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关键词： 地下大空间   超宽带   完好性   保护级   高斯混合模型   超界模型   TOA定位   误差建模  

摘要： 【目的】超宽带测距误差分布表明,在存在显著重尾的情况下,高斯混合模型比简单的高斯概率包络更接近经验分布。通过传统的超界分布(Overbounding Distribution)模型获得的保护水平过于保守,会降低系统可用性。【方法】为提高系统可用性,提出了基于高斯混合模型(GMM)的超界框架来处理基于TOA(Time of Arrival)定位的超宽带测距误差样本。首先,结合EM算法获得测距误差的双组分GMM概率密度函数,并修正边界参数,使左右边界均满足双边超界条件,以构建双组分GMM形式的距离域双边超界模型。随后,基于GMM双边超界模型推导出计算位置域保护级(PL)的方法,对距离域的概率密度函数进行卷积以获得位置概率密度函数,求逆运算出PL。【结果】最后,开展实验验证应用GMM双边超界模型收紧PL的效果,采集3~93 m范围内的样本数据用于误差模型的构建,真实测试的性能评估表明,基于GMM双边超界模型比传统高斯双边超界模型计算所得的PL减小了20%以上。【结论】GMM双边超界模型能够以较小的计算成本收紧PL,增强系统可用性。

关键词： 机械臂   时间最优   变异策略   轨迹优化   多项式插值  

摘要： 针对中、重型机械臂工程应用中关节冲击大、运行时间长等问题导致的机械臂工作效率低,以逆运动学理论、多项式插值等为基础,提出一种基于变异策略粒子群算法的机械臂轨迹优化方法,在基本粒子群算法迭代中引入种群变异环节,并对惯性权重等参数进行自适应调整,提高算法收敛速度和精度。提出的方法以最短运行时间为适应度函数,研究不同位置工况下,PUMA560机械臂在“5-5-5”关节空间轨迹模型控制下6关节的角速度、角加速度变化规律;基于变异策略粒子群算法,研究不同位置工况下角速度在-π~πrad/s内机械臂最短运行时间变化规律;以Matlab为仿真平台,模拟2点循环、3点不共线工况下机械臂的运动轨迹,分析最优适应度值、趋于收敛时的迭代次数、关节位姿曲线等。试验结果表明,2点循环作业时间相比于初始规划时间缩短50.01%,3点不共线时间缩短67.83%;相比于基本粒子群算法和自适应粒子群算法,2种工况下最优适应度值均下降,收敛速度分别提升了48.28%和67.77%。2种工况下6关节位姿曲线均连续、无突变,且运行时间缩短。

关键词： 控制器部署   软件定义网络   卫星网络   负载均衡   麻雀搜索算法  

摘要： 由于卫星网络星座规模大、拓扑时变、链路不稳定等特点,软件定义网络(SDN)应用在卫星网络时需要部署多个控制器来协同工作,这就会引起一些问题,例如控制器部署位置和数量以及平衡控制器数量、控制区域与网络性能之间的关系等。针对上述问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(SSA)的软件定义卫星网络(SDSN)多控制器动态部署方案。该方案充分考虑卫星网络拓扑的周期性变化,以降低网络时延、平衡控制器负载、提升网络可靠性作为优化目标建立控制器动态部署模型,利用k-means聚类算法对SSA进行初始化改进,并动态调整SSA的步长参数,通过改进的SSA优化迭代出最优的控制器部署方案。仿真结果表明,与对比实验中的基于粒子群优化(PSO)算法的SDSN多控制器部署方案CDS-LR相比,该部署方案不仅使网络时延降低了约10%,而且还使控制器负载均衡度和网络可靠性分别提升了约25%和40%,充分保证了动态卫星网络的整体性能。

关键词： 多模态   假新闻检测   解释算法   知识蒸馏   特征融合  

摘要： 目前,大多数多模态可解释假新闻检测方法忽视了对解释数据和跨模态特征的进一步研究利用,导致可解释假新闻检测方法,虽然对模型的决策做出了解释,但是模型检测性能并没有优于先进的多模态检测方法.针对这些问题,提出了一种迭代的可解释多模态假新闻检测框架.该方法由主模型和解释模块构成,二者都接收多模态新闻作为输入.首先,解释模块中将DeepLIFT解释算法计算出的解释数据也作为主模型的输入之一,参与到主模型的决策过程.接着,主模型中通过多任务网络框架计算出跨模态相关特征和跨模态补充特征,并通过跨模态相关特征的粗预测分数对跨模态补充特征重新加权进行细化,多种特征拼接起来进行模型决策.最后,解释模块利用知识蒸馏从主模型转移决策知识进行训练.主模型和解释模块交替训练,整体构成了迭代的框架,在提供决策解释的同时,进一步提升模型检测性能.在两个公开的假新闻检测数据集上进行大量实验,实验结果证明所提出的方法优于最先进的多模态假新闻检测方法.

