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基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移

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控制与决策 2024年第7期39卷 2457-2464页

作者：许驰唐紫萱金曦夏长清中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院网络化控制系统重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任... 详细信息

针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束,构建系统长期平均开销最小化问题;由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合,难以求解,基于李雅普诺夫优化理论,将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题;通过马尔可夫决策过程建模,并采用双层竞争深度神经网络架构,提出基于深度强化学习的多任务迁移算法.实验结果表明,所提算法能够稳定收敛,并在长期能耗约束和任务截止期要求下有效降低系统长期平均开销.

关键词：异构工业任务任务迁移李雅普诺夫优化马尔可夫决策过程深度强化学习

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深度学习图像识别辅助原子力显微镜单细胞力学特性精准高效探测

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生物化学与生物物理进展 2024年第2期51卷 468-480页

作者：吕晓龙李密中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 沈阳工业大学人工智能学院沈阳110870

目的原子力显微镜(AFM)的出现为生命科学研究提供了强大工具,特别是AFM压痕实验技术已成为细胞力学特性探测的重要方法,从单细胞尺度为生理病理活动过程带来了大量新的认识,是对传统生化集群平均研究方法的有力补充。然而现有AFM压痕实... 详细信息

目的原子力显微镜(AFM)的出现为生命科学研究提供了强大工具,特别是AFM压痕实验技术已成为细胞力学特性探测的重要方法,从单细胞尺度为生理病理活动过程带来了大量新的认识,是对传统生化集群平均研究方法的有力补充。然而现有AFM压痕实验技术存在着依赖人工、效率低下等不足,严重制约了其在生命科学领域的实际应用。本文通过将光学显微成像自动目标识别技术与AFM压痕技术结合,建立了单个游离态细胞及聚团生长细胞的力学特性精准高效测量方法。方法利用YOLO深度学习算法识别出光学图像中细胞的中心部位,并通过嵌入视觉转换器(ViT)模块的双UNet神经网络模型对细胞边缘部位进行精确分割,同时采用模板匹配算法对光学图像中AFM微球探针进行定位,在此基础上自动确定AFM探针上的微球针尖与细胞不同部位之间的空间位置关系,进而对细胞中心部位和边缘部位的力学特性进行快速测量。选取HEK 293(人胚胎肾细胞)和HGC-27(人未分化胃癌细胞)两种细胞进行验证实验,并利用Hertz模型对获取的力曲线进行分析以得到细胞杨氏模量。结果在深度学习光学图像自动识别导引下可将AFM探针准确移动至细胞不同部位(中心和边缘)进行力学特性测量,同时实验结果表明,本文提出的方法不仅可对单个游离态细胞进行可靠测量,也适用于聚团生长的细胞。结论深度学习图像识别在辅助AFM单细胞力学特性精准高效探测方面具有巨大潜力,将深度学习图像识别与AFM结合有助于发展面向生物医学应用的高通量单细胞力学特性测量方法。

关键词：原子力显微镜细胞力学特性光学图像深度学习杨氏模量微球探针

基于自适应超螺旋观测器的空间机械臂鲁棒故障诊断

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系统工程与电子技术 2024年第4期46卷 1287-1296页

作者：高升张海龙张伟孔维国中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 航天器在轨故障诊断与维修重点实验室陕西西安710043

针对空间机械臂系统执行器鲁棒故障诊断问题,提出一种基于改进的自适应超螺旋观测器故障诊断方法。为抑制复杂空间环境引起的外部干扰对故障诊断结果的影响,在经典超螺旋观测器的基础上引入观测器参数自适应调整算法,同时解决观测器参... 详细信息

针对空间机械臂系统执行器鲁棒故障诊断问题,提出一种基于改进的自适应超螺旋观测器故障诊断方法。为抑制复杂空间环境引起的外部干扰对故障诊断结果的影响,在经典超螺旋观测器的基础上引入观测器参数自适应调整算法,同时解决观测器参数过估计问题与噪声扩展问题。此外,引入小于1的分数幂和线性比例项来提高观测器的平滑性和快速性,进一步改善故障诊断效果。基于Moreno-Lyapunov函数算法分析了观测器的有限时间稳定性,证明了观测器的估计误差可以在有限时间内收敛至包含原点的邻域内,提出残差生成方法并设计了基于自适应阈值的故障诊断策略。最后,结合小行星采样空间三连杆机械臂算例,通过仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：空间机械臂执行器故障故障诊断残差信息自适应超螺旋观测器

