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基于多维度视觉约束的床椅机器人SLAM

机器人 2025年

作者：李秀智邓向军韩红桂杜博文北京工业大学信息科学技术学院数字社区教育部工程研究中心

为了应对楼宇环境中的低纹理和动态场景给机器人定位带来的巨大挑战，提出了一种面向楼宇结构化场景的多源数据融合定位方法。通过合理引入多基元视觉特征、曼哈顿世界假设约束以及惯性测量单元（IMU）预积分约束，本文定位系统能有效... 详细信息

为了应对楼宇环境中的低纹理和动态场景给机器人定位带来的巨大挑战，提出了一种面向楼宇结构化场景的多源数据融合定位方法。通过合理引入多基元视觉特征、曼哈顿世界假设约束以及惯性测量单元（IMU）预积分约束，本文定位系统能有效克服智能床椅机器人在工作时遇到的特征稀疏、动态人员干扰等问题。本文总体采用高频前端位姿估计和低频后端优化的并行策略来提高系统实时性。前端里程计在短时间内提供相对准确的位姿估计，而后端优化则利用曼哈顿假设对位姿估计进行进一步优化。同时针对曼哈顿世界假设在位姿估计应用中的局限性，创新性地提出使用多相机联合定位的策略。利用两个不同朝向的相机，分别捕捉地面丰富的纹理特征以及满足曼哈顿世界假设的上层空间中的平面，有效排除了非曼哈顿世界假设物体对定位的影响。实验结果表明，与现有方法相比，本方法在保证实时性的同时，显著提高了定位准确性和鲁棒性，为智能移动床椅机器人在楼宇环境中的应用提供了有力的支持。

关键词：智能床椅机器人同步定位与地图创建曼哈顿世界多特征基元多源数据融合

氮肥基追比和种植模式对棉花氮素代谢和叶片衰老以及产量的影响

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中国生态农业学报(中英文) 2025年

作者：徐新龙张巨松代健敏席亚雯李雪瑞王莲李蔚和孙华键新疆农业大学农学院教育部棉花工程研究中心新疆大学计算机科学与技术学院

为确定新疆棉区棉花高产高效栽培的合理施肥策略，研究了氮肥基追比例对不同种植模式棉花氮素利用效率、叶片衰老特性及产量的影响。以‘新陆中84号’棉花品种为研究对象，于2022—2023年在新疆沙雅县海楼镇进行田间试验。采用裂区设... 详细信息

为确定新疆棉区棉花高产高效栽培的合理施肥策略，研究了氮肥基追比例对不同种植模式棉花氮素利用效率、叶片衰老特性及产量的影响。以‘新陆中84号’棉花品种为研究对象，于2022—2023年在新疆沙雅县海楼镇进行田间试验。采用裂区设计，以2种种植模式为主区: 一膜六行（66 cm+10 cm宽窄行距、株距12 cm， M6）、一膜三行（76 cm等行距、株距6 cm， M3）; 以4种氮肥基追比例为副区: 0∶0 （CK，不施氮）、0∶10 （N0）、2∶8 （N2）、4∶6 （N4）; 共8个处理。施氮处理总施氮量均为320 kg·hm-2，测定了棉花不同生育期氮代谢酶及叶片衰老相关酶活性、氮素利用效率、产量及产量构成。结果表明2022年和2023年M3N4处理的棉花可获得较高籽棉产量，分别为7342.59 kg·hm-2和8085.19 kg·hm-2，较M6N2处理（M6最优产处理）提高12.05%和6.18%; M3N4处理表现出更好结铃性，单株结铃数较M6N2处理增加10.17%，但单铃重平均减少1.48%。M3N4处理在盛花期—盛铃期棉花功能叶可保持较高的酶活性，促进棉花氮代谢水平，延长叶片功能期; M6模式整体较M3模式的氮素最大积累速率(Vm)有所提高，但氮素最大积累速率出现时间（T）略有推迟，快速增长持续期（△t）减少3.85～11.64 d，氮素快速增长期生长特征值(TG)下降4.23%～27.60%。M3模式下各氮肥处理棉株氮素总积累量均高于M6模式对应氮肥处理， M3N4处理营养器官氮素积累量显著高于其他处理; M3N4处理棉花氮肥农学利用率、氮肥回收率、氮肥偏生产力较于M6N2处理分别增加7.77%、10.56%、8.90%，但氮肥生理利用率降低3.03%。合理的氮肥基追比和种植模式可调控棉株个体和群体之间的关系，加快棉花氮代谢水平，增加棉株各器官氮素积累转运量来提高氮素利用效率，提高生理代谢酶含量来延缓棉花叶片衰老，维持较高棉株单株结铃数，从而充分发挥棉花生产潜力。在本试验条件下，选择76 cm等行距种植模式，氮肥基追比控制在4∶6为增产最优组合。

