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无人集群系统深度强化学习控制研究进展

工程科学学报 2024年第9期46卷 1521-1534页

作者：梁鸿涛王耀南华和安钟杭郑成宏曾俊豪梁嘉诚李政辰湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心长沙410082 湖南大学机器人学院长沙410082

随着无人集群在物流运输、农业管理、军事行动等场景的试验和应用,其面临的作业环境和任务内容日趋复杂,亟需设计效率更高、泛化能力更强、适应性更好的控制算法.将人工智能引入到无人集群系统控制的研究中,能够大幅提升现有无人集群的... 详细信息

随着无人集群在物流运输、农业管理、军事行动等场景的试验和应用,其面临的作业环境和任务内容日趋复杂,亟需设计效率更高、泛化能力更强、适应性更好的控制算法.将人工智能引入到无人集群系统控制的研究中,能够大幅提升现有无人集群的能力,完成复杂的作业任务.深度强化学习具有深度学习和强化学习的优点,无人集群系统深度强化学习控制研究受到了国内外科研人员的广泛关注,涌现出许多标志性成果.本文将从原理、特点等方面阐述深度强化学习概念,深入分析深度强化学习的多种典型算法,并讨论无人机集群的各类控制需求,进而介绍深度强化学习在无人机集群控制领域的典型研究成果,最后针对该领域研究成果的落地转化总结了应用前景和面临的挑战.

关键词：无人集群集群控制深度强化学习多智能体人工智能集群智能

重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述

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融合人群移动轨迹和时空-类别的下一个兴趣点推荐

自动化学报 2024年第1期50卷 21-41页

作者：张振国毛建旭谭浩然王耀南张雪波江一鸣湖南大学电气与信息工程学院长沙 410082 机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心长沙 410082 湘江实验室长沙 410205 南开大学人工智能学院天津 300350 机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心长沙 410082 湘江实验室长沙 410205 湖南大学机器人学院长沙 410082

飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基.大型复杂部件具有尺寸超大、型面复杂等特点,传统的人工、单机制造面临着效率低、一致性差、空间有限等问题,多机... 详细信息

飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基.大型复杂部件具有尺寸超大、型面复杂等特点,传统的人工、单机制造面临着效率低、一致性差、空间有限等问题,多机器人具有高鲁棒性、高效性等优点,为大型复杂部件制造提供了良好的制造基础.任务分配与运动规划是多机器人制造系统的决策中枢,其性能影响整个系统的运行效率.考虑到重大装备部件制造任务分配与运动规划过程中任务工序多、冲突干涉多、精度需求高等挑战,本文首先对复杂环境下多机器人任务分配与运动规划的重要性进行了说明;然后阐述了目前主要的任务分配与运动规划方法,包括其在智能制造领域下的应用;在此基础上,对现阶段复杂场景下任务分配和运动规划存在的问题进行了分析,并使用强化学习与混合优化算法等方法提出了解决思路;最后对重大装备大型复杂部件制造过程多机器人任务分配和动态规划技术及应用的发展进行了总结与展望.

关键词：重大装备制造多机器人任务分配运动规划

来源：博看期刊评论

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计算机工程与应用 2024年

作者：郭秉璇杨晓文孙福盛况立群张元韩慧妍中北大学计算机科学与技术学院机器视觉与虚拟现实山西省重点实验室山西省视觉信息处理及智能机器人工程研究中心

下一个兴趣点推荐（next POI recommendation）作为基于位置社交网络的主要应用之一，为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐，没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在... 详细信息

下一个兴趣点推荐（next POI recommendation）作为基于位置社交网络的主要应用之一，为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐，没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在价值，也未有效提取和融合时空-类别信息的特征。为了解决上述问题，提出了一种融合人群移动轨迹和时空-类别的下一个兴趣点推荐模型（GGCN-STC）。首先，依据用户的移动轨迹构建区域轨迹图，提出了门控图卷积神经网络对共同移动轨迹进行建模；其次，将签到序列中的时空-类别信息进行多维度的特征融合；最后，利用自注意力机制捕获用户偏好，为用户提供更准确的POI推荐。在两个真实数据集上进行实验比较与分析，结果表明该模型优于其他模型。

关键词：兴趣点推荐门控图卷积神经网络自注意力机制时空网络

电力设施多模态精细化机器人巡检关键技术及应用

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自动化学报 2024年

作者：张辉杜瑞钟杭曹意宏王耀南湖南大学机器人学院机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心湖南大学电气与信息工程学院

电力设施巡检对于加快电网基础设施智能化改造和智能微电网建设,提高电力系统互补互济和智能调节能力的需求具有重要作用,近年来,智能巡检机器人开始在电力巡检中广泛应用.在提高电力设施巡检效率和准确性、提升安全性、降低成本和促进... 详细信息

电力设施巡检对于加快电网基础设施智能化改造和智能微电网建设,提高电力系统互补互济和智能调节能力的需求具有重要作用,近年来,智能巡检机器人开始在电力巡检中广泛应用.在提高电力设施巡检效率和准确性、提升安全性、降低成本和促进电力智能化发展等方面发挥关键作用.本文从电力巡检机器人的智能感知和导航技术出发,重点介绍目标检测、语义分割、自主导航等共性关键技术的国内外发展现状.然后以可见光红外双光融合、可见光图像和点云数据融合、声纹和可见光融合为例,阐述电力场景多模态数据融合方式.并进一步介绍电力部件精准分割和异物检测、线路点云杆塔倾斜检测、输电线路覆冰多模态检测和电力架空线路缺陷分析及台账异常检测等电力设施多模态机器人相关案例.最后探讨电力设施多模态精细化机器人巡检关键技术的发展趋势和所面临的挑战.

