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异构无人系统协同控制研究进展

工程科学学报 2025年第1期47卷 66-78页

作者：郭兴李擎姚其家鲁小雅北京科技大学自动化学院北京100083 工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083

面对复杂化、多样化和立体化的任务需求,异构无人系统将空、地、海跨域优势互补,最大化提升系统各方面能力,为未来协同作战和智慧民生提供有力的技术保障.首先,梳理了国内外在跨域协同领域出台的推动性文件,介绍了异构无人系统在军用、... 详细信息

面对复杂化、多样化和立体化的任务需求,异构无人系统将空、地、海跨域优势互补,最大化提升系统各方面能力,为未来协同作战和智慧民生提供有力的技术保障.首先,梳理了国内外在跨域协同领域出台的推动性文件,介绍了异构无人系统在军用、科研院所和民用等三方面的实际应用.其次,针对异构无人系统关键技术之一的协同控制,分别阐述了异构无人系统协同控制在一致性、轨迹跟踪和编队‒合围等三方面的最新进展.此外,还特别讨论了在不同通信条件下协同控制所面临的挑战和解决方案.其中,由于一致性和轨迹跟踪存在上层控制理论性和下层控制可行性的区别,进一步从滑模控制、自适应控制、反步控制和自适应动态规划等四方面对轨迹跟踪研究展开阐述.然后,为了更好地促进异构无人系统协同控制在实际中的应用,通过总结前人相关工作,讨论了其在多约束控制与实时性、多任务切换控制和跨域通信下稳定性等三方面亟需解决的技术瓶颈.最后,综合异构无人系统协同控制研究现状和实际需求来看,指出了其在深度强化学习与分布式博弈、人机交互以及反群体智能等三方面的发展趋势.

关键词：异构无人系统协同控制跨域协同任务需求技术瓶颈

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一种用于景象匹配导航的新型图像配准算法

工程科学学报 2025年第3期47卷 496-503页

作者：杨鸿睿朱启举曹培贤顾浩赵东东西安现代控制技术研究所西安710065 中国科学院自动化研究所北京100083 航空工业西安飞行自动控制研究所西安710065

高精度定位与导航技术是实现无人机自主飞行的核心要素之一,当在卫星拒止条件下,卫星导航无法进行准确定位时,景象匹配视觉导航技术因其设备结构的简洁性和被动式定位的高精度而备受关注,当它与惯性系统结合时,能够构建出一个高度自主... 详细信息

高精度定位与导航技术是实现无人机自主飞行的核心要素之一,当在卫星拒止条件下,卫星导航无法进行准确定位时,景象匹配视觉导航技术因其设备结构的简洁性和被动式定位的高精度而备受关注,当它与惯性系统结合时,能够构建出一个高度自主且精确的导航系统.在景象匹配系统中,最为关键的步骤是将实时拍摄到的图像与预先装载的基准图进行精确配准.然而,这一过程面临着无人机高速飞行和基准图多源性的双重挑战,这要求图像配准在确保精度的同时,还必须具备快速响应和强鲁棒性.为了克服这些难题,本文提出了一种名为Dimensionality reduction second-order oriented gradient histogram(DSOG)的描述子,该描述子通过描述图像定向梯度信息的像素特征,有效地实现了图像特征的提取.DSOG描述子采用区域特征的特征提取策略,实现对不同传感器采集到的图像数据进行精准匹配,满足飞行器在全天候的条件下实现高精度导航的需求.在此基础上,还设计了一种优化后的相似度度量匹配模板,该模板在频域上对传统的基于快速傅里叶变换的特征表示快速相似度度量算法进行了优化,减少了匹配过程中的冗余计算.本文提出的匹配框架经过对不同类型多模态图像的广泛评估,实验数据包括可见光-可见光、可见光-合成孔径雷达、可见光-高光谱等异源图像对,同时,将提出的算法于目前主流的图像配准算法进行了对比,结果显示,与当前主流方法相比,在保持匹配精度的前提下,显著提升了计算效率,同时相比于深度学习算法,本文提出的算法无需经过大量的数据训练即可得到实际使用所需的泛化性.具体来说,本文提出的算法在多模态图像的平均匹配时间仅为1.015 s,不仅满足了无人机景象匹配导航对实时性和鲁棒性的要求,而且为无人机的广泛应用提供了强有力的技术支持.

