摘要：为了保证用于对接回转型自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的开合式接驳装置处于水下单点系泊悬浮状态时的平衡与稳定,须对其进行配重优化设计。通过对开合对接机构的位移分析,获得接驳装置体重心和浮心位置的变化范围;基于静力学理论,建立并分析重心、浮心和拖点的相对位置与接驳装置悬浮平衡纵倾角的关系。为了使接驳装置悬浮平衡纵倾角及其波动幅值小,及配重后接驳装置的质量最小,建立AUV接驳装置配重优化模型,并采用序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)方法对配重铅块、浮力材的特征尺寸和拖点位置等配重参数进行优化设计。通过接驳装置单点系泊悬浮实验,验证了优化配重后接驳装置满足设计要求。研究结果表明:相比自由拖架形式,采用固定拖架形式可以增大拖点与重心之间的垂向距离,非常有利于装置的水下悬浮平衡;相比经验配重设计,优化配置后装置总质量约减小了13.4 kg,悬浮平衡纵倾角波动幅值约减小90.68%,稳心高约增加7.63 mm,配重优化后AUV接驳装置系泊悬浮平衡状态良好。配重优化模型的建立及分析结果对水下接驳拖体的衡重设计及其拖架方案设计具有一定的指导意义。

摘要：网络结构自适应旨在根据特定学习任务和数据对神经网络结构进行自动设计和模型优化,以适应开放环境智能感知学习任务的综合需求.文中旨在全面综述网络结构自适应方法.首先,阐述并分析神经架构搜索的主要方法.然后,分别从轻量化神经架构搜索、智能感知任务、连续学习三个方面呈现网络结构自适应的研究进展.在此基础上,建立一套面向开放环境应用的深度神经网络组件与结构的自适应评价指标体系,提出一种网络结构自适应方法,通过注意力引导的微观架构自适应机制和渐进式离散策略,在优化过程中实现网络结构的自适应调整优化和逐步离散化,并与现有方法进行对比分析.最后,探讨当前方法存在的问题与挑战,展望未来的研究方向.

摘要：微型软体机器人通常具有结构尺寸小、柔性可变形等特征,在生物传感以及靶向载药等方面具有广阔的应用前景。刺激响应型水凝胶材料对外界刺激具有膨胀收缩的能力,是一种优异的微型软体机器人本体材料。目前针对提升微型软体机器人变形能力的研究主要聚焦于材料性能的提升和加工工艺的优化上,而通过微型软体机器人关节结构优化来提升其变形性能的研究相对较少。鉴于此,笔者提出了一种基于双光子聚合加工的双层膜弧形关节的设计方法,有效提升了双层膜关节的形变能力。通过改变双光子聚合过程中的激光功率和扫描速度,可有效调节pH响应材料的溶胀响应特性,进而获得双层膜关节的变形或驱动能力。进一步,笔者制备了圆心角不同的双层膜弧形关节,结果表明:不同圆心角的双层膜弧形关节在pH响应下的形变能力具有明显差异,当圆心角为240°时形变率最大,形变率是传统直角形双层膜关节的6.73倍。基于双层膜设计和构建的弧形关节具有良好的稳定性和形变能力,为微型机器人的高效驱动提供了新的设计思路。

摘要：为了探究适用于柔性机器人触力觉感知装置的磁场计算方法,利用弹性橡胶与霍尔器件设计带有凸起结构的感知装置.利用环式Halbach阵列的磁场方程,对形变后装置的磁场进行计算.为了验证所提出的计算方法,基于COMSOL Multiphysics平台构建并求解不同形变下感知装置的有限元仿真模型.通过对比理论计算结果与模型仿真结果,验证了所提出的计算方法在不同形变下均有较好的适用性.进一步的数据拟合表明,随着仿真网络的不断细化,仿真值逐渐逼近理论值,最小误差为3.18%,证明二者具有较高的一致性.

