检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2025年第3期42卷 433-441页

作者：朱文博张师峥王庆领东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室

多智能体系统有限时间分布式优化,即设计分布式控制算法使得多智能体系统能够在有限时间内达到一致,且使得系统中的代价函数的加和最小.其中,每一个智能体只能够获取到本地代价函数的信息.在一些常见的应用场景中,代价函数的值不仅取决... 详细信息

多智能体系统有限时间分布式优化,即设计分布式控制算法使得多智能体系统能够在有限时间内达到一致,且使得系统中的代价函数的加和最小.其中,每一个智能体只能够获取到本地代价函数的信息.在一些常见的应用场景中,代价函数的值不仅取决于智能体自身的状态,同时也与时间有关.因此,分布式时变优化算法在实际多智能体系统中具有更好的可用性.现有的多智能体系统分布式时变优化算法大多为渐近优化算法,且要求系统具有无向图或者有向平衡图,在算法实际部署中存在一定的局限性.因此,本文在任意强连通有向图下研究了受扰多智能体系统有限时间分布式时变优化问题.首先,本文基于有限时间稳定性理论和数值图论提出了一类新的有限时间分布式优化算法,该算法可以在具有任意强连通有向图的受扰多智能体系统中实现分布式时变优化.随后,文章还将新提出的分布式优化算法进行了扩展,用以解决具有有向切换拓扑的受扰多智能体系统有限时间分布式时变优化问题.提出的两种分布式算法均可以对多智能体系统中的干扰进行抑制,且不需要使用Hessian信息以及梯度对时间的偏导信息.最后,通过仿真实例验证了理论结果的正确性.

关键词：分布式时变优化受扰多智能体系统有限时间稳定性有向图

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基于比例积分调节的严格反馈多智能体系统最优一致性

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自动化学报 2025年第3期51卷 577-589页

作者：武文强王庆领东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

本文研究了严格反馈多智能体系统的最优一致性问题,旨在局部信息交互的条件下,使所有智能体收敛至全局代价函数的最优解.首先,针对权重非平衡有向图,提出一种新的分布式比例积分(Proportional-integral,PI)变量,将最优一致性问题转化为P... 详细信息

本文研究了严格反馈多智能体系统的最优一致性问题,旨在局部信息交互的条件下,使所有智能体收敛至全局代价函数的最优解.首先,针对权重非平衡有向图,提出一种新的分布式比例积分(Proportional-integral,PI)变量,将最优一致性问题转化为PI调节问题,使得经典的控制技术能够通过调节PI变量的方式来处理更加复杂的多智能体系统.然后,结合所提出的分布式PI变量和预设性能控制,设计一类基于PI调节的分布式控制算法,使得带有死区输入非线性和有界扰动的严格反馈多智能体系统实现近似最优一致性.最后,通过仿真实验验证了所设计算法的有效性.

关键词：比例积分调节最优一致性严格反馈系统多智能体系统预设性能控制

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采用感受野优化与渐进特征融合的图像超分辨率算法

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西安交通大学学报 2025年第1期59卷 136-147页

作者：吴洪伍盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院 210096南京东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 210096南京

针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用... 详细信息

针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用像素注意力机制与大感受野卷积相结合的方式,设计两条渐进路径将输入表征为不同层次的特征抽象,增强网络捕获上下文信息的能力,同时减少了网络参数冗余。通过分层卷积和多重感受野分支,在保持轻量卷积的前提下,于分层的多路径上学习不同尺度的融合特征,增强网络重建边缘细节和复杂纹理特征的能力。实验结果表明:相比于先进算法,所提算法在基准测试集Set5上的峰值信噪比达到32.47 dB,在测试集Set14上达到28.81 dB,优于现有的先进算法,且网络参数更少,实现了9%的参数缩减,从而验证了算法的有效性。

关键词：超分辨率注意力机制感受野优化特征融合

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对融合特征敏感的三维点云识别与分割

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西安交通大学学报 2024年第5期58卷 52-63页

作者：朱安迪达飞鹏盖绍彦东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

三维点云分类分割网络忽视了融合特征中的冗余信息,缺乏放大有效特征占比能力,不能充分挖掘特征的表达性。在CurveNet网络基础上,提出了一种能够筛选和丰富融合特征的方法,对点云的识别与分割效果达到了较先进水平。首先,提出了对融合... 详细信息

三维点云分类分割网络忽视了融合特征中的冗余信息,缺乏放大有效特征占比能力,不能充分挖掘特征的表达性。在CurveNet网络基础上,提出了一种能够筛选和丰富融合特征的方法,对点云的识别与分割效果达到了较先进水平。首先,提出了对融合特征具有筛选能力的特征选择子网络,利用结合了打分机制的Top K算子选出包含有效信息的融合特征,并且能够自适应地赋予被选特征权重。其次,在聚合曲线特征模块中增加了两个新分支,分别学习曲线内部点距离特征和曲线之间的线距离特征,通过快速通道相关性注意力机制提取各分支的内部相关性,增强了网络特征的信息描述能力。实验结果表明,分类任务在ModelNet40数据集上准确率达到了93.8%,分割任务在ShapeNet Part数据集上平均交并比达到了86.4%。与基准网络相比,分类效果与分割效果均有所提高,证明了算法的有效性。