基于广义比例积分观测器的永磁同步电机鲁棒谐振预测电流控制

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电工技术学报 2024年第10期39卷 2995-3006页

作者：杨帆赵希梅金鸿雁王晓东刘晓源沈阳工业大学电气工程学院沈阳110870 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169

针对永磁同步电机(PMSM)采用无差拍预测电流控制(DPCC)时,性能易受电机参数失配及死区效应的影响,该文提出一种基于广义比例积分(GPI)观测器的鲁棒谐振预测电流控制(RRPCC)方法。首先,分析PMSM参数失配将产生非周期扰动及逆变器死区效... 详细信息

针对永磁同步电机(PMSM)采用无差拍预测电流控制(DPCC)时,性能易受电机参数失配及死区效应的影响,该文提出一种基于广义比例积分(GPI)观测器的鲁棒谐振预测电流控制(RRPCC)方法。首先,分析PMSM参数失配将产生非周期扰动及逆变器死区效应会导致周期扰动,进而建立带有非周期和周期性扰动的PMSM精确数学模型;其次,基于内模原理,将包含扰动频率的谐振多项式嵌入电流预测模型,可有效地抑制周期性扰动;最后,采用GPI观测器估计由参数失配引起的集总扰动,并通过前馈补偿消除非周期扰动。实验结果表明,该方法能提高系统面对非周期及周期性扰动时的鲁棒性。

关键词：参数失配 GPI观测器周期扰动鲁棒谐振预测电流控制

基于多模态信息融合的仓储AGV的激光惯性导航方法

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光学学报 2024年第9期44卷 169-181页

作者：张博张吟龙梁炜王鑫杨雨沱沈阳建筑大学电气与控制工程学院辽宁沈阳110168 中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110169 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110169

提出一种基于激光惯性二维码融合的自动导引运输车(AGV)导航方法。针对惯性偏差漂移的问题,提出融合二维码的惯性测量单元(IMU)预积分模型,利用二维码约束信息优化惯性残差,估计和校正惯性偏差。针对实时性差的问题,提出一种具有全局一... 详细信息

提出一种基于激光惯性二维码融合的自动导引运输车(AGV)导航方法。针对惯性偏差漂移的问题,提出融合二维码的惯性测量单元(IMU)预积分模型,利用二维码约束信息优化惯性残差,估计和校正惯性偏差。针对实时性差的问题,提出一种具有全局一致性的优化模型,通过选择性地引入关键帧和二维码,执行融合二维码的分层局部捆绑约束(BA)优化,以有效缩短优化时间;提出激光雷达/IMU/二维码紧耦合优化方法,通过将预积分因子、回环因子、二维码因子、跟踪因子纳入因子图系统,实现多层次的数据融合,以有效提高定位精度与鲁棒性。在搭建的仓储AGV导航平台上进行了大量的实验和分析,并与几种代表性开源方法进行对比。结果表明,本文方法的导航精度优于传统方法,其中定位精度误差小于0.02 m,角度误差小于2°。

关键词：激光雷达同时定位和建图惯性测量单元预积分二维码因子图优化

考虑状态约束与执行器饱和的水下机器人轨迹跟踪控制

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控制与决策 2024年第6期39卷 1778-1786页

作者：王宇梁李一平李良中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110016 辽宁省水下机器人重点实验室沈阳110016 中国科学院大学北京100049

针对执行器饱和、模型参数不确定以及海流干扰等因素影响下的水下机器人,提出一种考虑状态约束以及执行器饱和的轨迹跟踪控制器.首先,构建水下机器人水平面轨迹跟踪误差方程;然后,对载体模型参数不确定性产生的模型误差以及海流干扰,设... 详细信息

针对执行器饱和、模型参数不确定以及海流干扰等因素影响下的水下机器人,提出一种考虑状态约束以及执行器饱和的轨迹跟踪控制器.首先,构建水下机器人水平面轨迹跟踪误差方程;然后,对载体模型参数不确定性产生的模型误差以及海流干扰,设计一个非线性观测器进行估计并用于对控制器进行扰动补偿;接着,引入执行器饱和补偿系统、二阶滤波器以及滤波器误差补偿系统,设计命令滤波反步滑模控制器来控制水下机器人的水平面轨迹跟踪;最后,严格验证命令滤波反步滑模控制器的稳定性并进行数值仿真,验证所提出控制器的有效性.

