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多通道数字测试模块硬件设计

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作者：高率豪电子科技大学

学位级别：硕士

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基于多模态信息融合的四足机器人避障方法

工程科学学报 2024年第8期46卷 1426-1433页

作者：吕友豪贾袁骏庄圆董琦中国科学技术大学先进技术研究院合肥230026 中国电子科学研究院北京100049

提出了一种全新的基于多模态信息融合技术的四足机器人避障方法.该方法将机器人的本体传感器信息与外部传感器信息相结合,以提高机器人在复杂环境下的决策能力.具体而言,该方法设计了一种多模态强化学习神经网络模型,使机器人能够从自... 详细信息

提出了一种全新的基于多模态信息融合技术的四足机器人避障方法.该方法将机器人的本体传感器信息与外部传感器信息相结合,以提高机器人在复杂环境下的决策能力.具体而言,该方法设计了一种多模态强化学习神经网络模型,使机器人能够从自身的传感数据和外部传感器数据中学习.该模型采用监督和非监督学习技术相结合的方法进行训练,以优化机器人在避障任务中的表现.此外,还创新地引入了Transformer层和注意力机制,使机器人能够有选择地关注相关的传感信息并过滤掉无关信息,提高在未知动态环境中的规划可靠性.该方法在具有不同障碍物、不平坦地形等具有挑战性的模拟环境中进行了评估.实验结果表明,所提出的方法相较于对照组可以显著提高四足机器人的避障成功率.此外,由于引入了注意力机制,所提出的算法在动态未知环境下也具有一定的可靠性,使其在实际应用中更加实用.本文的意义主要在于引入多模态信息融合技术和Transformer层,以提高机器人在避障任务中的表现.通过仿真环境的实验结果显示,该学习策略能够显著改善机器人的运动控制能力,并且多模态Transformer模型进一步增强了其性能使其具备优越的泛化性.此外,进一步的分析和可视化也表明了学习策略利用外部输入进行决策的有效性.

关键词：四足机器人路径规划强化学习信息融合 Transformer

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基于点云与图像融合的目标检测与跟踪研究

基于点云与图像融合的目标检测与跟踪研究

作者：吕传豪吉林大学

学位级别：硕士

飞速发展的自动驾驶技术,能够有效提升交通系统效率及国民出行体验,受到了研究者的广泛关注。在自动驾驶系统中,感知模块作为系统的“眼睛”是不可或缺的重要组成部分。该模块主要通过车载传感器实现对周围环境的感知。三维目标检测(3D ... 详细信息

飞速发展的自动驾驶技术,能够有效提升交通系统效率及国民出行体验,受到了研究者的广泛关注。在自动驾驶系统中,感知模块作为系统的“眼睛”是不可或缺的重要组成部分。该模块主要通过车载传感器实现对周围环境的感知。三维目标检测(3D Object Detection)与三维目标跟踪(3D Object Tracking)是感知模块的基础,前者可检测汽车、行人等目标的状态信息,后者可捕捉目标的运动轨迹,进而对决策、规划与控制任务提供支持,是自动驾驶系统中不可或缺的关键技术。三维目标检测与跟踪任务主要使用的传感器为激光雷达(Light Detection And Ranging,Li DAR)和相机,激光雷达生成的点云天然含有三维空间信息,对检测目标的空间位置关系有显著优势,但对小目标和远距离目标来说,点云过于稀疏,致使检测识别率低。相机图像缺乏深度信息,难以获取检测目标的三维位置关系,但图像含有丰富的纹理与颜色信息,同时图像分辨率较高,对于检测与识别小目标和远距离目标有很大的帮助。因此点云与图像具有一定的互补性,基于点云与图像融合的三维目标检测算法可以取得更优的检测效果。现有的基于点云与图像融合的三维目标检测算法通常依赖庞大的图像分支网络去维持较高的检测精度,庞大的图像分支网络引入了巨大的参数量,网络整体推理速度慢,实时性差。同时现有的目标检测方法主要使用单帧的点云或图像数据,其中有限的信息量难以应对复杂度较高的检测场景,而时序帧的数据中包含的时序信息,有助于精准检测目标的位置、方向与速度等信息。因此,一种可以融合点云与图像,同时引入时序帧数据的轻量级三维目标检测算法十分重要。在三维目标跟踪的现有方法中,相似性度量往往只关注预测轨迹框与检测框的重叠信息或距离信息,忽略了方向信息与尺寸信息,导致在复杂场景中,会出现检测框与预测框误匹配的问题,影响目标跟踪的效果。为解决上述三维目标检测与跟踪领域的技术问题,本文的创新性工作如下:1.本文提出一种基于点云与图像融合以及多时序帧融合的轻量级三维目标检测框架。该框架利用了点云含有三维空间信息与图像富含纹理与颜色信息的特性,引入重点云轻图像的思想,使用简单且轻量级的图像分支即可达到优秀的目标检测效果。2.本文提出了一种基于通道注意力(Channel Attention,CA)加权的多时序点云帧与图像帧融合算法。该算法通过通道注意力机制自适应学习多时序融合BEV特征通道的权重,利用该权重削弱冗余特征的表达,同时增强目标特征的表达,增强了多时序帧有效特征的表达能力,进而提高检测精度。3.本文提出了一种新的相似度度量方法——多属性交并比(Multi-Attribute Intersection over Union,MA IOU),并提出了基于MA IOU的三维目标跟踪算法。本文提出的MA IOU可以同时描述预测轨迹框与检测框之间的重叠信息、距离信息、方向信息与尺寸信息,能够更精准地度量二者的相似度。