关键词：三维点云融合特征筛选曲线特征注意力机制分类分割

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混合采样下多级特征聚合的视频目标检测算法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 10-19页

作者：秦思怡盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

针对现有基于深度学习的视频目标检测算法无法同时满足精度和效率要求的问题,在单阶段检测器YOLOX-S的基础上,提出基于混合加权采样和多级特征聚合注意力的视频目标检测算法.混合加权参考帧采样(MWRS)策略采用加权随机采样操作和局部连... 详细信息

针对现有基于深度学习的视频目标检测算法无法同时满足精度和效率要求的问题,在单阶段检测器YOLOX-S的基础上,提出基于混合加权采样和多级特征聚合注意力的视频目标检测算法.混合加权参考帧采样(MWRS)策略采用加权随机采样操作和局部连续采样操作,充分利用有效的全局信息与帧间局部信息.多级特征聚合注意力模块(MFAA)基于自注意力机制,对YOLOX-S提取的分类特征进行细化,使得网络从不同层次的特征中学到更加丰富的特征信息.实验结果表明,所提算法在ImageNet VID数据集上的检测精度均值AP50达到77.8%,平均检测速度为11.5 ms/帧,在检测图片上的目标分类和定位效果明显优于YOLOX-S,表明所提算法达到了较高的精度,具有较快的检测速度.

关键词：机器视觉视频目标检测特征聚合注意力机制 YOLOX

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基于多阶段关联的多目标跟踪算法

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仪器仪表学报 2023年第11期44卷 205-214页

作者：霍旭盖绍彦洪濡周伟典达飞鹏东南大学自动化学院南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096

针对现有多目标跟踪算法关联过程中,外观和几何信息利用不充分,同时跟踪对象的邻域间信息交互不足的问题,提出了一种基于多阶段关联的多目标跟踪算法,根据目标之间的不同关联状态,将几何信息和外观信息合理应用于不同关联阶段。算法提... 详细信息

针对现有多目标跟踪算法关联过程中,外观和几何信息利用不充分,同时跟踪对象的邻域间信息交互不足的问题,提出了一种基于多阶段关联的多目标跟踪算法,根据目标之间的不同关联状态,将几何信息和外观信息合理应用于不同关联阶段。算法提出了基于正则化距离交并比(DIoU-Mea)的匹配模块,仅利用几何信息快速将强关联目标匹配。同时基于稀疏图网络(GNN)的关联模块对跟踪对象的邻域建模,促进对象之间的信息交换并提高跟踪精度。基于通道注意力融合特征模型和形状交并比的双校验模块(Double-Revise)进一步细化跟踪结果。所提算法利用不同阶段匹配算法的互补优势,在各阶段合理利用外观和几何信息,过滤掉错误的匹配并识别正确的目标对应关系,在MOT17数据集上进行了验证与测试,其高阶跟踪精度(HOTA)在测试集中达到了64.8%,表明算法具有较好的性能,在密集场景下具有较好的鲁棒性。

关键词：机器视觉多目标跟踪图网络注意力机制

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执行器速率饱和下的系统归一化及控制性能定量评估

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东南大学学报（自然科学版） 2023年第4期53卷 692-701页

作者：袁婕费树岷东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096 东南大学自动化学院南京210096

为解决控制器设计中是否需要对执行器速率饱和影响进行补偿的问题,针对速率饱和现象对控制性能的影响进行了定量分析.基于频域时间尺度变换特性,提出了一阶惯性时延被控对象所在闭环系统在执行器速率饱和下的参数归一化方法,将可变参数... 详细信息

为解决控制器设计中是否需要对执行器速率饱和影响进行补偿的问题,针对速率饱和现象对控制性能的影响进行了定量分析.基于频域时间尺度变换特性,提出了一阶惯性时延被控对象所在闭环系统在执行器速率饱和下的参数归一化方法,将可变参数由4个简化为1个.采用近似最大灵敏度约束积分增益优化(AMIGO)和Skogestad内模控制(SIMC)2种比例积分微分(PID)整定方法来设计控制器参数.经过仿真和逆归一化处理,得到了在恒定系统超调下执行器临界速率饱和值与系统参数之间的数学模型.分析结果表明:AMIGO-PID和SIMC-PI控制器对应的数学模型的平均精度分别为13.89%和2.17%;在相同系统最大超调下,相较于AMIGO-PID控制器,SMIC-PI控制器对执行器的动作速率要求更低,说明SIMC-PI控制器对于执行器的速率饱和影响具有一定的缓和作用;当实际执行器速率饱和值小于模型估计值时,应对速率饱和的影响进行补偿,反之可忽略其影响以节约设计成本.

