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模块化可重构三指灵巧手设计与抓取实验研究

应用基础与工程科学学报 2024年第4期32卷 1199-1210页

作者：张勤俭王鹏程魏建李海源李星帅北京信息科技大学机电工程学院北京100192 首都医科大学附属北京友谊医院北京100020 北京邮电大学智能工程与自动化学院北京100876

在服务和工业领域等非结构化环境中,因抓取对象、抓取部位、作业工艺等具备多样化、不确定等特点,灵巧地抓取物体是具有挑战性的.基于连杆传动机构,研制了一种新型的模块化可重构三指灵巧手.手指与手掌分别采用模块化设计,模块化手指的... 详细信息

在服务和工业领域等非结构化环境中,因抓取对象、抓取部位、作业工艺等具备多样化、不确定等特点,灵巧地抓取物体是具有挑战性的.基于连杆传动机构,研制了一种新型的模块化可重构三指灵巧手.手指与手掌分别采用模块化设计,模块化手指的两个关节均采用连杆传动,有效减小了手指体积,同时可以获得较大的指尖力,降低了制造维护的复杂性.可重构手掌可以变换模块化手指的空间位置,对不同抓取目标形成最优的抓取姿势.其具有以下特点:7个主动自由度,指尖力为25N,有效载荷为5kg,重量为1.55kg,体积小巧,具有力感知能力且易于集成.日常生活用品与工具的抓取实验验证了灵巧手的有效性和灵巧性.结果表明,模块化可重构三指灵巧手可以灵巧地抓取和操作日常生活用品和工具,可有效满足服务与工业领域中灵巧抓取的需求.

关键词：多指灵巧手模块化设计可重构连杆传动抓取实验

基于隐式意图脑电解码的人机交互多任务建模研究

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计算机集成制造系统 2024年第5期30卷 1668-1682页

作者：苗秀侯文军北京邮电大学现代邮政学院(自动化学院) 北京100876 内蒙古科技大学建筑与艺术设计学院内蒙古包头014010 北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院北京100876 北京邮电大学网络系统与网络文化北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学交互技术与体验系统文化和旅游部重点实验室北京100876

在短期内具有完全自主水平的机器智能无法实现的情况下,人仍是人机系统的重要组成部分。智能系统感觉并预测用户的意图,有助于实现人机之间自然动态地协同,提高人机系统安全和效率。然而,人机交互的过程中充斥着大量模糊、隐蔽的隐式意... 详细信息

在短期内具有完全自主水平的机器智能无法实现的情况下,人仍是人机系统的重要组成部分。智能系统感觉并预测用户的意图,有助于实现人机之间自然动态地协同,提高人机系统安全和效率。然而,人机交互的过程中充斥着大量模糊、隐蔽的隐式意图,传统的心理或行为分析方法解析意图无法保证时效性和准确性。随着传感技术发展,基于生理信号识别用户意图成为主流方法,但现有关于隐式意图的研究存在可分模式少、识别精度低、面向领域实境研究不足等问题。面向工控复杂系统领域,在生理视域下基于被动脑机接口技术,提出一种将人自然地纳入到智能人机系统回路中的方法。首先,抽取操作者与工业软件交互过程中的典型任务,在多属性任务组(MATB)多任务范式基础上设计意图生理信号诱发实验程序;接着,采用共空间模式(CSP)算法提取多任务意图脑电空域特征;最后,通过被试间交叉验证和5折参数寻优,构建机器学习意图模型,实现对隐式交互意图的自动识别。研究发现,相比传统特征提取方法,基于改良后的多分类CSP算法对意图特征提取更为有效,结合三维空间特征可视化进一步证实了特征的有效性;脑电信号能够作为判断人机交互隐式意图的依据,CSP SVM算法模型能够有效提高人机交互隐式意图脑电的解码性能。对隐式意图信息的转译对构建基于意图的高效人机交互模型,以及发展人机系统、提高人机协作效率具有重要意义。

关键词：隐式意图人机交互电解码多任务建模

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基于语义重要性的语义编码算法研究

北京邮电大学学报 2024年第3期47卷 10-16页

作者：林上豪刘芳芳郭彩丽仝顽杰北京邮电大学先进信息网络北京实验室北京100876 北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室北京100876

为了满足智能通信实体之间信息高效传输的需求,语义通信研究面临语义信息的表示与度量、编码以及传输等基本问题。针对通信资源紧张、任务时延敏感的万物智联传输场景,提出了基于语义重要性的语义编码算法,并设计、搭建了语义通信实验平... 详细信息

