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关键词： 双边遥操作系统   有源端口   无源性   时域无源控制   能量罐  

摘要： 双边遥操作系统涉及机器人学,神经学,控制理论和力学等多方面技术,在机器医疗,太空探索和危险环境作业等领域具有极高发展潜力。在遥操作控制算法中,无源控制以能量流动作为设计基础,从物理角度对控制行为做出解释,可优化系统的动态性能。传统的无源控制假设系统中操作者端口无源且不影响能量交换,在进行算法设计时通常对其不予考虑。事实上,当人手操纵机械臂执行任务时,其运动状态具有随机性,可能处于有源状态并对其控制性能造成负面影响。本文首先分析了操作者端口在不同运动状态下的有源性,并设计了两套可用于含有源操作者端口的双边遥操作系统的控制算法。最后,在MATLAB/Simulink平台上对所有理论分析和算法设计进行了实验测试,证明了本文有源性分析方法的正确性和所设计算法的实用性。本文的主要研究成果如下:1.以无源理论为基础,采用基于端口输入输出信号积分的分析方式,将操作者作为单独端口来定性研究其在不同运动状态下的无源性。该方法优化了端口建模方式,将速度v和位移x作为操作者感受阻力的诱因。经实验验证,最终得出该端口在特定运动模式下处于有源的结论,避免了原有的人手阻抗建模法的随机性,具有较高真实度,也揭示了传统无源性理论假设的局限。2.结合时域无源理论,设计了一套可用于含有源端口的双边遥操作控制算法。该算法使用无源观察器PO(Passive Observer)对端口瞬时功率p进行监测,以判断其无源性,并使用无源控制器PC(Passive Controller)对额外能量进行耗散,避免了原有的基于能量的控制算法的积分误差和力突变问题,平滑了补偿力f的输出,降低了震颤幅度和跟踪误差。这套算法具有一定的普适性,可扩展至多个端口中以调节其各自的无源性对系统整体性能的影响。3.对算法进行进一步优化,设计了一套优化的结合能量罐(Energy Tank)的双层控制算法。在该算法中,使用直接力反馈控制作为透明层以保证透明度,无源层使用能量罐监测操作者端口通过有源行为向系统注入的额外能量,并利用可变阻尼器件B在从端进行耗散,以维持系统稳定性。经仿真测试可知,优化后的系统具有更小的接触抖振,位置跟踪表现良好,具有更高稳定性与更强临场感。该算法改进了原有的含能量罐控制算法的结构,并扩展其功能,首次将其用于调节操作者端口有源对系统的负面影响,具有一定的创新性与实用性。

ISBN: (纸本)9787115580603

关键词： 嵌入式操作系统   内存管理   符号执行方法   多线程   性能测试模型  

摘要： 随着计算机软硬件的快速发展,物联网产业高速发展,已经渗透进我们生活的方方面面,而嵌入式操作系统作为嵌入式设备的系统软件,它的安全性和可靠性是嵌入式设备重点关注对象。与通用操作系统相比,嵌入式操作系统对资源的利用率更为敏感,对时间要求也更为严格,要保证一定的实时性、可靠性。内存管理是嵌入式操作系统的重要组成部分,对内存管理进行性能测试有助于分析整个系统的性能好坏。本文提出两个面向不同场景的内存管理性能测试模型,双线程测试模型和多线程测试模型,并在此基础上给出通用内存管理测试框架,可以在这个框架下对内存管理进行性能的多方面测试。针对嵌入式系统的应用场景多样性,设计实现自动数据集生成工具和自动数据分析工具。由于系统内存管理实现的技巧性,我们有针对性地在现有的符号执行工具KLEE的基础上,添加前置处理工具,能够让KLEE生成符合嵌入式内存管理算法要求的性能测试数据集,从而让整个框架更为自动化。针对Zephyr嵌入式实时操作系统,我们对Buddy、TLSF、DLSF三种内存管理算法进行了性能检测,并在多场景下对时间、碎片等性能进行综合分析,结果发现TLSF在时间性能上表现最好,DLSF在内存内碎片的表现最好,在部分场景中,DLSF有最少的内存分配失败次数。此测试结果和实际情况一致,说明该性能测试框架具有一定的应用价值。不同于其他内存管理性能测试模型,我们将线程调度对于内存管理的运行影响考虑进去,从系统整体的角度分析内存管理模块在系统中的表现;使用自动生成的多场景数据集对不同的内存管理进行性能分析,使运行数据之间可以进行横向和纵向的对比,让结果更具有参考性和全面性,且有较高自动化性。本文的具体研究工作包括:1.提出并实现基于KLEE的自动化性能数据集生成工具由于嵌入式内存管理算法通常会引入辅助数据结构,例如位图,会导致路径检索变少,使生成的测试用例在性能测试中价值较小。本文在符号执行理论的基础上,针对内存管理性能测试的目的特性,在现有的KLEE工具的基础上,添加前置处理方法,能够生成符合要求的性能测试数据集。2.设计并开发双线程和多线程内存管理性能测试模型通过将线程调度添加到性能测试过程,提出双线程和多线程测试模型,从而将因内存碎片导致的内存申请失败引发的多个线程的上下文调度的时间消耗作为惩罚引入到内存管理的性能表现中。3.提出并生成嵌入式内存管理性能测试框架本文在提出的基于KLEE的自动数据集生成工具和两个测试模型的基础上,构建了 一个嵌入式内存管理性能测试框架,这个框架集合数据集生成工具、测试模型、数据分析工具等多个部分,可以通过配置文件来实现较高的自动化测试,从而对内存管理有一个多方面的性能分析,并且多个算法之间能进行横向对比。

