基于间接编码的形态自适应机器人神经网络控制器设计

1

作者 孙福磊 魏秉晟 +1 位作者 甘中学 李伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第4期60-67,共8页

为解决传统机器人神经网络控制器只适用于特定形态的问题,提出一种基于间接编码的渐进式方法来生成控制器。该方法使用进化计算实现,不针对特定形态设计控制器,而是寻找机器人形态和控制器之间的映射关系,控制器能够自适应形态的变化。... 为解决传统机器人神经网络控制器只适用于特定形态的问题,提出一种基于间接编码的渐进式方法来生成控制器。该方法使用进化计算实现,不针对特定形态设计控制器,而是寻找机器人形态和控制器之间的映射关系,控制器能够自适应形态的变化。实验通过机器人传感器失效来模拟机器人形态的改变。实验结果表明:当机器人某个传感器失效时,相比于常规的直接编码,使用间接编码的渐进式方法生成的控制器性能更好,表现出更好的健壮性,具有一定的形态自适应能力。 展开更多

关键词 机器人控制 进化计算 间接编码 形态变化 健壮性

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竞争与合作视角下的多Agent强化学习研究进展

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作者 田小禾 李伟 +3 位作者 许铮 刘天星 戚骁亚 甘中学 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期1-15,共15页

随着深度学习和强化学习研究取得长足的进展,多Agent强化学习已成为解决大规模复杂序贯决策问题的通用方法。为了推动该领域的发展,从竞争与合作的视角收集并总结近期相关的研究成果。该文介绍单Agent强化学习;分别介绍多Agent强化学习... 随着深度学习和强化学习研究取得长足的进展,多Agent强化学习已成为解决大规模复杂序贯决策问题的通用方法。为了推动该领域的发展,从竞争与合作的视角收集并总结近期相关的研究成果。该文介绍单Agent强化学习;分别介绍多Agent强化学习的基本理论框架——马尔可夫博弈以及扩展式博弈,并重点阐述了其在竞争、合作和混合三种场景下经典算法及其近期研究进展;讨论多Agent强化学习面临的核心挑战——环境的不稳定性,并通过一个例子对其解决思路进行总结与展望。 展开更多

关键词 深度学习 强化学习 多AGENT强化学习 环境的不稳定性

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不同步态模式下的肌肉协同与大腿截肢者肌肉代偿机制分析

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作者 周润 吕阳 +2 位作者 张晓旭 陈文明 徐鉴 《医用生物力学》 北大核心 2025年第2期307-315,共9页

目的探讨健康人和膝上截肢患肢者健侧下肢与残肢在不同步态时肌肉协同的差异,为假肢的肌电控制提供依据。方法采集7位健康人和3位下肢截肢患者在平地行走、上下坡和上下楼梯时7块肌肉(4块大腿肌肉、3块小腿肌肉)的表面肌电信号,通过级... 目的探讨健康人和膝上截肢患肢者健侧下肢与残肢在不同步态时肌肉协同的差异,为假肢的肌电控制提供依据。方法采集7位健康人和3位下肢截肢患者在平地行走、上下坡和上下楼梯时7块肌肉(4块大腿肌肉、3块小腿肌肉)的表面肌电信号,通过级联非负矩阵分解(concatenated non-negative matrix factorization,CNMF)提取肌肉协同权重W和时间激活系数H,利用决定系数R2对比W,基于统计参数映射(statistical parametric mapping,SPM)对比H,并选取激活峰值和激活积分进行层次聚类。结果W对比结果显示,健康组和截肢组健肢存在1组相似的协同模式,而残肢侧的协同变异性更高。H比较表明,所有截肢者在整个步态周期上显示出统计学显著差异。时域特征的聚类表明,截肢被试在上坡时健肢侧肌肉需要更大的激活积分和激活峰值。结论本研究深入探讨了下肢截肢者在不同步态的神经肌肉代偿策略,有助于对其步态康复提供理论指导,并助力于开发肌电信号控制的假肢。 展开更多

