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基于视觉的仿人机器人自主抓取研究

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第7期52卷 53-61页

作者：张续冲杨俊华南理工大学设计学院广东广州510006

随着机器人技术的发展,仿人机器人在多个领域展现出应用潜力和价值。针对仿人机器人,基于机器视觉进行自主抓取研究,旨在提高仿人机器人在自然环境中的抓取适应能力和动作仿人性。在机器视觉方面,硬件采用Realsense-D435深度摄像头,利用... 详细信息

随着机器人技术的发展,仿人机器人在多个领域展现出应用潜力和价值。针对仿人机器人,基于机器视觉进行自主抓取研究,旨在提高仿人机器人在自然环境中的抓取适应能力和动作仿人性。在机器视觉方面,硬件采用Realsense-D435深度摄像头,利用YOLO(You Only Look Once)物体检测模型实现目标物体的识别、空间定位、深度图裁切和目标点云生成,并根据目标点云与标准点云的配准算法(ICP)获取物体的姿态,通过D-H法对机器人头部进行建模,将物体的位置和姿态由相机坐标系转换为机器人坐标系。在运动规划上,参照人手臂的抓取规律,将抓取过程分为9个基础动作:初始位、移动至预抓取位、抓取物体、提起物体、搬运物体、移动至放置位、放置物体、退出位和回到初始位,针对不同物体确定对应抓取姿态,以提高抓取成功率,根据视觉获取的抓取点和放置点,自主计算余下的关键点,并以空间弧形作为抓取轨迹,通过Matlab仿真,验证抓取过程机械臂末端运动轨迹和关节轨迹的合理性。最后进行物体抓取实验,结果表明,仿人机器人在自然环境中能够快速准确地识别和定位不同物体,并能成功进行抓取和搬运,成功率均在80%以上,并且能够兼顾动作的仿人性,验证了所提出方案的有效性。本研究可促进仿人机器人在人类日常生活中的应用和普及。

关键词：仿人机器人视觉识别空间定位自主抓取运动规划

基于广义纳什议价的多微电网配电系统多主体协同能量管理策略

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电力自动化设备 2024年第5期44卷 199-207页

作者：谢元皓林声宏朱建全华南理工大学电力学院广东广州510640

为进一步挖掘多微电网配电系统内各级主体的合作潜力以及改善系统能量供需关系,提出一种基于广义纳什议价的协同能量管理优化策略。根据配电网层、微电网层和用户层的利益交互关系将谈判过程分为两阶段:在第一阶段,配电网和多个微电网-... 详细信息

为进一步挖掘多微电网配电系统内各级主体的合作潜力以及改善系统能量供需关系,提出一种基于广义纳什议价的协同能量管理优化策略。根据配电网层、微电网层和用户层的利益交互关系将谈判过程分为两阶段:在第一阶段,配电网和多个微电网-用户子联盟进行协商,以实现各主体的协同优化运行以及合作剩余的分配;在第二阶段,各子联盟内部进行获益结算。考虑各主体的利益,建立对应的两阶段议价模型,通过引入议价能力实现各方利益的非对称分配。将第一阶段议价模型分解为系统效益最大化和收益分配2个子问题,并采用两块交替方向乘子法实现分布式求解。算例结果表明,所提策略可有效实现利益的合理分配,提升各主体的经济效益,并且有利于提高配电网电压质量和新能源消纳水平。

关键词：多微电网配电系统需求响应广义纳什议价合作博弈两块交替方向乘子法

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发电商合作博弈策略下跨区输电电价优化方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第9期52卷 24-34页

作者：董萍黄善超刘明波华南理工大学电力学院广东广州510640

由于负荷中心与可再生资源在地理位置上分布的不均匀,更大范围的资源合理配置需要跨区输电,而随着电力市场的深化发展,参与跨区电力市场出清的发电商将可能出现通过合作博弈策略行使市场力以争取自身利益最大的行为,此举可能导致跨区输... 详细信息

