检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学院院刊 2025年第2期40卷 328-337页

作者：乔红吕彦锋郑恩昊中国科学院自动化研究所北京100190

丘陵山地在我国农业生产中具有重要作用,但其农作物耕种管收综合机械化率较低,严重制约了农业现代化进程。丘陵地区地形复杂、农作物种植多样性强,这些特点要求研发专门适应丘陵地形和多元作物的农机装备或农业机器人。为了推动这一进程... 详细信息

丘陵山地在我国农业生产中具有重要作用,但其农作物耕种管收综合机械化率较低,严重制约了农业现代化进程。丘陵地区地形复杂、农作物种植多样性强,这些特点要求研发专门适应丘陵地形和多元作物的农机装备或农业机器人。为了推动这一进程,近年来国家出台了一系列政策支持丘陵山区农机装备的研发,这些政策为丘陵农机的发展提供了有力保障。在此背景下,文章介绍了国内外丘陵农机的现状与进展,重点探讨了智能化技术(包括智能导航、感知算法、农业信息模型等)在丘陵农业中的应用,并提出了丘陵智慧农业的智能化应对策略。通过具身智能技术的前期探索,展示了智能化新技术在降低农业人工劳力投入、提高生产效能方面的潜力。最后,提出了丘陵农机未来发展趋势与建议,包括推进农田宜机化改造、鼓励高技术在现代农业中的应用与研发等,以期为丘陵地区农业现代化发展提供参考。

关键词：丘陵农机农业智能人形机器人具身智能

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基于LSTM的惯性里程计定位方法研究

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控制与决策 2025年第1期40卷 95-102页

作者：邹苏郦孙林祥刘宇惠晓龙北京理工大学自动化学院北京100081 中国科学院自动化研究所北京100190

为解决水下非结构化环境给水下精准定位带来的问题,提出一种基于LSTM的惯性里程计定位方法用于水下作业机器人的定位.该网络在训练阶段,首先通过模拟噪声模型,在IMU的加速度和角速度数据中增添高斯白噪声实现数据增强,使用ResNet18提取... 详细信息

为解决水下非结构化环境给水下精准定位带来的问题,提出一种基于LSTM的惯性里程计定位方法用于水下作业机器人的定位.该网络在训练阶段,首先通过模拟噪声模型,在IMU的加速度和角速度数据中增添高斯白噪声实现数据增强,使用ResNet18提取机器人运动特征;然后在网络的输入空间引入IMU的采样时间加强鲁棒性,并使用三通道LSTM将提取的特征映射到高维空间进行特征融合;最后使用全连接层预测机器人的相对位移和旋转.在训练过程中,采取相对损失函数和绝对损失函数相结合的方式确保网络在短期和长期的定位精度,并进行多次数据集和水池实验以验证方法的有效性.实验结果表明,该方法在大多数场景下都具有较好的定位性能,有着较强的鲁棒性.

关键词：水下作业机器人定位技术惯性里程计数据增强长短期记忆网络混合损失函数

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一种用于景象匹配导航的新型图像配准算法

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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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兵棋推演态势认知的态势数学表达方法

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系统工程与电子技术 2025年第3期47卷 883-892页

作者：潘晨辉鲜勇马培洋倪晚成赵晓楠李少朋火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 中国科学院自动化研究所北京100190 清华大学自动化系北京100084

为满足态势认知智能化需求,提出一种面向兵棋推演战场态势认知的机器学习数据集规范化构建方法。以陆军战术兵棋推演为研究对象,基于特征工程分析其战场态势关键要素,提出一种分层栅格化的战场态势特征表达模型。采用等间隔时间关联模... 详细信息

为满足态势认知智能化需求,提出一种面向兵棋推演战场态势认知的机器学习数据集规范化构建方法。以陆军战术兵棋推演为研究对象,基于特征工程分析其战场态势关键要素,提出一种分层栅格化的战场态势特征表达模型。采用等间隔时间关联模式对兵棋推演过程数据进行滑动切片、映射变换,解决兵棋数据结构不统一、特征标签不均衡、数据变换保真困难等问题,实现样本的自动收集与存储。构建并公开包含26万个样本的数据集兵棋推演态势认知机器学习数据集,实验表明采用所提方法构建的数据集主观色彩少,数据保真效果好,数据集采集过程自动且高效,数据集一致性好。

关键词：兵棋推演特征表达态势认知机器学习数据集

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面向合成语音检测的弹性正交权重修正连续学习算法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 336-345页