关键词 表面肌电 肌肉协同 非负矩阵分解 肌肉代偿 大腿截肢者 假肢

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数据驱动建模的地面切向作用力估计

4

作者 吕阳 陆畅 +2 位作者 张晓旭 陈文明 徐鉴 《医用生物力学》 北大核心 2025年第1期148-155,共8页

目的 建立从下肢运动学数据估算切向地面反作用力(GRF_t)的数据驱动模型,并从输入数量与估计精度的角度出发选择最合适的输入,以实现在户外步态实验中测量GRF_t。方法 利用10名受试者在5个不同坡度(-10°、-5°、0°、5
... 目的 建立从下肢运动学数据估算切向地面反作用力(GRF_t)的数据驱动模型,并从输入数量与估计精度的角度出发选择最合适的输入,以实现在户外步态实验中测量GRF_t。方法 利用10名受试者在5个不同坡度(-10°、-5°、0°、5°、10°)下的步态数据,训练反向传播神经网络(backpropagation neural network, BPNN)和多项式稀疏回归(polynomial sparse identification, PSI)模型两种数据驱动模型,用以估算GRF_t。评估8种运动学数据组合与法向地面作用力(GRF_n)作为模型输入的性能结果,以确定最佳的模型和模型输入。结果 在相同输入维度下,髋-膝关节角度组合比膝-踝关节角度组合更能准确地估算GRF_t。具体而言,基于前者组合的BPNN和PSI模型预测GRF_t的误差分别为1.61%BW(体重)和1.84%BW,而基于后者组合的模型误差分别为2.82%BW和3.15%BW。将GRF_n与所有关节角度作为输入,模型的预测误差仅为1.46%BW。结论 GRF_n与髋-膝关节角度的组合在计算复杂度和估计精度之间实现了最佳平衡。研究结果有助于实现在室外步态测试中准确估算GRF_t。 展开更多

关键词 户外步态测试 反向传播神经网络 多项式稀疏辨识 输入筛选 地面作用力估计

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精确抓握力量控制的脑动力学研究

5

作者 张娜 李可 +2 位作者 侯莹 张冬梅 魏娜 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期711-718,共8页

精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30... 精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30%最大自主收缩力(MVC)等3个力量水平下进行精确抓握的力量控制,同时采集运动过程中拇指和食指的力信号、压力中心点(COP)轨迹以及脑电信号(EEG),并分别使用变异系数(CV)、COP速度和COP面积以及递归定量分析(RQA)进行量化评估。结果显示,拇指和食指的指尖力信号的CV与力量水平呈现线性正相关(拇指:r=0.624,P<0.001;食指:r=0.721,P<0.001);拇指和食指在30%MVC力量水平的COP面积分别为(1.94±1.21)和(2.02±1.45) mm2,显著大于在10%MVC((1.01±0.81)、(0.89±1.02) mm2)和20%MVC((1.20±0.62)、(1.16±0.63) mm2,P<0.05)时的COP面积。拇指在10%,20%和30%MVC下x和y轴的COP速度分别为(4.23±1.11)、(2.11±0.50)、(1.70±0.40) mm/s和(6.22±1.45)、(3.39±0.70)、(2.90±0.69) mm/s,呈现随着力量水平的增加而逐级下降的趋势(P<0.01),而10%MVC下的食指x和y轴的COP速度((4.95±1.34)、(7.04±1.75) mm/s)显著高于20%MVC((2.78±0.53)、(3.79±0.63) mm/s)和30%MVC ((2.95±0.94)、(3.54±0.82) mm/s,P<0.05)。随着力量水平的增加,EEG信号α频带的RQA参数显著下降(P<0.05)。研究表明,随着力量水平的增加,力量波动性、EEG信号的复杂性增加,手指的调整速度和控制稳定性降低,EEG信号的α频带与精确抓握的运动控制密切相关。研究揭示精确抓握指力的指力控制与中枢神经系统的动力学行为有密切耦联,为深入研究中枢外周协同工作机制、定量评估神经肌肉系统功能提供新的路径。 展开更多

关键词 精确抓握 脑电信号 最大自主收缩力 递归定量分析 神经控制机制

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无人机平飞下激光雷达和双目视觉融合的SLAM建图 被引量：6

6

作者 吴秉慧 董志岩 +1 位作者 翟鹏 张立华 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期192-199,共8页

针对无人机在较快运动下使用单一传感器难以有效构建地图的问题,提出一种基于LiDAR与双目融合的建图方法。利用LiDAR获取远处环境信息,提取物体的边界信息减少数据冗余,实现预先地图的构建;使用双目获取近处的信息,同时利用改进的特征... 针对无人机在较快运动下使用单一传感器难以有效构建地图的问题,提出一种基于LiDAR与双目融合的建图方法。利用LiDAR获取远处环境信息,提取物体的边界信息减少数据冗余,实现预先地图的构建;使用双目获取近处的信息,同时利用改进的特征金字塔法以实现特征快速提取,与LiDAR预建地图并行计算提高运行效率;最后将视觉特征与LiDAR预建地图融合构建二维地图。实验表明,该方法在无人机不同速度下可构建可靠性更高、更精确的环境地图,可为快速无人机的实时避障提供位置信息。 展开更多

关键词 无人机 同时定位与地图构建 传感器融合 特征提取 金字塔法

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基于非局部注意力机制的在线多目标跟踪算法 被引量：1

7

作者 郑龙澍 林野 +1 位作者 翟鹏 张立华 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期178-187,共10页

