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多自由度机器人自适应滑模迭代学习跟踪控制

控制与决策 2024年第6期39卷 1819-1828页

作者：张程琳桑文闯孙宁邱泽昊吴庆祥方勇纯中国飞机强度研究所西安710065 南开大学人工智能学院天津300350 南开大学深圳研究院智能技术与机器人系统研究院广东深圳518083

机械臂可代替人工完成繁重工作、降低生产风险、提高生产效率,被广泛应用于制造业和生产业中.工业生产的高质量需求对机械臂的操作精度提出了较高要求,考虑有色金属工厂中铸锭打磨的应用场景,该任务的作业轨迹均具有较强重复性.此外,实... 详细信息

机械臂可代替人工完成繁重工作、降低生产风险、提高生产效率,被广泛应用于制造业和生产业中.工业生产的高质量需求对机械臂的操作精度提出了较高要求,考虑有色金属工厂中铸锭打磨的应用场景,该任务的作业轨迹均具有较强重复性.此外,实际应用环境复杂,存在如环境干扰及系统参数变化等多种不确定性,固定的控制参数难以保证系统持续稳定运行.基于上述考虑,针对多自由度机械臂系统,设计一种自适应滑模迭代学习跟踪控制方法,控制器包含参数自整定的比例-微分项、基于滑模的符号函数项和上一次迭代的控制输入,其中PD项的控制参数通过模糊逻辑系统实时调整,在保证控制系统正常运行的情况下提高系统的鲁棒性.同时,在理论上证明迭代域闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.最后通过仿真验证所提出控制方法的有效性和鲁棒性.

关键词：多自由度机械臂迭代学习控制滑模控制模糊自适应控制参数自整定轨迹跟踪控制

基于变结构CF-MFAC的双轮腿机器人控制系统

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控制工程 2024年

作者：付亮亮章政黄卫华翟民张军生武汉科技大学机器人与智能系统研究院

针对非结构化环境下欠驱动非完整约束的双轮腿机器人具有不确定性因素高、难以精确建模等问题，提出了一种基于数据驱动的变结构紧格式无模型自适应控制(variable structure compact format model free adaptive control， VSCF-MFAC)... 详细信息

针对非结构化环境下欠驱动非完整约束的双轮腿机器人具有不确定性因素高、难以精确建模等问题，提出了一种基于数据驱动的变结构紧格式无模型自适应控制(variable structure compact format model free adaptive control， VSCF-MFAC)方法。与仅有时变积分项的CF-MFAC方法相比，该方法设计了具有时变比例项和时变自适应积分项的变结构自适应控制律，基于压缩影射原理证明了所设计VSCF-MFAC系统的稳定性。实验结果表明，相比常规CF-MFAC方法，VSCF-MFAC方法提高了系统快速性，俯仰角的角度和角速度上升时间分别缩短71.2%和57.8%；恢复时间分别减少37.5%和38.1%，当双轮腿机器人存在模型误差时具有良好的鲁棒性。

关键词：双轮腿机器人数据驱动变结构紧格式无模型自适应控制稳定性证明

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自走式果园割草机切割器的设计与试验

山东农业大学学报（自然科学版） 2024年第2期55卷 244-253页

作者：邢刚王玲刘乐王术波青岛大学自动化学院山东青岛266000 青岛大学智能无人系统研究院山东青岛266000 中国农业大学工学院北京100083 北京市平谷区果品产业服务中心北京101200

山地丘陵果园障碍物密集、地形复杂,一般的切割器无法实现高效除草作业。本文结合传统果园行距、株距较小等特性,实地调研青岛山地丘陵地带果园地势起伏情况、杂草类型等,设计符合山地作业需求的自走式果园割草机切割器。通过对刀盘进... 详细信息

山地丘陵果园障碍物密集、地形复杂,一般的切割器无法实现高效除草作业。本文结合传统果园行距、株距较小等特性,实地调研青岛山地丘陵地带果园地势起伏情况、杂草类型等,设计符合山地作业需求的自走式果园割草机切割器。通过对刀盘进行模态分析以及运动学仿真,验证其结构合理性以及作业可靠性,并在青岛果园对切割器割草性能进行实地试验验证。结果显示实地作业的平均割茬高度为24.15 mm,割幅利用系数为98.96%,漏割损失率为1.54%。试验证明所设计的切割器能提高山地丘陵地形果园除草管理效率,降低除草劳动强度,满足果园除草的作业要求,对助力推动林果生产机械化的进一步提高具有重要意义。

