【CAA期刊】《信息与控制》2024高被引论文TOP10

引用格式 王淳浩, 闭家铭, 阮利, 魏彤羽, 任宇翔, 黄镇, 刘云韬, 纪岳天思, SAWYinxuan, 肖利民. 自动驾驶安全关键场景生成技术综述[J]. 信息与控制, 2024, 53(1): 17-32, 46.

摘要  安全关键场景生成是自动驾驶的重要方向，在自动驾驶测试、汽车安全性评估和汽车安全标准构建等领域都有着很高的应用价值，是关系自动驾驶应用落地的关键。现有研究缺乏重点围绕安全关键场景生成技术的综述，因此本文对安全关键场景生成技术进行了系统性综述。首先，分析了安全关键场景生成技术的综述相关研究；其次，对安全关键场景生成模型进行了对比分析；再次，分类总结了基于聚类、贝叶斯网络和对抗网络的安全关键场景生成方法的进展；最后，对安全关键场景生成方法研究趋势进行了展望。

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引用格式 朱振宇, 高德欣. 基于混合网络的锂离子电池健康状态与剩余使用寿命联合估计方法[J]. 信息与控制, 2024, 53(1): 120-128.

摘要  为高效准确实现锂电池健康状态（state of health，SOH）和剩余使用寿命（remaining useful life，RUL）预测，提出了一种基于混合网络的锂离子电池SOH与RUL联合估计方法。首先，建立锂电池间接健康特征（health factor，HF）提取框架，以HF为输入，容量为输出，使用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元网络（gated recurrent unit，GRU）构成CNN-GRU电池SOH估计模型，对电池SOH进行估计；然后利用SOH估计结果和SOH真实值建立CNN-GRU电池RUL预测模型，对电池RUL进行预测。实验结果表明，SOH估计最大均方根误差在2.31%以内，RUL预测误差在5.29%以内，该方法可以实现锂电池SOH和RUL较为全面的评估。

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引用格式  高贯斌, 肖纯杰, 那靖, 邢亚珊, 陆声. 下肢外骨骼康复机器人步态相识别[J]. 信息与控制, 2024, 53(1): 47-57. 

摘要 外骨骼机器人作为一种新型的康复设备，在脊髓损伤患者的康复训练中具有广阔的应用前景。其中，人体步态相识别是实现外骨骼机器人穿戴者运动意图识别和准确控制的关键之一。首先，针对脊髓损伤患者康复训练中摆腿触地过程无法自主锁定膝关节的问题，设计了一款绳驱下肢外骨骼康复机器人。该款外骨骼机器人通过足底开关传感器和膝关节编码器来采集患者步态信息，并在一个步态周期内不同的步态相对膝关节进行锁定或放松。其次，通过对人体行走步态的研究和脊髓损伤患者康复训练中锁膝和松膝的需求分析，提出了一种基于足底与地面接触过程信息的步态相分类方法。由于脊髓损伤患者的足底接触过程不可控且不稳定，将膝关节摆角和摆动速度信息引入步态相识别中，提出了融合脚与地面接触信息、膝关节摆角及摆动速度信息的步态相识别方法。最后，基于采集到的志愿者步态数据，进行了步态相识别方法的实验验证。结果表明，所提方法的平均步态相识别率达到99.906%，并且当足底开关传感器发生故障或未正常触发时，锁膝相和松膝相的正确识别率仍然分别达到94.488%和91.853%，从而验证了所提方法的有效性和容错能力。

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引用格式 王君, 李昂. 多无人机编队递归非奇异终端滑模容错控制[J]. 信息与控制, 2024, 53(1): 71-85.

摘要 为解决四旋翼无人机编队飞行过程中易受到外部干扰、空气阻力、执行器故障等不确定因素影响的问题，提出了一种基于补偿函数观测器（CFO）的递归非奇异终端滑模控制（RNTSMC）方法来提高四旋翼无人机编队系统性能。首先，引入具有高精度估计的补偿函数观测器，实时估计外部干扰、执行器故障等信息，通过设计递归积分终端滑模面改进非奇异终端滑模面等效控制器对估计信息进行补偿控制，并给定滑模面初始值，保证两滑模面依次连续到达平衡点，确保跟踪误差在有限的时间内快速收敛到0。其次，根据长机-僚机法建立编队模型，基于滑模控制理论，设计编队协同控制器，保证无人机编队完成飞行任务。最后，通过对比仿真结果表明，该方法对四旋翼无人机编队具有良好的容错性能。

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引用格式 黄兆基, 高军礼, 唐兆年, 宋海涛, 郭靖. 基于注意力机制和视触融合的机器人抓取滑动检测[J]. 信息与控制, 2024, 53(2): 191-198. 

摘要 机器人抓取滑动检测对于抓取任务而言具有重要的意义。在抓取过程中, 视觉和触觉作为判断抓取状态的关键模态信息, 实现其高效融合仍具有挑战性。基于视触觉模态信息融合理念, 提出一种新型视触觉融合模型, 用于高效解决机器人抓取滑动检测问题。首先, 该模型通过卷积神经网络、多尺度时序卷积网络提取视触觉数据的空间和时序特征信息; 然后, 使用注意力机制为视触觉特征分配权重, 并通过多尺度时序卷积网络进行多模态信息融合; 最后, 通过全连接层输出机器人抓取状态的检测结果。使用7自由度XArm机械臂、D455 RGB摄像头和XELA触觉传感器进行数据采集。实验结果表明, 基于该模型的机器人抓取滑动检测的准确率高达98.98%, 该模型在可靠、顺利执行机器人抓取任务方面具有较好的研究与应用价值。

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引用格式  赵亮, 李春轩, 张玮奇, 陈登峰, 李兆强. 基于融合引-斥力与动态窗口法的机器人静动态局部路径规划方法优化[J]. 信息与控制, 2024, 53(2): 226-237. 

