Shenyang Institute of Automation,Chinese Academy Of Sciences
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A Parameters Identification Method for Flexible Joints Based on Resonance and Anti-resonance Frequency Characteristics
No full text为了获取柔性关节精确的物理参数，提出了一种基于系统谐振与抗谐振特性的参数辨识方法．首先建立柔性关节的数学模型，利用该模型推导柔性关节的谐振、抗谐振频率特性与待辨识参数的数学关系，然后基于此关系建立误差回归模型，设计实验采集不同负载条件下的输入与输出数据，计算得到系统的谐振、抗谐振频率及幅值，代入回归模型并基于最小二乘法求解参数．最后，通过仿真与实验将本文方法与一般的频域特性拟合方法进行对比，结果表明在含有噪声的情况下本文方法将参数辨识平均精度从75.34%提高到90.35%，方差从25.34%降低到8.07%，验证了所提方法的可行性与有效性．</p
Adaptive coverage sampling of thermocline with an autonomous underwater vehicle
No full textThe thermocline, which is common in the ocean, has an important influence on marine fisheries, underwater communication, and submarine activities. This study proposes a method for detecting and tracking a thermocline using an autonomous underwater vehicle (AUV), which follows theSense→Plan→Actcontrol methodology. The adaptive control of the vehicle ensures that the AUV can cover the target thermocline as it evolves over time and space. Additionally, this method achieves coverage observation of a highly dynamic water column containing multiple thermoclines through the online evaluation of the vertical thermocline distribution. Computer simulations are conducted to illustrate the advantages of this algorithm. In the field tests, an AUV is deployed in the South China Sea under the guidance of the satellite remote sensing data. And the algorithm is run in real time to track the thermoclines with different structures in various environments. At the same time, a series of ship-based conductivity, temperature, and depth (CTD) stations are built along the predetermined trajectory of the AUV as the cross-validation of this method. The simulation and field test results demonstrate that the method is effective, practical, and can better perceive variations of a thermocline.</p
Research on Hand Movement Rehabilitation and Quantitative Evaluation Technology Based on Surface Electromyography