关键词： 三孢布拉霉   β-胡萝卜素   电击转化原生质体   btwc-1   RNAi  

摘要： 丝状真菌三孢布拉霉(Blakeslea trispora)是生产β-胡萝卜素(β-Carotene)的工业菌株,其β-胡萝卜素的合成受光照调控,由光受体蛋白Bt WC-1a、Bt WC-1b及Bt WC-1c介导,但该过程的分子机制尚不清楚。由于目前在三孢布拉霉中尚未建立高效的转化体系及遗传操作技术,制约了对包括上述问题在内的三孢布拉霉遗传学和分子生物学的研究。为了建立适用于三孢布拉霉的遗传操作工具,本研究进行了以下几个方面的研究。1)建立并优化了电击转化三孢布拉霉原生质体的方法。首先确定了适用于三孢布拉霉原生质体制备的最佳酶解时间,接着对不同电场强度、核酸浓度、电转缓冲液及再生时间进行了单因素实验,分别确定了它们的最佳条件。此外,针对较为显著的四个因素,设置了四个水平正交实验。最终确定了三孢布拉霉电击转化原生质体的最适条件为:酶解3 h、电压0.4 kv、电脉冲2 ms、核酸质量浓度2.5μg·m L和再生时间3 h。2)基于CRISPR/Cas9技术探究了适用于三孢布拉霉的基因编辑体系。选用三孢布拉霉的组蛋白HB预估的核定位信号HTB作为Cas9蛋白的核定位信号,将内源的Bt5S r RNA或预测的Bt U6启动子作为sg RNA表达的启动子。构建了p UC57/p DHt/sk-Bt Cas9-Bt HTB-Bt U6/Bt5S r RNA-sg RNA-hph(btwc-1c-target1/2/3)质粒并分别转化至三孢布拉霉中。后续通过电击转化原生质体的方法将含有新霉素基因neo及btwc-1c同源臂的供体质粒导入已摄取了质粒p DHt/sk-Bt Cas9-Bt HTB-Bt U6/Bt5S r RNA-sg RNA-hph(btwc-1c-target1/2/3)的三孢布拉霉中。然而,基于构建的该基因编辑系统未能有效筛选到阳性克隆。为了能更加有效地筛选到阳性转化子,选择了表型颜色变化更明显的基因car B作为靶基因。基于电击转化原生质体的方法将磷酸化与硫代磷酸化修饰的m Cherry红色荧光蛋白基因导入已整合cas9及sg RNA表达框的三孢布拉霉中。虽经过大量的传代、筛选与测序分析,依然未获得靶基因敲除菌株,可能与菌株遗传背景复杂相关。3)为了解决遗传操作限制的问题,可以采用转录后水平的基因沉默技术,即RNA干扰技术对靶基因进行表达调控。基于该技术靶向btwc-1a、btwc-1b及btwc-1c构建了RNA干扰菌株,对其调控β-胡萝卜素合成进行了分析。通过构建p Cambia1303-m U6-btwc-1a、p Cambia1303-m U6-btwc-1b与p Cambia1303-m U6-btwc-1c质粒,分别转化至三孢布拉霉中,基于荧光定量PCR技术对这三个靶基因的转录水平进行了分析,结果表明btwc-1a、btwc-1b及btwc-1c的相对转录水平相对于对照菌株分别降低了72%、67%和63%,因此构建的RNA干扰技术可以应用于三孢布拉霉的分子生物学研究。4)基于RNA干扰技术对光受体Bt WC-1s影响β-胡萝卜素合成进行了分析。在全黑暗条件下培养时,靶向btwc-1a、btwc-1b及btwc-1c的RNA干扰菌株与对照菌株相比β-胡萝卜素合成并无显著差异。在蓝光照射后,与对照菌株相比,btwc-1a和btwc-1c RNA干扰菌株合成β-胡萝卜素存在显著差异,其β-胡萝卜素含量最高分别降低了1%与36%,而btwc-1b RNA干扰菌株无显著差异,表明光照诱导β-胡萝卜素的合成主要与btwc-1a和btwc-1c相关,与btwc-1b无关。随后分析了靶向btwc-1a与btwc-1c的RNA干扰菌株中β-胡萝卜素结构基因car B与car RA的相对转录水平。与对照菌株相比,btwc-1a与btwc-1c RNA干扰菌株car B及car RA基因相对转录水平明显较低,表明btwc-1a及btwc-1c影响β-胡萝卜素的合成与其调控β-胡萝卜素结构基因的表达成正相关。

