真实场景水下语义分割方法及数据集

随着水下生物抓取技术的不断发展,高精度的水下物体识别与分割成为了挑战。已有的水下目标检测技术仅能给出物体的大体位置,无法提供物体轮廓等更加细致的信息,严重影响了抓取效率。为了解决这一问题,标注并建立了真实场景水下语义分割数据集DUT-USEG,该数据集包含6 617张图像,其中1 487张具有语义分割和实例分割标注,剩余5 130张图像具有目标检测框标注。基于该数据集,提出了一个关注边界的半监督水下语义分割网络(US-Net),该网络通过设计伪标签生成器和边界检测子网络,实现了对水下物体与背景之间边界的精细学习,提升了边界区域的分割效果。实验表明:所提方法在DUT-USEG数据集的海参、海胆和海星3个类别上相较于对比方法提升了6.7%,达到了目前最好的分割精度。      

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题,提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型,包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益,不符合市场规律的问题,引入任务奖励反馈机制,任务分配系统通过多轮试探拍卖市场,自适应地调整任务奖励,达到保证AUV效用的同时,有效降低任务分配系统成本的目的,促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素,提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素,提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

未知环境下移动机器人单目视觉导航算法

提出了一种未知环境下移动机器人单目视觉导航算法,算法包括障碍物检测、单目视觉测距和局部路径规划3部分.为减小光照等环境因素对基于特征的障碍物检测的影响,对彩色图像在HSI颜色空间中用基于像素的直方图比较进行分割,获取障碍物轮廓序列的图像坐标点集.在单目视觉测距中,通过几何关系推导法建立图像坐标系和机器人坐标系间的变换关系,进而实现由障碍物图像位置计算其与机器人间的实际距离.局部路径规划对摄像机梯形视场区域转换后的矩形区域建立模型划分栅格,由障碍物轮廓序列图像坐标和单目视觉测距计算构建障碍物栅格图,并用提出的栅格搜索算法搜索障碍物栅格图,得到机器人安全行驶路径.实际环境中进行的实验结果表明,算法能有效减小反光、阴影等的影响,在未知环境中正确规划出机器人局部可行路径实现导航.      

基于深度学习的视觉检测及抓取方法

针对现有机器人抓取系统对硬件设备要求高、难以适应不同物体及抓取过程产生较大有害扭矩等问题，提出一种基于深度学习的视觉检测及抓取方法。采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进，增强网络对图像特征提取的能力，提升复杂环境中目标检测的效果，平均识别率较改进前增加0.32%。针对目前姿态估计角度存在离散性的问题，提出一种基于视觉几何组-16(VGG-16)主干网络嵌入最小面积外接矩形(MABR)算法，进行抓取位姿估计和角度优化。改进后的抓取角度与目标实际角度平均误差小于2.47°，大大降低两指机械手在抓取过程中对物体所额外施加的有害扭矩。利用UR5机械臂、气动两指机械手、Realsense D435相机及ATI-Mini45六维力传感器等设备搭建了一套视觉抓取系统，实验表明：所提方法可以有效地对不同物体进行抓取分类操作、对硬件的要求较低、并且将有害扭矩降低约75%，从而减小对物体的损害，具有很好的应用前景。     

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题，建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上，提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联，所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络，通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值，更新网络参数，并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验，结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动，与传统的PPO算法相比，LSTM的引入缩短了模型训练时间，跟踪与避障的效率明显提高，进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。     

基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.     

面向基准约束与余量约束的配准算法

为了保证待加工型面加工余量的均匀性及其相对于基准之间的位置关系,提出一种同时基于基准约束与余量约束的配准算法。所提算法在配准模型中增加基准约束与余量约束,建立在基准约束与余量约束下的配准模型,引入局部坐标系进行配准计算,并将计算结果反算至全局坐标系中。通过引入局部坐标系进行配准计算的算法,降低了测量点变换过程中测量点的运动自由度,从而降低了计算过程中变量的维度,提高了计算效率,保证了计算结果满足基准面约束与余量约束。所提算法在典型的飞机零件“襟翼滑轨”的简化模型上进行了应用验证,相关结果表明：在平面基准约束与余量约束下的配准算法,计算时间为仅在余量约束下配准算法计算时间的33.6%,配准后基准面上测量点的最大偏差小于0.04 mm,待加工面上余量的波动小于0.03 mm,适用于该类零件的自适应精加工过程。     

AUV自航对接的类物理数值模拟

为了预报dock对自主水下机器人（AUV）水动力性能的影响,提高AUV水下对接成功率,提出一种多块混合网格结合动态层方法和用户自定义函数（UDF）的方法,应用于基于离散螺旋桨的AUV自航对接的类物理数值模拟。所提方法采用移动子区域代替传统的移动边界,可提高数值计算效率。在验证了AUV自航试验速度的基础上,对AUV自航对接的水动力和流场进行分析。结果表明,AUV在螺旋桨定转速300 r/min推进作用下,自航对接时间约16 s,终端速度为0.75 m/s。对接速度满足对接碰撞需求。dock对AUV运动影响:在对接井口B点之前起阻碍作用,在B点之后起吸附作用。AUV对接阻力增加2.4%,增幅小,可实现与dock对接。      

