检索结果-内蒙古大学图书馆

机器人 2025年第2期47卷 249-258页

作者：赵峥韬赵文涛孙朝阳王瑾万兵中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049

无人帆船作为一种新兴的海洋观测平台,能够执行长时间、大范围和高时空分辨率的海洋观测任务。然而,由于海洋环境复杂多变且无人帆船的工作时空跨度较大,其行驶轨迹难以通过固定模型进行准确预报。针对这一现象,本文提出了一种基于VFOSE... 详细信息

无人帆船作为一种新兴的海洋观测平台,能够执行长时间、大范围和高时空分辨率的海洋观测任务。然而,由于海洋环境复杂多变且无人帆船的工作时空跨度较大,其行驶轨迹难以通过固定模型进行准确预报。针对这一现象,本文提出了一种基于VFOSELM-SRP(基于可变遗忘因子的在线顺序极限学习机-流式随机补丁)模型的路径预测方法,旨在解决“海鸥号”自主导航无人帆船的路径预测难题。该方法利用VFOSELM对无人帆船的坐标点进行实时预测,并采用SRP对预测误差进行补偿。为验证算法的有效性,在中国南海开展了“海鸥号”的实船实验并进行了数据采集。采集到的数据以流式形式输入模型,并对模型的预测性能进行了评估。实验结果表明,与固定遗忘机制的在线顺序极限学习机相比,本文提出的算法将平均距离误差减小了77.4%,均方根误差减小了78.3%,预测性能得到了显著提升。此外,为全面评估本文VFOSELM-SRP模型的预测效果,将其与其他先进的轨迹预测算法在训练时间和预测精度2个方面进行了比较,结果显示VFOSELM-SRP模型在训练时间与精度两方面均具有显著优势。

关键词：无人帆船可变遗忘因子极限学习机流式随机补丁误差补偿

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基于多源数据与丰度信息融合的森林生物量估算研究

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农业机械学报 2025年第1期56卷 65-73页

作者：林洁雯陈建中国农业大学工学院北京100083 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

森林是维持碳平衡的重要组成部分,精确的森林生物量探测对环境改善和相关政策制定均有重要的推动作用。本文探索了将多源数据及丰度信息融合分析实现森林生物量反演。首先,采用MOPSOSCD获取研究区域的端元束,并获得每组树木端元的丰度信... 详细信息

森林是维持碳平衡的重要组成部分,精确的森林生物量探测对环境改善和相关政策制定均有重要的推动作用。本文探索了将多源数据及丰度信息融合分析实现森林生物量反演。首先,采用MOPSOSCD获取研究区域的端元束,并获得每组树木端元的丰度信息,然后在Landsat 8 OLI及ASTGTM DEM中提取单波段因子、植被指数、地形因子、纹理特征等46个指标,测试融合丰度前后模型拟合效果。通过多元线性回归和BP神经网络模型进行生物量反演试验发现,采用多元线性回归模型时,优化前生物量均方根误差(RMSE)和决定系数(R^(2))分别为41.09 mg/hm^(2)、0.40,优化后最优RMSE和R^(2)分别为38.66 mg/hm^(2)、0.44。采用BP神经网络模型时,优化前生物量RMSE和R^(2)分别为32.73 mg/hm^(2)、0.56,最优RMSE和R^(2)分别为32.07 mg/hm^(2)、0.57。添加丰度后BP神经网络模型具有最优反演效果。通过试验验证了MOPSOSCD算法提取端元束对应的丰度在提升模型生物量反演精度的有效性。同时,试验证明端元的提取精度越高,对应模型生物量反演效果越好。

关键词：多源数据融合森林生物量端元束混合像元分解反演

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基于多策略融合蜣螂优化算法的工业机器人运动学参数辨识方法

