摘要：针对智能车辆通过弯道或狭窄区域过程中难以兼顾控制精度和通过安全裕度的问题,提出一种改进线性二次型调节器(LQR)的路径跟踪横向控制策略.首先,建立车辆系统动力学模型;其次,在横向控制方面设计了基于线性二次型调节器理论的控制器,添加前馈控制,提高了路径跟踪过程中的横向控制精度;提出车体偏差概念,在控制策略中加入车体尺寸约束,提高了车辆的通过性,使得控制输入得以保证控制精度和通过安全裕度;最后,联合PreScan和Matlab/Simulink软件对车库场景和连续变曲率狭窄弯道场景进行对比仿真试验验证.试验结果表明:本控制策略在上述场景中有着良好的跟踪效果,可以显著提高车辆在路径跟踪过程中的控制精度和通过安全裕度.

摘要：体声波(bulk acoustic wave,BAW)作为一种典型的声场操控方法,能够实现微颗粒三维方向上的直接排列,并因其优良的生物兼容性,在微小生物目标图案化排列方面展示出巨大的应用潜力.在组织工程和生物3D打印等相关应用领域中,微颗粒图案化排列的效率是最终成型质量的关键因素.尽管已有对图案化排列过程中微粒运动的理论描述,但由于微尺度下无法实施高精度测量,难以构建准确可靠的仿真模型,因此影响图案化排列效率的具体因素尚不明确.为了探究影响图案化排列效率的主要因素及其特征,本研究设计并构建了一套可视化实验平台.通过显微视觉系统,精确观察了BAW作用下微颗粒的运动行为以及单个微颗粒的状态变化,分析了压电陶瓷换能器驱动电压、悬浮液浓度、颗粒尺寸和液体黏度对排列时间的影响规律.结果表明,在特定范围内,微球悬浮液浓度的增加会导致排列时间略微延长,然而这种差异并不显著;对于直径范围在10~100μm之间的微球,其尺寸的增大有助于提高排列效率;相较于其他参数,液体黏度对排列效率的影响最为显著.本研究为基于BAW实现微颗粒图案化研究及相关应用提供了重要数据和设计指导,有助于推动生物医学和材料科学等相关领域的发展.

摘要：为了提高垄耕模式的无人四驱四转(four-wheel independent driving and four-wheel independent steering,4WID-4WIS)移动作业平台路径跟踪控制精度和稳定性,该研究提出一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NOB)的路径跟踪控制策略。考虑到转弯区域跟踪误差较大,引入原地转向数学模型,设计基于原地转向的航向角PI控制与纯追踪控制的切换控制策略,以实现转弯路径精准跟踪。在此基础上,根据横向偏差和路径弯曲度,设计基于前视距离函数的纯追踪算法及模糊比例补偿器,构建基于NOB的前馈补偿器,以减小上线距离和位置超调。最后对所设计的跟踪控制策略进行仿真和试验验证,结果表明:与传统纯追踪控制相比,所设计的路径跟踪控制策略在3种初始横向偏差下,上线距离、超调、全线平均绝对误差分别减小了32.2%~43.4%、0~42.4%和27.7%~49.5%,且曲线区域平均绝对误差减小33.7%~39.5%;在颠簸硬石板、草地、农田翻耕路况下的稳态区平均绝对误差分别减小了6.25%、33.3%和41.7%。该路径跟踪控制策略有效提高了系统鲁棒性和作业路径跟踪精度,可为垄耕模式的无人四驱四转农业机械导航系统开发提供创新思路和技术参考。

摘要：基于独特漏磁设计的漏磁可控永磁(flux leakage controllable permanent magnet, FLC-PM)电机,具有宽调速和高输出转矩特性,能够满足电动汽车多变工况下广域高效的运行需求.然而,由于FLC-PM电机特殊的漏磁磁路设计,使其无位置传感器控制驱动系统存在周期性谐波干扰、非周期性谐波干扰和环路延迟问题,从而严重影响转子位置估算性能.针对上述问题,本文提出一种基于自适应扰动补偿观测器的无位置传感器控制方法.首先,提出自适应扰动迭代学习控制方法,通过迭代学习增益自适应扰动变化,以抑制周期性干扰和非周期性干扰的谐波,降低电流的谐波含量.此外,设计自适应补偿位置观测器,对估计位置误差进行实时在线观测和补偿,在提高FLC-PM电机转子位置估计精度的同时,改善驱动系统的动态性能.最后,通过实验验证所提控制方法的有效性和可行性.