针对多目标跟踪任务在人群拥挤场景存在目标漏检、遮挡等问题,在CenterTrack框架基础上引入非局部注意力机制以捕捉多个目标之间、目标与场景之间的非局部依赖关系,提出基于空间非局部注意力残差块的跟踪模型;并进一步扩展到时空域,建... 针对多目标跟踪任务在人群拥挤场景存在目标漏检、遮挡等问题,在CenterTrack框架基础上引入非局部注意力机制以捕捉多个目标之间、目标与场景之间的非局部依赖关系,提出基于空间非局部注意力残差块的跟踪模型;并进一步扩展到时空域,建立基于时空关系非局部注意力模块的跟踪模型,同时实现检测和跟踪任务。在MOT17、MOT16、2D MOT15三个数据集的实验结果表明,提出的两种在线跟踪模型较CenterTrack算法有明显提升,且在MOT17中MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)指标达到了目前较为先进的水平,为62.4%和62.5%,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 多目标跟踪 计算机视觉 非局部注意力机制 深度学习

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四连杆膝关节假肢的动力学建模与分析 被引量：11

8

作者 吕阳 方虹斌 +3 位作者 徐鉴 马建敏 王启宁 张晓旭 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1157-1173,共17页

相比于单轴式膝关节,四连杆膝关节具有更好的仿生特性和运动安全性,因而在下肢假肢研究中得到广泛关注.本研究以一款四连杆膝关节被动假肢为研究对象,主要关注足-地交互作用力以及膝关节单边接触力等强非线性因素对下肢假肢步态的影响.... 相比于单轴式膝关节,四连杆膝关节具有更好的仿生特性和运动安全性,因而在下肢假肢研究中得到广泛关注.本研究以一款四连杆膝关节被动假肢为研究对象,主要关注足-地交互作用力以及膝关节单边接触力等强非线性因素对下肢假肢步态的影响.为此,采用Kelvin-Voigt模型和库伦模型描述足-地接触力和摩擦力,并采用Kelvin-Voigt模型描述膝关节单边接触力,从而基于第一类拉格朗日方程建立假肢动力学模型.本研究以步态实验测得的髋关节运动数据为模型的驱动信号,针对假肢的步态特征进行了数值分析.计算结果显示,当膝关节液压阻尼器的刚度较小时,强非线性作用力会使假肢产生显著的亚谐波响应,进而导致步态周期失谐.进一步研究发现,提胯行为能够避免步态周期失谐,这也为残疾人行走时的提胯等代偿行为提供了一种新的力学解释.为了评价假肢步态与健康人实测步态的一致性,本研究进一步定义了步态相关系数并分析了膝关节液压阻尼器刚度、阻尼参数对相关系数的影响.结果表明,通过合理的刚度、阻尼参数设计,两者步态的相关系数可达到0.9以上,这为四连杆膝关节被动假肢进一步优化提供了理论支撑. 展开更多

关键词 非光滑接触力 步态实验 亚谐波响应 代偿行为 步态一致性

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基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法 被引量：7

9

作者 沈雷 耿馨佚 王守岩 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期700-710,共11页

癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小... 癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5组,每组100个片段,每段23.6s)上进行算法验证,实验结果表明,所提出的方法对复杂癫痫状态的平均识别准确度、敏感性、特异性在CHB-MIT数据集上达到96.8%、96.1%、96.4%;在波恩数据集上,平均识别准确率为96.9%,有效提高了癫痫状态识别综合性能,实现了癫痫发作稳定可靠检测。 展开更多

关键词 脑电信号 小波包变换 迁移学习 空洞卷积 癫痫识别

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基于生成对抗网络和网络集成的面部表情识别方法EE-GAN 被引量：7

10

作者 杨鼎康 黄帅 +3 位作者 王顺利 翟鹏 李一丹 张立华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期750-756,共7页

由于现实生活场景差异大,人类在不同场景中表现的情感也不尽相同,导致获取到的情感数据集标签分布不均衡;同时传统方法多采用模型预训练和特征工程来增强与表情相关特征的表示能力,但没有考虑不同特征表达之间的互补性,限制了模型的泛... 由于现实生活场景差异大,人类在不同场景中表现的情感也不尽相同,导致获取到的情感数据集标签分布不均衡;同时传统方法多采用模型预训练和特征工程来增强与表情相关特征的表示能力,但没有考虑不同特征表达之间的互补性,限制了模型的泛化性和鲁棒性。针对上述问题,提出了一种包含网络集成模型Ens-Net的端到端深度学习框架EE-GAN:一方面考虑了多个异质网络获得的不同深度和区域的特征,实现不同语义、不同层次的特征融合,并通过网络集成以提高模型的学习能力;另一方面,基于对抗生成网络生成具有特定表情标签的面部图像,在进行数据增强的同时,达到平衡表情标签数据分布的目的。在CK+、FER2013和JAFFE数据集上的定性和定量实验验证了所提方法的有效性:相较于局部保留投影方法(LPP)在内的基于视图学习的方法,EE-GAN面部表情识别的准确率最高,分别达到了82.1%、84.8%和91.5%;同时,和AlexNet、VGG、ResNet等传统卷积神经网络(CNN)模型相比,准确率最少提高了9个百分点。 展开更多