关键词： 复杂环境   蜣螂优化算法   无人机路径规划   混沌映射   代价函数  

摘要： 针对复杂环境下无人机路径优化算法收敛精度低、全局搜索能力弱及易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进混合蜣螂优化算法(SPM and osprey based hybrid dung beetle optimizer,SO-DBO)。使用混沌映射SPM初始化种群位置,提高算法搜索效率。在滚球蜣螂种群有障碍模式和无障碍模式中分别引入动态全局勘探策略和随机角度策略,提升算法精度和全局搜索能力。在觅食蜣螂位置更新引入自适应T分布策略,增强算法逃离局部最优能力。通过动态权重因子提高算法全局搜索能力并降低陷入局部最优解的风险。实验结果表明:相比原始蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO),改进后的SO-DBO算法代价函数指标在简单环境下分别改善了9.68%、12.93%,在复杂环境下分别改善了13.34%、17.00%,有效提升了算法的收敛速度、精度和稳定性。

关键词： 仿人机器人   行走控制   深度强化学习   扩展状态观测器   运动重定向  

摘要： 针对仿人机器人在不均匀地面行走过程中遭遇的内部参数扰动问题,提出了一种融合策略深度强化学习算法。首先,基于关键点匹配技术模仿人类在类似地形上的行走模式为算法提供正向激励,促进策略优化;其次,精细设计马尔科夫决策过程确保行走控制策略的可靠性;最后,基于扩展状态观测器修正对机器人未建模项及环境不确定性的估计,使得机器人的环境感知功能得到提升。实验结果表明,该算法能够控制仿人机器人穿越不均匀的草地地形并保持稳健行走。

关键词： 机器视觉   边缘检测   双三次插值   滞后双阈值二值化   Canny-Devernay算法   亚像素  

摘要： 为满足机器视觉精密尺寸测量对图像边缘深亚像素级定位和强抗噪能力的要求,提出了基于双三次插值的Canny-Devernay亚像素图像边缘检测算法。首先,采用中值滤波降低采集图像噪声;其次,通过双三次插值细分图像边缘;然后,运用最大化类间方差(Ostu)算法优化Canny-Devernay算法参数并改进轮廓生成步骤,精确提取亚像素边缘;最后基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建实验系统,分别以OpenCV图像、USB接口插件采集图像为对象进行实验。实验结果表明,在相机标定精度为0.0098毫米/像素的情况下,该算法边缘检测平均误差为0.00685 mm,小于0.7像素,计算耗时偏差为7.68‰,其边缘定位精度、抗噪能力和算法稳定性均优于Canny算法、基于Zernike矩的算法以及Canny-Devernay算法,将用于研制某新型精密机器视觉尺寸测量设备。

关键词： 安全帽检测   YOLOv8n   特征融合   改进小目标层   注意力机制  

摘要： 在施工场景下,针对安全帽检测任务中存在小目标较多、目标易被遮挡和易受环境因素干扰等问题,提出一种改进YOLOv8n的安全帽佩戴检测算法。首先,设计一种双向特征金字塔网络,通过跳跃连接增强特征表达能力,优化特征融合,并增加160×160有效特征层来提高小目标的检测精度;其次,利用分组卷积的思想和共享参数的策略重构检测头模块,在保证检测精度不受影响的前提下减少模型的参数量;最后,引入基于大型可分离核注意力(LSKA)和瓶颈注意力模块(BAM)设计的注意力引导模块,将其融入到空间金字塔池化(SPPF)模块中,该模块通过LSKA扩大感受野,提升模型对遮挡目标的局部特征捕捉,同时通过BAM关注空间和通道,过滤环境噪声,减少环境干扰对模型检测的影响。实验结果表明,改进后的算法相较于基线算法,准确率提高了0.2百分点,召回率提高了2.1百分点,mAP@0.5提升了2.6百分点,此外,参数量仅为2.0 M,FPS达到了84.5帧。

关键词： 能源管理系统   电力市场   储氢   碳交易   微电网群  

摘要： 在考虑风光不确定性条件下建立一个低碳背景下含电转气的多微网架构分层管理的能量调度模型。上层构建一个混合能源运营商模型,利用改进的蛇算法寻求运营商与微电网群的最优内部电价,在进行功率交换和主网应用分时电价条件下,实现电氢互转,分别协调与主网和微网群调度;下层利用求解器构建微网群间实现相互协作调度模型,将梯度碳交易机制引入各微电网调度阶段。通过仿真验证,该模型最终通过分时电价以及运营商储能储氢实现对主网削峰填谷的作用,同时在阶梯式碳交易模式下,降低碳排,考虑到环境成本,实现微网群与协同运营商的合作联盟。

关键词： 轮胎   侧偏角   侧向力   转向灵敏度  

摘要： 在-16°~+16°的大侧偏角下,获得轮胎左转向和右转向侧向力,采用魔术公式进行拟合,并应用梯形法则得到轮胎侧向滞后功,可以评估轮胎在任意负荷下侧向滞后功对车辆转向灵敏度的影响,可为轮胎操纵稳定性的评估提供参考。