关键词：切割器果园割草机模态分析运动学仿真田间割草试验

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融合关键区域注意力机制的人脸表情识别方法

计算机工程 2024年

作者：彭奇刘银华尚云瑞青岛大学自动化学院青岛大学未来研究院

在现实环境中，由于检测人脸图像时受到光照强弱、面部遮挡、姿势复杂等因素的影响，人脸表情识别的准确率不高。为解决这一鲁棒性问题，提出了一种融合关键区域注意力机制的人脸表情识别方法。根据人脸视觉系统的面部感知机制，将人脸... 详细信息

在现实环境中，由于检测人脸图像时受到光照强弱、面部遮挡、姿势复杂等因素的影响，人脸表情识别的准确率不高。为解决这一鲁棒性问题，提出了一种融合关键区域注意力机制的人脸表情识别方法。根据人脸视觉系统的面部感知机制，将人脸的关键区域与整体区域融合，增强对复杂及微妙表情的识别能力。在提取关键区域阶段，采用MTCNN算法将人脸数据依次输入三个级联网络，得到人脸关键点位置信息。根据人脸解剖学对面部的研究，提出LRC方法对位置信息进行处理，裁剪得到人脸关键区域图像。将人脸整体区域和裁剪得到的人脸关键区域图像分别送入ResNet-50网络并进行特征融合，添加通过精确的位置信息和对通道关系和长期依赖性进行编码的坐标注意力机制，使得模型网络更关注人脸中对表情分类贡献更大的区域。将提出的方法在公开数据集CK+和FER2013上进行实验，识别准确率达到了96.9%和73.22%。该结果与现有的诸多先进方法对比，准确率均有显著提高，表明该方法在网络结构和性能方面具有一定参考价值。

关键词：人脸表情识别关键区域人脸关键点位置信息坐标注意力机制

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基于改进YOLOv5的路面病害检测模型

土木工程学报 2024年第2期57卷 96-106页

作者：何铁军李华恩东南大学智能运输系统研究中心江苏南京211189

为进一步提高路面病害检测精度,文章在YOLOv5的基础上,提出针对路面病害特征改进的检测模型Pavement Damage-YOLO(PD-YOLO)。PD-YOLO在网络结构中引入Space-to-depth层,以适应低分辨率和路面病害目标小的检测任务。此外,模型在池化层利... 详细信息

为进一步提高路面病害检测精度,文章在YOLOv5的基础上,提出针对路面病害特征改进的检测模型Pavement Damage-YOLO(PD-YOLO)。PD-YOLO在网络结构中引入Space-to-depth层,以适应低分辨率和路面病害目标小的检测任务。此外,模型在池化层利用SPPFCSPC,在特征提取时获取不同的感受野,有效解决路面病害检测图像中目标大小差异较大的情况;在特征融合层引入ASFF模块使模型自适应学习不同特征间的联系,加强模型对病害目标区域的关注度。在对多组测试数据集测试中,与YOLOv5相比,PD-YOLO模型同时提高了检测结果的准确率、召回率、F1值以及mAP@0.5值,证明了PD-YOLO有着更强的特征提取能力和特征融合能力,在路面病害的检测上有更优越的表现。

关键词： PD-YOLO 路面病害目标检测深度学习 SPD模块

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基于时空图模型的车-路-图协同定位方法

吉林大学学报（工学版） 2024年第5期54卷 1246-1257页

作者：胡钊政孙勋培张佳楠黄戈柳雨婷武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063 武汉理工大学重庆研究院重庆401120

将车路协同系统中车辆的位置估计问题转化为时空图模型构建与优化问题,提出一种时空图优化协同定位(STGO-CL)方法。其中,感知区域中不同时刻的车辆位置构成图模型中的节点;车端与路端通过融合高精地图计算出来的车辆绝对位置与相对位置... 详细信息

将车路协同系统中车辆的位置估计问题转化为时空图模型构建与优化问题,提出一种时空图优化协同定位(STGO-CL)方法。其中,感知区域中不同时刻的车辆位置构成图模型中的节点;车端与路端通过融合高精地图计算出来的车辆绝对位置与相对位置构成图模型的边,并加入时延补偿约束。在求解过程中采用Levenberg-Marquardt (LM)法求解目标函数实现对感知区域中的车辆位置最优状态估计,实现车-路-图协同定位。利用CARLA建立直道和弯道仿真实验场景以验证算法,结果表明:时空图优化协同定位方法平均定位误差为0.29 m,定位性能较GPS或路侧单元(Road side unit, RSU)单独定位分别提高了97.1%和55.4%,较不融合高精地图的时空图优化协同定位方法提高了42.0%。在时延补偿上,可将200 ms时延下的定位性能提高67.0%。本文利用时空图模型实现车-路-图协同定位可有效提升车路协同系统的环境感知性能。