关键词：自动驾驶三维目标检测三维目标跟踪点云与图像融合

基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法

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控制与决策 2024年

作者：徐标吕修豪李文姬范衠巩敦卫贺杰青岛科技大学自动化与电子工程学院汕头大学工学院梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室

本文提出了一种基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法，旨在解决实际生产中的动态多目标优化问题。该算法将不同环境下的问题视为不同场景，并通过相似度计算和场景聚类建立多个场景。随后，利用改进的多场景多目标进化优化算法... 详细信息

本文提出了一种基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法，旨在解决实际生产中的动态多目标优化问题。该算法将不同环境下的问题视为不同场景，并通过相似度计算和场景聚类建立多个场景。随后，利用改进的多场景多目标进化优化算法求解各个场景的折中解。当环境发生变化时，根据新问题所属的场景类，直接应用该场景类的折中解作为新问题的最优解，从而加快算法的响应速度。通过对场景类中问题的约减，保留最具代表性的问题，逐步提高算法的鲁棒性，并降低解的切换成本。实验结果表明，所提出的算法能够快速响应环境变化，并提高解的鲁棒性。

关键词：动态优化多场景多目标鲁棒优化进化算法格贴近度场景类

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基于温度植被干旱指数的关中地区旱情监测

农业工程学报 2024年第17期 111-119页

作者：尹本酥李振发岳蓉吕书豪李粉玲西北农林科技大学资源环境学院农业农村部西北植物营养与农业环境重点实验室

及时准确地进行区域尺度的干旱监测对于保障农业生产和保护粮食安全具有重要指导意义。该研究基于2001—2020年的MOD11A2地表温度8 d合成产品与MOD13A1植被指数16 d合成产品，通过地表温度（land surface temperature,LST）和归一化植... 详细信息

及时准确地进行区域尺度的干旱监测对于保障农业生产和保护粮食安全具有重要指导意义。该研究基于2001—2020年的MOD11A2地表温度8 d合成产品与MOD13A1植被指数16 d合成产品，通过地表温度（land surface temperature,LST）和归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）数据构建NDVI-LST特征空间，获取关中地区2001—2020年20 a时间序列的温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index,TVDI），分析关中地区干旱时空分布演变特征和干旱影响成因，探索其未来演变趋势。结果表明：1）关中地区近20 a来TVDI平均值为0.57，干旱类型整体上属于正常的干旱状态，82.00%的地区干旱变化状况为稳定不变，渭河冲积平原干旱程度较为严重，其次是渭北旱塬地区，南部秦岭地区较为湿润；2）关中地区未来干旱情况有所缓解，7.71%的研究区将持续变湿，36.24%的地区由干变湿；3）关中地区的TVDI值与海拔、坡度、降水量呈现负相关，与气温呈现正相关关系，林地、草地覆盖对缓解干旱具有积极意义。温度植被干旱指数从区域尺度上实现了干旱状况的定量化表征，在关中地区具有较好的适用性，遥感干旱监测结果可为关中地区抗旱对策的制定提供理论基础和科学依据。

