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肌肉协同理论在脑卒中上肢康复中的研究进展

机器人 2024年第3期46卷 370-384页

作者：盛译萱常辉王志永曹锐凯刘洪海哈尔滨工业大学(深圳)机器人技术与系统国家重点实验室广东深圳518055

肌肉协同理论在脑卒中上肢康复中的应用有望为临床康复的标准化评估和干预提供新的技术手段和指导策略。本文针对基于肌肉协同理论的人体运动模块化策略,总结了肌肉协同的数学模型和特点,重点分析了近年来肌肉协同理论在脑卒中上肢康复... 详细信息

肌肉协同理论在脑卒中上肢康复中的应用有望为临床康复的标准化评估和干预提供新的技术手段和指导策略。本文针对基于肌肉协同理论的人体运动模块化策略,总结了肌肉协同的数学模型和特点,重点分析了近年来肌肉协同理论在脑卒中上肢康复中的研究现状,主要包括运动损伤评估、康复效果评估、康复干预指导和康复机器人有效性评价4个方面。然后分析了肌肉协同理论发展所面临的挑战。最后对肌肉协同理论在临床康复应用的研究进程进行总结,并对未来发展趋势进行展望。

关键词：肌肉协同运动控制脑卒中康复功能评估康复干预

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双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法

控制与决策 2024年第6期39卷 1787-1800页

作者：刘辉张雪波李如意苑晶南开大学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

激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿估计和构建环境地图时依赖环境结构特征信息,在结构特征缺乏的场景下,此类算法的位姿估计精度与鲁棒性将下降甚至运行失败.对此,结合惯性测量单元(inerti... 详细信息

激光同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法在位姿估计和构建环境地图时依赖环境结构特征信息,在结构特征缺乏的场景下,此类算法的位姿估计精度与鲁棒性将下降甚至运行失败.对此,结合惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)不受环境约束、相机依赖视觉纹理的特点,提出一种双目视觉辅助的激光惯导SLAM算法,以解决纯激光SLAM算法在环境结构特征缺乏时的退化问题.即采用双目视觉惯导里程计算法为激光扫描匹配模块提供视觉先验位姿,并进一步兼顾视觉约束与激光结构特征约束进行联合位姿估计.此外,提出一种互补滤波算法与因子图优化求解的组合策略,完成激光里程计参考系与惯性参考系对准,并基于因子图将激光位姿与IMU数据融合以约束IMU偏置,在视觉里程计失效的情况下为激光扫描匹配提供候补的相对位姿预测.为进一步提高全局轨迹估计精度,提出基于迭代最近点匹配算法(iterative closest point,ICP)与基于图像特征匹配算法融合的混合闭环检测策略,利用6自由度位姿图优化方法显著降低里程计漂移误差并构建环境地图.最后,将所提出方法在公开与自制数据集上进行实验验证,并与主流开源的SLAM算法进行对比.实验结果表明,所提出算法可以在结构特征缺乏环境下稳定运行,并且相较于对比算法具有更高的位姿估计精度和算法鲁棒性.

关键词：激光SLAM 闭环检测结构特征缺乏环境位姿图优化视觉惯导里程计

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反映载荷影响的星球车车轮试验及模型研究

机械工程学报 2024年第14期60卷 263-271页

作者：袁野杨怀广丁亮兰清宁杨超杰高海波邓宗全哈尔滨工业大学机器人技术及系统国家重点实验室哈尔滨150080

星球车在上下坡或以蠕动、抬轮等步态移动时,车轮的垂直载荷会发生明显变化,分析载荷对轮地相互作用的影响可以对星球车地面巡视任务提供支持。利用单轮测试台进行多种载荷情况下的单轮试验,得出车轮沉陷量、驱动阻力矩和挂钩牵引力随... 详细信息

星球车在上下坡或以蠕动、抬轮等步态移动时,车轮的垂直载荷会发生明显变化,分析载荷对轮地相互作用的影响可以对星球车地面巡视任务提供支持。利用单轮测试台进行多种载荷情况下的单轮试验,得出车轮沉陷量、驱动阻力矩和挂钩牵引力随垂直载荷的变化规律。以240 kg火星车六轮均载的近似载荷值160 N作为典型情况,采用基于泰勒级数和Sobol方差分解的解析方法分析轮地相互作用模型中各参数的灵敏度。结果表明,承压特性参数沉陷指数和剪切特性参数土壤内摩擦角具有较高的灵敏度。结合试验数据及各参数灵敏度,分析车轮载荷对轮地相互作用模型的影响,建立反映载荷影响的沉陷指数模型,该模型对试验数据的拟合优度可达0.99,对挂钩牵引力的估计误差大部分在±5 N以内,对车轮沉陷量的估计误差不超过3 mm。

