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风作用下含磁流变阻尼器的拉索攀爬机器人动力学建模与分析

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中国科学：技术科学 2024年第2期54卷 351-364页

作者：马凯威王宁周洋如徐丰羽王兴松南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京210023 江苏省物联网智能机器人工程研究中心南京210023 东南大学机械工程学院南京211189

为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷... 详细信息

为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷,建立了机器人-拉索-风耦合动力学模型.然后,通过有限元分析,获得阻尼器中磁流变液产生的阻尼力变化范围为0~153.45 N,与理论模型一致.同时,利用动力学模型的数值仿真得到了阻尼器的建议工作电流分别为0.1 A (3级风)和0.3 A (6级风).最后,为了验证以上理论,分别对阻尼器和拉索攀爬机器人进行了性能测试实验.结果表明,与理论值相比,该阻尼器实际输出力的平均相对误差不超过3.22%.将其安装到机器人上,可将速度波动范围降低83.7%,能显著提高机器人的爬升稳定性.

关键词：磁流变阻尼器拉索攀爬机器人机器人-拉索-风耦合动力学建模与分析爬升稳定性

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基于非局部注意力机制的在线多目标跟踪算法

计算机应用与软件 2024年第2期41卷 178-187页

作者：郑龙澍林野翟鹏张立华复旦大学工程与应用技术研究院上海200433 上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 智能机器人教育部工程研究中心上海200433 季华实验室广东佛山528000 吉林省人工智能与无人系统工程研究中心吉林长春130000

针对多目标跟踪任务在人群拥挤场景存在目标漏检、遮挡等问题,在CenterTrack框架基础上引入非局部注意力机制以捕捉多个目标之间、目标与场景之间的非局部依赖关系,提出基于空间非局部注意力残差块的跟踪模型;并进一步扩展到时空域,建... 详细信息

针对多目标跟踪任务在人群拥挤场景存在目标漏检、遮挡等问题,在CenterTrack框架基础上引入非局部注意力机制以捕捉多个目标之间、目标与场景之间的非局部依赖关系,提出基于空间非局部注意力残差块的跟踪模型;并进一步扩展到时空域,建立基于时空关系非局部注意力模块的跟踪模型,同时实现检测和跟踪任务。在MOT17、MOT16、2D MOT15三个数据集的实验结果表明,提出的两种在线跟踪模型较CenterTrack算法有明显提升,且在MOT17中MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)指标达到了目前较为先进的水平,为62.4%和62.5%,验证了该算法的有效性。

关键词：多目标跟踪计算机视觉非局部注意力机制深度学习

竞争与合作视角下的多Agent强化学习研究进展

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计算机应用与软件 2024年第4期41卷 1-15页

作者：田小禾李伟许铮刘天星戚骁亚甘中学复旦大学工程与应用技术研究院上海200433 上海智能机器人工程技术研究中心上海200433 智能机器人教育部工程研究中心上海200433 季华实验室广东佛山528000 北京深度奇点科技有限公司北京100089

随着深度学习和强化学习研究取得长足的进展,多Agent强化学习已成为解决大规模复杂序贯决策问题的通用方法。为了推动该领域的发展,从竞争与合作的视角收集并总结近期相关的研究成果。该文介绍单Agent强化学习;分别介绍多Agent强化学习... 详细信息

随着深度学习和强化学习研究取得长足的进展,多Agent强化学习已成为解决大规模复杂序贯决策问题的通用方法。为了推动该领域的发展,从竞争与合作的视角收集并总结近期相关的研究成果。该文介绍单Agent强化学习;分别介绍多Agent强化学习的基本理论框架——马尔可夫博弈以及扩展式博弈,并重点阐述了其在竞争、合作和混合三种场景下经典算法及其近期研究进展;讨论多Agent强化学习面临的核心挑战——环境的不稳定性,并通过一个例子对其解决思路进行总结与展望。

关键词：深度学习强化学习多Agent强化学习环境的不稳定性

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基于分解式模糊跨度的小样本命名实体识别

计算机应用 2024年

作者：曾碧卿钟广彬温志庆华南师范大学软件学院季华实验室机器人工程研究中心

小样本命名实体识别(few-shot NER)旨在基于少量标记数据识别文本中实体跨度和类型。近期，基于跨度的度量学习取得了不错的效果，但仍然存在以下个问题：一是少量的候选跨度可能导致原型偏离群组的中心；二是与类别无关的跨度检测器会... 详细信息

小样本命名实体识别(few-shot NER)旨在基于少量标记数据识别文本中实体跨度和类型。近期，基于跨度的度量学习取得了不错的效果，但仍然存在以下个问题：一是少量的候选跨度可能导致原型偏离群组的中心；二是与类别无关的跨度检测器会产生一些非实体跨度。为了解决以上问题，提出一种用于few-shot NER的融合模糊跨度的分解式模型DFSM(Decomposed Fuzzy Span Model)。在跨度检测阶段，为学习明确的实体边界信息，而不受标记级别的标签依赖影响，DFSM采用全局边界矩阵检测候选跨度；而在跨度分类阶段，为增加可训练的每种实体类型候选跨度数量，提出一种模糊跨度策略以调整候选跨度的边界范围。同时，设计了一种原型对比学习以优化基于跨度的语义表示空间；此外，为消除非实体噪声数据的干扰，引入原型边界学习以扩大非实体跨度与原型的距离。在Few-NERD和CrossNER数据集上的实验结果显示，与基线模型TadNER相比，在Few-NERD Inter中，DFSM的平均F1值提升了8.52%，尤其是在Inter 10 way 5～10-shot中，F1值提升了10.39%，这表明DFSM对于细粒度实体类型具有更强的识别能力。与基线模型DecomMeta相比，在CrossNER 1-shot和5-shot中，DFSM的平均F1值分别提升了3.32%和1.09%，这表明它在跨领域低资源场景下具有良好的泛化能力。