关键词：干旱关中地区温度植被干旱指数(TVDI) 趋势分析

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基于温度植被干旱指数的关中地区旱情监测

农业工程学报 2024年

作者：尹本酥李振发岳蓉吕书豪李粉玲西北农林科技大学资源环境学院农业农村部西北植物营养与农业环境重点实验室

及时准确地进行区域尺度的干旱监测对于保障农业生产和保护粮食安全具有重要指导意义。该研究基于2001—2020年的MOD11A2地表温度8 d合成产品与MOD13A1植被指数16 d合成产品，通过地表温度（land surface temperature,LST）和归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）数据构建NDVI-LST特征空间，获取关中地区2001—2020年20 a时间序列的温度植被干旱指数（temperature vegetation dryness index,TVDI），分析关中地区干旱时空分布演变特征和干旱影响成因，探索其未来演变趋势。结果表明：1）关中地区近20 a来TVDI平均值为0.57，干旱类型整体上属于正常状态，82.00%的地区干旱变化状况为稳定不变，渭河冲积平原干旱程度较为严重，其次是渭北旱塬地区，南部秦岭地区较为湿润；2）关中地区未来干旱情况有所缓解，7.71%的研究区将持续变湿，36.24%的地区由干变湿；3）关中地区的TVDI值与海拔、坡度、降水量呈现负相关，与气温呈现正相关关系，林地、草地覆盖对缓解干旱具有积极意义。温度植被干旱指数从区域尺度上实现了干旱状况的定量化表征，在关中地区具有较好的适用性，遥感干旱监测结果可为关中地区抗旱对策的制定提供理论基础和科学依据。

关键词：干旱关中地区温度植被干旱指数(TVDI) 趋势分析

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基于改进极限学习机的煤与瓦斯突出预测研究

矿业研究与开发 2024年第5期44卷 98-105页

作者：乔威豪安葳鹏赵雪菡吕常周河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作市454000 河南理工大学软件学院河南焦作市454000

为提高煤与瓦斯突出预测的准确率和效率,提出了一种基于数据预处理的多策略改进烟花算法(IFWA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出预测模型。首先,针对于非线性多维特征数据,使用灰色关联度分析(GRA)进行特征选取,利用主成分分析(PCA)... 详细信息

为提高煤与瓦斯突出预测的准确率和效率,提出了一种基于数据预处理的多策略改进烟花算法(IFWA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出预测模型。首先,针对于非线性多维特征数据,使用灰色关联度分析(GRA)进行特征选取,利用主成分分析(PCA)进行特征约简,将数据预处理后的数据指标作为模型的输入;其次,引入引力搜索算子和混合变异策略改进烟花算法(FWA)易陷入局部最优的问题;最后,利用IFWA对ELM的输入层到隐含层的权重和偏差进行优化,构建最优的煤与瓦斯突出风险预测模型。结果表明,IFWA-ELM模型的RMSE和R2可达0.074,0.968,与ELM、GA-ELM、PSO-ELM和FWA-ELM模型相比均有所提升,IFWA-ELM模型对煤与瓦斯突出危险等级预测的准确率可达100%,具有更好的收敛速度和预测精度。研究成果可为煤矿瓦斯突出多数据融合预测提供可靠的理论依据。

关键词：煤与瓦斯突出烟花算法极限学习机数据预处理风险预测模型

基于Deeplab v3+的PIV误矢量修复

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工程热物理学报 2024年第6期45卷 1722-1729页

作者：陈建豪林梅西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

在PIV图像后处理过程中,修正其误矢量对获取准确速度矢量场起到关键作用。本研究在模拟和实验矢量图数据库中人为添加误矢量,通过标注添加误矢量图像,用Deeplab v3+算法来识别分割误矢量,并同时生成用于修正的掩膜(mask),其识别分割的... 详细信息

在PIV图像后处理过程中,修正其误矢量对获取准确速度矢量场起到关键作用。本研究在模拟和实验矢量图数据库中人为添加误矢量,通过标注添加误矢量图像,用Deeplab v3+算法来识别分割误矢量,并同时生成用于修正的掩膜(mask),其识别分割的损失控制在0.001。对于修复,使用了DeepFill v2算法,用正确矢量图像训练网络,将损失稳定于0.05。将识别生成的mask和原始待修正的PIV图像,放入修正图像,靠输入指令即可实现PIV矢量图像中的误矢量自动识别与修正。结果表明,此方法,可批量处理PIV矢量图像,简单方便且自动化,具有较高的识别分割与修正精度。

关键词： PIV矢量图像深度学习误矢量识别与修复 Deeplab v3+ DeepFill v2

基于扰动观测器的四旋翼无人机自适应姿态控制方法

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实验室研究与探索 2024年第3期43卷 1-5页

作者：李胜铭邱世豪吕宗阳吴玉虎大连理工大学创新创业学院辽宁大连116024

针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出... 详细信息

针对四旋翼无人机携带未知质量载荷对机体姿态控制带来的影响,提出了一种基于扰动观测器的自适应控制方法。该四旋翼无人机在携带未知质量载荷时的动力学模型,针对未知质量载荷对四旋翼无人机造成的干扰,设计了扰动观测器并基于此提出了一种自适应姿态控制器。使用Lyapunov方法证明了该控制器的稳定性。同时,在四旋翼无人机上携带一个未知质量的载荷,分别使用自适应控制器和反步控制器控制四旋翼无人机姿态来进行对比实验,验证控制器的有效性。

关键词：四旋翼无人机自适应控制扰动观测器未知质量载荷