具有方向约束的多智能体系统的反一致性研究

研究了具有方向约束的多智能体系统的反一致性问题.首先假设系统中智能体在一维空间服从单向运动.针对一阶积分器模型,给出了一类反一致性协议的设计方法,系统中所有智能体仅仅通过观测其邻近智能体位置状态,自主分布式的决策和协调控制输入,实现了系统中智能体最终静止并在空间中分散,智能体最终状态满足反一致性要求.针对二阶积分器模型,设计了一类包含自身速度测量的反一致性协议,在设计的控制输入下,实现了二阶多智能体系统避碰并最终达到反一致性状态.最后,将系统从一维空间推广到N维空间.假设多智能体系统在N维空间的第k个坐标轴方向受方向约束,针对一阶积分器模型和二阶积分器模型,给出了一类反一致性协议设计方法.在设计的控制输入下,实现了系统在N维空间最终达到反一致状态.最后,采用Python语言,利用数值仿真例子校验了理论结果的正确性.     

面向异构场景的智能运维联邦学习算法

面向航天器等核心设备设计智能运维方法是构建自主运维能力的关键.得益于机器学习技术的发展,近年来出现的数据驱动智能运维方法极大提升了设备自主能力.然而,航天器设备日益呈现集群化的趋势,传统的智能运维方法面临分布式建模和隐私保护2个关键挑战.利用联邦学习框架构建智能运维模型是解决上述挑战的一种可行思路.航天器设备通常处于计算、通信等资源极为受限的工作环境,不同设备在数据分布、计算能力等方面呈现明显的异构特点,会极大影响联邦学习的性能.因此,针对上述异构特点,利用模型聚簇的思想,设计异构场景下的联邦学习方法,支持各航天器节点间的训练节奏调整,减少不同节点间的同步等待时间,支持面向各节点特征的模型构建,提升运维模型的构建性能.实验结果表明所提出的方法是有效的.     

遥感影像弱小目标智能解译算法研究

随着遥感技术的快速发展,光学遥感影像弱小目标智能解译成为遥感信息处理的研究热点之一。遥感影像的地物目标常具有尺度小、种类多、数量大、部分重点小目标移动速度快的特点,易受到复杂背景环境及噪声影响,使得提取遥感影像弱小目标的信息面临着巨大的挑战。早期智能解译算法中的弱小目标分割、检测及跟踪等算法研究,多依赖模板匹配及先验知识,此类算法需耗费大量资源、算力及专家知识成本,存在着计算量大、泛化能力差的问题。近年来,随着深度学习等人工智能技术的快速发展,在海量遥感数据中准确获取弱小目标的信息,通过结合深度学习算法可对弱小目标的特征进行快速提取,以提供高效、准确的解译信息。本文综述了遥感影像弱小目标智能解译算法研究进展,包括基于传统图像处理方法的弱小目标分割、检测和跟踪算法,以及基于深度学习等典型相关算法。通过分析这些方法的优点与局限性,对于提高相关目标的信息获取能力、提升观测的态势感知水平以及未来应用等方面具有重要意义。     

基于群体智能的微纳卫星集群自主控制系统研究

随着卫星应用需求的发展,越来越多的航天任务已经不能仅靠单颗卫星来完成,而必须依靠多颗微纳卫星集群联合工作才能完成。文章针对星群面临的在轨运行管理和效能问题,研究了基于群体智能的微纳卫星集群自主控制系统,包括星群自主认知与自主决策技术、构型建立维持与重构技术和星间高低速协同通信技术等3个方面,对星群集群控制典型应用场景进行了仿真验证,结果表明：集群自主控制能够满足星群任务的实时性、轨道构型误差和星间动态网络等指标要求,可为推动微纳卫星集群在轨应用提供技术支撑。     

北京三号B卫星数据处理与传输分系统设计与验证

针对北京三号B卫星高速数据和在轨智能处理需求,设计数据处理与传输分系统。提出标准化、智能化、模块化的设计思路,开发路由、高速存储、通用处理、电源等标准单元的智能处理器,实现数传产品对数据流向灵活可控、功能高集成、在轨可重构的需求。配置高性能FPGA和智能计算芯片,系统实时图像压缩、处理速度达到20 Gbit/s。采用云检测、辐射校正、目标识别、目标提取、目标定位等星上数据智能处理技术,可为在轨图像智能处理建立指标体系提供参考。数据处理与传输分系统通过在轨验证,测试结果满足用户需求。     

空中微智能传感探测系统研究

针对智能传感技术未来的重要发展方向,分析了作为空中微智能传感探测系统的微型飞行器(MAV)技术特点和应用前景,研究了MAV的技术类型和国内外现状,总结了MAV的技术发展趋势,并在分析MAV主要系统构架的基础上,梳理了MAV系统研制所涉及的主要关键技术,最后对MAV的未来发展给出了建议。     

陆上杆机构运动仿生的现状、关键技术和未来发展

从运动仿生的生物学基础、仿生运动体的发展和存在问题、运动仿生的未来发展等几个方面回顾和评述运动仿生面临的问题和发展机遇。分析了四足动物运动的生物学机制和国内外现有仿生机器人发展现状及存在的问题,并预测先进环境感知技术、分布式驱动和智能驱动材料、杆机构机器人与智能控制技术和动物运动规律的研究将是未来运动仿生发展的方向。     

面向分层透明管控的飞机总装线数字孪生系统

为解决飞机总装生产线业务系统集成度差、装配过程不透明、异常处理不及时等问题,提出一种面向分层透明管控的飞机总装线数字孪生系统。基于系统需求分析,提出物理层、孪生数据层、孪生模型层、应用层4层系统架构,设计并实现面向多维数据集成的孪生数据库构建、面向透明可视的总装线数字孪生建模、面向现场异常处理的融合式分层管控三大核心功能模块。实际应用表明,该系统满足总装生产线多层次、多维度、多角色分布远程可视监控与综合分析的管控需求,可有效提升飞机总装的数字化、透明化水平。     

面向智能制造的飞机结构件数字化车间构建关键技术

智能制造是引领制造业发展,推动下一次工业革命的重要引擎。飞机结构件加工是典型的小批量、大柔性离散型制造,在实现智能制造转型过程中存在诸多难点。介绍了智能制造的背景、特征和内涵,在此基础上分析了飞机结构件智能制造转型面临的现况,提出了面向智能制造的飞机结构件数字化车间构建关键技术,为建立飞机结构件智能制造范式奠定基础。