信息與系統(tǒng)科學(xué)相關(guān)工程與技術(shù)

陳一民，張云華

信息與系統(tǒng)科學(xué)相關(guān)工程與技術(shù)

基于手勢識別的機器人人機交互技術(shù)研究

陳一民，張云華

研究了基于視覺的動態(tài)于勢識別技術(shù)，采用基于膚色的高斯模型與改進的光流場跟蹤算法結(jié)合的方法，實現(xiàn)了復(fù)雜背景下實時的手勢跟蹤，具有快速和準確的特點，且具有較好的魯棒性。對于動態(tài)于勢識別器，采用丫隱馬爾可人模型（HMM）作為訓(xùn)練識別算法?？紤]到動態(tài)手勢特征本身的一些特點，對HMM參數(shù)優(yōu)化算法重估式加以修正，調(diào)整了算法比例因子，從而推導(dǎo)了最佳狀態(tài)鏈的確定算法、HMM參數(shù)優(yōu)化算法。最后將研究開發(fā)的動態(tài)手勢識別算法成功地應(yīng)用到了基于網(wǎng)絡(luò)的遠程機器人控制系統(tǒng)中。

手勢識別；光流跟蹤；模式識別；隱馬爾可夫模型

來源出版物：機器人, 2009, 31(4): 351-356

入選年份：2013

移動機器人路徑規(guī)劃方法研究

曲道奎，杜振軍，徐殿國，等

摘要：針對室內(nèi)動態(tài)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的移動機器人路徑規(guī)劃問題，提出了一種能夠?qū)⑷致窂揭?guī)劃方法和局部路徑規(guī)劃方法相結(jié)合、將基于反應(yīng)的行為規(guī)劃和基于慎思的行為規(guī)劃相結(jié)合的路徑規(guī)劃方法。全局路徑規(guī)劃器采用 A*算法生成到達目標點的子目標節(jié)點序列；局部路徑規(guī)劃器采用改進的人工勢場方法對子目標節(jié)點序列中相鄰兩節(jié)點進行路徑平滑和優(yōu)化處理。在考慮了移動機器人運動學(xué)約束的前提下，該方法不但能夠充分利用已知環(huán)境信息生成全局最優(yōu)路徑，而且還能及時處理所遇到的隨機障礙信息。仿真研究與在室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境下的實際運行結(jié)果驗證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：移動機器人；路徑規(guī)劃；動態(tài)環(huán)境

來源出版物：機器人, 2008, 30(2): 97-101，106

入選年份：2013

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘-基于聚類融合的遺傳算法

何東曉，周栩，王佐，等

摘要：針對當前研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘的熱點問題，提出了一種基于聚類融合的遺傳算法用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘。該算法將聚類融合引入到交叉算子中，利用父個體的聚類信息輔以網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的局部信息產(chǎn)生新個體，避免了傳統(tǒng)交叉算子單。純交換字符塊而忽略了聚類內(nèi)容所帶來的問題。為使聚類融合的作用得以充分發(fā)揮，本文提出了基于馬爾科夫隨機游走的初始群體生成算法，使初始群體中的個體具有一定聚類精度并有較強的多樣性。初始群體生成算法與基于聚類融合的交叉算子互相配合，有效地增強了算法的尋優(yōu)能力。此外，算法將局部搜索機制用于變異算子，通過迫使變異節(jié)點與其多數(shù)鄰居在同一社區(qū)內(nèi)，有針對性地縮小了搜索空間，從而加快了算法收斂速度。在計算機生成網(wǎng)絡(luò)和真實世界網(wǎng)絡(luò)上進行了測試，并與當前具有代表性的社區(qū)挖掘算法進行比較，實驗結(jié)果表明了該算法的可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；社區(qū)結(jié)構(gòu)；遺傳算法；聚類融合；局部搜索

來源出版物：自動化學(xué)報, 2010, 36(8): 1160-1170

入選年份：2014

自主捕獲中自旋目標運動特性分析與地面模擬方法

劉厚德，王學(xué)謙，梁斌，等

摘要：針對在軌服務(wù)任務(wù)中非合作自旋目標自主捕獲操作的特點及自旋目標運動特性分析，建立了目標的簡化模型，并對其運動模擬需求進行了分析。在此基礎(chǔ)上提出了自旋目標地面運動模擬的方案和2種基于6自由度工業(yè)機器人的運動模擬方法，即：基于機械臂末端運動的常規(guī)模擬法和基于機械臂肩部奇異點的自旋運動模擬法。最后，分別對這2種模擬方法進行原理介紹和試驗仿真，仿真結(jié)果表明了方法的可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：在軌服務(wù)；自主捕獲；自旋目標；運動模擬

