《自动化学报》2023年49卷11期目录

PID控制器参数的优化整定方法

刘宁, 柴天佑

针对存在临界点的A类被控对象及不存在临界点的B类被控对象, 分别采用其−180∘和−120∘相位点的频率和增益提出了PID (Proportional-integral-derivative) 控制器参数的优化整定方法. 基于Tchebyshev多项式和分数阶积分器求取被控对象−180∘或−120∘相位点的频率和增益, 建立其积分滞后模型. 采用负载扰动下跟踪误差平方和(Sum of squares of tracking errors, SSE)最小作为优化指标, 使闭环系统具有强的鲁棒性的最大灵敏度和最大补灵敏度为约束方程, 针对两类被控对象, 分别建立了基于−180∘和−120∘相位点频率和增益的PID控制器比例、积分与微分三个参数的优化整定规则. 通过与其他常用PID控制方法的仿真与物理对比实验, 表明所提方法的优越性.

刘宁, 柴天佑. PID控制器参数的优化整定方法. 自动化学报, 2023, 49(11): 2272−2285

Liu Ning, Chai Tian-You. An optimal tuning method of PID controller parameters. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2272−2285

基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制

罗彪, 欧阳志华, 易昕宁, 刘德荣

针对移动机器人视觉伺服跟踪控制问题, 提出一种基于自适应动态规划(Adaptive dynamic programming, ADP) 的控制方法. 通过移动机器人上的相机拍摄共面特征点的当前图像、期望图像以及参考图像, 利用单应性技术得到移动机器人当前的位姿信息与期望的位姿信息(即平移量与旋转角度), 从而通过当前与期望的平移旋转之间差值得到系统的开环误差模型. 进而, 针对此系统设计最优控制器, 同时做合适的控制输入变换. 在此基础上设计一个基于ADP的视觉伺服控制方法以保证移动机器人完成轨迹跟踪任务. 为求出最优控制输入, 采用一个评价神经网络近似值函数, 通过不断学习逼近哈密顿−雅可比−贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB)方程的解. 与以往不同的是, 由于系统存在时变项, 导致HJB方程也含有时变项, 因此需要设计具有时变权值结构的神经网络近似值函数. 最终证明在所设计的控制方法作用下, 闭环系统是一致最终有界的.

罗彪, 欧阳志华, 易昕宁, 刘德荣. 基于自适应动态规划的移动机器人视觉伺服跟踪控制. 自动化学报, 2023, 49(11): 2286−2296

Luo Biao, Ouyang Zhi-Hua, Yi Xin-Ning, Liu De-Rong. Adaptive dynamic programming based visual servoing tracking control for mobile robots. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2286−2296

基于网络演算的时间敏感网络时延上界分析模型研究

胡文学, 孙雷, 王健全, 朱渊, 毕紫航

时间敏感网络(Time-sensitive networking, TSN)作为一种新兴工业通信技术, 能够为工业控制业务提供高可靠及确定性时延保障. 针对时间敏感网络在工业场景中广泛采用的时间感知整形(Time-aware shaper, TAS)机制, 提出一种基于网络演算的时延上界分析模型, 对多节点组网下端到端时延上界进行定量分析, 用以评估门控 (Gate control list, GCL)设置是否满足业务服务质量(Quality of service, QoS)需求, 有助于简化多节点组网场景下门控设置复杂度. 模型仿真部分对影响端到端时延的主要因素进行了对比分析, 并通过OMNeT++ 实时仿真验证了所提出时延上界分析模型的有效性.

胡文学, 孙雷, 王健全, 朱渊, 毕紫航. 基于网络演算的时间敏感网络时延上界分析模型研究. 自动化学报, 2023, 49(11): 2297−2310

Hu Wen-Xue, Sun Lei, Wang Jian-Quan, Zhu Yuan, Bi Zi-Hang. Research on a latency upper-bound analysis model based on network calculus in time-sensitive networking. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2297−2310

基于深度学习初始位姿估计的机器人摄影测量视点规划

姜涛, 崔海华, 程筱胜, 田威

针对机器人摄影测量中离线规划受初始位姿标定影响的问题, 提出融合初始位姿估计的机器人摄影测量系统视点规划方法. 首先构建基于YOLO (You only look once) 的深度学习网络估计被测对象3D包围盒, 利用PNP (Perspective-N-point)算法快速求解对象姿态; 然后随机生成机器人无奇异无碰撞的视点, 基于相机成像的2D-3D正逆性映射, 根据深度原则计算每个视角下目标可见性矩阵; 最后, 引入熵权法, 以最小化重建信息熵为目标建立优化模型, 并基于旅行商问题(Travelling saleman problem, TSP)模型规划机器人路径. 结果表明, 利用深度学习估计的平移误差低于5 mm, 角度误差低于2°. 考虑熵权的视点规划方法提高了摄影测量质量, 融合深度学习初始姿态的摄影测量系统提高了重建效率. 利用本算法对典型零件进行摄影测量质量和效率的验证, 均获得优异的位姿估计和重建效果. 提出的算法适用于实际工程应用, 尤其是快速稀疏摄影重建, 促进了工业摄影测量速度与自动化程度提升.