由于负荷中心与可再生资源在地理位置上分布的不均匀,更大范围的资源合理配置需要跨区输电,而随着电力市场的深化发展,参与跨区电力市场出清的发电商将可能出现通过合作博弈策略行使市场力以争取自身利益最大的行为,此举可能导致跨区输电通道利用率降低,进而影响线路准许收入的稳定回收。为应对上述问题,提出了一种电力市场环境下考虑参与跨区出清的区外发电商合作博弈策略的跨区输电电价三层优化模型,上层为以准许收入稳定回收为目标的输电电价优化模型,中层为由区外发电商组成的跨区出清利益联盟的以联盟收益最大为目标的报量决策模型,下层为计及区外发电商参与的区内电力市场出清模型。为求解所提三层模型,采用了一种改进列和约束生成算法(C&CG)算法,将模型分解为主、子问题迭代求解,其中对于作为双层模型的主、子问题采用卡罗需-库恩-塔克条件(KKT)和大M法转化为等效单层模型后进行求解,而主、子问题模型中的双线性项则采用强对偶定理及变量离散参数化的方法进行线性转化以便于求解。最后通过PJM-5节点系统验证了所提三层优化模型能较好地体现区外发电商因合作博弈策略组成的跨区出清利益联盟的策略性决策和市场力行为,令输电电价的制定能在考虑区外发电商合作博弈策略影响下,实现线路准许收入的稳定回收。

关键词：跨区输电电价三层优化合作博弈策略电力市场

Trigger转座子衍生蛋白1对肝癌细胞生长的影响

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 1-7页

作者：高平叶子坚钱晓宇钟秀颖华南理工大学医学院广东广州510006

细胞周期失调是肿瘤重要的标志之一,生物信息学分析结果表明,Trigger转座子衍生蛋白1(TIGD1)在临床肝癌组织中高表达且与细胞周期相关,但相关机制未知。为了探究TIGD1调控肝癌细胞生长的具体机制,首先,利用shRNA质粒构建靶向敲低TIGD1... 详细信息

细胞周期失调是肿瘤重要的标志之一,生物信息学分析结果表明,Trigger转座子衍生蛋白1(TIGD1)在临床肝癌组织中高表达且与细胞周期相关,但相关机制未知。为了探究TIGD1调控肝癌细胞生长的具体机制,首先,利用shRNA质粒构建靶向敲低TIGD1的肝癌细胞系Hep3B,并分析TIGD1敲低对肝癌细胞生长的影响,结果表明细胞生长受阻;接着,通过细胞流式技术分析TIGD1敲低对肝癌细胞周期进程的影响,结果显示,TIGD1敲低的Hep3B细胞系的细胞周期进程主要阻滞于G2/M期;然后,通过免疫沉淀(IP)实验验证TIGD1可能发生相互结合的蛋白分子,结果表明,TIGD1可能与Aurora激酶相互作用蛋白1(AURKAIP1)存在相互结合,进一步的Co-IP实验证实了TIGD1和AURKAIP1之间的相互作用。已知AURKAIP1可调控Aurora激酶A(AURKA)的蛋白酶体降解途径,AURKA是一种有丝分裂调控蛋白,与细胞周期进程密切相关。文中进一步探究TIGD1对AURKA蛋白水平的影响,实验结果表明,在TIGD1敲低的情况下,AURKA在Hep3B细胞系中的蛋白水平明显下调,mRNA水平没有明显变化。综上所述,TIGD1可能通过调控AURKA在肝癌细胞中的转录后水平来影响细胞周期进程,从而影响肝癌的发生发展。

关键词： Trigger转座子衍生蛋白1 肝癌细胞生长细胞周期

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一种等通量波束的多极化可重构天线

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 131-140页

作者：靳贵平潘伟浩黄珏泓廖绍伟华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

随着航天技术的革新,对近地轨道的通信需求逐年增高。近地轨道卫星就在此背景下产生,主要应用于遥感探测天气预报和数据通信领域。由于近地轨道卫星天线辐射波束所覆盖的地球表面是球面,因此波束通常设计为等通量形式。由于卫星通信通... 详细信息