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中国机械工程 2025年第2期36卷 294-304页

作者：许佳璐刘笑楠李朋超刘振宇沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识... 详细信息

针对蜣螂优化(DBO)算法在工业机器人运动学参数标定过程中存在的全局探索和局部开发能力不平衡、求解精度低等问题,提出了一种基于局部指数积(LPOE)运动学模型的多策略融合蜣螂优化算法(MSFDBO)。首先建立基于LPOE模型的运动学参数辨识模型;然后采用Piecewise混沌映射和精英反向学习策略进行种群初始化,得到分布更加均匀的种群;融入鱼鹰探索行为,提高DBO算法的全局探索能力,通过随机扰动机制扩大搜索范围,减少DBO算法陷入局部最优的可能性。为测试算法性能,使用12个基准测试函数对MSFDBO算法的搜索性能进行实验评估,结果表明该算法具有良好的寻优性能。对4台T6A-19型工业机器人的运动学参数进行辨识并补偿验证,实验结果表明,绝对位置平均误差、均方根平均误差分别降低了85.47%、83.92%。

关键词：运动学参数标定蜣螂优化算法精英反向学习鱼鹰探索行为随机扰动机制

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水下机器人自主水下对接被动捕获装置的设计与实现

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哈尔滨工程大学学报 2025年第3期46卷 503-512页

作者：孟令帅谷海涛李明烁张明远中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110016 沈阳工业大学机械工程学院辽宁沈阳110870 中国科学院大学北京100049

针对目前水下机器人水下对接困难,对接稳定性差的问题,本文结合目前拖曳绳索对接方式设计并搭建出一种用于水下机器人自主水下对接被动捕获装置。该装置利用对接过程中不可避免的碰撞力实现水下捕获,结构简单,对接成功率高,具有对水下... 详细信息

针对目前水下机器人水下对接困难,对接稳定性差的问题,本文结合目前拖曳绳索对接方式设计并搭建出一种用于水下机器人自主水下对接被动捕获装置。该装置利用对接过程中不可避免的碰撞力实现水下捕获,结构简单,对接成功率高,具有对水下机器人导引、捕获及释放功能。通过分析目前国内外常用几种捕获式水下对接方式研究现状,设计被动捕获装置总体结构及工作流程;重点研究该装置对碰撞对接过程中捕获装置与对接杆/对接绳接触过程中的理论分析及力学特性;搭建被动捕获装置模型进行实验测试。实验结果表明:该装置在水面环境能实现对水下机器人的成功捕获对接,对水下对接装置方向的总体设计具有一定的指导和借鉴意义,在未来海洋观测系统以及海洋开发中具有广泛的应用前景。

关键词：水下机器人水下对接被动捕获装置结构设计力学分析碰撞分析理论计算实验验证

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矿浆固相浓度、粒度对LIBS测量信号的影响规律及表征方法研究

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光谱学与光谱分析 2025年第5期45卷 1334-1340页

作者：于桐于洪霞张鹏孙兰香陈彤沈阳工业大学辽宁沈阳110870 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 辽宁辽河实验室辽宁沈阳110169

激光诱导击穿光谱技术可以直接对矿浆进行在线分析,但由于矿浆基质成分十分复杂,固体颗粒浓度和粒度的变化都会对光谱信号产生影响,使得光谱信号与矿物化学成分之间的关系复杂难以表征。因此,研究矿浆固相浓度、粒度对光谱信号的影响机... 详细信息

