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2021年  第47卷  第8期

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2021, 47(8).
摘要:
综述
光学遥感图像目标检测算法综述
聂光涛, 黄华
2021, 47(8): 1749-1768. doi: 10.16383/j.aas.c200596
摘要:

目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题, 具有重要的应用价值. 本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析. 首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战; 之后系统总结了典型的检测方法, 包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法, 对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型, 进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案; 接着介绍了常用的检测数据集, 并对现有方法的性能进行比较; 最后对现阶段问题进行总结并对未来发展趋势进行展望.

基于生理信号的情感计算研究综述
权学良, 曾志刚, 蒋建华, 张亚倩, 吕宝粮, 伍冬睿
2021, 47(8): 1769-1784. doi: 10.16383/j.aas.c200783
摘要:

情感计算是现代人机交互中的一个重要研究方向, 旨在研究与开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法与系统. 脑电、心电、皮肤电等生理信号是情感计算中重要的输入信号. 本文总结了近年来基于脑电等生理信号的情感计算研究所取得的进展. 首先介绍情感计算的相关基础理论, 不同生理信号与情感变化之间的联系, 以及基于生理信号的情感计算工作流程和相关公开数据集. 接下来介绍生理信号的特征工程和情感计算中的机器学习算法, 重点介绍适合处理个体差异的迁移学习、降低数据标注量的主动学习和融合特征工程与学习器的深度学习算法. 最后, 指出基于生理信号的情感计算研究中面临的一些挑战.

电动汽车电子差速控制技术研究综述
姚芳, 林祥辉, 吴正斌, 李贵强
2021, 47(8): 1785-1798. doi: 10.16383/j.aas.c190293
摘要:

首先, 阐述电动汽车(Electric vehicle, EV)驱动系统的布置结构以及差速控制的原理和优缺点, 并介绍用于电子差速控制(Electronic differential control, EDC)的Acekermann转向模型和3自由度整车动力学模型, 进而剖析非线性扰动和整车模型的设计理念; 其次, 重点综述电动汽车分布式驱动结构的电子差速控制策略、多机抗扰控制及优化算法的相关研究成果, 并从成果走向、局限性及可能的发展空间分析其发展态势; 最后, 从整车模型、控制策略、抗扰算法和效果验证等四个方面, 总结电动汽车电子差速控制技术的现状, 并展望未来发展可能.

人脸活体检测综述
蒋方玲, 刘鹏程, 周祥东
2021, 47(8): 1799-1821. doi: 10.16383/j.aas.c180829
摘要:
人脸活体检测是为了提高人脸识别系统安全性而需要重点研究的问题.本文首先从人脸活体检测的问题出发, 分个体、类内、类间三个层面对人脸活体检测存在的困难与挑战进行了阐述分析.接下来, 本文以算法使用的分类线索为主线, 分类别对人脸活体检测算法及其优缺点进行了梳理和总结.之后, 本文就常用人脸活体检测数据集的特点、数据量、数据多样性等方面进行了对比分析, 对算法评估常用的性能评价指标进行了阐述, 总结分析了代表性人脸活体检测方法在照片视频类数据集CASIA-MFSD、Replay-Attack、Oulu-NPU、SiW以及面具类数据集3DMAD、SMAD、HKBU-MARsV2上的实验性能.最后本文对人脸活体检测未来可能的发展方向进行了思考和探讨.
综合集成研讨厅体系起源、发展现状与趋势
王丹力, 郑楠, 刘成林
2021, 47(8): 1822-1839. doi: 10.16383/j.aas.c210062
摘要:

20世纪80年代前后, 国外学术界开始了复杂性与复杂系统的研究. 与此同时, 以钱学森为代表的一批中国学者也开展了与此相关的系统科学和开放的复杂巨系统的研究, 开创性地提出了综合集成法, 进一步发展为综合集成研讨厅体系, 并取得了一些成功应用. 但是由于当时人们对综合集成研讨厅体系的认识不足, 以及技术条件所限, 其应用受到了限制. 随着思维科学/认知科学、系统科学和信息技术、计算机技术、网络通信技术巨大进步, 特别是近年来大数据、云计算、人工智能的飞速发展, 出现了越来越多的复杂巨系统, 亟待有效方法来处理这类问题. 在此背景下, 综合集成研讨厅体系又获得广泛关注. 本文回顾了综合集成研讨厅体系产生和发展的重要历程, 分析了其典型案例, 介绍了国内外的相关研究进展, 最后提出了未来发展的几个方向. 本文力图为从事复杂巨系统研究和实践的相关人员提供理论方法指导和工程范例.