关键词：状态约束执行器饱和水下机器人反步滑模法轨迹跟踪

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基于改进YOLOv3的车辆检测算法

控制与决策 2024年第4期39卷 1151-1159页

作者：陈文玉赵怀慈刘鹏飞房建孙晖中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软... 详细信息

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软池化操作最大程度地保留细节,有效提取小目标特征;引入坐标注意力机制,在调整每个通道特征分配权重的同时能够捕捉具有精确位置信息的远程依赖关系;提出一种新的损失函数KIoU Loss作为边界框损失函数,同时考虑边界框的关键点与长宽比使之回归更加准确.实验结果表明,改进后的算法在自动驾驶KITTI数据集上平均精度达到94.69%,相比原始YOLOv3算法精度提升4.13%,且检测速度仅下降3.16 frame·s^(-1),在保持检测速度的情况下能够明显提升检测精度.

关键词：车辆检测深度学习 YOLOv3 坐标注意力 Soft-SPP KIoU Loss

基于光束偏转法的原子力显微镜探针一致性装配系统研究

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光学精密工程 2024年第2期32卷 137-147页

作者：张宝良梁文峰杨铁于鹏沈阳建筑大学机械工程学院辽宁沈阳110168 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169

为解决原子力显微镜(Atomic Force Microscope,AFM)系统更换探针后光路调整复杂耗时、精度不足的问题,本文首次提出通过精密控制探针与探针夹装配位置来实现更换的探针相对AFM系统原光路位置的一致,进而实现免去AFM系统换针后调整光路... 详细信息

为解决原子力显微镜(Atomic Force Microscope,AFM)系统更换探针后光路调整复杂耗时、精度不足的问题,本文首次提出通过精密控制探针与探针夹装配位置来实现更换的探针相对AFM系统原光路位置的一致,进而实现免去AFM系统换针后调整光路步骤。该系统的光路一致性组件采用光束偏转法对探针位置与偏转进行放大与监测,并使用高精度位移与角度调节平台进行探针相对于探针夹的方位调整。通过实物搭建对探针一致性效果进行了验证,并对紫外光(Ultraviolet,UV)胶水固化过程导致探针位置偏移影响;探针不同偏移量时产生的探测器噪音对AFM系统成像质量影响进行了系统分析。实验结果表明:经由该系统装配的探针平均位置精度接近1.1μm;并且在AFM系统中更换一致性探针仅需8 s。该系统实现了高精度且质量稳定的探针一致性装配,极大地简化了AFM系统重新校准光路的操作步骤,其与自动换针装置配合可有效提升工业计量型AFM的操作与测量性能。

关键词：原子力显微镜探针装配光束偏转法微米级位移调节

面向遮挡行人检测的自适应收缩非极大值抑制方法

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控制与决策 2024年第7期39卷 2177-2185页

作者：李翔何淼罗海波中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于... 详细信息

基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于目标之间互相遮挡的现象,而严重重叠的目标使得传统的基于固定阈值的非极大值抑制方法难以在高召回率与低虚警率之间取得平衡.针对以上问题,提出一种根据重叠度自适应收缩预测框的非极大值抑制方法.根据对应目标的重叠度将预测框进行自适应的收缩,以降低预测框之间的重叠度.对收缩后的预测框进行非极大值抑制,可避免高重叠预测框对处理结果的影响.此外,指向性不明确的预测框将影响本算法的性能,为此提出一种中心点排斥损失函数,通过在重叠框的中心点之间施加排斥力来减少介于两目标之间的指向性不明确的模糊预测框数量,增强自适应收缩非极大值抑制算法的效果.仿真实验结果表明,所提算法可以有效提升基于锚框的检测器对重叠行人目标的检测性能.

关键词：非极大值抑制遮挡行人检测目标检测深度学习计算机视觉机器学习