：明慧何怡(综述) 许红梅(审校) 重庆医科大学附属儿童医院感染科/国家儿童健康与疾病临床研究中心/儿童发育疾病研究教育部重点实验室/儿童感染免疫重庆市重点实验室重庆400014

儿童急性肝衰竭(pediatric acute liver failure,PALF)是一种罕见、病情进展迅速的临床综合征,预后较差,病死率非常高。PALF病因复杂,临床表现多样且不典型,基于年龄的病因诊断、肝性脑病的早期识别、预防及精准的对因支持治疗对改善结... 详细信息

儿童急性肝衰竭(pediatric acute liver failure,PALF)是一种罕见、病情进展迅速的临床综合征,预后较差,病死率非常高。PALF病因复杂,临床表现多样且不典型,基于年龄的病因诊断、肝性脑病的早期识别、预防及精准的对因支持治疗对改善结局和预后至关重要。该文主要总结PALF诊断及治疗的相关进展,以期为临床工作提供帮助.

关键词：急性肝衰竭诊断治疗儿童

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曲马多诱导的低血糖的临床特征分析

中国临床药理学与治疗学 2024年第7期29卷 819-825页

作者：刘伟何琴何怡然湖南中医药大学第一附属医院药学部湖南长沙410007

目的:探讨曲马多诱导的低血糖的临床特点。方法:通过检索中英文数据从建库起至2023年4月28日,收集曲马多诱导的低血糖的病例报告。结果:20例患者被纳入,中位年龄为50岁(4,88)。低血糖发生在给药后1 h~23 d,血糖的中位值为2.25 mmol/L(0.... 详细信息

目的:探讨曲马多诱导的低血糖的临床特点。方法:通过检索中英文数据从建库起至2023年4月28日,收集曲马多诱导的低血糖的病例报告。结果:20例患者被纳入,中位年龄为50岁(4,88)。低血糖发生在给药后1 h~23 d,血糖的中位值为2.25 mmol/L(0.22,3.3),曲马多的中位日剂量为300 mg(1.53,14000)。临床主要表现为昏迷(12例),多器官功能衰竭(7例),心肺骤停(7例),癫痫发作(4例),嗜睡(3例)和出汗(3例)等。6例患者报告了曲马多血药浓度,中位值为3.56 mg/L(0.47,9.4)。20例患者停用曲马多,给予对症支持治疗后,16例患者恢复,1例患者中度脑功能障碍,3例患者死亡。结论:曲马多诱导的低血糖可发生在给药后1 h~23 d,临床可表现为自主神经系统症状和神经低血糖症状,以神经低血糖症状为主。停用曲马多后大部分患者低血糖可恢复正常,严重者可死亡。

关键词：曲马多低血糖止痛药阿片类不良反应

基于自适应滑模观测器的3L-NPC并网逆变器开关管和电流传感器故障诊断

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电工技术学报 2024年

作者：许水清许晓凡何怡刚柴毅合肥工业大学电气与自动化工程学院武汉大学电气与自动化学院重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)

为提高中点钳位型三电平（3L-NPC）并网逆变器故障诊断的准确性和可靠性，本文针对其开关管开路故障和电流传感器故障，提出了一种基于自适应滑模观测器的开关管开路故障和电流传感器故障同时诊断方法。该方法首先针对3L-NPC并网逆变器... 详细信息

为提高中点钳位型三电平（3L-NPC）并网逆变器故障诊断的准确性和可靠性，本文针对其开关管开路故障和电流传感器故障，提出了一种基于自适应滑模观测器的开关管开路故障和电流传感器故障同时诊断方法。该方法首先针对3L-NPC并网逆变器，设计一种收敛速度快且显著抑制抖振的自适应滑模观测器精确估计正常状态下的三相电流值；其次，利用实际电流和估计电流设计了故障检测变量；同时，利用实际三相电流之和以及估计三相电流之和实现开关管故障和电流传感器故障的区分；在此基础上，构造开关管故障定位变量和电流传感器故障识别变量，实现开关管开路故障的准确定位以及电流传感器故障类型的快速识别。实验结果验证了本文所提诊断算法的有效性和鲁棒性。

关键词：中点钳位型三电平(3L-NPC)并网逆变器开关管开路故障电流传感器故障自适应滑模观测器

带降噪自编码器的锂离子电池健康状态估计算法

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电工技术学报 2024年

作者：陈媛段文献何怡刚黄小贺安徽大学人工智能学院吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室武汉大学电气工程与自动化学院

准确的电池健康状态估计可以保证锂离子电池的可靠安全运行，减少系统不必要的维护成本。采用机器学习算法虽然能够获得精确的电池健康状态（State of health， SOH），但是其估计精度严重依赖于算法中的参数，普适性差，且会受到传感... 详细信息

准确的电池健康状态估计可以保证锂离子电池的可靠安全运行，减少系统不必要的维护成本。采用机器学习算法虽然能够获得精确的电池健康状态（State of health， SOH），但是其估计精度严重依赖于算法中的参数，普适性差，且会受到传感器噪声的影响。该文提出一种结合降噪自编码器（DAE）和门控递归单元的递归神经网络（GRU-RNN）的混合模型进行电池的SOH估计，以提高算法估计精度及抗干扰能力。首先利用电压-容量模型来重构电池恒流充电和放电阶段的电压曲线，以减小传感器噪声对SOH估计的影响。然后从电压曲线和增量容量（IC）曲线中提取相关特征作为SOH估计模型的输入。接着利用DAE对带有噪声的输入特征进行无监督的训练，可以增强模型的鲁棒性。最后在输入特征含有噪声的情况下，利用提出的DAE-GRU-RNN算法与其他SOH估计算法进行对比验证。结果表明，该文提出的算法精度更高，相对误差比GRU-RNN和深度神经网络（DNN) 模型小6.39%-23.23%。利用部分电压曲线获得的特征数据进行电池SOH预测时，该算法依然具有较高的电池SOH估计精度。

关键词：电池健康状态估计降噪自编码器门控递归单元的递归神经网络无监督训练