激光诱导击穿光谱技术可以直接对矿浆进行在线分析,但由于矿浆基质成分十分复杂,固体颗粒浓度和粒度的变化都会对光谱信号产生影响,使得光谱信号与矿物化学成分之间的关系复杂难以表征。因此,研究矿浆固相浓度、粒度对光谱信号的影响机制十分重要。为此,使用多种粒度的SiO_(2)粉末与不同质量的水进行配比,得到不同固相浓度、粒度的模拟矿浆样本,并进行LIBS光谱信号采集与数据分析,系统的研究了矿浆固相浓度、粒度对固相和液相中包含元素的特征谱线强度的影响。首先,使用皮尔森相关系数量化评估固相浓度、粒度对LIBS光谱信号的影响。结果显示:在同一固相粒度下,固相浓度与全谱和值及各元素的特征谱线强度之间的相关系数大多高于0.9,说明整体光谱强度随固相浓度的升高而增强;在同一固相浓度下,固相粒度主成分与硅元素特征谱线强度之间的相关系数在0.99左右,说明固相颗粒中元素特征谱线随固相颗粒的增大而减弱。进一步建立了矿浆固相浓度、粒度同步变化时光谱强度与固相浓度、粒度的关系模型,通过模型的拟合优度(R^(2))来分析固相浓度、粒度对LIBS光谱的影响。结果显示:只有硅元素特征谱线强度的固相粒度表征模型的拟合优度可以达到0.9以上,说明单一的固相浓度或粒度无法完全准确地反映样本中各元素特征谱线强度的变化情况;固相浓度、粒度共同表征光谱强度的模型,各元素特征谱线的拟合优度均超过0.9,说明固相浓度和粒度对各元素特征谱线强度的影响是耦合存在的,需要融合多源信息进行综合表征。这些结果为进一步研究基于多源信息融合的LIBS光谱稳定性与定量分析准确性的提升,提供了系统的分析基础。

关键词：激光诱导击穿光谱矿浆在线分析固相浓度固相粒度

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基于相机感知多样代理的无监督行人重识别

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机器人 2025年第2期47卷 169-178页

作者：郁航范慧杰付生鹏陈希爱赵立杰沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016

基于聚类的无监督行人重识别通过聚类产生伪标签,并以此为每个聚类构建单一代理。但不同相机之间的差异以及同一相机下行人不同姿态方向等导致的相机类内差异使得单一代理无法充分表示整个复杂聚类,进而影响训练过程和模型的性能。为此... 详细信息

基于聚类的无监督行人重识别通过聚类产生伪标签,并以此为每个聚类构建单一代理。但不同相机之间的差异以及同一相机下行人不同姿态方向等导致的相机类内差异使得单一代理无法充分表示整个复杂聚类,进而影响训练过程和模型的性能。为此,本文提出基于相机感知多样代理的无监督行人重识别方法来消除相机差异和相机类内差异,以提高类内样本的紧密性。相机感知多样代理包括相机多代理和相机差异代理。其中相机多代理为每个相机类构建一个平均代理和一个硬代理,通过互补表示来提高相机类内样本的紧密性。同时还会为每个相机类构建一个相机差异代理,相机差异代理会利用不同相机类的平均代理进行更新,以此拉近相机之间的距离,减少相机差异。相机差异代理和相机多代理相互协作,提高类内样本紧密性和模型性能。本文方法在Martket1501、DukeMTMC-reID、MSMT17三个数据集上mAP/Rank-1分别达到了90.4%/96.4%、75.8%/86.5%、58.2%/82.5%。

关键词：行人重识别无监督相机差异代理相机多代理

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考虑全状态约束和扰动的机械臂神经网络控制

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信息与控制 2025年第2期 276-287+298页

作者：艾文旭姜勇潘新安王洪光中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室中国科学院大学江苏大学

针对具有全状态约束、有界未知扰动和动态不确定性的机械臂跟踪控制问题，本文利用正切型障碍李雅普诺夫函数，提出了考虑全状态约束和有界扰动的机械臂自适应神经网络控制。位置误差采用时变约束，速度误差采用静态约束。在虚拟控制设... 详细信息

针对具有全状态约束、有界未知扰动和动态不确定性的机械臂跟踪控制问题，本文利用正切型障碍李雅普诺夫函数，提出了考虑全状态约束和有界扰动的机械臂自适应神经网络控制。位置误差采用时变约束，速度误差采用静态约束。在虚拟控制设计中引入时变类比例-积分(PD)项，加快了系统的响应速度。考虑并抑制机械臂末端搬运物体而未固定好的有界扰动，采用自适应神经网络来处理机械臂系统的不确定性，即使在外部扰动和未知动态下也能保证满足预定义的状态约束。引入摩尔-彭罗斯逆并基于李雅普诺夫理论证明闭环系统信号最终有界。对比仿真结果表明了所提方法响应速度快、跟踪误差小、鲁棒性强的优越性。在Franka Emika Panda机器人上的实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：障碍李雅普诺夫函数全状态约束有界扰动自适应神经网络