关键词：命名实体识别小样本学习原型网络全局边界矩阵模糊跨度

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基于连续可微采样的无人机多向视点规划

计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1161-1170页

作者：吴华徐肖顺白晓静华北电力大学控制与计算机工程学院电力智能机器人工程技术研究中心北京102206

无人机在各种工业基础设施的自主巡检中,需要为大型复杂待巡检对象设计大量的数据采集航点,以获取高质量的全覆盖影像数据。逐点飞行作业能耗高采集效率低,限制了无人机大规模的工业应用。为了优化飞行作业模式,有效提升巡检效率,针对... 详细信息

无人机在各种工业基础设施的自主巡检中,需要为大型复杂待巡检对象设计大量的数据采集航点,以获取高质量的全覆盖影像数据。逐点飞行作业能耗高采集效率低,限制了无人机大规模的工业应用。为了优化飞行作业模式,有效提升巡检效率,针对已知待巡检复杂设备结构提出一种全新的多向视点规划算法——连续可微采样的无人机多向视点规划算法(MD-VPP)。该方法在满足全面覆盖巡视目标以及数据采集质量要求的前提下,大幅减少航点数量。首先,将云台俯仰角、偏航角和相机成像面积作为约束条件,构建视点采集连续可微的视图质量目标函数,优化求解候选视点集;然后利用贪心算法求解全覆盖待巡检对象的航点位姿。通过实验对比分析了针对不同巡检对象的航点数量和航点数减少率,相比领域内其他优秀方法,所提方法在确保全覆盖的前提下航点数量至少降低77%,极大地提升了无人机单次作业的数据采集效率。

关键词：多视角视点规划全覆盖无人机巡检

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基于深度学习的光场显微像差校正

光学学报 2024年第14期44卷 82-91页

作者：王长淼李晖张水平吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,... 详细信息

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差,这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块,解析获得光场的相位和强度信息;并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络(PCANet)。实验结果表明,所提出的方法不仅可实现光场显微像差校正,而且重建出的图像具有高分辨率和清晰的细节边缘;相较于其他传统的图像超分辨率网络,所提方法重建结果的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)分别提高了15.4%和11.7%。本研究为低成本光场显微像差校正提供了一种高效的方案。

关键词：几何光学光场显微深度学习像差校正高分辨率相位恢复

基于聚合物分散液晶薄膜的光场透视混合现实显示系统

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光学学报 2024年第14期44卷 92-102页

作者：陈思李晖李甜苏晨博吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430205 智能机器人湖北省重点实验室湖北武汉430205

为了解决视觉辐辏调节冲突(VAC)问题,本文提出了一种基于聚合物分散液晶薄膜(PDLC)的光场透视混合现实显示系统。该系统利用PDLC的电控可调透过率特性,将投影目标物体的光场信息与真实场景进行有效融合;并基于凸优化理论,提出了适配的... 详细信息

为了解决视觉辐辏调节冲突(VAC)问题,本文提出了一种基于聚合物分散液晶薄膜(PDLC)的光场透视混合现实显示系统。该系统利用PDLC的电控可调透过率特性,将投影目标物体的光场信息与真实场景进行有效融合;并基于凸优化理论,提出了适配的光场渲染算法;联合PDLC不同电压下目标物体光场信息的冗余性,以及真实场景与目标物体色彩亮度差异,生成了不同焦深下和谐化虚实场景融合的二维图像。实验结果表明,所提出的系统能呈现高质量、连续焦深和谐化虚实场景融合效果。该系统计算量小、硬件成本低、融合效果佳,可有效解决VAC问题,在透视混合现实显示领域具有极大的应用潜力。

关键词：透视混合现实显示聚合物分散液晶光场渲染虚实融合正则化约束

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基于3D高斯溅射的3维重建技术综述

机器人 2024年第5期46卷 611-622页

作者：曹振中光金正张千一胡郑希吴仕超刘景泰南开大学人工智能学院机器人与信息自动化研究所天津300350 天津市智能机器人技术重点实验室天津300350 可信行为智能算法与系统教育部工程研究中心天津300350

2023年底推出的基于3D高斯溅射的3维重建技术相较于该领域主流传统算法在新视图合成质量和场景渲染速度两方面具有突出优势,本文分析了3D高斯溅射的技术精髓和巨大的应用潜力,全面梳理了基于3D高斯溅射的3维重建技术在视觉SLAM(同步定... 详细信息

2023年底推出的基于3D高斯溅射的3维重建技术相较于该领域主流传统算法在新视图合成质量和场景渲染速度两方面具有突出优势,本文分析了3D高斯溅射的技术精髓和巨大的应用潜力,全面梳理了基于3D高斯溅射的3维重建技术在视觉SLAM(同步定位与地图构建)、动态场景重建、生成式AI(人工智能)以及自动驾驶领域的应用,最后从科研产出和实际落地两方面展望了3D高斯溅射技术的潜力和技术迭代趋势。

关键词： 3D高斯溅射 3维重建机器人视觉SLAM(同步定位与地图构建) 动态场景重建生成式人工智能自动驾驶

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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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