來源出版物：機器人, 2014, 35(1): 1-8

入選年份：2013

網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的最新研究綜述

游科友，謝立華

摘要：隨著傳感、信號處理和通信技術(shù)的快速發(fā)展，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)（networked control systems，NCSs）的研究引起了極大的關(guān)注。本文擬回顧關(guān)于網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的最新研究進展。為揭示反饋通信網(wǎng)絡(luò)對控制系統(tǒng)的影響，主要討論了為滿足不同控制目的所需的各種網(wǎng)絡(luò)條件，例如：在時變信道的環(huán)境下，保證線性系統(tǒng)可鎮(zhèn)定性所需的最低編碼率；在間斷觀測的環(huán)境下，保證卡爾曼濾波器穩(wěn)定性的臨界丟包條件；在時不變連接圖的環(huán)境下，達到線性多自主體系統(tǒng)趨同性所需的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)；在通信資源有限的情況下，基于事件驅(qū)動的采樣與控制方法等。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)；線性系統(tǒng)；數(shù)據(jù)率；丟包；事件驅(qū)動控制；趨同性

來源出版物：自動化學(xué)報, 2013, 39(2): 101-118

入選年份：2013

模型預(yù)測控制——現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

席裕庚，李德偉，林姝

摘要：30多年來，模型預(yù)測控制（model predictive control，MPC）的理論和技術(shù)得到了長足的發(fā)展，但面對經(jīng)濟社會迅速發(fā)展對約束優(yōu)化控制提出的不斷增長的要求，現(xiàn)有的模型預(yù)測控制理論和技術(shù)仍面臨著巨大挑戰(zhàn)。本文簡要回顧了預(yù)測控制理論和工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展，分析了現(xiàn)有理論和技術(shù)所存在的局限性，提出需要加強預(yù)測控制的科學(xué)性、有效性、易用性和非線性研究。文中簡要綜述了近年來預(yù)測控制研究和應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展的新動向，并指出了研究大系統(tǒng)、快速系統(tǒng)、低成本系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)的預(yù)測控制對進一步發(fā)展預(yù)測控制理論和拓寬其應(yīng)用范圍的意義。

關(guān)鍵詞：模型預(yù)測控制；約束控制；大系統(tǒng)；非線性系統(tǒng)

來源出版物：自動化學(xué)報, 2013, 39(3): 222-236

入選年份：2013

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的銅閃速熔煉過程操作模式優(yōu)化及應(yīng)用

桂衛(wèi)華，陽春華，李勇剛，等

摘要：針對銅閃速熔煉過程工藝指標無法在線檢測、過程建模及優(yōu)化控制困難的問題，研究了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的操作模式優(yōu)化方法。論文在銅閃速熔煉過程特點分析的基礎(chǔ)上，定義了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的操作模式優(yōu)化的基本概念，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的操作模式優(yōu)化控制框架，研究了基于數(shù)據(jù)的冰銅溫度、冰銅品位、渣中鐵硅比的工藝指標預(yù)測模型、爐況的綜合評價模型及閃速熔煉過程的操作模式優(yōu)化?；诖罅抗I(yè)運行數(shù)據(jù)和爐況評價模型構(gòu)建優(yōu)化操作模式庫，提出了將模糊C均值聚類與混沌偽并行遺傳算法相結(jié)合的匹配算法，從優(yōu)化操作模式庫中尋找與當前工況相匹配的最優(yōu)操作模式，從而實現(xiàn)熔煉過程的優(yōu)化控制。在銅閃速熔煉生產(chǎn)中的實際應(yīng)用證明了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)驅(qū)動；銅閃速熔煉；操作模式；操作模式優(yōu)化

來源出版物：自動化學(xué)報, 2009, 35(6): 717-724

入選年份：2014

一種基于微結(jié)構(gòu)特征的多文種文本無關(guān)筆跡鑒別方法

李昕，丁曉青，彭良瑞

摘要：與字符識別一樣，計算機自動筆跡鑒別是一個涉及到不同文種的研究課題。本文提出了一種基于網(wǎng)格窗口微結(jié)構(gòu)特征的文本無關(guān)的筆跡鑒別方法，能適用于各種不同文種的筆跡。該方法對筆跡中局部細微結(jié)構(gòu)的書寫變化趨勢進行描述，并采用加權(quán)距離度量方法進行筆跡相似性度量。利用該方法實現(xiàn)了文本無關(guān)的多文種筆跡檢索系統(tǒng)，并在實際漢字、英文、藏文和維吾爾文的筆跡庫上進行了測試。實驗證明，該方法是一種高效且適用性較廣、限制性較少的筆跡鑒別方法。