关键词：棉花种植模式氮肥基追比氮素代谢叶片衰老

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基于语义分割的乡村道路识别

现代电子技术 2025年第2期48卷 179-186页

作者：曹新宇张太红赵昀杰姚芷馨新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052 智能农业教育部工程研究中心新疆乌鲁木齐830052 新疆农业信息化工程技术研究中心新疆乌鲁木齐830052

针对目前智能农机在乡村复杂环境下行驶时对周围特征识别精度不足的问题,以乡村道路场景为研究对象,提出一种改进PP-LiteSeg模型。首先使用STDC对图像特征进行提取,在保证轻量化的同时确保特征信息完整;然后将条形池化引入简单金字塔模... 详细信息

针对目前智能农机在乡村复杂环境下行驶时对周围特征识别精度不足的问题,以乡村道路场景为研究对象,提出一种改进PP-LiteSeg模型。首先使用STDC对图像特征进行提取,在保证轻量化的同时确保特征信息完整;然后将条形池化引入简单金字塔模块,加强特征的提取能力,并将坐标注意力加入统一注意力融合模块,进一步加强多尺度特征的融合,捕获更为丰富的信息,从而提高模型对乡村复杂场景识别的准确率。实验结果表明,在不同场景下,所提模型可以达到较好的分割效果,建筑物、柏油路、障碍等单个类别的准确率均达到80%以上,能够有效地分割乡村道路场景。改进模型可为智能农机在乡村道路场景下的安全行驶提供技术参考。

关键词：语义分割乡村道路特征识别条形池化坐标注意力场景分类图像处理

基于图像数据驱动的冻土强度智能识别方法研究

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煤炭学报 2025年

作者：姚兆明王洵魏航王晓龙安徽理工大学土木建筑学院矿山地下工程教育部工程研究中心

在冻结法施工中，保证冻结壁稳定性至关重要，传统的现场检测方法因其间断性而无法提供实时监测，限制了对冻结壁潜在灾变的及时响应，采用冻土的深层原位精准探测是揭示冻结壁重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段。基于卷积神经网络... 详细信息

在冻结法施工中，保证冻结壁稳定性至关重要，传统的现场检测方法因其间断性而无法提供实时监测，限制了对冻结壁潜在灾变的及时响应，采用冻土的深层原位精准探测是揭示冻结壁重大工程灾变机理及灾害预警的有效手段。基于卷积神经网络提出一种基于图像数据驱动的冻土强度智能识别方法，通过对93组试样的多角度图像捕获及随后的单轴抗压强度试验，标注试样图像与实际强度数据并结合图像数据增强技术构建了深度学习模型训练所需的图像数据集；利用迁移学习深度残差网络34层(ResNet-34)模型，并对比其它不同模型的训练过程和测试结果，发现ResNet-34模型效果最佳，准确率为92.8%且没有出现过拟合现象；应用深度学习模型对冻土强度的影响因素土质、温度和含水率进行识别，发现模型能有效识别出三个变量，证明了模型识别冻土强度的科学性和可靠性；此外研究了模型在不同干扰条件下的表现，模拟典型干扰场景并分析其对模型预测性能的影响，为后续改进数据增强策略和模型优化方向提供依据；引入Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)可解释性分析方法揭示卷积神经网络在冻土强度识别任务中的内部特征提取过程，发现利用模型能够提取和分析冻土的关键图像特征，实现冻土强度的快速判识。研究成果为冻结壁状态的实时监控及早期灾害预警提供了新方法，可为冻结工程安全施工提供技术支撑。