关键词：卫星拒止景象匹配导航图像配准无人机图像区域特征

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基于深度强化学习的无人机紫外光信息收集方法

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光子学报 2025年第1期54卷 43-58页

作者：赵太飞郭佳豪辛雨王璐西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048 西安市无线光通信与网络研究重点实验室西安710048

针对电磁干扰环境下的无人机信息收集问题,使用深度强化学习算法实现了紫外光非直视通信收发仰角自适应调整的信息收集方法。建立了无人机的移动、通信、信息收集和能耗模型,以时间、能量和通信质量为目标函数,建立了多目标优化模型,使... 详细信息

针对电磁干扰环境下的无人机信息收集问题,使用深度强化学习算法实现了紫外光非直视通信收发仰角自适应调整的信息收集方法。建立了无人机的移动、通信、信息收集和能耗模型,以时间、能量和通信质量为目标函数,建立了多目标优化模型,使用深度强化学习算法解决多目标优化问题。为了让无人机获得更优的飞行方向、飞行速度以及紫外光收发仰角的决策,设计了一套适合信息收集任务的奖励函数,并对经典的深度双Q网络算法加入双目标网络、熵正则化和优先经验回放等改进。仿真结果表明,改进的算法相比经典的深度双Q网络算法,在时间效率上至少提高了13%,能量消耗至少减少了14%。

关键词：无人机信息收集紫外光非直视通信深度强化学习深度双Q网络

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车路协同下基于元胞自动机的精细交通流模型

西南交通大学学报 2025年第1期60卷 225-232页

作者：李珣程硕吴丹丹张蕾王晓华西安工程大学电子信息学院陕西西安710048 西北工业大学自动化学院陕西西安710129

针对经典元胞自动机交通流模型中元胞尺寸难以准确表达车辆间位置关系的问题,提出通过细化元胞尺寸对基于元胞自动机的双车道模型(symmetrictwo-lanecellularautomaton,STCA)进行改进的方案.首先,分析城市道路双车道环境下的位置、速度... 详细信息

针对经典元胞自动机交通流模型中元胞尺寸难以准确表达车辆间位置关系的问题,提出通过细化元胞尺寸对基于元胞自动机的双车道模型(symmetrictwo-lanecellularautomaton,STCA)进行改进的方案.首先,分析城市道路双车道环境下的位置、速度、加速度以及车辆间的相互影响,并基于元胞自动机搭建相应数值模型,特别地,针对现有基于元胞自动机的交通流模型与实际车辆行驶现象不符的问题,改进其道路尺寸和元胞表征形式,建立精细化元胞自动机车道模型;其次,结合实际车路环境,对STCA模型中的道路堵塞、换道等行为重新定义,并将车道规则与精细化车道模型相结合,建立新的交通流模型STCA-CH;最后,与STCA、STCA-I、STCA-S、STCA-M模型相对比,通过分析在不同车辆密度下的平均速度、平均流量、换道频率及时空图,验证STCA-CH模型有效性.结果表明,STCA-CH模型的换道频率相较于STCA-M模型提高约21.14%,最大平均流量较STCA-I、STCA-S和STCA-M模型分别提升约25.76%、11.30%和3.75%.

