摘要：针对模型不确定性多智能体系统的分布式鲁棒一致问题,提出了鲁棒部分变元稳定性方法,将连续时间多智能体不确定系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先根据有向图生成树建立关联矩阵,对原来的不确定系统进行线性变换,实现结构分解.其次根据得到的降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件,将控制协议的设计最终转化成求解线性矩阵不等式可行解的问题,使得所有的智能体能够在所设计的控制协议下不仅能保证不确定性闭环系统是渐进稳定的,而且实现了多智能体系统状态的一致性.最后通过数值仿真验证了所提出的一致性协议的可行性和有效性.

摘要：本文研究一类具有通信不确定的多智能体系统鲁棒一致性问题.本文提出基于标称通信拓扑有向生成树的线性变换方法,将线性多智能体系统的状态一致性问题转化为相应线性系统的鲁棒部分变元渐近稳定性问题.首先采用基于有向生成树关联矩阵的线性变换,将多智能体系统网络的全局状态方程转化为一个降阶子系统;其次,将拉普拉斯矩阵的摄动部分进行分解,利用降阶系统设计鲁棒二次镇定控制器,推导出所有智能体状态达到渐近一致的充分条件.在此基础上将控制协议的参数设计转化为求解线性矩阵不等式的可行解.最后,通过数值仿真验证了所提出的一致性协议分析与设计方法的可行性和有效性.

摘要：提出一种基于预测控制的PHEV在线能源管理策略。它利用BP神经网络构建旅途预测模型,并采用遗传-粒子群混合优化算法提升预测模型的车速预测精度;在此基础上,为保证预测模型对工况的适应性和策略的实时性,设计了基于动态规划的预测控制策略;最后以实际工况数据对提出的策略进行了仿真验证。结果表明,设计的旅途预测模型可有效地进行车速预测,预测精度超过93%;同时,与现有的实时策略和全局优化策略相比,采用提出的策略时油耗、排放和实时性得到了改善。

摘要：提出了一种新颖的摆脱锚框的椭圆模板检测器EllipseNet,其能够直接预测椭圆框的圆心,长短轴长以及旋转角度。由于椭圆模板检测网络能够自适应的调整旋转角度故能够更加精确的检测出物体的轮廓。另外,为了提高模型的检测精度,设计了一种高效的椭圆交并比损失函数。实验结果表明,由于没有引入复杂的锚框,该模型结构简单,且取得了和基于矩形框目标检测算法相近的性能。

摘要：知识图谱问答(KBQA)旨在理解用户的自然语言问句,在结构化的知识图谱中通过检索、推理等手段来获取答案实体。近年来,多跳KBQA备受关注,然而,复杂问句中通常存在多个关系意图,已有KBQA方法大多忽视了推理关系链的关系顺序问题。为此,提出一种基于层次结构图的多跳知识图谱问答模型(HSG-KBQA),建模自然语言问句的关系层次顺序,指导模型在每个推理步选择合理的关系意图。设计一种层次结构图,显式地体现问句中关系的层次距离,利用LSTM-BiGCN编码层将词语间的依存信息编码到问句中;提出虚拟节点的概念,利用图池化技术过滤不重要的节点,学习推理过程中知识图谱的状态;设计基于注意力机制和层次权重的解码器来优化指令生成,使推理指令更匹配问句中的关系链顺序。实验结果表明,HSG-KBQA在WebQuestionsSP数据集上取得了71.3%的Hits@1分数,在PathQuestions数据集上取得了97.3%(PQ-2H)和89.7%(PQ-3H)的Hits@1分数,均优于对照基准模型,表明HSG-KBQA模型在KBQA任务中具有更好的性能。