作者：张晓辉易江燕陶建华周俊佐中国科学院自动化研究所北京100190 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 清华大学自动化系北京100084

目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,... 详细信息

目前,深度学习在合成语音检测领域取得了巨大的成功.然而,通常情况下,深度模型可以在与训练集分布相似的测试集上取得高准确率,但在跨数据集的情境下,其准确率却会显著下降.为了提高模型在新数据集上的泛化能力,通常需要对其进行微调,但这会导致模型遭受灾难性遗忘.灾难性遗忘指的是模型在新数据上的训练会损害其从旧数据中获得的知识,导致对旧数据的识别性能下降.目前,克服灾难性遗忘的主要算法之一是连续学习.面向合成语音检测提出了一种连续学习算法——弹性正交权重修正(elastic orthogonal weight modification,EOWM),用于克服灾难性遗忘.该算法通过修正模型在学习新知识时的参数更新方向和更新幅度,以减少对已学知识的损害.具体来说,该算法在模型学习新知识时要求参数的更新方向与旧任务的数据分布正交,并同时限制对旧任务中重要参数的更新幅度.在合成语音检测领域的跨数据集实验中,算法取得了良好的效果.与微调相比,该算法在旧数据集上的等错误率(equal error rate,EER)从7.334%降低至0.821%,相对下降了90%;在新数据集上的等错误率从0.513%降低至0.315%,相对下降了40%.

关键词：合成语音检测连续学习弹性正交权重修正预训练模型深度神经网络

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带有姿态估计反馈和数据驱动模型的微动平台角位移控制

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控制理论与应用 2025年第3期42卷 473-481页

作者：杜章铭周超王硕中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学北京100049

对角位移的高精度控制是微动平台在实际应用中的重要任务,当前主流微动平台在进行角位移控制时,对机构的精密性较为依赖,成本较高且不便于根据具体任务定制化.对此,本文提出了一种基于姿态估计反馈和数据驱动模型的微动平台角位移控制方... 详细信息

对角位移的高精度控制是微动平台在实际应用中的重要任务,当前主流微动平台在进行角位移控制时,对机构的精密性较为依赖,成本较高且不便于根据具体任务定制化.对此,本文提出了一种基于姿态估计反馈和数据驱动模型的微动平台角位移控制方法,使机械精度较差的机构也可实现高精度的角位移致动.首先,基于数据驱动的方式对致动机构的正、逆运动学模型进行神经网络建模,避开了复杂的运动学求解和自由度间解耦问题;其次,根据稀疏实测角位移和正运动学模型预测提供角位移的联合估计反馈.基于此,通过直接逆控制(DIC)和比例-积分(PI)结合的方式实现2自由度角位移复合控制;最后,通过角位移跟踪控制实验对所提方法的有效性进行了验证.

关键词：微动平台角位移控制姿态估计直接逆控制神经网络

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特种车辆起竖系统的干扰观测反步终端滑模控制

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北京理工大学学报 2025年第4期45卷 409-417页

作者：王莉娜邱常卿王昊杭杰北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京机械设备研究所

针对多级缸液压起竖系统运行过程中存在的未建模动态、参数摄动等造成的复合干扰问题，提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的反步终端滑模控制策略.将系统模型的未知部分和外部干扰视为集总扰动，设计非线性干扰观测器对系统的集总扰动... 详细信息

针对多级缸液压起竖系统运行过程中存在的未建模动态、参数摄动等造成的复合干扰问题，提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的反步终端滑模控制策略.将系统模型的未知部分和外部干扰视为集总扰动，设计非线性干扰观测器对系统的集总扰动进行观测，并基于观测值设计反步终端滑模控制器.对所提出控制方法的稳定性进行了证明.通过Matlab/Simulink仿真，与传统滑模控制器、基于干扰观测器的传统滑模控制器的控制效果进行了对比和分析.仿真结果表明：所提出方法能有效提升液压起竖系统运行过程中多级液压缸的位移跟踪性能，受到扰动时，位移跟踪误差能快速趋近于0，表现出良好的跟踪鲁棒性.