改进YOLOv5s的弱光水下生物目标检测算法

针对水下光学图像目标检测过程中由于水中光线衰弱严重、图像环境复杂和拍摄设备移动等造成的生物识别精度低的问题,提出了基于改进YOLOv5s的弱光水下生物目标实时检测算法YOLOv5s-underwater。针对弱光水下光线衰弱的问题,引入了限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法对输入图像进行预处理,解决了颜色失真和图像毛糙的问题。针对复杂的弱光水下图像环境,提出了快速空间金字塔池化(SPPF)模块,解决了水下物体区分度低和特征损失严重的问题。针对拍摄设备移动带来的场景和形态变化问题,提出了一种基于旋转窗口的SwinTransformer模块,提高了模型的泛化能力。针对水下小目标,修改了网络模型结构,提高了小目标的检测能力。仿真和实验结果表明：所提算法相较于YOLOv5s检测精度提高30.7%,证明了算法的有效性。     

同温层气球平台反向定位系统的研究

反向定位系统是针对驻留型同温层气球平台的一种新型定位系统 ,该系统的基本原理是由接收站的位置计算得出发射机的位置。文章采用卡尔曼滤波的方法 ,建立了反向定位系统的模型 ,给出其滤波算法 ;鉴于地面接收站的位置选择对该系统的定位精度有较大的影响 ,给出地面站选址依据 ,并通过计算、仿真获得一组较为理想的布站方式。此外 ,钟差是系统的一个主要误差源 ,文中对其引起的定位误差进行了分析 ,并给出估算的方法 ;对系统中的传播误差、设备误差也进行了分析。最后 ,对系统建立了仿真模型进行仿真。结果表明 ,该定位系统具有较好的定位精度     

室内多移动机器人协同建图与路径规划

多机器人协同定位与路径规划是协同侦察、作战等场景中的首要问题,其难点在于如何在未知环境下完成自主定位。提出了将多机器人同步定位与构图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)系统应用于室内环境,,以解决此问题。针对机器人定位存在的相关定位误差,采用了增加惯性测量单元的方法,以进行修正。为解决单个机器人在构建地图时速度较慢的问题,将基于坐标变换的方法用于多机器人的地图融合。此外,基于冲突检测和冲突规避思想,对多机器人路径规划方法进行了研究,并将其部署在了多机器人系统中。实验结果表明,采用多机器人协作进行环境探测,在确保全局地图信息完备的同时,可以提高构图效率。基于冲突规避的多机路径规划方法,可以为机器人个体规划出无碰撞路径,机器人可以根据该路径到达目标位置。     

火星探测器自主导航方法综述

火星是人类深空探测的重要目标之一,火星探测器的自主导航是探测任务的重要支撑技术。针对火星探测器自主导航方法的国内外研究现状进行综述与总结,讨论和分析了火星探测器自主导航可行的导航信标和测量手段,对自主导航算法需要研究的关键技术进行了梳理和探讨,提出了火星探测器在巡航段、捕获段和环绕段等不同阶段场景下的测量手段、自主导航方法的建议和设想。     

一些空间站活动的智能系统

空间站活动的自主性要求空间系统具有智能。本文就空间站的一些活动,尤其是针对材料生产所需的智能:空间视觉,空间机器人规划,智能敏感器,专家系统等提出初步的设计思想和技术实现途径。并对支持这些智能的空间站计算机系统作一构思。     

移动机器人自主动态避障方法

针对基于水流场的全向移动机器人动态避障过程中可能出现的避障失效和避障路径过长问题, 提出了一种基于速度斥力场改进人工势场方法的全向移动机器人自主动态避障方法。详细分析基于水流场改进的人工势场法在动态避障过程中存在的移动机器人从障碍物前方绕过而引起的避障路径过长或避障失效问题;在基于水流场的人工势场避障方法中, 根据移动机器人和动态障碍物的相对速度, 引入速度斥力场, 使得移动机器人从动态障碍物的后方通过, 实现全向移动机器人的安全自主动态避障。通过仿真和室内避障实验, 验证了所提自主动态避障方法的有效性和实用性。      

基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测

3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法。MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息。实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果。      

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。      

环火星自主导航系统设计及参数优化研究

当前火星探测器环绕段的导航信息主要依赖地面深空探测网提供,基于光学成像的导航方式尚不能提供较高的导航精度。因此提出一种应用相对测量的探测器实现火星环绕段的自主导航。两颗编队飞行的探测器进行相对测量,观测信息为探测器之间的相对视线矢量(LOS)。同时利用主星的星敏感器确定星体在惯性空间的姿态,将观测信息转换至惯性系下获得简化的观测方程,使用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对卫星的轨道进行确定。介绍了具体导航方案的实现方法和技术细节,使用粒子群优化方法(PSO)对模型设计的相关参数进行优化,导航精度得到明显提高。实现位置确定精度10 m,速度确定精度0.01 m/s。为设计最优的编队导航系统参数提供了有效思路。     

利用二星TDOA和FDOA测量及辅助高度信息对地面目标的定位算法及精度分析

卫星探测定位系统对地面辐射源目标定位时,一般利用TDOA(到达时间差)测量,而当辐射源与卫星之间存在相对运动时,也可以测量FDOA(到达频率差).当辐射源的高程已知时,可以利用WGS-84地球椭圆模型作为精确定位模型.据此提出了利用两颗低轨卫星的TDOA及FDOA测量对地面辐射源定位算法,并对定位的算法进行深入的研究,同时推导了定位误差的分布模型.      

空间机器人的目标捕获自适应控制

首先推导了基座姿态受控空间机器人系统运动学关系,得到了广义雅可比矩阵。根据目标的运动来规划机械臂末端在惯性空间的期望轨迹。对机器人动力学和运动学关系式进行线性参数比,分别对动力学待估参数和运动学待估参数设计在线修正律,在关节空间采用自适应控制。对于存在动力学参数不确知的机器人系统,算法保证了系统的渐近稳定,在成目标捕获任务的同时,控制基座姿态保持在期望范围之内。以平面两关节空间机器人系统为对象进行了仿真,结果表明了算法的可行性和有效性。