摘要：为了探索海马尾巴的解旋能力,基于生物结构的启发提出了一种基于螺线构型的气动软体致动器.区别于已有的软体致动器的弯曲运动,螺线型气动软体致动器(螺线型致动器)随着输入气压的增大可以实现正负曲率两个方向的展开运动.首先,在保持基体外侧弧长相同的情况下,依据圆形、阿基米德螺线、对数螺线3种不同螺线的数学表达式对螺线型致动器进行了3种结构设计;其次,基于超弹性材料模型、几何关系和虚功原理建立并修正了通用的静力学模型,描述输入气压与展开角度的关系;然后,对3种结构的螺线型致动器进行样机制作,并测试了它们的运动性能;最后,对比静力学模型计算结果和样机实验数据,最大平均展开角度误差为10.0166°,证明了模型的准确性.另外,根据从形状刻度线采集的坐标数据转换得到的构型空间参数,重建了螺线型致动器在不同展开状态下的理论展开形状,验证了构型空间参数获取方法的可行性.

摘要：为了解决神经网络前向传播过程中的硬件加速问题,设计了一套基于FPGA编程工具Vivado HLS开发的AlexNet神经网络前向传播硬件加速系统。该系统能够确保在达到相关应用要求的基础上,有效地节省开发时间并降低开发成本。系统基于高级计算机语言C++进行FPGA电路的仿真与开发,同时,灵活运用具有很高便捷性及可靠性的Vivado HLS中的PIPELINE和ARRAY_PARTITION指令进行系统优化。实验结果表明,AlexNet神经网络在本文所构建的FPGA加速系统上的运行时间为21.95 ms,比在传统GPU平台上的运行时70 ms少,运行速度要3倍以上。此外,每一层的网络都实现了分开封装操作,使系统可便捷地移植到其它成熟的卷积神经网络上,加速了深度学习在各类人工智能系统上的应用,在智能产业具有广泛的应用价值。

摘要：在自动指纹识别系统中,指纹防伪能力的发展至关重要.传统指纹一般由表面成像得到,而这种表面的纹理特征极容易被盗取.基于这种传统指纹的识别系统,检测指纹表征攻击的能力十分有限.因此,现有研究普遍针对具有防伪特征的指纹模态,如具有汗腺特征的高精度指纹和具有指静脉特征的指纹开发表征攻击检测算法.在本篇工作中,为了进一步提高指纹系统的表征攻击检测能力,我们提出一种基于光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)的频域指纹表征攻击检测方法.与以往方法不同,我们首先利用卷积神经网络和残差结构设计了一个频域特征解离模型,通过该模型可以分别解离出时域中叠加在原始OCT指纹图像上的信息(如区分性特征、无效特征和冗余特征).然后,我们让它学习不同的频域编码,并结合OCT指纹在时域中的重构编码形成相应的潜层编码.利用潜层编码,我们设计了一种用于区分表征攻击指纹和真实指纹的预测模型,用于表征攻击检测.在目前常用的OCT指纹数据集上的实验结果表明,我们的方法可以通过在频域中分离出一些叠加在时域中的无用干扰信息,从而有效地消除干扰.在实例方面,该方法的最小误差(Err.)为0.67%,与已有的基于时域的最优方法相比,最小误差降低了3.03%,性能提高了81.89%.

摘要：研究多机器人任务分配(MRTA)的目的是提高智能工厂中机器人完成任务的效率。针对现有算法在处理大规模、多约束的MRTA时存在不足的问题,提出一种结合遗传算法和滚动调度的MRTA算法(ACGARS)。首先,在遗传算法中采用基于有向无环图(DAG)的编码方式高效地处理任务之间的优先级约束;其次,在遗传算法的初始种群中加入先验知识以提高算法的搜索效率;最后,设计基于任务组的滚动调度策略用于减小求解问题的规模,从而实现对大规模问题的高效求解。在大规模问题实例上的实验结果表明,相较于构造性启发式算法(CHA)、最小化干扰算法(MIA)和基于惩罚策略的遗传算法(GAPS)生成的方案,当任务组数为20时,所提算法生成的方案的平均订单完成时间分别缩短了30.02%、16.86%和75.65%,验证了所提算法能有效地缩短订单的平均等待时间,提升多机器人任务分配效率。