关键词：冻土单轴抗压强度图像识别迁移学习可解释性分析

异构非线性多智能体系统无模型输出一致性控制

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自动化学报 2025年

作者：孙一仆陈鑫贺文朋佘锦华吴敏中国地质大学(武汉)自动化学院复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室地球探测智能化技术教育部工程研究中心东京工科大学

针对异构非线性多智能体系统的输出一致性控制难题,设计了一种基于同胚分布式控制协议的无模型方法.通过将输出反馈线性化理论与自适应动态规划相结合,可以在不需要精确系统模型的情况下实现非线性智能体的线性化,简化分布式控制器的设... 详细信息

针对异构非线性多智能体系统的输出一致性控制难题,设计了一种基于同胚分布式控制协议的无模型方法.通过将输出反馈线性化理论与自适应动态规划相结合,可以在不需要精确系统模型的情况下实现非线性智能体的线性化,简化分布式控制器的设计复杂性.具体而言,通过设计双层分布式控制结构,在物理空间层通过无模型反馈线性书方法实现未知系统线性化,在微分同构空间层利用线性控制方法进行分布式共识控制.通过两个实验验证了所提方法在处理未知异构非线性多智能体系统中的有效性,将传统的线性分布式控制方法扩展到未知非线性多智能体控制器设计问题.

关键词：非线性多智能体系统无模型输出共识控制微分同胚输入输出反馈线性化自适应动态规划

基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法

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工程科学学报 2025年第2期47卷 339-350页

作者：于乃功谢秋生李洪政北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京市计算智能与智能系统重点实验室北京100124 教育部数字社区工程研究中心北京100124

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人... 详细信息

环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人获取不准确的楼梯参数而出现踏空、摔跤等问题.本文结合区域生长和平面构造方法识别和剔除楼梯障碍物点云,基于剔除障碍物后的楼梯进行三维参数估计.首先利用相邻点的投影之和最小原理准确完成对楼梯水平面的提取;其次根据区域生长算法判定楼梯障碍物聚类情况,构造平面并分析平面内点数以完成对障碍物点云的快速识别与剔除工作;最后对有障碍物楼梯与剔除障碍物楼梯进行楼梯三维感知实验.实验结果表明,本文剔除楼梯障碍物的平均精度为92.43%,且剔除后的楼梯参数感知误差仅为有障碍物时的0.5倍.总体表明所提算法能提高机器人在复杂楼梯环境中的楼梯参数估计精度,能够有效提高仿人机器人在复杂楼梯环境下的感知能力.

关键词：仿人机器人复杂环境感知楼梯区域生长参数估计

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温度对超声法识别螺杆紧固力影响的足尺试验

声学技术 2025年

作者：陈亮王佳宁曹资源周勇军广西欣港交通投资有限公司长安大学公路大型结构安全教育部工程研究中心

为研究温度对超声波法检测螺杆紧固力的影响，以龙门大桥索夹MJ45螺杆为对象开展了螺杆紧固力检测方法的试验研究。首先，制作了室内单个螺杆模型，在环境试验室采用智能张拉设备将螺杆张拉至不同应力状态，调整环境温度，利用超声纵波... 详细信息