关键词：交通工程微观交通对象车路协同元胞自动机模型细元胞

基于权重融合特征重标定网络的运动想象脑电分类

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电子测量与仪器学报 2025年

作者：莫云李易张本鑫路仲伟莫禾胜李智桂林航天工业学院电子信息与自动化学院桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

时-频-空特征在运动想象脑电分类中广泛应用，但如何有效利用这些特征提高运动想象分类准确率仍是难点。传统方法通过特征选择剔除冗余信息，但往往忽视了时-频-空特征的组间依赖关系。为此，提出一种基于权重融合特征重标定网络的脑电... 详细信息

时-频-空特征在运动想象脑电分类中广泛应用，但如何有效利用这些特征提高运动想象分类准确率仍是难点。传统方法通过特征选择剔除冗余信息，但往往忽视了时-频-空特征的组间依赖关系。为此，提出一种基于权重融合特征重标定网络的脑电分类模型。首先，提取时-频-空特征，揭示其分组结构，将每组时-频-空特征作为一个整体，并视为一个特征图。然后，建立两个分支分别获取特征图的通道权重：一个分支通过全局平均池化获取全局信息的通道权重，另一个分支通过全局最大池化获取局部信息的通道权重。接着，设计权重融合操作，将两种通道权重融合，并对特征图进行重缩放，从而实现时-频-空特征的组间依赖关系建模。最后，使用两层全连接层进行分类。在4个公开的运动想象脑电数据集上进行了实验验证，所提出的方法平均分类准确率高达80.72%，优于18种特征选择方法和现有的特征重标定网络方法，以及大多数近期文献的分类结果。实验结果表明，所提方法在实际应用中具有良好的潜力，有望在未来的脑机接口研究和康复训练中得到广泛应用。

关键词：脑电分类运动想象特征重标定时-频-空特征权重融合

基于改进YOLOv8的输电线路绝缘子缺陷检测方法

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电子测量与仪器学报 2025年

作者：苏怡萱李智盘书宝桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林航天工业学院无人机系统与技术应用重点实验室桂林航天工业学院电子信息与自动化学院

针对输电线路绝缘子缺陷检测过程中目标小、分布零散、易受背景及噪音干扰等问题，提出并改进了一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先引入了LSKNet代替原有的路径聚合网络，使模型能够根据不同目标的特性自适应地选取和调... 详细信息

针对输电线路绝缘子缺陷检测过程中目标小、分布零散、易受背景及噪音干扰等问题，提出并改进了一种基于YOLOv8的输电线路绝缘子缺陷检测方法。首先引入了LSKNet代替原有的路径聚合网络，使模型能够根据不同目标的特性自适应地选取和调整卷积核的大小，从而在不同尺度上更精准地匹配目标特征与背景信息的需求，显著增强了对复杂场景下缺陷识别的鲁棒性；并进一步集成SPPF-LSKA模块，该模块通过融合全局上下文信息，极大提升了模型在多尺度特征上的聚合效率与分辨能力，为缺陷检测提供了更为精细的特征表示；此外，所提方法通过对YOLOv8的颈部网络中注入空域注意力机制，使其获得更强的全局特征理解力，强化了模型对关键信息，特别是对小目标的聚焦能力；同时，考虑到实际应用中的模型效率与部署问题，所提方法还将颈部网络中的部分常规卷积层替换为GhostConv，有效减少了模型的参数量和计算负担，实现了检测性能与资源效率的平衡优化。实验结果表明，所提方法的平均精度均值达到了93.1%，相较于改进前提升了4.4%。有效地实现了对小目标的精确检测。

关键词：小目标检测绝缘子缺陷 YOLOv8 注意力机制深度学习

集成改进YOLOv8n与通道剪枝的轻量化番茄叶片病虫害识别方法

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农业工程学报 2025年

作者：杨森张鹏超王磊唐梁彬王树声贺兴陕西理工大学机械工程学院陕西省工业自动化重点实验室

针对当前番茄叶片病害检测模型参数量、计算量过大的问题，研究提出了一种基于YOLOv8n的轻量化高精度网络模型。通过StarBlock模块对原始的C2f（CSP bottleneck with 2 convolutions）进行重构，大幅降低参数量的同时增强模型表达能力... 详细信息