摘要：为降低多机器人在动态环境下路径规划的阻塞率,基于深度强化学习方法框架Actor-Critic,设计一种基于请求与应答通信机制和局部注意力机制的分布式深度强化学习路径规划方法(DCAMAPF)。在Actor网络,基于请求与应答通信机制,每个机器人请求视野内的其他机器人的局部观测信息和动作信息,进而规划出协同的动作策略。在Critic网络,每个机器人基于局部注意力机制将注意力权重动态地分配到在视野内成功应答的其他机器人局部观测和动作信息上。实验结果表明,与传统动态路径规划方法D*Lite、最新的分布式强化学习方法MAPPER和最新的集中式强化学习方法AB-MAPPER相比,DCAMAPF在离散初始化环境,阻塞率均值均约降低了6.91、4.97、3.56个百分点;在集中初始化环境下能更高效地避免发生阻塞,阻塞率均值均约降低了15.86、11.71、5.54个百分点,并减少占用的计算缓存。所提方法确保了路径规划的效率,适用于求解不同动态环境下的多机器人路径规划任务。

摘要：现有斜拉桥拉索机器人不兼具攀爬速度快和负载大的功能,且不能宽范围适应常用拉索直径的变化,无法满足拉索维护的实际应用需求。综合拉索维护实际应用需求以及现有拉索机器人技术指标,研制了一款可以适应宽范围拉索直径变化、攀爬速度快且负载大的机器人,拓展的足掌模块可进一步增加机器人的负载能力。实验结果表明,该拉索机器人满足设计要求。

摘要：针对悬索桥主缆坡度大、直径大,索夹及附属结构障碍和人工检测存在作业难度大、效率低、盲区多、安全风险高的工程难题,设计了一种可实现主缆智能化检测的蠕动式悬索桥主缆检测机器人。该机器人通过模拟生物攀爬动作,以主缆检修道扶手绳为攀爬载体,一组抱靴夹紧扶手绳,一组抱靴松开向前移动,2组抱靴交替开合,实现蠕动攀爬,并通过携带的视觉传感器阵列,对悬索桥主缆进行全覆盖检测;同时,分析研究了主缆检测机器人沿扶手绳攀爬的力学特点和运动功能,对其适应性和可靠性进行了实桥测试。结果表明,机器人可沿主缆平稳运行,顺利越过索夹,获得主缆全覆盖检测图像数据。

摘要：如何将复杂的多感知触觉技术融入机械手臂中是目前机器人技术发展中亟待解决的问题。无感官触觉回路的机械手臂并不适用于软体、易碎等物体的抓取,不同的物体需要不同的抓取力规划,抓取力过大往往会造成物体的损坏。从触觉传感器的设计出发,分析国内外机械手臂触觉研究现状,阐述前端执行器机械手触觉传感实现的主要技术,同时包括触觉技术的类型、原理设计、结构实现、传感信号获取与传输、解耦方法、灵敏度等方面的发展,为后期机械手臂实现传感、感知、控制3层执行架构的研究提供了新的思路。

摘要：柔性臂的研究涉及仿生学、材料力学、机械结构设计与制造、智能感知与控制和人工智能等领域,是一门交叉融合性较高的研究学科。和刚性机械臂相比,柔性臂由软材料或超弹性材料制作而成,具有制造方式简单、人机交互安全、高功率密度比和无限自由度等特点,在复杂地形探险、医疗手术操作以及对目标的无损伤捕获等方面具有很大的应用潜力。由于柔性臂存在大变形、高度非线性以及刚度较低等问题,所以如何实现对柔性臂的精准数学建模、结构创新制造、灵巧操作以及输出力的有效提升是目前需要重点解决的问题。本文从柔性臂的仿生学机理、工艺制作方法、驱动方式、建模方法以及变刚度方式等方面对柔性臂的研究现状进行综述,最后对柔性臂的关键研究技术进行归纳、对发展趋势进行了预测。

摘要：回归到“大问题时代”,学科领域间需要重新汇聚交叉,综合为一个复杂巨系统,以应对时代的大问题:AI、超导、可控核聚变带来的科技奇点,人居环境的可持续发展,人类价值体系中艺术人文的重塑等。8月27日,AIR Space「问题演绎」展览延伸论坛「科学x艺术x建筑的问题演绎」从“科学x艺术x建筑”三个切入口,邀请80、90后科学家、艺术家、建筑师,以学科整合的视角共同探讨人机共容社会的协同发展。