为了满足智能通信实体之间信息高效传输的需求,语义通信研究面临语义信息的表示与度量、编码以及传输等基本问题。针对通信资源紧张、任务时延敏感的万物智联传输场景,提出了基于语义重要性的语义编码算法,并设计、搭建了语义通信实验平台,实现了语义信息传输。首先,结合无线通信的基本流程建立了面向智能任务的语义通信系统模型;其次,设计了语义重要性提取方法,通过聚合图像通道特征并自适应校准其特征响应以获得特征图对于任务结果的重要性权重;然后,设计了语义压缩方法,在实际传输时根据重要性权重进行特征图筛选,以实现语义数据压缩;最后,在搭建的语义通信平台上以工业互联网场景中表面缺陷分类任务为例对所提算法的性能进行实测验证。实验结果表明,所提算法具有传输数据量小、抗噪声能力强和任务处理时延短等优势。

关键词：语义通信语义编码图像分类实验平台

基于双层联邦学习的高动态车联网业务边缘协作计算机制

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电子学报 2024年第7期52卷 2228-2241页

作者：徐思雅郭佳惠北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京100876

联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习架构,允许车联网中多个车辆终端进行本地模型训练,并在兼顾数据隐私保护的条件下实现模型的全局聚合,从而提供可靠的车联网服务.然而,在联邦学习训练过程中,车辆终端往往因其高移动性在不同区域间... 详细信息

联邦学习作为一种新兴的分布式机器学习架构,允许车联网中多个车辆终端进行本地模型训练,并在兼顾数据隐私保护的条件下实现模型的全局聚合,从而提供可靠的车联网服务.然而,在联邦学习训练过程中,车辆终端往往因其高移动性在不同区域间切换训练,导致全局模型精度低.此外,恶意终端频繁上传无效或错误模型数据将导致车联网服务可靠性差.因此,本文提出了一种基于双层联邦学习的高动态车联网业务边缘协作计算机制.首先,综合考虑车辆终端的移动性、计算能力和可靠性,构建了终端服务能力模型,并提出了基于深度强化学习的边缘协作计算域构建算法,通过将多个边缘节点覆盖下的车辆终端进行聚簇训练,降低了终端本地模型的切换概率,从而保证联邦学习模型训练的持续性.进而,构建了包含边缘协作计算域内聚合层和域间聚合层的双层联邦学习框架,分别采用基于自适应聚合因子的本地模型半异步聚合机制和基于数据量的区域模型异步聚合机制,提升了联邦学习系统的聚合效率.特别地,考虑终端高速移动引起的跨域问题,引入了本地模型部分条件更新机制,避免了高质量模型被低质量模型覆盖的情况,进一步提高了全局模型准确率和系统资源利用率.仿真结果表明,本文所提机制在模型精度和服务可靠性等方面均优于本地计算、同步联邦学习和异步联邦学习算法.

关键词：联邦学习边缘计算可靠性高动态车联网

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基于区块链的移动群智感知数据处理研究综述

浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1091-1106页

作者：邵子豪霍如王志浩倪东谢人超紫金山实验室江苏南京211111 北京工业大学信息学部北京100124 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

针对移动群智感知(MCS)数据处理的用户广泛参与性、采集设备灵活移动性与通信环境复杂性的特点,对基于区块链的移动群智感知数据处理进行评估.回顾移动群智感知与区块链的发展历程,总结移动群智感知数据处理面临的挑战与区块链技术的特... 详细信息

针对移动群智感知(MCS)数据处理的用户广泛参与性、采集设备灵活移动性与通信环境复杂性的特点,对基于区块链的移动群智感知数据处理进行评估.回顾移动群智感知与区块链的发展历程,总结移动群智感知数据处理面临的挑战与区块链技术的特点;设计基于区块链的移动群智感知体系结构(BMCA),实现数据去中心化管理、数据安全保障、数据质量精准评估与激励可信性增强;从隐私保护、数据质量评估、激励机制3个维度,对比分析现有的数据处理关键技术研究工作;探讨基于区块链的移动群智感知数据处理研究在资源消耗控制、数据精准分析、全周期与差异化隐私保护、融合模式应用等方面存在的问题及未来可能的发展方向.

关键词：移动群智感知区块链隐私安全保护数据质量评估激励机制

工业物联网中基于信息熵的联邦增量学习算法与优化

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3146-3154页

作者：杨睿哲谢欣儒滕颖蕾李萌孙艳华张大君北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学先进信息网络北京实验室北京100124 北京邮电大学电子工程学院北京100083 卡尔顿大学渥太华K1S 5B6

面对工业生产过程中大规模、多样且随时间增长的数据和机器学习任务,该文提出一种基于信息熵的联邦增量学习(FIL)与优化方法。基于联邦框架,各本地计算节点可利用本地数据进行模型训练,并计算信息平均熵上传至服务器,以此辅助识别类增任... 详细信息

面对工业生产过程中大规模、多样且随时间增长的数据和机器学习任务,该文提出一种基于信息熵的联邦增量学习(FIL)与优化方法。基于联邦框架,各本地计算节点可利用本地数据进行模型训练,并计算信息平均熵上传至服务器,以此辅助识别类增任务;全局服务器则根据本地反馈的平均熵选择参与当前轮次训练的本地节点,并判决任务是否产生增量后,进行全局模型下发与聚合更新。所提方法结合平均熵和阈值进行不同情况下的节点选择,实现低平均熵下的模型稳定学习和高平均熵下的模型增量式扩展。在此基础上,采用凸优化,在资源有限的情况下自适应地调整聚合频率和资源分配,最终实现模型的有效收敛。仿真结果表明,在不同的情景下,该文所提方法都可以加速模型收敛并提升训练精度。

