摘要：人脑对语言的理解过程十分复杂,涉及多个脑网络和加工机制。以往的工作大多采用严格控制的实验设计,针对特定的语言现象展开研究,导致了研究结论趋于碎片化,无法形成关于大脑语言理解的总体结论。另一方面,深度学习的出现引发了语言计算领域的技术变革,语言计算模型在多个任务上达到甚至超越了人类的水平。这为进行全局性、高生态效度的人脑语言理解实验带来可能性,促进了语言认知实验中引入语言计算模型方法的快速发展。那么,利用新兴的语言计算方法可以为大脑语言认知机理的研究带来哪些新的机遇和启发呢?该文归纳总结了利用语言计算方法进行语言认知实验的相关工作,并对未来发展趋势予以展望。

摘要：针对现有性格识别方法难以有效融合文本深层语义与心理学特征的技术挑战,提出了融合BERT与句法依存的性格识别模型。采用BERT提取文本蕴含的深层语义信息,通过词法与句法分析获得具有性格特征的心理学词汇,设计条件融合函数将该词汇作为外部条件动态嵌入到文本表示向量中,捕获文本深层语义与性格线索间动态的语义交互,基于融合后的特征向量使用全连接网络进行更深层的特征提取并降维,以此对性格进行识别。在首次构建的面向中文电影评论的性格数据集上的实验验证了该方法的有效性,该模型相较传统神经网络和单一BERT模型在性格识别准确性上有明显提升。

摘要：为了满足农业智能化的需要,实现插秧机田间作业的自动控制,设计了与GPS导航系统相配合的插秧机作业控制系统。系统能够根据处方图的要求实现插秧机栽插作业和行驶速度的自动控制。以洋马VP6型高速插秧机为试验平台,在不影响手动操作的基础上对插秧机进行了电控改造,并与GPS导航系统进行了联合道路试验。试验结果表明,系统能够正确执行处方图既定的插秧任务,速度控制平均误差小于0.011 3 m/s,满足了插秧机作业的需求。

摘要：以波浪驱动无人水面机器人(WUSV)的运动效率为研究对象,首先分析了该机器人的驱动原理,并推导了驱动力的计算公式.然后,结合波浪理论从能量转化角度建立了运动效率分析模型.最后通过波浪驱动无人水面机器人实验平台,分析和计算了波高、波浪周期和翼板旋角对运动效率的影响,这为WUSV的动力学建模和效率优化分析提供理论基础和设计依据.

摘要：面向北京2022年冬奥会水下火炬传递应用需求,设计水下变结构机器人和两栖机器人,并提出水下火炬传递控制方法。克服机械臂(含火炬)运动和野外流场的复合扰动是火炬传递控制的关键问题,尤其是手持燃烧火炬的机械臂对浮游模式水下机器人的影响更加显著。针对以上问题,本文提出一种基于自适应控制策略的水下火炬传递控制方法,在线辨识静力学和流场水动力参数,预先补偿控制扰动,实现水下机器人的高精度姿态控制、位置控制。最终,在北京2022年冬奥会上成功完成奥运史上首次机器人间水下火炬接力。

摘要：为了合理地设计大型深海自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV),针对其无动力螺旋下潜时的静力配置问题展开研究,重点分析其无动力螺旋下潜运动特性。首先,基于拉格朗日方程推导了大型深海AUV的动力学模型,并利用CFD(computational fluid dynamics,计算流体动力学)软件对其直航试验、斜航试验、悬臂水池试验和平面运动机构试验进行数值模拟,通过最小二乘线性回归法拟合得到了相应的水动力系数;同时通过对比给定推力条件下AUV的直航速度验证了动力学模型的有效性。然后,基于所构建的动力学模型,利用MATLAB/Simulink和S函数建立了大型深海AUV的六自由度运动仿真模型,分析了其净负浮力、重心纵向位移和稳心高度与无动力螺旋下潜稳态参数之间的关系。最后,设计了1∶10的大型深海AUV缩比样机,通过水池试验验证了动力学仿真结果的正确性。结果表明:净负浮力作为大型深海AUV下潜时的主要动力来源,决定了AUV的下潜速度和偏航角速度;净负浮力和重心纵向位移与稳心高度的比值越大,AUV的垂向下潜速度越快,下潜至6 000 m深度的用时越短;由于该AUV的体量较大,其纵倾角主要由重心纵向位移与稳心高度的比值决定,压载质量对重心位置和转动惯量的影响几乎可以忽略。研究结果可为大型深海AUV无动力螺旋下潜时的静力配置提供参考。

摘要：由于地面模拟真实舱体大惯量负载较为困难,且实现体积庞大,本文提出了一种基于等效惯量模拟的空间站转位机械臂承载性能测试方法,设计了一种基于气浮增速机构的惯量模拟器,并根据等效动力学原理建立了惯量模拟器等效负载数学模型,减小了负载惯量,降低了其空间微重力运动环境模拟难度,实现了空间机械臂承载性能的有效测试.最后通过仿真计算验证了测试方法与空间转位过程的一致性.仿真结果表明,腕关节和肩关节输出力矩与空间转位时输出力矩最大误差分别为4.61%和1.33%,腕关节和肩关节的惯量模拟误差分别小于4.52%和1.03%,证明该方法可有效地对转位机械臂进行承载性能测试.

摘要：提出一种最大可能满足时序且功耗最小化的时钟树设计方法,该方法以扇出数和驱动器选择策略作为低功耗时钟树设计的优化变量。针对不同的扇出数,以选择标准单元库中全部反相器/缓冲器的驱动器选择策略为参考策略,与本文提出的3种选取部分反相器/缓冲器的驱动器选择策略进行对比分析,同时提出以时钟树的时钟偏差值和功耗值组成的优值因子作为评价各种驱动器选择策略的标准。实验结果表明,以优值因子为评价标准,时钟树设计中的最优扇出数与驱动器选择策略相关性不大,且本文提出的3种驱动器选择策略都比参考策略要好,其中在优值因子最好的一个策略中,典型情况下时钟树功耗降低5.82%。最后,总结出一种基于优值因子的低功耗时钟树设计方法。

摘要：由自主控制算法控制的非载人无人飞行器在执行定向打击等危险任务中往往比有人机具有更大的优势。然而,在执行爆破任务的时候,无人机在不同场景下的检测算法鲁棒性往往无法得到保证,这极大地影响了无人机对目标的定位效果,导致执行任务的成功率大幅降低。为解决上述问题,提出利用基于跨域的目标检测算法提高无人机在不同场景下检测算法的鲁棒性,并通过在线GPS聚类算法提高无人机对目标定位的稳定性。同时,鉴于目标爆破位置对爆破结果的影响,提出一种薄弱部位定位算法,提高爆破的精确度和成功率。

摘要：针对多AUV(autonomous underwater vehicle)系统在未知环境中进行路径规划时难以兼顾避障与编队的问题,提出了一种基于领航—跟随者与行为的多AUV协同避障方法。首先,通过构造碰撞危险度及偏离目标评价函数,设计了AUV局部路径规划方法;在此基础上,结合编队控制方法,分别为领航者和跟随者设计不同的行为以及行为选择模式。半物理仿真实验结果表明,该算法能够实现多AUV系统在未知环境中的协同避障,且队形偏离度与恢复队形时间优于传统多机器人避障算法。实验结果证明了该算法的可行性与有效性。