姜涛, 崔海华, 程筱胜, 田威. 基于深度学习初始位姿估计的机器人摄影测量视点规划. 自动化学报, 2023, 49(11): 2326−2337

Jiang Tao, Cui Hai-Hua, Cheng Xiao-Sheng, Tian Wei. Viewpoint planning for robot photogrammetry based on initial pose estimation via deep learning. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2326−2337

RFNet: 用于三维点云分类的卷积神经网络

单铉洋, 孙战里, 曾志刚

由于点云的非结构性和无序性, 目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高. 通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面, 构造一个有效的点云分类网络. 首先, 针对点云的非结构性, 通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系, 为不规则的近邻点分配不同的权重, 以此构建局部结构; 然后, 使用注意力思想, 提出加权平均池化(Weighted average pooling, WAP), 通过自注意力方式, 学习每个高维特征的注意力分数, 在应对点云无序性的同时, 可以有效地聚合冗余的高维特征; 最后, 利用交叉熵损失与中心损失之间的互补关系, 提出联合损失函数(Joint loss function, JL), 在增大类间距离的同时, 减小类内距离, 进一步提高了网络的分类能力. 在合成数据集ModelNet40、ShapeNetCore和真实世界数据集ScanObjectNN上进行实验, 与目前性能最好的多个网络相比较, 验证了该整体网络结构的优越性.

单铉洋, 孙战里, 曾志刚. RFNet: 用于三维点云分类的卷积神经网络. 自动化学报, 2023, 49(11): 2350−2359

Shan Xuan-Yang, Sun Zhan-Li, Zeng Zhi-Gang. RFNet: Convolutional neural network for 3D point cloud classification. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2350−2359

融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法

刘成汉, 何庆

针对黑猩猩优化算法(Chimp optimization algorithm, ChOA)存在收敛速度慢、精度低和易陷入局部最优值问题, 提出一种融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法(Multi-strategy golden sine chimp optimization algorithm, IChOA). 引入Halton序列初始化种群, 提高初始化种群的多样性, 加快算法收敛, 提高收敛精度; 考虑到收敛因子和权重因子对于平衡算法勘探和开发能力的重要作用, 引入改进的非线性收敛因子和自适应权重因子, 平衡算法的搜索能力; 结合黄金正弦算法相关思想, 更新个体位置, 提高算法对局部极值的处理能力. 通过对23个基准测试函数的寻优对比分析和Wilcoxon秩和统计检验以及部分CEC2014测试函数寻优结果对比可知, 改进的算法具有更好的鲁棒性; 最后, 通过2个实际工程优化问题的实验对比分析, 进一步验证了IChOA在处理现实优化问题上的优越性.

刘成汉, 何庆. 融合多策略的黄金正弦黑猩猩优化算法. 自动化学报, 2023, 49(11): 2360−2373 

Liu Cheng-Han, He Qing. Golden sine chimp optimization algorithm integrating multiple strategies. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2360−2373

基于定制内点法的多无人机协同轨迹规划

王祝, 徐广通, 龙腾

为提高多无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV)协同轨迹规划(Cooperative trajectory planning, CTP)效率, 在解耦序列凸优化(Sequential convex programming, SCP)方法基础上, 提出一种高效求解凸优化子问题的定制内点法. 首先引入松弛变量, 构建子问题的等价描述形式, 并推导该形式下的子问题最优性条件. 然后在预测−校正原对偶内点法的框架下, 构建一套高效求解最优性条件方程组的计算流程以降低子问题计算复杂度, 并利用约束矩阵特征提出一种快速计算原对偶搜索方向的方法以提高规划效率. 仿真结果表明, 在解耦序列凸优化框架下, 定制内点法可将协同轨迹规划耗时降低一个数量级, 达到秒级.