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基于改进PPO算法的AUV控制器设计

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中国舰船研究 2025年第1期20卷 350-359页

作者：徐德胜徐春晖中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 辽宁省水下机器人重点实验室辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049

[目的]为了提高自主水下航行器(AUV)控制器对环境建模误差的鲁棒性,提出一种引入上下文信息和课程学习训练机制的强化学习控制策略。[方法]首先,通过将交互历史数据作为策略网络输入的一部分,将上下文信息嵌入策略网络;其次,设计课程学... 详细信息

[目的]为了提高自主水下航行器(AUV)控制器对环境建模误差的鲁棒性,提出一种引入上下文信息和课程学习训练机制的强化学习控制策略。[方法]首先,通过将交互历史数据作为策略网络输入的一部分,将上下文信息嵌入策略网络;其次,设计课程学习训练机制,在训练过程中逐渐增加干扰力度,避免因干扰过大导致的训练不稳定和早停现象。在仿真环境中进行定深控制实验,并在水池中使用实体AUV进一步验证算法的有效性。[结果]实验结果表明,所提算法可以将收敛速度提升25.00%,奖励稳态值提升10.81%,有效改进了训练过程。所提算法在仿真环境中可以实现无静差跟踪,在水池实验中,相比于域随机化算法和基线算法,其深度位置跟踪误差均值分别减小了45.81%和63.00%,标准差分别减小了36.17%和52.76%,有效提升了跟踪精度和稳定性。[结论]研究成果可为深度强化学习方法在AUV控制领域中的应用提供参考。

关键词：自主水下航行器控制器强化学习课程学习上下文变量

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基于改进光流法的光学畸变检测

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激光杂志 2025年第1期46卷 91-96页

作者：陈智良付生鹏夏仁波赵吉宾中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院大学北京100049

风挡玻璃光学性能的重要指标之一光学畸变,如何进行光学畸变的检测是反馈性能并及时作出改进的关键步骤。提出一种基于特征提取的Lucas-Kanade(LK)光流畸变检测法,该方法是将基准网格与畸变网格同时降采样,然后分别对其提取特征角点,并... 详细信息

风挡玻璃光学性能的重要指标之一光学畸变,如何进行光学畸变的检测是反馈性能并及时作出改进的关键步骤。提出一种基于特征提取的Lucas-Kanade(LK)光流畸变检测法,该方法是将基准网格与畸变网格同时降采样,然后分别对其提取特征角点,并进行点对应的变形场计算,再将计算结果映射至原图像层,进行二次光流计算得到准确的变形场。该过程有效地替代了光流金字塔的多层迭代,在保证检测精度的同时,将检测时间减少了20%,提高了光流法的检测效率。

关键词：光学畸变 Lucas-Kanade 光流法

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基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计

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测绘通报 2025年第1期 94-100页

作者：王益美黄琰冯浩中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导... 详细信息

针对水下视觉导航在弱纹理环境下定位精度低及稳健性较差的问题,本文提出了一种基于稀疏直接法的水下单目视觉惯性里程计。该方法基于像素灰度不变的假设,通过优化光度误差估计相机位姿,避免了特征点提取和匹配的复杂过程,从而提高了导航的实时性和稳健性;同时,结合惯性测量单元(IMU)的数据,利用误差状态卡尔曼滤波(ESKF)进行数据融合进一步减小误差,以提高自主水下机器人(AUV)在水下复杂环境导航的稳定性和精度。试验结果表明,误差达厘米级且与单纯的视觉算法相比,有所减小,证明了该系统能够有效融合视觉和惯性信息,在水下导航领域具有较高的精度和稳健性。

关键词：稀疏直接法自主水下机器人惯性测量单元视觉惯性里程计误差状态卡尔曼滤波

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