关键词：阀控缸复合扰动非线性干扰观测器终端滑模控制位移跟踪控制

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基于注意力机制的端到端轻量化星图识别算法研究

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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2025年第3期58卷 247-259页

作者：伊国胜杨翰文司文杰李冰王彦博韩春晓天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 北京航天自动控制研究所北京100854 天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222

星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制... 详细信息

星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量,而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能.针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题,提出了一种基于注意力机制端到端轻量化网络MobileCiT的星图识别算法,用于直接识别星敏感器中的含噪声星图.MobileCiT在卷积神经网络的基础上采用深度可分离卷积和改进前置倒残差结构以实现星图识别算法的轻量化,同时引入注意力机制以重点关注星点位置信息.此外,由于实拍星图的成本高,噪声不可控,采用基于小孔成像的坐标映射模型以生成含噪声的仿真星图训练集与测试集.实验结果表明,MobileCiT对含不同噪声星图的识别准确率为99.850%,高于现有的基于轻量化网络MobileNet和MobileViT的星图识别算法,对位置噪声、星等噪声、假星和缺失星均具有良好的鲁棒性,能够在无需背景去噪、连通域检测、星点质心提取等预处理操作的情况下实现高精度的星图识别.MobileCiT在提升识别精度的同时具有较低的计算成本,计算量仅为基于MobileViT网络算法的1/3.在此基础上,将MobileCiT与基于子图同构的星图识别算法和基于模式识别的星图识别算法进行对比.在相同的视场范围与噪声条件下,MobileCiT依旧表现出了更高的识别准确率与更强的鲁棒性,这进一步验证了MobileCiT相对于传统星图识别算法的先进性.

关键词：星图识别注意力机制轻量化星图仿真卷积神经网络噪声鲁棒性

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基于元件复用的单相无桥倍压式功率因数校正变换器

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电工技术学报 2025年第6期40卷 1840-1852页

作者：丁明远李浩昱赵雷贲洪奇王志亮哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001 北京机电工程研究所北京100074

该文提出一类元件复用型单相无桥倍压式功率因数校正(PFC)电路拓扑,在Sepic、Cuk、Zeta型双变换单元无桥PFC拓扑的基础上,通过重构电流路径以实现双变换单元的合并,使元件利用率得以提高,同时交流侧的高功率因数特性以及相同输出电压下... 详细信息

该文提出一类元件复用型单相无桥倍压式功率因数校正(PFC)电路拓扑,在Sepic、Cuk、Zeta型双变换单元无桥PFC拓扑的基础上,通过重构电流路径以实现双变换单元的合并,使元件利用率得以提高,同时交流侧的高功率因数特性以及相同输出电压下开关管的低电压应力优势被完全保留。该文详尽分析中间储能单元的换流过程以及电路结构的推衍过程,并进行拓扑的性能比较。考虑到电路工作原理分析过程的类似性,以Sepic型单相无桥倍压式PFC变换器为例,对其进行开关周期的模态分析,推导变换器的输入电流特性、稳态电压增益以及器件应力,并对相关电路参数进行设计。最后,搭建实验样机,实验结果验证了该拓扑推衍方案的可行性以及理论分析与参数设计的正确性。

关键词：无桥功率因数校正(PFC)变换器拓扑推衍元件复用倍压式结构

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高速变体飞行器预定时间再入姿态控制

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中国科学:信息科学 2025年第4期55卷 918-930页

作者：李梦龙张秀云张睿隆宗群天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 北京航天自动控制研究所北京100854

高速变体飞行器(high-speed morphing vehicle,HMV)作为一种具有变形能力的飞行器,可以通过调整气动外形适应飞行任务,在航空航天领域具有广泛的应用前景.然而,气动外形变化会导致气动模型不确定,对控制器稳定性和鲁棒性提出了更高的要... 详细信息

高速变体飞行器(high-speed morphing vehicle,HMV)作为一种具有变形能力的飞行器,可以通过调整气动外形适应飞行任务,在航空航天领域具有广泛的应用前景.然而,气动外形变化会导致气动模型不确定,对控制器稳定性和鲁棒性提出了更高的要求.针对HMV再入变体过程中的姿态跟踪需求,为提高姿态跟踪系统收敛速度和鲁棒性能,本文基于预定时间技术设计了一种多变量鲁棒预定时间滑模控制器,并基于李雅普诺夫(Lyapunov)方法给出了闭环稳定性证明.通过数值仿真和实验验证,证明了所提出的控制方法能够有效地实现HMV再入变体过程中的稳定控制,实现姿态跟踪误差在预定时间内收敛至零.

关键词：高速变体飞行器预定时间控制再入段姿态控制跟踪控制

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