摘要：针对传统农业气象观测和当前传感器技术存在的不足,设计了一套基于信息物理系统(Cyber-physical system,CPS)的气象远程监测系统。针对信息物理系统时空特性,基于节点事件驱动方法,建立了3层信息物理系统模型,并给出了时空事件建模方法。该系统由边缘设备负责感知,云平台负责计算,通过事件-行为模式保证时空同步性,实现了气象信息采集、传输和处理的高度集成,同时在网络边缘处应用卷积神经网络实现设备电量识别以自适应采集频率。通过在河北工业大学测试点开展的采集试验和系统模型试运行结果表明,系统表现出较好的实时性、稳定性和时空同步性,农业气象信息的采集、传输、处理和远程监控等各项功能均可满足各级用户需求。

摘要：为提高环境监测应用中节点部署的准确性,提出一种基于空间权重与模糊感知的粒子群优化算法。引入空间权重量化区域重要性,建立模糊感知模型描述节点感知性能,设计加权覆盖率作为算法评价函数。在此基础上,挖掘感知模型中的粒子飞行特性,并利用权重引力优化粒子进化方程,提高算法的寻优能力。仿真结果表明,与粒子群优化算法、虚拟力算法和外推人工蜂群算法相比,该算法最高可使目标覆盖率提升13 %,节点数减少15 %。

摘要：在面对危险爆炸环境时,排爆机器人的临场任务具有多样性,根据不同的临场任务,机器人会在自身本体硬件的基础上,在现场对模块化组件进行快速组装,即机器人硬件方面的临场可重构。利用机器人操作系统(ROS),针对不同的硬件模块组合,进行软件重构是临场可重构机器人的软件特性。提出了一种基于ROS的临场可重构排爆机器人软硬件架构模式,在面对复杂环境时,操作人员能够根据现场不同的任务要求,对模块化设计的排爆机器人进行组装,形成硬件重构;而系统软件根据硬件模块的组装情况进行软件自重构,从而使排爆机器人具备完成不同任务的能力。排爆机器人的这种软硬件架构设计模式使得机器人在实际工作中表现出高效性、鲁棒性和自适应性。