关键词：地面力学载荷影响沉陷指数灵敏度分析星球车

基于自监督与蒸馏约束的正则化类增量学习方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第5期36卷 775-785页

作者：徐岸吴永明郑洋贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学现代制造教育部重点实验室贵阳550025

针对神经网络模型在增量学习中存在灾难性遗忘问题,提出一种基于自监督与隐层蒸馏约束的正则化类增量学习方法,包括自监督伪标签预测、隐层蒸馏约束和参数正则化.首先基于贝叶斯和信息论提出一种对模型参数重要性评价的正则化策略;然后... 详细信息

针对神经网络模型在增量学习中存在灾难性遗忘问题,提出一种基于自监督与隐层蒸馏约束的正则化类增量学习方法,包括自监督伪标签预测、隐层蒸馏约束和参数正则化.首先基于贝叶斯和信息论提出一种对模型参数重要性评价的正则化策略;然后利用自监督伪标签预测增强模型的表征能力,并保留隐层特征,通过加入高斯噪声提高隐层特征的泛化能力;最后使用蒸馏约束方法与交叉熵分类损失对历史任务的隐层特征与输出层特征进行训练.在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明,所提方法取得较好的效果,其中,在CIFAR-100数据集上的平均准确率和遗忘率分别达到64.16%和15.95%;该方法能够有效地减少灾难性遗忘的影响.

关键词：增量学习正则化知识蒸馏自监督伪标签预测

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空间站机械臂末端执行器用导轨设计与验证

北京理工大学学报 2024年第2期44卷 182-188页

作者：张文明杨旭王储胡成威北京空间飞行器总体设计部空间智能机器人系统技术与应用北京市重点实验室北京100094

针对滚珠直线导轨用于空间机构时的空间环境适应性问题,提出了空间机构用导轨设计方案,经导轨地面试验和产品在轨试验验证,该设计方案可以满足在轨使用要求,实现了导轨在真空、高低温等空间复杂环境下的长寿命应用.以空间站机械臂末端... 详细信息

针对滚珠直线导轨用于空间机构时的空间环境适应性问题,提出了空间机构用导轨设计方案,经导轨地面试验和产品在轨试验验证,该设计方案可以满足在轨使用要求,实现了导轨在真空、高低温等空间复杂环境下的长寿命应用.以空间站机械臂末端执行器用滚珠直线导轨研制为例,开展了导轨设计,并进行了导轨试验验证,确定了导轨采用滚珠溅射沉积MoS_(2)复合薄膜的固体润滑方案,间隙为0.04~0.05 mm,满足末端执行器在轨工作2000次以上的使用寿命要求.通过末端导轨试验可知,固体润滑的导轨载荷能力和使用寿命均显著下降,在空间机构用导轨研制过程中,须进行专项寿命试验,以验证导轨能否满足在轨使用要求.

关键词：机械臂末端执行器导轨设计验证

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大尺寸三维超声振动系统的智能优化设计

物理学报 2024年第8期73卷 181-194页

作者：林基艳孙姣夏林书玉榆林学院榆林市大数据与智能决策重点实验室榆林719000 陕西师范大学陕西省超声学重点实验室西安710119

对大尺寸三维超声换能器系统的耦合振动进行有效控制,优化系统的性能,一直都是功率超声领域亟待解决的难题.研究发现,一些声子晶体槽、孔结构可以对大尺寸换能器系统的横向振动进行抑制,提高系统振幅分布均匀度,且可以通过改变声子晶体... 详细信息