随着航天技术的革新,对近地轨道的通信需求逐年增高。近地轨道卫星就在此背景下产生,主要应用于遥感探测天气预报和数据通信领域。由于近地轨道卫星天线辐射波束所覆盖的地球表面是球面,因此波束通常设计为等通量形式。由于卫星通信通常存在极化失配、多径效应等问题,选择多极化而不是圆极化作为近地卫星天线的工作状态能更好地适应复杂的工作环境,保证通信质量,将等通量波束天线和多极化可重构技术结合起来有很大的应用前景。基于一对正交圆极化波能合成线极化波的设计原理,文中提出了一种具有等通量波束的多极化可重构天线,该天线由可重构馈电网络和带扼流环的隔片极化器圆波导组成。馈电网络中嵌入单刀四掷开关(SP4T)与单刀双掷开关(SP2T),通过改变开关的工作状态,馈电网络将给圆波导提供不同的馈电条件,在圆波导内隔片的作用下天线实现两种圆极化与两种线极化的可重构。通过在圆波导口引入扼流环以及波导口作“T”型开槽处理,实现波束赋形,并且保证天线在不同极化状态下辐射等通量波束。实测结果显示,天线在不同的极化状态下-15 dB重叠阻抗带宽14.7%,覆盖4.80~5.56 GHz,方向图顶部在θ为-24°~+24°范围内具有平坦效果,圆极化状态下空间轴比覆盖-51°~+50°,覆盖范围大于方向图顶部平坦范围。天线实测结果与仿真结果有较好的一致性,具有多极化和方向图顶部平坦的优势,可满足移动通信和卫星通信中多极化应用场景的需要。

关键词：极化可重构天线等通量方向图圆极化线极化

特征域近端高维梯度下降图像压缩感知重构网络

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 119-130页

作者：杨春玲梁梓文华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注... 详细信息

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注。现有的深度学习重构算法可以划分为“黑盒子”以及基于优化启发网络两种类型。与“黑盒子”式的网络结构相比,基于优化启发的深度网络更容易获得高精度的恢复,同时也更具可解释性。然而现有基于优化启发的图像压缩感知重构网络在每个优化阶段仅学习单一梯度,存在测量值信息利用不足、难以准确地学习梯度等缺点,限制了重构性能的提升。为了更充分地利用测量值信息,降低梯度学习的难度,本文提出了高维空间梯度学习思想,实现更准确的梯度回归。在此基础上,本文提出了特征域近端高维梯度下降(FPHGD)算法,并设计了实现该算法的深度神经网络(FPHGD-Net)以获得高精度图像重构结果。此外,本文设计了3种不同复杂度的深度空间近端映射网络结构,以满足不同的应用条件,按空间复杂度从低到高,相应模型分别为FPHGD-Net-Tiny、FPHGD-Net、FPHGD-NetPlus。实验结果表明,与OPINE-Net+相比,所提3种模型在Set11数据上的平均PSNR分别提升1.34、1.51和1.88 dB,并且在重构视觉效果上,能够恢复出更丰富的图像细节。

关键词：图像压缩感知深度学习图像恢复卷积网络近端梯度下降

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考虑出行成本不确定性的路网交通疏散策略

哈尔滨工业大学学报 2024年第3期56卷 19-28页

作者：温惠英邱映寒赵胜华南理工大学土木与交通学院广州510641

为提高应急管理水平,考虑突发事件影响下的交通出行成本不确定性,对城市交通疏散问题进行研究。首先,根据交通疏散问题的时空特性创建时空耦合网络图,并且结合行程时间成本和冲突风险成本,提出了城市交通路网出行成本的量化方法。进一... 详细信息

为提高应急管理水平,考虑突发事件影响下的交通出行成本不确定性,对城市交通疏散问题进行研究。首先,根据交通疏散问题的时空特性创建时空耦合网络图,并且结合行程时间成本和冲突风险成本,提出了城市交通路网出行成本的量化方法。进一步考虑路段资源权重上限的影响,通过增加边际约束,构建基于预算不确定集的先验疏散策略的鲁棒优化模型,以最小化路网疏散过程的总交通出行成本。然后运用模型重构技术,将搭建的鲁棒模型转化为混合整数线性规划模型,并设计改进的拉格朗日松弛方法进行解耦求解。最后以SiouxFalls网络进行算例分析,数值结果表明,随着不确定集和模型规模的增大,行程时间成本和冲突风险成本的增速分别提高约29.13%和236.46%,模型预算参数控制在一定的区间,能够较好地权衡解的鲁棒性与最优性。通过南京部分区域路网案例测试验证所述方法在更大规模网络算例的适用性,研究结果表明:相比于传统拉格朗日松弛方法,所提出的改良方法可以在较少的迭代次数内得到高质量的可行解。研究结果可以为应急指挥部门制定可靠的交通疏散策略提供思路。