王祝, 徐广通, 龙腾. 基于定制内点法的多无人机协同轨迹规划. 自动化学报, 2023, 49(11): 2374−2385

Wang Zhu, Xu Guang-Tong, Long Teng. Customized interior-point method for cooperative trajectory planning of multiple unmanned aerial vehicles. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2374−2385

智能优化算法的量子理论纲要

王鹏, 辛罡

针对一些智能优化算法缺乏完备数学物理理论基础的现状, 利用优化问题和量子物理在概率意义上的相似性, 建立优化问题的薛定谔方程, 将优化问题转化为以目标函数为约束条件的基态波函数问题, 同时利用波函数定义了算法的能量、隧道效应和熵, 实现了以波函数为中心的优化问题量子模型. 这一纲要利用了量子物理完备的理论框架, 建立起了优化问题与量子理论广泛的内在联系. 从量子物理的角度回答了优化问题解的概率描述, 邻域采样函数的选择, 算法演化的过程设计, 多尺度过程的必要性等问题. 智能优化算法的量子理论纲要可以作为研究与构造算法的理论工具, 其有效性已得到初步验证.

王鹏, 辛罡. 智能优化算法的量子理论纲要. 自动化学报, 2023, 49(11): 2396−2408

Wang Peng, Xin Gang. Quantum theory of intelligent optimization algorithms. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2396−2408

全天实时跟踪无人机目标的多正则化相关滤波算法

王法胜, 李富, 尹双双, 王星, 孙福明, 朱兵

相关滤波算法(Correlation filter, CF)已广泛应用于无人机目标跟踪. 然而, 受无人机 (Unmanned aerial vehicle, UAV) 平台本身计算性能的制约, 现有的无人机相关滤波跟踪算法大都仅采用手工特征来描述目标的外观, 难以获得目标的全面语义信息. 并且这些跟踪算法仅能较好地进行光照条件良好场景下的跟踪, 而在跟踪夜间场景下的目标时性能严重下降. 此外, 相关滤波跟踪器采用余弦窗口来抑制循环移位产生的边界效应, 缩小了样本提取区域, 产生了训练样本污染的问题, 这不可避免地降低了跟踪器的性能. 针对以上问题, 提出全天实时多正则化相关滤波算法(All-day and real-time multi-regularized correlation filter, AMRCF)跟踪无人机目标. 首先, 引入一个自适应图像增强模块, 在不影响图像各通道颜色比例的前提下, 对获得的图像进行增强, 以提高夜间目标跟踪性能. 其次, 引入一个轻量型的深度网络来提取目标的深度特征, 并与手工特征一起来表示目标的语义信息. 此外, 在算法框架中嵌入高斯形状掩膜, 在抑制边界效应的同时, 有效避免训练样本污染. 最后, 在5个公开的无人机基准数据集上进行充分的实验. 实验结果表明, 所提出的算法与多个先进的相关滤波跟踪器相比, 取得了有竞争力的结果, 且算法的实时速度约为25 fps, 能够胜任无人机的目标跟踪任务.

王法胜, 李富, 尹双双, 王星, 孙福明, 朱兵. 全天实时跟踪无人机目标的多正则化相关滤波算法. 自动化学报, 2023, 49(11): 2409−2425

Wang Fa-Sheng, Li Fu, Yin Shuang-Shuang, Wang Xing, Sun Fu-Ming, Zhu Bing. All-day and real-time multi-regularized correlation filter for UAV object tracking. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2409−2425

基于云预存储技术的Docker在线迁移方法

赵旭, 李艳梅, 罗建, 罗金梅

针对基于Docker容器的分布式云计算下出现负载不均衡问题, 有必要将较高负载服务器中的Docker容器进程迁移到其他相对空闲的服务器上. 而传统的容器迁移算法忽视了容器本身的特征, 从而导致在迁移过程中传输效率低下. 基于此, 利用第三方管理平台和数据预存储阈值机制, 提出一种Docker容器动态迁移预存储算法PF-Docker. 首先将Docker容器内部进程运行相关文件和流动数据预存至云端存储器, 然后通过预存储阈值机制减少流动数据的无效传输, 最后在停机传输阶段将流动数据和冗余数据传输给目的服务器. 实验表明, 该方法在Docker容器迁移中能有效地降低迁移时间, 减少数据传输量, 提高容器的容错率.

赵旭, 李艳梅, 罗建, 罗金梅. 基于云预存储技术的Docker在线迁移方法. 自动化学报, 2023, 49(11): 2426−2436

Zhao Xu, Li Yan-Mei, Luo Jian, Luo Jin-Mei. Docker online migration method based on cloud pre-storage technology. Acta Automatica Sinica, 2023, 49(11): 2426−2436