论文与报告
基于微分博弈的追逃问题最优策略设计
刘坤, 郑晓帅, 林业茗, 韩乐, 夏元清
2021, 47(8): 1840-1854. doi: 10.16383/j.aas.c200979
摘要:

本文设计了基于线性二次型微分博弈的多个攻击者、多个防御者和单个目标的追逃问题最优策略. 首先, 针对攻防双方保持聚合状态的情形, 基于攻击方内部、防御方内部以及双方之间的通信拓扑, 分别给出了目标沿固定轨迹运动和目标采取逃跑时攻防双方的最优策略. 其次, 针对攻防双方保持分散状态的情形, 利用二分图最大匹配算法分配相应的防御者与攻击者, 将多攻击者、多防御者追逃问题转化为多组两人零和微分博弈, 并求解出了攻防双方的最优策略. 最后, 数值仿真验证了所提策略的有效性.

基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统
向露, 朱军楠, 周玉, 宗成庆
2021, 47(8): 1855-1866. doi: 10.16383/j.aas.c200764
摘要:

跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点. 在实际的应用系统搭建中, 通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁. 然而, 翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的, 无论是所在领域, 还是擅长处理语言的特性, 均与对话系统的实际应用需求存在较大的差异, 从而导致整个对话系统的鲁棒性差、响应性能低. 因此, 如何增强跨语言对话系统的鲁棒性对于提升其实用性具有重要的意义. 提出了一种基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统构建方法. 该方法首先面向机器翻译构建多粒度噪声数据, 分别在词汇、短语和句子层面生成相应的对抗样本, 之后利用多粒度噪声数据和干净数据进行对抗训练, 从而更新对话系统的参数, 进而指导对话系统学习噪声无关的隐层向量表示, 最终达到提升跨语言对话系统性能的目的. 在公开对话数据集上对两种语言的实验表明, 所提出的方法能够显著提升跨语言对话系统的性能, 尤其提升跨语言对话系统的鲁棒性.

生成式不完整多视图数据聚类
赵博宇, 张长青, 陈蕾, 刘新旺, 李泽超, 胡清华
2021, 47(8): 1867-1875. doi: 10.16383/j.aas.c200121
摘要:

基于自表示子空间聚类的多视图聚类引起越来越多的关注. 大多数现有算法假设每个样本的所有视图都可获得, 然而在实际应用中, 由于各种因素, 可能会导致某些视图缺失. 为了对视图不完整数据进行聚类, 本文提出了一种在统一框架下同时执行缺失视图补全和多视图子空间聚类的方法. 具体地, 缺失视图是由已观测视图数据约束的隐表示生成的. 此外, 多秩张量应用于挖掘不同视图之间的高阶相关性. 这样通过隐表示和高阶张量同时挖掘了不同视图以及所有样本(即使是不完整视图样本)之间的相关性. 本文使用增广拉格朗日交替方向最小化(AL-ADM)方法求解优化问题. 在真实数据集上的实验结果表明, 我们的方法优于最新的多视图聚类算法, 具有更好的聚类准确度和鲁棒性.

绳长时变情况下轮胎式集装箱起重机非线性防摆控制算法
曹海昕, 郝运嵩, 林静正, 卢彪, 方勇纯
2021, 47(8): 1876-1884. doi: 10.16383/j.aas.c200859
摘要:

四绳轮胎式集装箱起重机由于自身的动力学特性较为复杂, 目前仍缺乏稳定高效的控制手段. 为解决港口起重机作业过程中台车定位精准度低、负载易受干扰摆幅大的问题, 文章设计了一种面向工业场景的非线性反馈控制器. 首先在未进行近似处理的前提下对起重机吊具摆动情况进行了建模分析. 在此基础上, 通过在控制器中引入摆幅反馈信息, 实现了绳长时变情况下台车的精确定位与负载摆幅的有效抑制, 为集装箱的运送路径增加了更多选择. 随后基于Lyapunov方法对控制器进行了稳定性分析. 所设计的控制方案在港口实际设备上进行了验证, 在定位精度与消摆性能上相较于人工操作取得了很大提升.