关键词：交通网络疏散时空网络图出行成本不确定性鲁棒优化改进拉格朗日松弛方法

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水冷式集中空调冷源系统多变量耦合物理模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 139-152页

作者：刘雪峰黄彬丁笠伟徐瑾蔓毕梦波华南理工大学电力学院广东广州510640

水冷式集中空调系统是一个多变量耦合的非线性系统,运行数据稀疏程度大,导致基于数据驱动的机器学习模型泛化能力差,全面反映水力与传热机理的物理模型成为当前研究的关键。然而,系统变量耦合复杂,迭代嵌套导致整体计算量消耗巨大,设备... 详细信息

水冷式集中空调系统是一个多变量耦合的非线性系统,运行数据稀疏程度大,导致基于数据驱动的机器学习模型泛化能力差,全面反映水力与传热机理的物理模型成为当前研究的关键。然而,系统变量耦合复杂,迭代嵌套导致整体计算量消耗巨大,设备启停又导致管路水力结构变化而不得不频繁重构模型等技术难点亟待解决。利用离散变量连续化及模式搜索法,以阻力系数关联支路开度与设备启停,以水泵运行频率关联水泵启停与运行状态,实现将离散变量整合至连续变量,减少迭代嵌套,可实现流量动态分配、水力热力全局耦合计算。该研究构建了冷负荷、冷冻水流量、冷冻水供水温度、冷冻水供回水压差及环境温湿度为外部约束的水冷式集中空调冷源系统多变量耦合物理模型,实现对冷水机组台数、冷冻水泵台数与频率、冷却水泵台数与频率、冷却塔台数与频率等多个独立变量的异步调节。通过综合实验平台验证模型的可靠性,探究了不同工况下的机塔泵运行特性与群控策略。研究表明,冷源系统物理模型仿真结果平均相对误差小于10%,少部分在15%内,单次迭代计算耗时约0.32 s,多变量组合调节可综合权衡各子系统的能效,系统全局优化可最大限度挖掘节能空间,解决传统主观经验控制难以维持稳定节能效果的缺陷,为智能诊断提供理论基础。

关键词：空调系统多变量物理模型建模策略

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基于遗传算法的时间敏感网络调度方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 1-12页

作者：陆以勤黄成海陈嘉睿王海瀚覃健诚方婷华南理工大学电子与信息学院广东广州510640 华南理工大学信息网络工程研究中心广东广州510640 华南理工大学微电子学院广东广州511442

随着网络技术的进步,车载网、工业物联网以及5G超高可靠低时延通信(uRLLC)等应用都需要时间敏感网络(TSN)来保证超低延时的确定性数据传输。TSN流量调度需要快速且精确的调度算法,现有的精确式求解方法复杂度高,在大规模联合调度时无法... 详细信息

随着网络技术的进步,车载网、工业物联网以及5G超高可靠低时延通信(uRLLC)等应用都需要时间敏感网络(TSN)来保证超低延时的确定性数据传输。TSN流量调度需要快速且精确的调度算法,现有的精确式求解方法复杂度高,在大规模联合调度时无法满足实时性。文中设计了一种性能更优的路由优化遗传算法(Routing-GA),结合路由和流量调度约束,能通过优化路由来提高调度算法求解效率,为链路负载均衡调度提供服务。该策略增加了调度的求解空间以及求解灵活性,具备元启发式算法的快速求近最优解特点,能够简单有效地处理大规模TSN路由约束联合调度问题。Routing-GA以时间敏感流最小端到端时延作为优化目标,联合考虑路由和TSN约束,并针对TSN传输问题特性提供一种低复杂度、高效率和高拓展性的遗传算法编码方式。此外,为了提高调度算法的性能,提出针对路由长度及链路负载均衡进行优化的交叉变异机制。实验结果表明所实现的Routing-GA能有效减少端到端时延,显著提高求解质量,进化率可以达到24.42%,平均只需要传统遗传算法(GA)迭代运行时间的12%,从而有效提高了算法的求解性能,满足TSN调度的约束要求。

关键词：时间敏感网络遗传算法联合调度优化策略链路负载均衡