人工智能技术在嵌入式代码审查中的应用与展望

代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来,随着嵌入式软件开发需求的增多,传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力,提升审查效率,研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域,尝试寻求技术上得突破,以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动,即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况,对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨.     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。     

基于空间注意力机制的行人再识别方法

行人再识别是图像检索领域的一个重要部分,但是由于行人姿态各异、背景复杂等因素,导致提取到的行人特征鲁棒性和代表性不强,进而影响行人再识别的精度。在AlignedReID++算法基础上,提出了基于空间注意力机制的行人特征提取方法,应用在行人再识别中取得了很好的效果。首先,在特征提取部分,引入空间注意力机制来增强特征表达,同时抑制可能的噪声;其次,通过在卷积层中引入实例正则化层（IN）来辅助批正则化层（BN）对特征进行归一化处理,解决单一BN层对特征色调变化以及光照变化的不敏感性,提高特征提取对亮度、色调变化的鲁棒性;最后,在Market1501、DukeMTMC和CUHK03 3个行人再识别通用数据集上对所提改进模型进行测试评价。实验结果显示:改进后的模型在3个数据集上识别精度分别提升了2%、2.9%和5.1%,表明改进后的模型相较于改进前的模型,在精度以及鲁棒性上都有显著提高。      

电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法

随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法（MTTS_UAV）。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差（APE）和平均重叠率（AOR）分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。      

军航飞机流穿越民航航线冲突探测与解脱问题

针对军航飞机穿越民航航线的飞行冲突问题,对飞机流汇聚飞行场景进行建模分析,提出了基于滑动窗口的汇聚飞行冲突探测方法和基于合作博弈的多机冲突解脱方法。当飞机流进入预先划设的汇聚控制区,通过滑动窗口判断向前看时间内飞行冲突。基于此,潜在冲突机间组成一个联盟,以解脱边界条件为安全约束,以合作博弈理论中联盟福利最优解均衡各机效益,在保证安全的前提下实现效益均衡。根据最优机动方向特点,利用免疫粒子群优化算法快速求解策略。仿真结果表明,该场景下提出的方法能有效解算出满足要求的解脱策略,并均衡军民航飞机解脱效益。      

基于自适应动态规划的航空航天飞行器鲁棒控制研究综述

自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析.     

基于生成对抗网络的零样本图像分类

在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络（GAN）的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。      

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。