No full text近年来，脑卒中已经成为全球负担最重的疾病，是致死和致残的最大原因之一，另外脑卒中患者数量仍在逐渐增加并趋向于年轻化。大多脑卒中患者存在手部运动功能障碍，极大影响患者的日常生活。现代康复理论和实践表明，科学的运动康复训练可以有效的帮助脑卒中患者恢复身体机能。但传统康复训练存在训练效率低和训练强度不足等问题，因此手部康复机器人成为更好的选择。本文针对传统康复过程中康复训练和康复评估效率低、康复成本高等问题，研究了基于表面肌电的脑卒中患者手部动作识别和量化康复评估方法，并基于这两项技术研发了基于表面肌电的手部康复机器人系统。本文具体研究内容如下： 首先，为了便于研究脑卒中患者手部动作识别和康复评估技术，建立了脑卒中患者的手部表面肌电数据集。该数据集包含43名脑卒中患者的9种常见手部康复动作的表面肌电数据，覆盖全部康复等级，适合进行患者手部动作识别和量化康复评估的研究。并介绍了表面肌电数据的特征工程，包括数据预处理、特征提取和特征选择。数据预处理主要指肌电数据滤波和归一化方法，特征提取和特征选择介绍了传统方法和自动方法，通过提出的自动特征提取和特征选择方法，可以得到适合任务的最优特征集。其次，针对脑卒中患者手部动作识别率低的问题，提出了一种基于表面肌电的脑卒中患者手部动作识别方法。通过对30名不同等级患者的表面肌电数据进行特征提取和特征选择，筛选出了最合适的滑动窗参数及特征，使用设计的分类模型进行动作识别，实验结果表明该方法性能优于常见分类模型，最后进行在线实验并分析了实时性。再次，针对传统康复评估方法的主观性强、实时性差和效率低等问题，提出了基于表面肌电的脑卒中患者手部量化康复评估方法。通过特征工程筛选出适合康复评估的特征，使用设计的量化评估模型进行康复评估，实验结果表明该方法优于其他模型，并确定了适合康复评估的康复动作。并探究了康复评估的应用难点，取得了一定的成果。 最后，基于脑卒中患者手部动作识别和量化康复评估两项技术，设计了基于表面肌电的手部康复机器人系统，具有康复训练、量化康复评估和康复方案自调整功能，适用于家庭和社区式的脑卒中患者康复训练
Underwater Visual-Inertial Odometry Based on Monocular Direct Method
No full text自主水下机器人（Autonomous Underwater vehicle，AUV）是人类探索海洋空间的重要工具，而强大的自主定位能力是实现AUV完全自主运动的关键。当AUV执行水下对接、水下设备检查等近距离作业任务时，需要有更高的定位精度，而基于视觉传感器与惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）融合的视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，VIO）能够利用相机捕捉到水下环境中细致的纹理，同时IMU又能够在缺失视觉特征的场景中提供短期较好的位姿估计，相较于其他的水下自主定位方式，VIO方法在水下近距离作业时有更大的优势。VIO是移动机器人领域新兴的一个研究方向，并且受到越来越多学者的关注。但是目前对VIO系统的研究与应用主要集中在陆上环境，并且已经取得了一定的进展，而对水下VIO系统的研究相对较少，其主要原因在于VIO系统在水下场景中的应用存在一些局限性，比如水下是一个弱纹理环境，存在大量重复纹理，视觉传感器在水中的作用范围有限，水下图像存在较严重的退化问题，另外，AUV还通常以较低的速度航行。为将VIO系统有效地应用到水下场景中，本文提出一个适用于AUV执行近距离作业任务时的水下VIO系统，其具体的研究内容如下：1）针对水下环境中存在大量重复性弱纹理特征并且缺乏角点的特点，在该VIO系统的视觉部分使用了直接法进行数据关联。由于直接法只要求图像中有明显的梯度变化，所以直接法还可以利用图像中除角点外的其他特征，该策略使得直接法可以工作在缺乏角点并且存在大量重复纹理的水下环境。此外，为保证提取到足够多有效的特征点，在特征提取过程中还采用了动态调整特征点提取数量和提取阈值的方法。2）本VIO系统采用了基于直接法的数据关联方式。在进行数据关联时，首先对图像施加了一个光度仿射变换函数，该函数可以对图像进行实时的曝光补偿。之后，在系统的粗跟踪阶段，将视觉信息和惯性信息进行了简单的融合，其中IMU传感器的测量值既可以作为先验信息为位姿的粗跟踪提供初始值，又能够在视觉信息无效时提供短期较精确的位姿信息。最后，由于直接法无法通过三角测量的方式计算特征点的深度，所以采用了极线搜索和块匹配的方法对其进行估计。3）针对水下机器人低速运动的特点，在VIO系统初始化阶段主要进行视觉状态量的初始化，而将尺度等惯性状态量加入到联合优化中进行估计。为降低低速运动状态下IMU预积分量的误差，在关键帧的选择策略和边缘化策略中综合考虑了图像的空间分布与时间差异。此外，为保持VIO系统的一致性同时降低尺度状态量的线性化误差，在联合优化过程中使用了改进的动态边缘化策略，该策略对变化的尺度施加了更严格的判断标准，并增加了对视觉信息可靠性的判断。4）利用AQUALOC水下数据集对本文的VIO系统进行了实验研究与分析。首先，通过实验对本VIO系统中一些重要的参数进行了调节，确定了该系统运行时最佳的参数取值。然后，将直接法与特征点法在三种水下场景中进行了对比实验，实验表明本系统采用的直接法在相对恶劣的水下环境中有更好的性能。最后，对本VIO系统在低速运动状态下运行的有效性进行了实验验证，实验表明本系统在低速运动状态下仍能够正常运行，并能实现快速初始化