摘要：文本指代实例分割(RIS)任务是解析文本描述所指代的实例,并在对应图像中分割出该实例,是计算机视觉与媒体领域中热门的研究课题。当前,大多数RIS方法基于单尺度文本/图像模态信息的融合,以感知指代实例的位置和语义信息。然而,单一尺度模态信息很难同时涵盖定位不同大小实例所需的语义和结构上下文信息,阻碍了模型对任意大小指代实例的感知,进而影响模型对不同大小指代实例的分割。对此,设计多尺度视觉-语言交互感知模块和多尺度掩膜预测模块:前者增强模型对不同尺度实例语义与文本语义之间的融合与感知;后者通过充分捕捉不同尺度实例的所需语义和结构信息提升指代实例分割的表现。由此,提出了多尺度模态感知的文本指代实例分割模型(MMPN-RIS)。实验结果表明,MMPN-RIS模型在RefCOCO,RefCOCO+和RefCOCOg3个公开数据集的oIoU指标上均达到了前沿性能;针对文本指代不同尺度实例的分割,MMPN-RIS模型有着较好的表现。

摘要：交叉口不同方向车辆的行驶路径冲突会导致各种碰撞风险,因此利用交叉口的车辆轨迹数据提取该场景下的路径信息,对交叉口碰撞风险分析具有重要意义。提出一种基于集成聚类的路径信息提取方法,用于从交叉口车辆轨迹数据中获取交叉口路径信息。将车辆轨迹投射到网格上,并压缩其中大量的冗余点;采用集成聚类方法提取高质量的聚类,获取聚类后,基于图的拉普拉斯中心性,提取各个聚类的代表;采用深度优先搜索将聚类合并成路径。实验分析表明,该方法在多个数据集上展现出较强的鲁棒性,并且提高了路径提取精度。

摘要：管道机器人被广泛应用于管道检测领域,为观测小口径带压供水管网的内部情况,检测漏水点,设计了一种小体型的蛇形管道机器人头部结构,不仅有着良好的防水抗压效果,且该结构引入连续体机器人的特点,采用绳驱柔性体和关节旋转的配合动作来进行姿态变换,使得机器人头部运动更加灵活,能够在150 mm~300 mm的小口径自来水管道中自由移动,有着广泛的可达任务空间;运用等效D-H方法建立机器人的运动学模型,计算出其正、逆解析表达式,并使用蒙特卡罗法在Matlab中绘制出机器人头部的可达任务空间图,最后将设计的虚拟样机模型在Adams仿真软件中进行仿真分析;运动学分析和虚拟样机模型的仿真分析结果表明,所提出的管道机器人头部结构设计方案合理可行,满足应用设计需求。

摘要：目前大部分基于生成对抗网络GAN的文本至图像生成算法着眼于设计不同模式的注意力生成模型,以提高图像细节的刻画与表达,但忽略了判别模型对局部关键语义的感知,以至于生成模型可能生成较差的图像细节“欺骗”判别模型。提出了判别语义增强的生成对抗网络DE-GAN模型,试图在判别模型中设计词汇-图像判别注意力模块,增强判别模型对关键语义的感知和捕捉能力,驱动生成模型生成高质量图像细节。实验结果显示,在CUB-Bird数据集上,DE-GAN在IS指标上达到了4.70,相比基准模型提升了4.2%,达到了较高的性能表现。

摘要：传统带电作业采用人工方式,但高空、高压危险作业环境与高劳动强度对作业人员人身安全构成一定威胁;针对10 kV配电网带电作业的实际需求,采用12米高液压升降平台和两台协作型六轴机械臂,设计开发了双臂六轴机器人系统;采用ARM嵌入式处理器,设计开发了双臂机器人控制器硬件和软件,根据实际作业应用需求,给出了机械臂运动路径规划方法,通过WiFi无线通讯方式和SOCKET编程实现了对双臂机器人的现场操作控制,采用LoRa无线通讯网络,设计开发了LoRa主站模块和LoRa专用工具模块,采用LoRa定点扫描通讯方式,实现了各工具模块和机器人控制器的相互通讯;在某培训实验基地10 kV配电线路上,对带电作业机器人系统进行了现场实验,验证了剥皮、接引流线等各项设计功能,机器人从接收到剥皮指令开始到剥皮作业完成,整个过程用时3分20秒;完成接引流线作业全程用时2分50秒。