对大尺寸三维超声换能器系统的耦合振动进行有效控制,优化系统的性能,一直都是功率超声领域亟待解决的难题.研究发现,一些声子晶体槽、孔结构可以对大尺寸换能器系统的横向振动进行抑制,提高系统振幅分布均匀度,且可以通过改变声子晶体结构的配置参数人为地实现对大尺寸三维超声振动系统性能的调控.但过多的设计参数必然会增加系统设计的复杂度,且目前大尺寸三维超声换能器系统的优化设计依赖于经验试错法,设计效率和成功率较低,性能也无法保证.研究引入同质位错、点缺陷结构对大尺寸三维超声振动系统进行优化设计,并利用数据分析技术评价了同质位错、点缺陷结构的配置对系统辐射面的纵向位移振幅、振幅分布均匀度、辐射声功率、工作带宽等的影响规律,建立了同质位错结构、近周期缺陷结构的结构参数——大尺寸超声换能器系统性能的预测模型,实现了对大尺寸功率超声换能器系统的智能设计,提高了设计效率和成功率,降低了设计成本.

关键词：耦合振动大尺寸三维超声振动系统同质位错点缺陷智能化设计

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基于多特征信息的双层睡眠分期模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 64-69页

作者：张虹淼王梓廖肖剑李伟达苏州大学机电工程学院江苏省先进机器人技术重点实验室江苏苏州215021

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类... 详细信息

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题.将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明:所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%~3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型.

关键词：睡眠分期脑电信号特征提取复合多尺度排列熵双层分类模型

基于多群体混合智能优化算法的卸载决策寻优方法

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智能系统学报 2024年

作者：方浩添田乐郭茂祖北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室

在移动边缘计算的网络架构中，为了权衡降低用户输入的计算应用卸载的能耗与时延，引入卸载决策控制器，并通过卸载决策寻优算法得到最优卸载决策。结合人工蜂群算法和人工鱼群算法提出了新的人工蜂-鱼群（Artificial Bee Colony-Fish S... 详细信息

在移动边缘计算的网络架构中，为了权衡降低用户输入的计算应用卸载的能耗与时延，引入卸载决策控制器，并通过卸载决策寻优算法得到最优卸载决策。结合人工蜂群算法和人工鱼群算法提出了新的人工蜂-鱼群（Artificial Bee Colony-Fish Swarm，ABC-FS）算法，在此基础上引入高斯衰减函数将算法参数由静态变为动态，并将改进粒子群算法的惯性权重因子引入算法中，从而得到一种多群体混合智能优化算法；设计联合优化时延与能耗的目标函数，再依据泊松概率进行仿真试验。仿真试验结果表明，提出的卸载策略寻优算法，与多组对照组相比，收敛速度更快，且在多接入边缘计算的场景下能权衡降低系统中任务卸载的总时延与总能耗。

关键词：移动边缘计算计算卸载人工鱼群算法人工蜂群算法自相似排队模型高斯衰减函数粒子群算法惯性权重因子

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面向RGB-D图像的多层特征提取算法综述

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1346-1363页

作者：李洋吴晓群北京工商大学计算机学院北京100048 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

RGB-D图像包含丰富的多层特征,如底层的线特征、平面特征,高层的语义特征,面向RGB-D图像的多层特征提取结果可以作为先验知识提升室内场景重建、SLAM(simultaneous localization and mapping)等多种任务的输出质量,是计算机图形学领域... 详细信息

RGB-D图像包含丰富的多层特征,如底层的线特征、平面特征,高层的语义特征,面向RGB-D图像的多层特征提取结果可以作为先验知识提升室内场景重建、SLAM(simultaneous localization and mapping)等多种任务的输出质量,是计算机图形学领域的热点研究内容之一。传统的多层特征提取算法一般利用RGB图像中丰富的颜色、纹理信息以及深度图像中的几何信息提取多层特征,此类提取算法依赖输入RGB-D图像的质量,而受采集过程中环境和人为因素的影响,很难得到高质量的RGB-D图像。随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的多层特征提取算法突破了这一限制,涌现出一批高质量的研究成果。本文对面向RGB-D图像的多层特征提取算法进行综述。首先,汇总了现有的常用于多层特征提取任务的RGB-D数据集和相关算法的质量评价指标。然后,按照特征所处的不同层次,依次对线、平面和语义特征相关算法进行了总结。此外,本文还对各算法的优缺点进行比较并结合常用算法质量评价标准进行了定量分析。最后,讨论了当前多层特征提取算法亟待解决的问题并展望了未来发展的趋势。

关键词： RGB-D图像多层特征线特征平面特征语义特征特征提取