Research and Application of Image Super Resolution Oriented to Real Scenes
No full text随着科学技术日新月异的发展，视觉智能受到广泛的关注。尤其随着人们对图像、视频等信息需求的不断增加，人们对图像质量的要求也越来越高。同时随着深度学习的不断发展，单图像超分辨率（Single Image Super-resolution，SISR）应用取得了重要突破。超分辨率重建是一个典型的低层级计算机视觉任务，是利用低分辨率图像（Low-Resolution，LR）重建出相应的高分辨率图像（High-Resolution，HR）的计算机视觉任务。超分辨率重建应用极其广泛，在军工、公共安全的监控设备、卫星遥感、医学影响识别、工业相机等领域有着重要的应用价值。基于以往的一些研究，我们观察到现有的基于客观评价驱动的方法（以PSNR，SSIM为评价指标）和基于感知质量驱动的方法（以NIQE，LPIPS为评价指标）很难在重建图像的准确性和真实性之间取得平衡。这是由于基于客观评价驱动的方法其旨在最小化高分辨率图像和超分图像之间的差距，这些方法往往会产生视觉效果不佳且纹理过于平滑的结果。然而，过于平滑的图像缺乏精细的高频纹理，视觉效果模糊。另一方面，基于感知驱动的方法，通过引入生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），使得超分图像具有更加逼真的纹理。因此基于感知质量驱动的方法将超分辨率研究的重点从优化失真度量转移到了改善视觉质量上。尽管基于感知质量驱动的方法可以产生视觉上令人愉悦的图像，但是在许多实验中发现，基于感知质量驱动的方法生成的超分图像中存在大量虚假细节和错误纹理，这违反了超分辨率的初衷。由于GAN产生的高频伪像的出现，基于感知质量驱动的方法并不适合对重建图像的准确性有严格要求的医疗或监控设备领域等场景的应用。本文的目的是结合以上两种方法的特点和优点，专注于提高感知超分辨率的视觉质量的同时抑制和减少GAN产生的虚假细节，从而使超分辨的结果在纹理和细节上更加准确，更适应于真实场景的应用。我们提出的双分支交叉生成对抗网络的主要贡献如下：1、针对重建图像的准确性和真实性之间的矛盾，本文首先将输入的低分辨率图像分解为低频和高频分量。在低频分支中，我们采用L1损失对模型进行优化，L1损失控制网络恢复原始图像的低频信息，以确保所生成图像的大部分信息都是准确的。同时，高频分支在重建误差的约束下，利用L1损失和对抗性损失、感知损失来产生逼真且准确的高频纹理。这两个分支旨在提取不同的特征并在各自的频域中恢复不同的图像信息，以达到其优化目标。2、为了鼓励分支之间的特征重用并促进分支之间更好的信息流动，我们让两个分支提取的特征相互交互，共享低频特征和高频特征。这使整个网络看起来像纵横交错的人行道，因此我们将其称为双分支交叉网络（Two-branch Crisscross Network，TBCNet）。3、利用原始LR图像的所有分层功能，我们构造了残差密集注意力块（Residual Dense Attention Block ，RDAB）作为基本构建模块，该模块在局部和全局残差跳跃连接中将密集连接和通道注意机制结合在一起。残差跳跃结构将简化对深层网络的训练；紧密的连接可以极大地改善信息流和梯度，并减少对冗余特征的学习。通道注意机制可以通过关注更有用的特征和抑制不必要的特征来改善网络的表示。4、本文将从输入分量的影响、网络结构的影响、损失函数使用、损失函数权重等来分析模型的性能。我们将使用Set5，Set14，BSD100，Urban100，Building100五个数据集从图像客观评价指标（即PSNR和SSIM角度）和图像视觉感知评价指标（即LPIPS和NIQE）对模型性能进行评估并与最先进的图像超分辨率算法进行比较。本文提出的模型在图像的准确性和真实性平衡上取得重要突破，在多个数据集上都取得了极其优异的效果
Real-Time and Reliable Transmission Scheduling in Industrial Wireless Sensor Networks