关键词： 智能交通系统   AI推理框架   目标检测   操作系统   模型轻量化  

摘要： 随着计算机技术的不断进步,基于深度学习的人工智能技术获得了高速发展,尤其在低功耗低成本的嵌入式设备中被运用的越来越广泛。在目前智能交通系统中存在大量基于微处理器的参与边缘计算的嵌入式设备,广泛分布在各个交通要道,用于提供对行人、车辆、障碍物等交通场景中常见信息的感知,特别对于行人运动的实时监测是交通安全保障的重中之重,而使用目标检测算法对采集到的视频进行行人快速检测是智能交通系统中的一项关键技术。传统行人检测方案常使用高精度的传感器,成本高昂且检测能力有限,也可以使用路侧摄像头将视频流传回数据中心进行集中式的图像算法检测,时延较长且带宽资源耗费较多。基于传统方法进行智能交通系统中的行人检测成本高且效率低,而在边缘智能领域中要求边缘设备具备一定的计算能力,特别是许多深度学习算法可以直接运行在大量分布式的嵌入式设备中,这对于智能交通系统的实时性有较大的提升。本文针对智能交通场景下的实现行人边缘快速检测技术的推理框架和目标检测算法分别进行了深入研究,构建了一套完整的从硬件到软件的行人快速检测系统,在多款低功耗微处理器上进行了验证。具体研究工作如下:(1)提出了一种适用于微处理器的新型深度学习推理框架Micro Infer。主要解决目前已有深度学习框架部署难、内存开销大、移植性差等问题,可一键式的完成深度学习模型在对应芯片上的部署且尽可能获得性能上的最优。Micro Infer的设计采用上位机和下位机相结合的方法,在上位机自动的进行模型量化、模型预编译、算子匹配、代码自动生成等步骤,提前预估了在下位机芯片上所需要的内存开销、推理加速方案等重要信息,并自动生成了一个定制化的AI插件,在下位机则使用改进后的内存管理策略,使用尽可能小的内存空间且不影响速度的情况下执行算法推理。其中还为Micro Infer特别定制了一个适用于微处理器的Xidian OS操作系统,设计了AI Framework框架,对多种后端AI推理框架具有良好的支持性。实验证明,本文所设计的Micro Infer推理框架和其它推理框架进行对比,在多个方面获得了较大提升。(2)提出了一种基于裁剪YOLO-fastest的行人目标检测算法和部署方法。对于YOLO-fastest模型进行了进一步的轻量化,对特征金字塔和主干网络进行了裁剪,裁剪后的模型将模型的运算量和模型权重大小压缩为接近之前的1/10,而推理精度出现了些许下滑。在模型部署上,使用了适配于目标平台的优化算子可以大大加快推理速度,并且对YOLO模型的后处理算法在MCU上进行了实现。实验证明裁剪后的YOLO-fastest模型在推理速度和内存占用上均获得了极大的提升。

摘要： 近日，中国通信标准化协会网络与信息安全技术工作委员会第28次全会成功举办。会上，由中国通信标准化协会（CCSA）网络与信息安全（TC8）安全基础工作组（WG4）牵头，联合公安部第三研究所等多家具备物联网研究基础与实践落地经验的单位共同撰写的《物联网操作系统安全白皮书》（以下简称“白皮书”）正式发布。