摘要：基于点云的三维目标检测算法是自动驾驶系统中关键技术之一。目前基于体素的无锚框检测算法是学术界的研究热点,但是大多数研究都侧重于设计复杂的二阶段修正模块,在牺牲巨大的算法延迟的情况下带来有限的算法性能提升。而单阶段无锚框点云检测算法虽然具有更加精简的检测流程,但其检测性能难以满足自动驾驶场景的需求。对此,本文基于无锚框检测算法CenterPoint,提出了一种面向自动驾驶场景的单阶段无锚框点云目标检测算法。具体来说,本文通过引入编码解码稀疏模块,极大地促进了三维特征提取器对于空间非连通区域的信息交互,保证了三维特征提取器能够提取到满足各类目标检测的特征。此外,考虑到现有的二维特征融合主干与基于中心点的无锚框检测头的适配存在挑战性,本文通过引入自校正卷积和大核注意力模块,能够有效提取到目标区域的点云特征,并将目标区域的点云特征聚集到中心点区域,从而提升算法对于目标的召回率和检测精度。本文所提出的算法在大规模公开数据集nuScenes上进行模型训练和实验验证,与基准算法相比,mAP和NDS分别提升了5.97%和3.62%。同时,本文将所提出的算法在基于自主搭建的实车平台上进行实际道路实验,进一步证明了所提出算法的有效性。

摘要：[目的/意义]FAIR原则在科技期刊的应用有助于增强期刊论文支撑数据的可发现、交互、共享与重用。评估FAIR实施情况有利于其推广实施,以期为我国期刊论文的支撑数据共享与重用提供有益参考。[方法/过程]本文在国外FAIR原则评估模型的基础上,综合考虑各模型的优势和指标设计特点,结合《数据分析与知识发现》期刊论文相关的科学数据特征,构建FAIR原则指标评价体系,基于该体系从4个维度分析调研结果,最后对中文期刊论文的支撑数据FAIR应用提出合理化建议与优化策略。[结果/结论]FAIR原则在期刊论文支撑数据的应用仍需进一步完善,科研人员的数据共享意识及对于FAIR原则的认知度远远不够,建议从宏观和微观两个层面推广FAIR原则及其实施,推动数据更加开放和可重用。

摘要：[目的/意义]评估政府开放数据平台FAIR原则的实施效果有助于平台规范标识符、统一元数据标准等,增强政府数据的发现、共享和重用。[方法/过程]采用网络调研法,借鉴国际代表性评估框架,结合调研构建面向政府开放数据平台的FAIR原则评估指标体系,并选取国内外8个样本平台作为案例,从可发现、可访问等4个维度展开评估分析,比较FAIR原则实施状况和差异。[结果/结论]从永久性标识符方案、元数据标准规范、数据使用许可等方面提出相应改进策略,完善国内政府开放数据平台数据管理规范,为后续相关平台的建设与利用提供理论指导和实践借鉴。

摘要：[目的/意义]为揭示数据论文与期刊论文关联出版的新形态,对目前数据期刊的开放共享、数据论文与期刊论文之间的关联进行研究,有助于推动科学数据的开放共享发展,促进科学数据的高效流通,使科学数据在多层维度释放数据价值。[方法/过程]基于FAIR原则,从元数据元素、文献服务等角度出发,构建数据流向视角下数据论文与期刊论文之间的互关联模型,分析数据论文与期刊论文之间的关联过程,并选取代表性数据期刊Data in Brief的数据论文为实例展开模型验证与实践参照。[结果/结论]本文基于“可访问”“可发现”对“开放共享”展开研究;基于“可互操作”和“可重用”对“关联”展开研究。通过构建理论模型、实例验证,厘清数据论文与期刊论文之间的关联模式以及验证理论模型的可行性与合理性。

摘要：针对在旋翼动态时产生的外力矩影响下,倾转矢量动力系统中的舵机系统模型辨识精度低、实际响应难以估计的问题,本文将舵机外力矩作为扰动噪声纳入辨识环节,构建系统模型,并提出了一种基于改进生态系统粒子群优化(IESPSO)的倾转旋翼舵机系统参数辨识方法。为确保试验稳定安全进行,本文设计了倾转矢量动力系统辨识平台,进行参数辨识试验。试验结果表明,在旋翼动态时产生的外力矩噪声影响下,IESPSO相对于粒子群优化法、生态系统粒子群优化法与递推最小二乘法,均方根误差降低了1.46%,1.79%与56.37%,辨识精度有明显提升,并具备更快的寻优收敛速度。在修改搜索空间后,IESPSO仍具有较高的寻优精度,避免了在宽搜索空间下无法快速搜索至较优可行解的问题。

摘要：针对直线型倾转多旋翼植保无人机模型耦合复杂、作业时易受施药执行器干扰等问题,提出了一种模型补偿-线性自抗扰控制算法。首先建立无人机运动学和动力学模型,并分析作业时离心喷头产生的力矩作用影响;然后将作业模型中的固定部分作为已知扰动,引入模型补偿-扩张状态观测器估计内外未知总扰动并动态补偿控制系统,完成位姿控制器设计。仿真结果表明,所提出的算法在作业场景下偏航角度误差小于0.2°,恢复时间小于0.55 s,相比于PID算法和线性自抗扰算法最大角度偏差分别降低3.4°和0.9°,恢复时间减少3.1和0.99 s,具有较强的鲁棒性。飞行实验表明,该无人机可以很好地跟踪植保作业轨迹,最大位置稳态误差小于15 cm,满足植保作业需求。