为研究温度对超声波法检测螺杆紧固力的影响，以龙门大桥索夹MJ45螺杆为对象开展了螺杆紧固力检测方法的试验研究。首先，制作了室内单个螺杆模型，在环境试验室采用智能张拉设备将螺杆张拉至不同应力状态，调整环境温度，利用超声纵波检测方法研究不同温度下超声回波声时与螺杆紧固力的关系，从而建立了螺杆紧固力超声检测公式。其次，制作了具有8根螺杆的索夹足尺模型，将全部螺杆张拉至设计值，基于超声回波声时和单根螺杆紧固力检测模型，采用内插法得到拟合螺杆紧固力，并与实际足尺试验螺杆的有效紧固力进行对比，最后，通过试验结果对螺杆紧固力超声检测公式进行校正。研究结果表明，温度对超声回波声时的影响较大，但在不同温度下，螺杆应力差相同则回波声时差也相同，即此时的回波声时差不受温度影响，为3.934 5×10-3μs·kN-1。在足尺试验中，单根螺杆超声拟合螺杆紧固力与实际的螺杆紧固力最大偏差约16%，提出螺杆紧固力超声检测公式的修正系数为1.12，并提出后续提高测量精度的方法。研究结果可为实际工程的螺杆紧固力检测提供依据。

关键词：索夹螺杆紧固力超声纵波足尺试验温度

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无人机遥感作物估产研究进展

南京农业大学学报 2025年第1期48卷 1-13页

作者：郑恒彪吉文翰郭彩丽张小虎邱小雷姚霞江冲亚朱艳曹卫星程涛南京农业大学国家信息农业工程技术中心/智慧农业研究院/智慧农业教育部工程研究中心/农业农村部农作物系统分析与决策重点实验室/江苏省信息农业重点实验室/现代作物生产省部共建协同创新中心江苏南京210095

快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文... 详细信息

快速、准确估测作物产量不仅有利于提前掌握粮食生产状况,而且对国家粮食政策的制定至关重要。无人机遥感技术因其快速、便捷、成本低等优势,以及可同时搭载多种传感器获取高时空分辨率影像,在作物产量估测研究中发挥了重要作用。本文首先介绍了无人机遥感估产的相关背景;其次对近二十年来无人机遥感估产的研究现状进行了概述,分别从无人机平台、传感器、估产模型构建等方面重点综述了近年来国内外无人机遥感估产的研究进展;最后讨论了影响无人机遥感估产精度的因素、尚未解决的关键技术问题以及无人机遥感估产的未来发展前景。本文可为了解无人机遥感估产研究前沿、技术瓶颈、发展前景提供重要参考,为精确栽培、智慧育种提供技术支撑。

关键词：作物产量估测无人机遥感传感器建模方法研究进展

基于坐标注意力和加权双向特征金字塔网络的舰载机阻拦着舰拉制状态精准识别

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中国舰船研究 2025年

作者：李哲杨杰张椅王华李亚飞王可徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院中国人民解放军96813部队国家超级计算郑州中心智能集群系统教育部工程研究中心

[目的]舰载机着舰安全的关键在于尾钩与阻拦索成功挂索，而现有研究中，借助智能化手段辅助着舰信号官（LSO）识别阻拦着舰状态的工作较少。[方法]提出融合坐标注意力和加权双向特征金字塔网络的阻拦着舰拉制状态识别模型。先使用坐标... 详细信息

[目的]舰载机着舰安全的关键在于尾钩与阻拦索成功挂索，而现有研究中，借助智能化手段辅助着舰信号官（LSO）识别阻拦着舰状态的工作较少。[方法]提出融合坐标注意力和加权双向特征金字塔网络的阻拦着舰拉制状态识别模型。先使用坐标注意力机制（CA）从空间和通道两个维度增强模型捕捉特征的能力；再通过加权双向特征金字塔网络（BiFPN）纳入可学习的权值学习不同输入特征的重要性，实现双向多尺度特征融合；然后采用C2F模块轻量化模型架构，减少参数和计算量；最后通过仿真实验将所提模型与5种基线模型进行对比。[结果]结果表明，在舰载机尾钩和阻拦着舰拉制状态的检测上，该模型综合性能均优于基线模型。[结论]该模型有助于提高尾钩及阻拦索的啮合状态检测的准确率和鲁棒性，对提高舰载机着舰作业的效率、预防潜在的人员伤害和装备损失具有重要意义。

关键词：舰载机阻拦装置状态识别双向特征金字塔网络(BiFPN) 航空母舰