Hyperledger Fabric共识机制优化方案
孟吴同, 张大伟
2021, 47(8): 1885-1898. doi: 10.16383/j.aas.c190516
摘要:

针对Hyperledger Fabric使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题, 提出了一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案. 基于“背书−排序−验证”的Hyperledger fabric共识模型, 引入背书节点候选集, 使用可验证随机函数随机抽取背书节点进行交易背书, 实现了背书节点的非交互式可验证随机选取和背书过程的并行处理. 分析和实验表明, 优化后的共识机制具有更高的安全性和更快的交易处理速度.

考虑车辆横向主动安全的智能驾驶员模型
隋振, 梁硕, 田彦涛
2021, 47(8): 1899-1911. doi: 10.16383/j.aas.c190526
摘要:

结合智能车面临的横向安全问题, 设计了一种具有横向安全性的智能驾驶员模型. 该系统由转向控制、速度控制和决策规划三个模块组成. 该系统的主要作用包括: 一是通过在转向控制中加入主要约束提高车辆在转向过程中的横向稳定性, 减小车辆发生侧滑、侧倾、侧偏等风险; 二是在换道场景下, 决策规划单元合理分析交通环境中的车间距并计算出驶入临近车道的速度和轨迹, 使智能车实现安全换道. CarSim/Simulink仿真结果表明, 该智能驾驶员系统提高了车辆行驶的横向安全性.

联邦控制: 面向信息安全和权益保护的分布式控制方法
朱静, 王飞跃, 王戈, 田永林, 袁勇, 王晓, 齐红威, 贾晓丰
2021, 47(8): 1912-1920. doi: 10.16383/j.aas.c210182
摘要:

本文提出一种基于联邦智能的分布式控制方法—联邦控制. 作为联邦生态的核心环节, 联邦控制从联邦智能的需求响应出发, 以联邦数据的信息安全和权益保护为目标, 以区块链、平行系统为技术支撑, 为大型复杂系统提供高效、安全、可靠的控制与管理.

基于多模态特征子集选择性集成建模的磨机负荷参数预测方法
刘卓, 汤健, 柴天佑, 余文
2021, 47(8): 1921-1931. doi: 10.16383/j.aas.c190735
摘要:

如何融合球磨机系统研磨过程所产生的多模态机械信号构建磨机负荷参数预测(Mill load parameter forecasting, MLPF)模型是当前研究的热点. 针对上述问题, 本文提出一种基于多模态特征子集选择性集成(Selective ensemble, SEN)建模的MLPF方法. 首先, 对多模态机械信号进行时频域变换得到高维频谱数据; 接着, 采用相关系数法和互信息法对多模态频谱进行线性和非线性特征子集的自适应选择; 最后, 采用优化和加权算法对上述特征子集的候选子模型进行自适应地选择与合并, 得到基于SEN机制的MLPF模型. 采用磨矿过程实验球磨机的机械信号仿真验证了所提方法的有效性.

具有未建模动态的互联大系统事件触发自适应模糊控制
赵光同, 曹亮, 周琪, 李鸿一
2021, 47(8): 1932-1942. doi: 10.16383/j.aas.c200846
摘要:

针对一类具有未建模动态及执行器故障的非严格反馈非线性互联大系统, 提出一种基于事件触发机制的模糊分散自适应输出反馈控制算法. 首先, 通过设计模糊状态观测器估计系统中不可测的状态, 并引入李雅普诺夫函数约束未建模动态. 然后, 提出一种基于事件触发机制的自适应容错控制器补偿多个执行器故障产生的影响. 最后, 利用障碍李雅普诺夫函数实现对系统输出的约束, 并证明闭环系统中所有信号均是半全局一致最终有界的, 且设计的事件触发机制可以避免Zeno行为. 数值仿真结果验证所提出设计方案的可行性及有效性.