关键词：电力设施巡检机器人智能感知多模态输电线路

基于多帧一致性修正的自监督孪生网络目标跟踪方法

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计算机学报 2022年第12期45卷 2544-2560页

作者：程旭刘丽华王莹莹余梓彤赵国英南京信息工程大学计算机学院南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心南京210044 奥卢大学机器视觉与信号分析研究中心芬兰奥卢FI-90014

深度学习技术促使目标跟踪领域得到了飞速发展,但有限的标注数据限制了深度模型的高效训练.因此,自监督学习应用于目标跟踪领域来解决模型训练需要大量标注数据的问题.然而,现有基于自监督学习的跟踪器大多提取目标浅层信息,缺乏对目标... 详细信息

深度学习技术促使目标跟踪领域得到了飞速发展,但有限的标注数据限制了深度模型的高效训练.因此,自监督学习应用于目标跟踪领域来解决模型训练需要大量标注数据的问题.然而,现有基于自监督学习的跟踪器大多提取目标浅层信息,缺乏对目标关键特征的高效表达,且忽视了因目标遮挡等挑战导致的反向验证难度大的问题,致使跟踪精度下降.为解决上述问题,本文提出一种基于多帧一致性修正的自监督孪生网络跟踪方法,由前向多帧反序验证策略、混序修正模块和视觉特征增强模块三部分共同构成.首先,前向多帧反序验证策略从多条路径中自适应选择最优目标轨迹来构造循环一致性损失优化函数,面对目标遮挡、背景干扰、形变等挑战时能够合理规划路径.其次,针对多条路径对同一帧目标预测位置的不一致问题,提出混序修正模块来修正跟踪偏移,增强了前向跟踪时特征提取网络的鲁棒性.此外,视觉特征增强模块通过自适应加权融合目标的全局上下文信息与局部语义特征信息,增强了模型对目标自身特征的表达能力.最后,本文方法在OTB2013、OTB2015、TColor-128和VOT-2018四个公开数据集上进行了验证.实验结果表明:在光照、形变、背景干扰等复杂场景下,相比于现有21种主流跟踪算法,本文方法在四个数据集上的精确度平均提高了4.6%,比基于自/无监督学习的跟踪器平均提高了5.8%的精确度.

关键词：视频监控目标跟踪自监督学习循环一致性损失视觉注意力机制

基于事件相机的敏感生物信息隐私保护研究进展

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中国工程科学 2024年第1期26卷 202-215页

作者：沈艳晴董鹏飞张恙菁陈仕韬郑南宁人机混合增强智能全国重点实验室西安710049 视觉信息与应用国家工程研究中心西安710049 西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

进入大数据时代后,互联网应用和信息服务全面普及,大量的个人敏感生物信息被收集整理,导致隐私泄露风险增加;事件相机作为新型的生物启发式传感器,具有低延迟、高动态、无纹理等特性,可为解决数据端隐私保护问题提供全新的技术途径,也... 详细信息

进入大数据时代后,互联网应用和信息服务全面普及,大量的个人敏感生物信息被收集整理,导致隐私泄露风险增加;事件相机作为新型的生物启发式传感器,具有低延迟、高动态、无纹理等特性,可为解决数据端隐私保护问题提供全新的技术途径,也因其光敏工作原理而适用于家庭监控等私人场景。本文从大数据时代的隐私泄露问题、事件相机在隐私保护中的优势两方面,深入分析了事件相机用于隐私保护的研究背景;系统梳理了基于人脸模板的隐私保护、基于去识别的隐私保护、基于点云混沌加密的隐私保护等传统的敏感生物信息隐私保护方法,包括行人重识别、手势识别、面部分析在内的面向隐私保护的事件感知方法以及两大类方法的研究进展。进一步总结了强度图像重建、图像修复、视频重建等基于事件流的图像重建与修复新进展,完成了基于6种算法的图像重建及其结果分析,证明已有重建算法对纹理信息的恢复能力有限,反向验证了基于事件相机的隐私保护技术可行性。针对事件相机未来的规模化应用,提出了降低硬件成本、改进算法网络、从市场角度推动等发展建议,以期为事件相机的隐私保护深化应用提供基础参考。

关键词：智能系统事件相机隐私保护敏感生物信息

基于带有缺失协变量的分位数回归模型的分布式优化方法研究

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系统科学与数学 2024年

作者：潘莹丽王昊宇黄祎婧许才顼黄河湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室广西机器视觉与智能控制重点实验室梧州学院管理学院