摘要  针对DWA(dynamic window approach)在建筑施工障碍场景中使用时存在的轨迹评价选择不合理、避障效率不高等问题, 提出了一种融合引-斥力与动态窗口法的机器人静动态局部路径规划方法。首先, 提出利用有无障碍物两种情况下的速度采样约束条件来完善速度采样约束。其次, 优化导航评价函数以提升DWA的运行速度。最后, 提出引力评价函数, 以提升避障规划速度; 结合斥力思想优化避障函数, 解决轨迹选择不合理的问题。不同栅格地图实验结果表明: 在静态地图环境下, 所提算法迭代次数、运行时间、路径长度三种指标性能均可优化20%左右; 在动态环境地图下, 3种性能指标提升优化可达25%以上, 解决了原始及其他改进型DWA在建筑施工复杂障碍环境下存在的轨迹评价选择不合理、避障效率不高等问题。

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引用格式 赵佳伟, 朱立忠, 陈万鑫, 张弼, 赵新刚. 基于动态运动基元的6自由度下肢外骨骼步态轨迹规划与控制策略[J]. 信息与控制, 2024, 53(1): 33-46. 

摘要 针对下肢刚性运行过程中的步态轨迹规划问题，提出了一种基于动态运动基元的步态轨迹在线规划方法和控制策略。首先，使用足底压力进行步态相位分割；其次，使用线性倒立摆模型确定落地点位置，再运用逆运动学规划确定各关节角度，使用动态运动基元算法对以前的各个步态相位的运动轨迹进行在线学习；再次，将前面得到的关节角度作为目标终点进行实时步态轨迹规划；最后，根据生成的曲线按照控制策略对外骨骼控制。使用6自由度外骨骼对算法进行了验证，结果表明，使用所提算法可以有效根据步态相位的变换对步态轨迹进行实时在线学习和生成，同时可以保证一定程度的运动稳定性。

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引用格式  任晓旭, 仇超, 邓辉, 戴子明, 刘泽军, 王晓飞. 边缘智能融合区块链：研究现状、应用及挑战[J]. 信息与控制, 2024, 53(1): 1-16.

摘要 边缘智能集网络、计算、存储和智能于一体，将智能推向网络边缘，为互联时代的低延迟关键计算开辟了道路。为进一步满足万物互联下的敏捷连接、数据优化、实时边缘业务处理、安全和隐私保护等关键需求，区块链存在着加速边缘智能的巨大潜力。边缘智能和区块链两种技术相互融合，优势互补。在此背景下，本文旨在探讨边缘智能与区块链的关系，从区块链驱动的边缘智能和边缘智能驱动的区块链两个方面介绍边缘智能融合区块链的最新研究现状，应用与挑战，进而为泛在智能服务开辟新的视野。

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引用格式 刘胤真, 徐向荣, 张卉, 俞青松. 动态场景下基于语义和几何约束的视觉SLAM算法[J]. 信息与控制, 2024, 53(3): 388-399.

摘要 同时定位与地图构建(SLAM) 是智能移动机器人在未知环境中进行状态估计的基本能力之一。然而, 大多数视觉SLAM系统依赖于静态场景假设, 因此在动态场景中具有严重的低精度和差鲁棒性的问题, 此外, 当前已有的动态SLAM系统存在实时性差的问题, 为了解决这些问题, 本文提出了一种面向动态场景下基于语义和几何约束相结合的SLAM系统(Dynamic Semantic Geometric SLAM, DSG-SLAM), 旨在高精度地实现实时运行。DSG-SLAM是在ORB-SLAM2框架下融合GhostNet-YOLOv7目标检测网络和对极几何约束的视觉SLAM系统。具体是在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2) 基础上添加了一个并行的语义线程以获取2D语义信息, 并在跟踪线程中结合语义和几何约束添加了一个快速的动态特征剔除算法。最后, 在TUM(TechnischeUniversität München) 公共数据集和真实环境下进行评估, 结果显示, 对于高动态场景, DSG-SLAM的定位精度相对于ORB-SLAM2提升了94.55%, 对于低动态场景, 提升了22.99%, 同时系统运行频率达到了30 Hz, 在保证实时运行的前提下, 有效地提高了在动态场景中的定位精度。

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引用格式 曹锦旗, 韩雪松. 工业机器人轨迹规划的研究方法综述[J]. 信息与控制, 2024, 53(4): 471-486, 498. 

摘要 工业机器人以其工作效率高、生产质量高、对环境的适应性较好等优点，在现代生产中得到广泛应用。轨迹规划的研究是工业机器人运动控制的基础，直接决定其工作质量。为了系统全面地了解工业机器人轨迹规划的研究方法，本文首先根据不同的规划空间和优化目标对现有的各种研究方法进行分类；然后介绍了直线、圆弧、多项式曲线等基本轨迹的特点和适用场合，并且分析和讨论了对时间、冲击、能耗进行优化的方法以及目前存在的问题和不足；最后指出了基于实际工况的多目标最优轨迹规划、基于机器学习的轨迹规划、多机器人的轨迹规划、轨迹规划中的动态避障、基于智能感知的实时轨迹规划、基于虚拟现实技术的轨迹规划等将是工业机器人轨迹规划研究的发展趋势。

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