摘要：人工智能发展至今正逐渐进入认知时代,计算机对真实物理世界的认知与推理能力亟待提高。有关物体物理属性与运动预测的现有工作多局限于简单的物体和场景,因此尝试拓展常识推理至仿真场景下物体场景流的预测。首先,为了弥补相关领域数据集的短缺,提出了一个基于仿真场景的数据集ModernCity,从常识推理的角度出发还原了现代都市的街边景象,并提供了包括RGB图像、深度图、场景流数据和语义分割图在内的多种标签;此外,设计了一个物体描述子解码模型(ODD),通过物体属性辅助预测场景流。通过消融实验证明,该模型可以在仿真的场景下通过物体的属性准确地预测物体未来的运动趋势,通过与其他SOTA模型的对比实验验证了该模型的性能及ModernCity数据集的可靠性。

摘要：卫星天线驱动机构由两个正交的旋转关节组成,为了在发射前测试其性能,提出了一种分级同步重力卸载方法,并根据该卸载方法搭建了气浮试验台。该试验台能够对天线驱动机构的两个正交关节进行重力卸载,同时提供两个关节的转动自由度。试验台采用两层结构的形式,用气浮垫和气浮主轴组合实现重力卸载,提供了驱动机构所需的两个关节的转动自由度。带载测试能够真实反映驱动机构的性能,椐此设计了基于频率和转动惯量约束的模拟负载,并安装在所设计的气浮试验台上。两层结构的形式解决了两轴转动惯量的耦合问题,同时能够达到给定的频率要求。对气浮试验台进行了测试,证明了分级同步重力卸载方法的有效性。

摘要：针对永磁同步电机速度调节器积分饱和导致动态品质变差的问题,提出一种新型的抗饱和(AW)设计方法。该AW方法首先把模型的不确定性视为系统的干扰;然后为了改善系统性能和提高抗干扰能力,在比例积分(PI)控制策略基础上,对速度环设计一种基于摩擦模型补偿和扰动观测补偿的复合控制方法;最后把PI控制器退饱和后从比例(P)模式重新进入PI模式的系统响应看作是带有初始值的系统响应,同时利用时域下的系统误差动态响应方程推导出系统无超调的误差和积分条件,当系统进入饱和时,系统以最大加速度运行,直到满足条件才重新进入PI模式,并给积分赋初始值。研究结果表明:该方法确保退饱和系统的优良的动态性能和无超调运行。与现有条件积分方法及其改进的方法相比,仿真和实验结果验证该新型AW设计的可行性及优越性。

摘要：在深海应急搜救过程中,通常要使用深拖系统、AUV、ROV等不同功能的深海装备交替作业,在目标海域开展大范围搜探、疑似目标确认、处置作业等任务。多种深海装备同时配合使用,不仅支援保障难度大,而且装备布放回收占用大量作业时间,导致作业效率低、耗费大。针对上述问题,提出一种融合作业级ROV与深海拖曳系统功能的新型潜水器—拖曳式ROV,其具有高速拖曳和处置作业双工作模式,并可在水下按需快速切换。结构方面,通过双电机由行星齿轮差速器耦合驱动一组垂向变形机构组成变结构装置,并结合冗余设计,实现高速拖曳/处置作业模式的可靠切换;外形方面,拖曳式ROV引入了低阻线型,通过CAD参数化设计结合CFD阻力分析,获得了低阻力流线型外观。

摘要：针对中文命名实体识别任务,基于字词图进行字词特征融合被证明是一类有效的性能提升方法。然而,在实际场景下,构建字词图所使用的外部词典与训练数据间在领域、表达方式等多方面存在不一致,导致引入的词与实体间存在不完全匹配问题。不完全匹配词指与实体间存在边界冲突或语义冲突的词,这些词会在模型识别实体边界与类型过程中引入噪声特征。针对此问题,该文提出了一种基于对比学习的中文命名实体识别方法,将冲突实例视为负例,并为边界冲突和语义冲突分别设计了对比学习模块。另外,该文提出了改进的折损InfoNCE函数,以提升语义对比模块区分相似标签的能力。实验表明,在四个中文命名实体识别公开数据集上,该文方法均达到了当前最优性能。

摘要：强化学习中设计合理的奖励函数具有重要的意义,但这也是具有挑战性的,尤其是在实际机器人控制任务中.因此,能够在稀疏奖励的环境中探索有效的强化学习算法是当前持续关注的问题.目前虽然已经有许多在稀疏奖励下的强化学习算法研究,但从结果来看,这些算法在机器人的控制精度以及训练时间等方面均需要很大程度的优化和提升.本文提出了一种基于任务空间网格分割的强化学习算法,能够在稀疏奖励函数下,以较快的训练速度实现较高控制精度的机器人的任务成功率.该算法首先优化行为克隆损失函数梯度的系数,来获得更快的训练收敛效果;随后基于任务空间分割的策略获取优质示范样本补充到示范样本库中来实现更高的任务成功率.仿真实验结果表明,该算法在机械臂抓取控制任务中能够有效地提高训练速度和任务成功率,在5mm控制精度要求下平均任务成功率可达到90%以上.