关键词：工业物联网联邦增量学习信息平均熵

融合视听感知交互的移动增强现实智能布线方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：方维陈黎茜张铁农张乾坤胡浩毕佳鹏北京邮电大学自动化学院中车工业研究院有限公司

现有AR布线主要侧重于将虚实辅助信息叠加在作业现场，难以实现可视化布线指令、作业人员意图及物理现场间的深度融合，在一定程度上制约了AR线缆敷设效率和人因舒适性。为此，本文提出一种融合视听感知交互的智能移动AR布线方法，以实... 详细信息

现有AR布线主要侧重于将虚实辅助信息叠加在作业现场，难以实现可视化布线指令、作业人员意图及物理现场间的深度融合，在一定程度上制约了AR线缆敷设效率和人因舒适性。为此，本文提出一种融合视听感知交互的智能移动AR布线方法，以实现AR布线过程的闭环管控与作业指令主动推送。首先，针对复杂AR布线环境下线号的准确辨识问题，构建了轻量化线缆字符识别网络模型，融合主动语音识别修正策略，形成了一种适应于手持式移动AR系统的视听感知方法；其次，建立了融合AR感知交互的复杂线缆全流程装配状态监控策略，实现了线缆编号识别与装配工艺知识联合驱动的AR指令主动推送机制；最后，搭建了无标识的手持式移动AR布线软硬件原型系统，并在实验室环境下对高速列车复杂线缆装配进行了验证，结果表明本文所述方法能提高复杂产品布线效率、缓解操作人员认知负荷，对实现以人为中心的智能化AR布线具有重要参考价值。

关键词：增强现实智能布线视听融合感知交互作业指引

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自由度可调模块单元系统运动学并行建模

系统工程与电子技术 2024年第9期46卷 3150-3165页

作者：费军廷贾庆轩陈钢北京邮电大学智能工程与自动化学院北京100876

针对多个自由度可调模块单元组成的系统,提出含标准化流程的模块化机器人拓扑结构数学描述及运动学并行建模方法。首先,建立模块单元运动传递库,并提出含标准化流程的四元组矩阵模块化机器人拓扑结构数学描述。接着,以模块单元运动学模... 详细信息

针对多个自由度可调模块单元组成的系统,提出含标准化流程的模块化机器人拓扑结构数学描述及运动学并行建模方法。首先,建立模块单元运动传递库,并提出含标准化流程的四元组矩阵模块化机器人拓扑结构数学描述。接着,以模块单元运动学模型为基础,考虑多分支模块化机器人各分支间耦合影响,建立适用于链式模块化机器人的位置级与速度级运动学模型。随后,提出模块化机器人运动学并行建模方法,理论分析和仿真结果均表明该算法能够适应各类型拓扑结构模块化机器人的快速建模。拓扑结构数学描述与并行计算的引入降低了模块化机器人建模难度,提升了建模效率。

关键词：模块化机器人拓扑结构分支空间雅可比矩阵并行建模

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面向异构非欧数据的因果关系发现方法

系统工程理论与实践 2024年第6期44卷 1987-2002页

作者：王晓康李帅戈王熠晖万岩北京邮电大学经济管理学院北京100876 对外经济贸易大学金融学院北京100029

因果关系在揭示事物发生机制及指导干预行为等方面具有相关关系不能替代的重要作用.然而,由于现有框架对模型表示和学习算法的限制,仅有少量工作在非欧几里德数据上进行因果关系发现.本文进一步针对同时包含了多种类型非欧几里得数据的... 详细信息

因果关系在揭示事物发生机制及指导干预行为等方面具有相关关系不能替代的重要作用.然而,由于现有框架对模型表示和学习算法的限制,仅有少量工作在非欧几里德数据上进行因果关系发现.本文进一步针对同时包含了多种类型非欧几里得数据的集合,提出了基于多元坐标表示的因果映射过程,描述了父节点与子节点之间的数据生成机制,并创建了一个基于多元张量回归的因果生成模型.其次,在上述理论框架下,提出了基于正则化广义典型相关分析的方法的两阶段因果关系发现方法,可以将一系列具有复杂多样化特征的非欧氏数据投影至共享子空间中的一系列数值变量,在计算相关性的同时,实现了变量的综合降维与离散化表示.使用上述一致投影方向下的离散表示,可以在共享子空间内进一步发现异构非欧变量之间的因果关系.最后,在真实世界工业传感器数据的实验结果上进行了实证研究,结果表明,本文提出的异构非欧数据因果关系发现方法能够给出有意义的因果关系.

关键词：因果关系发现函数型数据成分型数据广义典型相关分析工业故障检测