基于图像和特征联合约束的跨模态行人重识别
张玉康, 谭磊, 陈靓影
2021, 47(8): 1943-1950. doi: 10.16383/j.aas.c200184
摘要:

近年来, 基于可见光与近红外的行人重识别研究受到业界人士的广泛关注. 现有方法主要是利用二者之间的相互转换以减小模态间的差异. 但由于可见光图像和近红外图像之间的数据具有独立且分布不同的特点, 导致其相互转换的图像与真实图像之间存在数据差异. 因此, 本文提出了一个基于图像层和特征层联合约束的可见光与近红外相互转换的中间模态, 不仅实现了行人身份的一致性, 而且减少了模态间转换的差异性. 此外, 考虑到跨模态行人重识别数据集的稀缺性, 本文还构建了一个跨模态的行人重识别数据集, 并通过大量的实验证明了文章所提方法的有效性, 本文所提出的方法在经典公共数据集SYSU-MM01上比D2RL算法在 Rank-1和mAP上分别高出4.2 %和3.7 %, 该方法在本文构建的Parking-01数据集的近红外检索可见光模式下比ResNet-50算法在Rank-1和mAP上分别高出10.4 %和10.4 %.

二自由度无人直升机的非线性自抗扰姿态控制
王怡怡, 赵志良
2021, 47(8): 1951-1962. doi: 10.16383/j.aas.c190521
摘要:

无人机高性能姿态控制的难题之一是无人机系统模型通常无法精确建立且受到复杂外部干扰的作用. 针对这一难题, 本文提出了二自由度无人直升机姿态控制的非线性自抗扰控制设计方法. 该方法的主要思想是将系统内部的未建模动态和外部干扰等不确定性因素作为“总扰动”, 利用输入输出信息在线观测, 并在反馈控制环节对其进行补偿. 本文发展了非线性扩张状态观测器与非线性反馈控制律用以提高控制品质. 本文严格证明了控制闭环系统的稳定性和收敛性, 并通过数值仿真验证了理论结果的有效性. 数值结果显示当量测输出受噪音干扰时本文提出的方法优于线性自抗扰控制方法和滑模控制方法.

基于随机配置网络的井下供给风量建模
王前进, 杨春雨, 马小平, 张春富, 彭思敏
2021, 47(8): 1963-1975. doi: 10.16383/j.aas.c190602
摘要:

主通风机切换过程中, 取压风量测量作为监测井下供给风量的主要手段, 是矿井主扇通风系统安全、稳定与经济运行的重要保障. 然而, 由于取压孔极易出现堵塞现象, 需要频繁维护, 导致无法实时测量井下供给风量, 难以实现主通风机切换过程的闭环优化控制. 同时, 随着隐含层节点数的增加, 基于随机配置网络(Stochastic configuration network, SCN)的估计模型存在过拟合和泛化能力差的缺点. 为了解决上述问题, 结合正则化(Regularization, R)技术, 本文提出一种新型的改进SCN算法, 即RSC算法, 用于井下供给风量的建模. 基准回归分析和工业实验表明: 与SCN方法相比, 建立的RSC模型具有较高的模型精度和较好的泛化性能.

基于深度强化学习的双足机器人斜坡步态控制方法
吴晓光, 刘绍维, 杨磊, 邓文强, 贾哲恒
2021, 47(8): 1976-1987. doi: 10.16383/j.aas.c190547
摘要:

为提高准被动双足机器人斜坡步行稳定性, 本文提出了一种基于深度强化学习的准被动双足机器人步态控制方法. 通过分析准被动双足机器人的混合动力学模型与稳定行走过程, 建立了状态空间、动作空间、episode过程与奖励函数. 在利用基于DDPG改进的Ape-X DPG算法持续学习后, 准被动双足机器人能在较大斜坡范围内实现稳定行走. 仿真实验表明, Ape-X DPG无论是学习能力还是收敛速度均优于基于PER的DDPG. 同时, 相较于能量成型控制, 使用Ape-X DPG的准被动双足机器人步态收敛更迅速、步态收敛域更大, 证明Ape-X DPG可有效提高准被动双足机器人的步行稳定性.