本文以大数据为背景,基于带有随机缺失协变量的分位数回归模型,采用分布式存储的思想,将数据随机存储在不同的机器中.通过构造全局损失函数的交互有效替代损失函数,将全局优化问题转变为局部优化问题.设计了Proximal ADMM算法对估计量... 详细信息

本文以大数据为背景,基于带有随机缺失协变量的分位数回归模型,采用分布式存储的思想,将数据随机存储在不同的机器中.通过构造全局损失函数的交互有效替代损失函数,将全局优化问题转变为局部优化问题.设计了Proximal ADMM算法对估计量进行迭代求解,寻找最优值.本文解决了带有缺失协变量的分位数回归模型中的数据存储困难和机器之间交互复杂度高的问题.理论研究表明:在一定的正则条件下,提出的分布式估计量具有相合性和渐近正态性.数值分析表明:在有限次主从机器之间交互次数下,提出的分布式优化方法得到的估计误差递减并趋于全局最优Oracle方法得到的估计误差,且比基于平均的OneShot方法和加权最小二乘回归的估计误差更小.

关键词：分位数回归随机缺失交互有效的替代损失函数分布式优化

基于空间感知的多级损失目标跟踪对抗攻击方法

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通信学报 2021年第11期42卷 242-254页

作者：程旭王莹莹张年杰付章杰陈北京赵国英南京信息工程大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210044 南京信息工程大学数字取证教育部工程研究中心江苏南京210044 奥卢大学机器视觉与信号分析研究中心奥卢FI-90014

针对现有的对抗扰动技术难以有效地降低跟踪器的判别能力使运动轨迹发生快速偏移的问题,提出一种高效的攻击目标跟踪器方法。首先,所提方法从高层类别和底层特征考虑设计了欺骗损失、漂移损失和基于注意力机制的特征损失来联合训练生成... 详细信息

针对现有的对抗扰动技术难以有效地降低跟踪器的判别能力使运动轨迹发生快速偏移的问题,提出一种高效的攻击目标跟踪器方法。首先,所提方法从高层类别和底层特征考虑设计了欺骗损失、漂移损失和基于注意力机制的特征损失来联合训练生成器;然后,将干净图像送入该生成器中,生成对抗样本;最后,利用对抗样本干扰目标跟踪器,导致目标运动轨迹发生偏移,降低跟踪精度。实验结果表明,所提方法在OTB数据集上达到了54%的成功率下降和70%的精确度下降,实现了复杂场景下对目标快速有效的攻击。

关键词：视频监控网络安全对抗攻击深度学习目标跟踪

高光谱成像的黄瓜病虫害识别和特征波长提取方法

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 301-309页

作者：李杨李翠玲王秀范鹏飞李余康翟长远江苏大学农业工程学院江苏镇江212013 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 国家农业智能装备工程技术研究中心北京100097

黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别,采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法,为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成... 详细信息

黄瓜霜霉病和斑潜蝇是制约黄瓜产业发展的严重病虫害。为实现黄瓜病虫害快速在线识别,采用高光谱成像和机器学习研究快速识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的方法,为开发实用的基于多光谱成像的黄瓜病虫害快速识别设备奠定基础。使用高光谱成像系统采集黄瓜无症状叶片、霜霉病叶片、斑潜蝇虫害叶片的高光谱图像,在病斑区域选择若干个感兴趣区域(ROI),计算每个ROI的平均反射率数据作为叶片原始光谱数据。使用Kennard-Stone算法将光谱数据按照3∶1的比例划分为训练集和测试集。使用直接正交信号校正(DOSC)、多元散射校正(MSC)、移动窗口平均平滑(MA)3种方法对原始光谱数据进行预处理。采用空间迭代收缩法(VISSA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量法(IRIV)、随机蛙跳算法(SFLA)对MA预处理后的光谱数据进行特征波长提取,分别提取出53、20、26、10个特征波长。然后使用连续投影算法(SPA)分别对特征波长光谱数据进行二次降维,最终VISSA-SPA提取的特征波长为455、536、615和726 nm;CARS-SPA提取的特征波长为452、501、548和578 nm;IRIV-SPA提取的特征波长为452、513、543和553 nm;SFLA-SPA提取的特征波长为462、484、500和550 nm。分别对全波段光谱数据、一次降维光谱数据、二次降维光谱数据进行支持向量机(SVM)、Elman神经网络、随机森林(RF)建模,结果表明,MA预处理后的全波段光谱数据所建模型识别效果最好,其中MA-RF模型测试集总分类精度(OA)达到97.89%,Kappa系数为0.97。采用一次降维光谱数据所建模型中,MA-VISSA-RF模型效果最好,测试集OA为98.19%,Kappa系数为0.97。采用二次降维光谱数据所建模型中,MA-IRIV-SPA-SVM模型效果最好,测试集OA为96.23%,Kappa系数为0.95。研究结果表明,使用高光谱成像技术识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害具有良好的效果,452、513、543和553 nm可以作为识别黄瓜霜霉病和斑潜蝇虫害的特征波长,为开发黄瓜病虫害快速识别设备提供了理论依据。

关键词：高光谱成像机器学习特征波长霜霉病斑潜蝇虫害