针对当前番茄叶片病害检测模型参数量、计算量过大的问题，研究提出了一种基于YOLOv8n的轻量化高精度网络模型。通过StarBlock模块对原始的C2f（CSP bottleneck with 2 convolutions）进行重构，大幅降低参数量的同时增强模型表达能力；其次引入混合局部通道注意力机制（mixed local channel attention,MLCA），以捕捉更多的上下文信息和多尺度特征；同时，通过多级通道压缩方式改进了原有检测头，减少了沿通道维度的特征；最后通过融合通道剪枝算法对模型二次压缩，使其更加轻量化。试验结果表明，经处理的模型参数量、计算量、内存占用量分别降低了63.5、72.83、61.9个百分点，模型精确率、召回率和平均精度均值(mean Average Precision（IoU=0.5）,mAP0.5)分别为97.5%、96.2%和98.5%，性能方面，移动端设备检测帧率达到358.5帧/s，番茄叶片病虫害图像单幅推理时间平均为4.4ms。证明了该算法可在大幅降低网络计算量的同时保持较高的检测性能，能够满足移动端和嵌入式设备的部署要求。

关键词：病虫害检测 YOLOv8n 轻量化模型通道剪枝

集成改进YOLOv8n与通道剪枝的轻量化番茄叶片病虫害识别方法

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农业工程学报 2025年第02期41卷 206-214页

作者：杨森张鹏超王磊唐梁彬王树声贺兴陕西理工大学机械工程学院陕西省工业自动化重点实验室

针对当前番茄叶片病害检测模型参数量、计算量过大的问题，该研究提出了一种基于YOLOv8n的轻量化高精度网络模型。通过StarBlock模块对原始的C2f（CSP bottleneck with 2 convolutions）进行重构，大幅降低参数量的同时增强模型表达能... 详细信息

针对当前番茄叶片病害检测模型参数量、计算量过大的问题，该研究提出了一种基于YOLOv8n的轻量化高精度网络模型。通过StarBlock模块对原始的C2f（CSP bottleneck with 2 convolutions）进行重构，大幅降低参数量的同时增强模型表达能力；其次引入混合局部通道注意力机制（mixed local channel attention,MLCA），以捕捉更多的上下文信息和多尺度特征；同时，通过多级通道压缩方式改进了原有检测头，减少了沿通道维度的特征；最后通过融合通道剪枝算法对模型二次压缩，使其更加轻量化。试验结果表明，经处理的模型参数量、浮点计算量、模型权重大小分别降低了63.3%、72.8%、61.9%，模型精确率、召回率和平均精度均值(mean average precision（IoU=0.5）,mAP0.5)分别为97.5%、96.2%和98.5%，性能方面，移动端设备检测帧率达到358.5帧/s，番茄叶片病虫害图像单幅推理时间平均为4.4 ms。证明了该算法可在大幅降低网络计算量的同时保持较高的检测性能，能够满足移动端和嵌入式设备的部署要求。

关键词：病虫害检测 YOLOv8n 轻量化模型通道剪枝

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航天器固定时间姿态饱和控制

宇航学报 2025年第01期 141-149页

作者：肖超郭永邸富强王力浩李爱军王长青西北工业大学自动化学院西安现代控制技术研究所

针对面临未知外部扰动与执行器饱和约束的航天器姿态控制系统，提出了一种鲁棒自适应抗饱和固定时间控制策略，解决了航天器在外部扰动与执行器饱和约束下的姿态跟踪控制问题。首先，基于齐次性理论，设计了一种可在固定时间内收敛到零... 详细信息

针对面临未知外部扰动与执行器饱和约束的航天器姿态控制系统，提出了一种鲁棒自适应抗饱和固定时间控制策略，解决了航天器在外部扰动与执行器饱和约束下的姿态跟踪控制问题。首先，基于齐次性理论，设计了一种可在固定时间内收敛到零的非奇异全阶终端滑模面。然后，结合所提出的滑模面与自适应控制，设计了一种鲁棒自适应抗饱和控制器，可确保航天器系统状态在固定时间内完成对期望指令的跟踪。最后，通过理论分析和数值仿真验证了所提出控制策略的有效性，其可为外部扰动与执行器饱和约束下航天器的姿态跟踪提供高精度控制方法。

关键词：航天器姿态控制执行器饱和固定时间控制终端滑模控制自适应控制