关键词：执行器速率饱和一阶惯性时延系统性能评估非线性饱和归一化

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基于双向条纹投影的复杂纹理物体三维测量

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光学学报 2024年第9期44卷 93-104页

作者：张巍陈玉翀姚鹏程盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院江苏南京210096 东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

针对结构光系统中复杂纹理的反射率不连续会引起测量误差这一问题,分析并构建了其误差模型,指出了相位误差与相位梯度及灰度梯度之间的相关性,并由此提出了一种基于双向条纹投影的高精度复杂纹理物体测量方法。该方法通过投影横、纵光... 详细信息

针对结构光系统中复杂纹理的反射率不连续会引起测量误差这一问题,分析并构建了其误差模型,指出了相位误差与相位梯度及灰度梯度之间的相关性,并由此提出了一种基于双向条纹投影的高精度复杂纹理物体测量方法。该方法通过投影横、纵光栅获取双向相位信息,并利用提出的映射方法将横向相位映射至纵向,与原纵向相位进行线性运算从而得到平均相位。然后,计算提取的物体纹理边缘切线和校正后相位梯度的夹角,采用相应的误差补偿算法对平均相位进行补偿,最终重建得到校正后点云。对比实验的结果表明,在同等测量效率下,所提方法能够以更高的精度重建复杂纹理物体,相较传统方法,其平均绝对误差和均方根误差最高可降低45.4%和50.1%。

关键词：测量三维测量相移技术双向条纹复杂纹理误差校正

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基于体素的全稀疏三维目标检测器

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仪器仪表学报 2025年

作者：周伟典洪濡盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室

针对目前基于体素的三维目标检测方法由于过于依赖密集二维骨干网络而导致在大范围点云感知上实时性不佳问题,提出了一种基于体素的全稀疏三维目标检测器VoxelFSD,有效提升在大范围点云上检测的实时性表现。该模型由3个关键部分组成:首... 详细信息

针对目前基于体素的三维目标检测方法由于过于依赖密集二维骨干网络而导致在大范围点云感知上实时性不佳问题,提出了一种基于体素的全稀疏三维目标检测器VoxelFSD,有效提升在大范围点云上检测的实时性表现。该模型由3个关键部分组成:首先,并行卷积分支模块(PCB),扩大模型的感受野,充分提取物体特征,并且有效处理物体中心特征丢失对结果的影响;其次,稀疏候选框生成(SRPN)检测头,以稀疏的方式预测物体定位框,在点云模态下,相比密集预测方式能够减少冗余计算,从而提升模型在大范围点云预测中的计算效率;最后,注意力融合模块候选区域检测头(AFM-ROI),在二阶段检测中,利用交叉注意力机制有效融合提取的三维骨干特征和压缩后的鸟瞰图特征,进一步精炼物体特征,得到更好的检测效果。在现有基于体素检测框架上舍弃密集2D骨干,并引入PCB模块和SRPN检测头,提出了全稀疏结构的单阶段轻量级检测器VoxelFSD-S。VoxelFSD-S在速度和精度上相比现有基于体素的轻量化模型达到了更好的平衡,并且能够在大范围点云场景中满足实时性要求。在VoxelFSD-S基础上,进一步引入AFM-ROI提出了两阶段检测器VoxelFSD-T。VoxelFSD-T牺牲部分推理速度但能够显著提升模型精度。VoxelFSD-S和VoxelFSD-T在KITTI数据集测试集上精度分别达到77.67%和81.50%。

关键词：三维目标检测体素化轻量化交叉注意力全稀疏检测器

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基于变刚度自适应导纳机制的机械臂恒力控制

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控制理论与应用 2023年第10期40卷 1880-1888页

作者：周波刘奕荣刘会昌宋伏阳房芳甘亚辉东南大学自动化学院复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室江苏南京210096

工业机械臂在诸如打磨抛光等接触式作业任务中对环境刚度信息存在一定的依赖性,未知环境刚度信息将严重影响机器人的力位控制精度,使得作业效果难以得到保证.为解决环境信息不足或未知情况下的力/位置精确控制问题,本文首先提出了一种... 详细信息

工业机械臂在诸如打磨抛光等接触式作业任务中对环境刚度信息存在一定的依赖性,未知环境刚度信息将严重影响机器人的力位控制精度,使得作业效果难以得到保证.为解决环境信息不足或未知情况下的力/位置精确控制问题,本文首先提出了一种新的自适应环境刚度在线估计方法,针对时变的环境刚度进行实时估计,由此预测生成后继的机械臂参考轨迹点,随后提出了一种根据力跟踪误差实时调整末端工具手刚度系数的变刚度导纳恒力控制方法,并结合李雅普诺夫稳定性理论给出了整体控制律的收敛性证明.针对刚柔两种末端工具手和多种不同的曲面工件开展了实验研究,并与传统PID控制方法和传统导纳控制方法进行了对比,其结果表明本文所提出的复合控制方法可在不同工况条件下实现机器人运动过程中接触力的快速柔顺调节,并获得4.55%以内的最优力控误差效果,证明了本文所提出方法的有效性与可行性.

关键词：机械臂打磨作业恒力控制自适应环境刚度变刚度导纳控制

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