關(guān)鍵詞：筆跡鑒別；文本無關(guān)；多文種；微結(jié)構(gòu)特征；加權(quán)距離度量

來源出版物：自動化學(xué)報, 2009, 35(9): 1199-1208

入選年份：2014

局部搜索與遺傳算法結(jié)合的大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測

金弟，劉杰，楊博，等

摘要：基于遺傳算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測是當前的研究熱點。針對該問題，本文在分析網(wǎng)絡(luò)模塊性函數(shù)Q的局部單調(diào)性的基礎(chǔ)上，給出一種快速、有效的局部搜索變異策略，同時為兼顧初始種群的精度和多樣性以達到進一步提高搜索效率的日的，采用了標簽傳播作為初始種群的產(chǎn)生方法；綜上，提出了一個結(jié)合局部搜索的遺傳算法（genetic algorithm with local search，LGA）在基準網(wǎng)絡(luò)及大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上對 LGA進行測試，并與當前具有代表性的社區(qū)探測算法進行比較，實驗結(jié)果表明了文中算法的有效性與高效性。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；社區(qū)探測；網(wǎng)絡(luò)聚類；遺傳算法；局部搜索

來源出版物：自動化學(xué)報, 2011, 37(7): 873-882

入選年份：2014

動態(tài)輸出反饋魯棒模型預(yù)測控制

平續(xù)斌，丁寶蒼，韓崇昭

摘要：研究了具有多包不確定性和有界噪聲的系統(tǒng)的動態(tài)輸出反饋魯棒模型預(yù)測控制的綜合方法。系統(tǒng)為準線性參數(shù)時變的，即系統(tǒng)時變參數(shù)在當前時刻精確已知，但在將來時刻未知。采用二次有界概念刻畫擴展閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。本文主要創(chuàng)新在于提出了一種輔助優(yōu)化方法，從而為下個采樣時刻的主優(yōu)化問題提供可靠的真實狀態(tài)的界。通過連續(xù)攪拌釜式反應(yīng)器控制系統(tǒng)驗證了該方法的有效性。

關(guān)鍵詞：動態(tài)輸出反饋；模型預(yù)測控制；不確定系統(tǒng)；二次有界

來源出版物：自動化學(xué)報, 2012, 38(1): 31-37

入選年份：2014

基于圖割的圖像分割方法及其新進展

劉松濤，殷福亮

摘要：鑒于圖割的理論意義和實際應(yīng)用價值，系統(tǒng)綜述了基于圖割的圖像分割方法。首先，深入分析了基于圖割的圖像分割方法的基本原理，主要從定性和定量角度剖析了圖割與能量函數(shù)最小化之間的關(guān)系，然后，概括了基于圖割的圖像分割方法的基本步驟，包括能量函數(shù)的設(shè)計、圖的構(gòu)造和最小割/最大流方法，其次，系統(tǒng)梳理和評述了基于圖割的圖像分割方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，最后，指出了基于圖割的圖像分割方法的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：圖像分割；圖割；能量最小化；圖論

來源出版物：自動化學(xué)報, 2012, 38(6): 911-922

入選年份：2014

復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下控制理論遇到的問題與挑戰(zhàn)

陳關(guān)榮

摘要：以漫談的方式討論復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下傳統(tǒng)控制理論所遇到的一些新問題與新挑戰(zhàn)。具體地，本文首先介紹現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與工程的背景，然后討論復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)的牽制控制、有向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的能控性以及“網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)”的建模與控制等三個方面的相關(guān)科學(xué)研究問題。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)；有向網(wǎng)絡(luò)；牽制控制；能控性；同步

來源出版物：自動化學(xué)報, 2013, 39(4): 312-321

入選年份：2014

面向擁擠環(huán)境的移動機器人改進粒子濾波定位

王勇，陳衛(wèi)東，王景川，等

摘要：在動態(tài)變化的擁擠環(huán)境中，移動機器人的傳統(tǒng)地圖匹配定位算法會由于觀測信息的劇烈變化，導(dǎo)致定位性能明顯下降甚至完全失效。對此本文提出了一種基于可定位性估計的改進粒子濾波定位算法。本算法一方面借助觀測模型的可定位性矩陣估計激光測距儀觀測數(shù)據(jù)的可信度，另一方面通過預(yù)測模型的協(xié)方差矩陣估計里程計數(shù)據(jù)的可信度，進而根據(jù)這兩個指標調(diào)節(jié)觀測信息對預(yù)測位姿的修正值。在多種典型走廊環(huán)境中，與經(jīng)典粒子濾波定位算法做了對比實驗，結(jié)果表明了本文算法對提高復(fù)雜環(huán)境下移動機器人定位性能的有效性。

關(guān)鍵詞：概率柵格地圖；可定位性；粒子濾波；移動機器人；擁擠環(huán)境

來源出版物：機器人, 2012, 34(5): 596-603

入選年份：2012