摘要： 基于Anolis OS开源操作系统，使用两种方式进行私有云存储的部署。

关键词： 种猪   性能测定   操作系统   动态称重   体尺测量  

摘要： 《全国生猪遗传改良计划(2021-2035年)》提出以建立高效智能化种猪性能测定体系为主攻方向,以国家生猪核心育种场、种公猪站、战略种源基地为抓手,以技术创新和机制创新为根本动力,大力支持专业化育种和联合育种发展,构建市场为导向、企业为主体、产学研深度融合的创新体系,逐步建立基于全产业链的新型育种体系,建成更加高效的生猪良种繁育体系,打造具有国际竞争力的现代生猪种业,引领和支撑生猪产业转型升级。自动并准确的提取种猪的采食量、体重体尺等信息是实现我国高效联合育种的先决条件。现有开放式种猪性能测定站无法提供种猪体尺信息,且存在种猪争食行为,进而影响测定数据准确性。针对以上问题,本文设计了一种集种猪自动识别、体重自动称量、体尺自动测量、采食量自动统计于一体的封闭式种猪性能测定系统。 本文在项目组研制的封闭式种猪性能测定站机械系统以及硬件系统基础上,分析种猪性能测定功能需求,开发了种猪性能测定站软件系统,并进行性能试验验证系统的可行性和稳定性。本论文的主要工作内容及结论如下: (1)分析了种猪性能测定站功能需求,对系统整体方案进行设计。基于封闭式种猪性能测定站机械结构以及硬件电路对测定站功能需求进行分析,采用STM32控制中心—图像处理中心协调工作的整体方案,构建基于FreeRTOS操作系统的软件架构。 (2)为提高测定数据的准确性,设计了基于系统称重模块的动态称重算法。通过对试验种猪动态体重数据时域进行采集分析,种猪体重噪声频率大于10Hz,结合测定站测量环境选择基于FIR滤波器的均值法为动态称重算法,并使用凯泽窗对FIR滤波器进行设计,实现了基于FIR滤波的动态称重算法。 (3)针对系统体尺测量需求,设计了种猪体尺测量算法。基于QT开发上位机监控软件采集猪采食图像,对比各图像分割算法,针对测定站稳定的背景环境,设计了基于深度图像的猪体动态轮廓分割法。对分割后猪体背部轮廓进行分析,基于椭圆拟合设计了理想姿态筛选法对异常图像进行过滤。在理想姿态的基础上通过包络分析提取种猪体尺特征点并计算种猪体尺数据,得到种猪体尺信息。 (4)对各功能模块软件进行开发。将设计的动态称重算法以及体尺测量算法分别移植到称重模块和体尺测量模块,并对身份识别模块、存储模块进行软件开发,通过设计人机交互界面实现测定站的可读性与可操作性,并基于CAN总线实现系统的分布式控制,各功能模块通过FreeRTOS操作系统完成调度运行。 (5)对开发完成的系统进行性能试验。本文分别于2019年12月14日和2021年10月7日进行了实际猪群模拟种猪生长性能和体尺测量试验,试验达到预期效果,各功能模块运行稳定。通过生长性能试验对采食行为数据分析表明,25～60kg、25～100kg体重阶段,试验猪群体自由日均采食次数分别为9.33次和8.94次,日均采食时间分别为88.20min和92.93min,群体料肉比分别为2.47和2.66;60～135日龄阶段生长曲线拟合结果表明,生长规律符合Logistic模型,通过Logistic模型预测的拐点日龄为126.18d,拐点体重为72.70kg。通过体尺测量试验验证,算法筛选种猪理想姿态帧全部在人工筛选理想姿态帧以内,体长、体宽、臀宽、体高、臀高五个体尺的平均相对检测误差分别为3.69%、2.53%、2.60%、2.59%、2.17%,满足体尺测量要求。证明了封闭式种猪性能测定站的稳定性和可行性。 本文设计的封闭式种猪性能测定站能够将种猪身份、采食信息、体重信息和体尺信息有机融合,为我国生猪育种工作提供了物质装备和技术支撑,推进种猪国产化发展。

关键词： Linux操作系统  

ISBN: (纸本)9787115578112

摘要： 本书以目前广泛使用的Ubuntu 20.04平台为例，由浅入深、全面系统地讲解了Linux操作系统的基本概念和各种网络服务配置。全书共8个项目，内容包括Ubuntu概述、安装与基本操作，Linux基本操作命令，用户组群与文件目录权限管理，磁盘配置与管理，系统高级配置与管理，软件包安装配置与管理，Shell编程基础，以及常用服务器配置与管理。