基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法
戴晶帼, 任佳, 董超, 杜文才
2021, 47(8): 1988-2001. doi: 10.16383/j.aas.c180226
摘要:
在无先验信息的情况下, 贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长, 造成BN结构学习难度急剧增加. 针对该问题, 提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法. 该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型, 完成BN结构搜索空间的初始化. 在此基础上设计改进遗传算法, 在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型, 实现结构搜索空间小尺度动态缩放. 同时, 在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数, 以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率. 仿真结果表明, 提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.
基于旋翼无人机近地面空间应急物联网节点动态协同部署
王巍, 彭力, 赵继军, 朱天宇, 崔益豪, 田立勤
2021, 47(8): 2002-2015. doi: 10.16383/j.aas.c180146
摘要:
针对基于旋翼无人机的近地面空间应急物联网在缺少地面基站和能量受限的情况下, 可靠节能地远距离传输重点区域全信息的要求, 研究由无人机组成的移动Ad-Hoc网络的远距离通信问题, 提出近地面空间应急物联网空地节点动态协同部署方法. 首先, 对该类物联网进行系统建模; 其次, 根据所建模型中无人机编队大范围、队列化、微漂移地分散于监测区域的特点和编队的联合分布情况, 在提供可靠通信的同时, 将系统通信能耗和移动能耗的计算构建成二次约束二次规划问题; 再次, 根据Gerschgorin圆盘定理和根的存在性定理, 证明了此问题为凸优化问题, 进而可求解得到移动地面站的最佳路径点, 实现近地面空间应急物联网空地节点动态协同部署. 最后, 通过实验, 从通信耗能和运动耗能两方面验证了本文所提方法的有效性, 同时, 也分析了影响本文所述方法效能的因素.
含未知动态与扰动的非线性系统神经网络嵌入学习控制
马乐, 闫一鸣, 徐东甫, 李志伟, 孙灵芳
2021, 47(8): 2016-2028. doi: 10.16383/j.aas.c200186
摘要:

针对带有不确定性与扰动的非线性系统的性能优化问题, 提出一种基于神经网络嵌入的学习控制方法. 对一类常见的 Lyapunov 函数导数形式, 将神经网络控制器集成到某种对系统稳定的基准控制器中, 其意义在于将原控制器改进为满足Lyapunov稳定的神经网络参数可调控制器, 从而能够利用先进的神经网络学习技术实现控制器的在线优化. 建立了跟踪误差的等效目标函数, 避免了对系统输入–输出的辨识问题. 建立了一种未知非线性与扰动等效值自适应方法, 并依此方法设计基准控制器. 以RBF (Radial basis function) 反步自适应控制、基于卷积神经网络的滑模控制和深度强化学习控制为对比方法, 对带有死区、饱和、三角函数等数值与物理非线性模型进行仿真分析以测试方法有效性, 并针对上肢康复机器人控制问题进行虚拟实验以验证该方法的实用性. 仿真与实验结果表明, 该方法能在Lyapunov 稳定条件下有效优化基础控制器性能, 对比结果证实了该方法的实用性与先进性.

智能体Petri网融合的多机器人多任务协调框架
李勇, 李坤成, 孙柏青, 张秋豪, 王义娜, 杨俊友
2021, 47(8): 2029-2049. doi: 10.16383/j.aas.c190400
摘要:

为解决异构的服务机器人团队为多位老人服务时的协调问题以及在此过程中如何最大化老人的总体满意度, 提出了一种服务于多人的多机器人−多任务协调框架. 首先, 结合时延Petri网和颜色Petri网提出了可扩展时延−颜色Petri网(Scalable timed-colored Petri net, STdCPN)对养老院情境下服务机器人照顾老人的过程进行建模. 然后, 将老人的感受和情绪作为机器人照顾老人时的重要指标, 构建了服务对象满意度模型. 最后, 设计智能体来实现该协调框架的调度, 该智能体通过考虑老人“个人因素” 和机器人的实时状态、位置等信息来对任务进行合理的规划调度, 使机器人帮助老人完成任务的同时, 最大化老人总体满意度.

短文
基于连续时间的二阶多智能体分布式资源分配算法
时侠圣, 杨涛, 林志赟, 王雪松
2021, 47(8): 2050-2060. doi: 10.16383/j.aas.c200968
摘要:

针对二阶多智能体系统中的分布式资源分配问题, 本文设计两种连续时间算法. 基于KKT (Karush−Kuhn−Tucker, 卡罗需−库恩−塔克)优化条件, 第一种控制算法利用节点局部不等式及其梯度信息来约束节点状态. 与上述梯度方法不同, 第二种控制算法包括一致性梯度下降法和固定时间收敛映射算子, 其中固定时间收敛映射算子确保算法的节点状态在固定时间收敛到局部约束集, 一致性梯度下降法目的是确保节点迭代到资源分配问题最优解. 两种控制算法都对状态无初始值约束, 且控制参数都是常数. 利用凸优化理论和固定时间李雅普诺夫方法, 分别分析了上述控制策略在有向平衡网络条件下的渐近和指数收敛性. 最后通过数值仿真验证了所设计算法在一维和高维资源分配问题的有效性.