No full text面向IWSNs的传输调度是NP完全的多目标优化问题，需要综合考虑空间约束、子任务间顺序约束、数据截止期约束以及网络可靠性要求。此外，传输调度还面临诸多工业应用特有的新问题：（1）工业环境中充斥着噪声、干扰、多径效应和信号衰落等不利因素，导致每条链路的可用信道集合不一致，具有局部特征；（2）IWSNs常采用多天线增强并行收发能力，从而提高数据传输的实时性和可靠性，但当前传输调度方法不能充分发挥多天线的优势；（3）受设备、人员频繁移动和环境变化等影响，工业通信环境中无线信道通常具有高动态性；（4）智能制造中一些新兴工业应用对于节点间传输顺序性提出了要求。本文针对上述问题设计了相应的传输调度方法，主要贡献如下：（1）针对当前基于局部可用信道集的传输调度方法存在资源利用率低、传输实时性无法保证的问题，提出了基于局部可用信道集的最短时延汇聚传输调度（Local Available Channel Set based Convergecast Scheduling，LCS）算法。该算法定义了子树“有效剩余数据包”概念，通过把链路可用信道个数折算成子树剩余数据包个数作为调度的启发式规则，从而综合评估局部可用信道集和剩余数据包对于节点传输优先级的影响；并为每一个信道选择合适的节点，从而优化节点和信道匹配情况，最大化网络的并行传输能力，降低传输时延。（2）针对当前传输调度方法只考虑时隙、信道二维资源调度，忽略了天线个数影响从而导致传输实时性难以保证的问题，提出了基于剩余资源块的最小松弛度优先（Remaining Resource Blocks based Least Laxity First，RRBs-LLF）调度算法。该算法包括从三维到二维资源调度的降维过程和基于剩余资源块的优先级分配过程。首先根据时隙、信道和天线资源之间的制约关系求出每一个传输的总资源块个数。在此过程中，由于天线和信道必须被成对使用，因此总资源块计算时只需考虑信道数和天线数的较小值。通过这种定义资源块的方式完成调度问题的降维。然后，综合考虑节点间的传输冲突和共信道干扰，通过减去这两种因素造成的资源块损失，得到每一个传输的剩余资源块个数，并根据该值确定各传输的时间紧迫性（即松弛度），进而确定优先级。通过上述方法合理使用每一个资源块，充分发挥多天线在IWSNs中的效用，提高了网络的实时性。（3）针对当前传输调度方法主要面向静态信道，无法在信道条件频繁变化的工业环境中保证可靠传输的问题，研究了面向动态预留机制的实时可靠传输调度问题，提出了基于自动按需重传（Automatic On-Demand Retransmission，AODR）的传输调度方法。该方法采用多轮次的时隙动态预留机制，每轮的时隙预留完全基于前一轮丢包结果，从而避免了静态预留方法导致的时隙预留不足或者预留过多问题，在保证实时性的前提下，提高传输可靠性。此外，对AODR方法进行了详细的可靠性分析，并证明了传输可靠性与信道条件、现场设备数量、接入设备数量、有线通信开销和超帧长度五个关键因素之间的关系，用于指导工厂中网络配置。（4） 针对仓储物流AGV系统等工业应用对无线传输所提出的顺序性需求，研究了面向节点间传输顺序约束的实时可靠传输调度，并提出了基于动态期望丢包率的时隙分配（Dynamic Expected packet Loss rate-based Timeslot Allocation，DELTA）算法。该算法包括网络超帧结构优化和动态调整期望丢包率完成时隙分配两个方面。首先严格证明了当可用时隙总数一定时，按照先下行、后上行传输的顺序时隙分配方式能够比上、下行交织传输的时隙分配方式提供更高的可靠性，并基于该结论优化设计了超帧结构。然后，基于优化后的超帧，根据预设的工业无线网络期望丢包率为各AGV静态预留时隙；并根据剩余时隙个数动态调整各AGV的期望丢包率，从而调节它们所分得的时隙数。仿真结果表明，该算法在保证实时性和节点间传输顺序性的前提下，大幅度提高了传输可靠性
A Flexible Magnetically Controlled Continuum Robot Steering in the Enlarged Effective Workspace with Constraints for Retrograde Intrarenal Surgery