关键词：交通运输工程协同定位时空图模型智能网联汽车车路协同

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基于实航数据驱动的无人艇操纵运动辨识建模

中国造船 2024年第1期65卷 146-155页

作者：王子豪程健谢文博宋锐彭艳上海大学人工智能研究院上海200444 海洋智能无人系统装备教育部工程研究中心上海200444 上海大学机电工程与自动化学院上海200444

为快速构建符合海洋航行器实际运动特性的操纵运动模型,开展基于“精海”无人艇实航湖试数据驱动的无人艇操纵运动辨识建模研究。无人艇操纵运动辨识建模的框架以非线性水动力模型和推进器经验模型作为先验知识约束,利用随机舵角序列激... 详细信息

为快速构建符合海洋航行器实际运动特性的操纵运动模型,开展基于“精海”无人艇实航湖试数据驱动的无人艇操纵运动辨识建模研究。无人艇操纵运动辨识建模的框架以非线性水动力模型和推进器经验模型作为先验知识约束,利用随机舵角序列激励下的航行数据作为训练集,采用支持向量机回归方法完成建模过程,着重探讨了在环境干扰下构建艇体动力学模型的可行性。结果表明,所提出的方法能够快速构建具有非线性特性的无人艇操纵运动模型;先验的模型结构有效降低了实航数据中浪和流的影响,构建的模型能够有效预测回转、Z形等操纵运动的状态变化,具有良好的泛化能力。

关键词：无人艇操纵性数据驱动辨识建模实航数据

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基于平行测试的认知自动驾驶智能架构研究

自动化学报 2024年第2期50卷 356-371页

作者：王晓张翔宇周锐田永林王建功陈龙孙长银安徽大学人工智能学院合肥230031 自主无人系统技术教育部工程研究中心合肥230031 安徽省无人系统与智能技术工程研究中心合肥230031 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 青岛智能产业技术研究院青岛266000 澳门科技大学创新工程学院系统工程研究所中国澳门999078 青岛慧拓智能机器有限公司青岛266109

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还... 详细信息

在大数据、云计算和机器学习等新一代人工智能技术的推动下,自动驾驶的感知智能在近年来得到显著的提升与发展.然而,与人类驾驶过程中隐含的以自我目的实现为引导的自探索性和自主性相比,现阶段自动驾驶技术主要以辅助驾驶功能为主,还停留在以被动感知、规划与控制为主的初级智能自动驾驶阶段.为实现车辆智能从数据驱动的环境感知、辅助决策、被动规划到知识驱动的场景认知、推理决策、主动规划的提升,亟需增强车辆自身对复杂外界信息归纳提炼、推理决策、评价估计等类人能力.首先回顾自动驾驶关键技术演化及其应用发展历程;随后分析测试对车辆智能评估的效用;然后基于平行测试理论,提出自动驾驶车辆认知智能训练、测试与评估空间的构建方法,并设计基于平行测试的认知自动驾驶智能训练框架.该项研究工作预期能为推动自动驾驶从感知智能向认知智能的升级提供可行的技术支撑与实现路径.

关键词：认知自动驾驶平行测试平行驾驶车辆认知智能

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领域知识内嵌的电磁信号调制方式智能识别

北京航空航天大学学报 2024年

作者：赵宏佳张多纳鲁远耀丁文锐北京航空航天大学无人系统研究院北方工业大学信息学院

电磁环境日益复杂致使无线通信面临重大挑战，电磁信号调制识别作为认知无线电技术的关键环节意义深远。针对传统识别方法表征能力不足，深度学习方法适用性低、可解释性差的问题，本文结合两种方法的优点，提出领域知识内嵌的调制方式... 详细信息

电磁环境日益复杂致使无线通信面临重大挑战，电磁信号调制识别作为认知无线电技术的关键环节意义深远。针对传统识别方法表征能力不足，深度学习方法适用性低、可解释性差的问题，本文结合两种方法的优点，提出领域知识内嵌的调制方式智能识别方法。该方法将电磁信号高阶信息及频谱机制融入深度神经网络，提升分类性能及网络可解释程度。基于RML2018数据集，本文方法较ResNet调制识别正确率提升6.31％。

关键词：电磁特征深度神经网络调制方式识别无线通信