No full textFlexible magnetic continuum robots (MCRs) can be fabricated in small dimensions with great manipulability as their tips can deflect under fields, without the need for complicated mechanical structures to govern control, and it helps improve operating conditions during retrograde intrarenal surgery (RIRS). However, the limited effective workspace of an electromagnet-based magnetic navigation system (MNS) influences the practical applications. Herein, the method of steering a flexible MCR in the enlarged workspace of a common MNS for RIRS is presented. First, the field heterogeneity is parameterized to quantitatively analyze its influence on the motion of the MCR. Then, a kinematic model of the MCR is constructed, by coupling the heterogeneous-field and Cosserat-rod models, to predict its large deformation in the enlarged workspace with constraints. The model is validated with the maximum mean error of 0.53 ± 0.39 mm for the tip position in all the experiments. It is demonstrated that the effective workspace can be enlarged to 75% of the physical workspace. In addition, experiments in phantoms, which simulate two challenges during RIRS, are performed to prove its manipulability. This study enlarges the effective workspace of the MNS, which helps expand the practical application of the MCR.</p
基于天基中心的多水下机器人自主任务分配方法
No full text本发明涉及多水下机器人任务分配技术领域，尤其涉及一种无人自主水下机器人的基于天基中心的多水下机器人在线任务自主分配方法，本发明包括以下步骤：半潜式水下机器人广播目标信息到执行搜索任务的自主水下机器人；自主水下机器人根据成本、任务价值归一化函数自主分配目标任务。相对于传统集中式多自主水下机器人任务分配方法，本方法使用分布式计算方法，克服传统集中式任务分配中心节点计算负荷大的缺点，本发明应用范围广，提高了多自主水下机器人任务分配的可靠性和鲁棒性，本发明将分布式决策技术用于到多自主水下机器人任务分配，增强了应对突发任务事件的处理能力，提高了多水下机器人自主任务分配的效率
一种协作机器人非线性刚度建模方法
No full text本发明涉及协作机器人领域，具体地说是一种协作机器人非线性刚度建模方法，包括：步骤一、机器人模块综合刚度建模，将机器人拆分成多个模块，获得各模块的结构刚度矩阵然后进行机器人传动系统非线性建模，获得机器人传动系统非线性刚度机器人整体综合刚度为各个模块综合刚度之和，其中连杆模块综合刚度矩阵为结构刚度矩阵关节模块刚度矩阵为结构刚度矩阵和机器人传动系统非线性刚度合成；步骤二、机器人静力平衡建模，通过添加虚拟关节表示各模块柔性变形，建立负载和自重条件下的机器人静力平衡模型；步骤三、机械人非线性刚度建模。本发明将有限元和虚拟关节刚度建模方法相结合，能够改善机器人的整机刚度和定位精度
一种水下机器人用光纤浮包装置
No full text本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种水下机器人用的光纤浮包装置。包括光纤微缆、浮球、金属软管、保护套连接件、保护套及刚性导管，其中保护套通过保护套连接件设置于浮球的下端，刚性导管穿过稳定翼与水下机器人的框架连接，金属软管的两端分别与刚性导管和保护套连接，光纤微缆依次穿过刚性导管、金属软管及浮球至水面端。本发明的整个光纤通道内部光滑，阻力小，装置在水中状态稳定可控，避免了载体端直接伸出的光纤与机器人缠绕情况，对载体端光纤起引导作用，提升了载体端光纤的安全性，装置随水下机器人布放回收，不依赖外部设备