关键词 面部表情识别 生成对抗网络 网络集成 不均衡标签分布 特征融合

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面向光束平差法的视觉SLAM并行计算架构与实现 被引量：3

11

作者 成祥 陈迟晓 +1 位作者 翟鹏 张立华 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第9期1931-1938,共8页

同步定位和建图(SLAM)是解决机器人探索未知环境的最基本的方法之一,它能够让机器人在无需预先获得场景定位基础结构的条件下便可以进行定位和避障.作为一个普遍而通用的解决方法,光束平差法被绝大多数的视觉SLAM算法的后端优化环节所采... 同步定位和建图(SLAM)是解决机器人探索未知环境的最基本的方法之一,它能够让机器人在无需预先获得场景定位基础结构的条件下便可以进行定位和避障.作为一个普遍而通用的解决方法,光束平差法被绝大多数的视觉SLAM算法的后端优化环节所采用,但实际应用中需要耗费大量的计算资源和时间.目前,视觉SLAM算法对算力要求越来越高,其中后端性能优化更是直接影响视觉SLAM算法的整个性能.本文提出一种基于FPGA的光束调整加速架构,该架构包括矩阵乘加加速器、舒尔补构造加速单元以及预处理共轭梯度求解器,能够有效地简化求解矩阵规模,以并行化方式加速求解后端优化方程.本文使用高层次综合来实现基于块的预处理共轭梯度加速器的并行化设计,比ARM计算平台提升了27.7倍的执行速度,节省了约95%的能耗,所提出的加速架构能灵活适用于采用各种视觉SLAM算法的光束平差法部分的运算. 展开更多

关键词 光束平差法 高层次综合 现场可编程门阵列 同步定位和建图

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踝关节外骨骼人机耦合动力学与助力性能分析 被引量：7

12

作者 高钰清 靳葳 +1 位作者 徐鉴 方虹斌 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3496-3512,共17页

踝关节在人体下肢运动过程中提供了最大的关节力矩,因此在下肢增强型外骨骼的研究中,踝关节外骨骼受到了重点关注.穿戴外骨骼的人体的行走是典型的动力学问题,但目前人机耦合动力学的相关研究还处于早期阶段.本文以绳驱踝关节外骨骼为... 踝关节在人体下肢运动过程中提供了最大的关节力矩,因此在下肢增强型外骨骼的研究中,踝关节外骨骼受到了重点关注.穿戴外骨骼的人体的行走是典型的动力学问题,但目前人机耦合动力学的相关研究还处于早期阶段.本文以绳驱踝关节外骨骼为研究对象,融合机器人正运动学方法和拉格朗日方程建立了考虑足-地交互力、人体关节力矩和外骨骼力矩的人-机耦合动力学模型.模型中,足-地交互力由Kelvin-Voigt模型结合库伦摩擦模型描述,人体关节力矩由基于粒子群优化的PD控制生成,外骨骼期望力矩由上层控制器依据人体步态周期确定.通过基于模型的动力学仿真,本文从人体踝关节角度、踝关节力矩、踝关节功率和踝关节做功多个角度系统分析了踝关节外骨骼对人体行走的助力效果.研究表明,在2.0 km/h到6.5 km/h的人体步行速度下,穿戴外骨骼可以实现至少24.84%的人体踝关节平均力矩下降和至少24.69%的踝关节做功下降.本文也开展了基于SCONE平台的肌肉骨骼建模和预测仿真.仿真结果表明,在3.6 km/h的步行速度下,穿戴外骨骼可以有效降低比目鱼肌的激活度峰值,并使肌电信号的RMS值下降了6.21%,从而从生理学的角度证实了踝关节外骨骼的助力效果.本文的结果进一步完善了人体下肢-外骨骼耦合系统的动力学建模和分析方法,从动力学和生理学角度证实和解释了踝关节外骨骼对行走的助力机制,也为今后下肢外骨骼的实验研究提供了理论支撑. 展开更多

关键词 下肢动力外骨骼 动力学建模 人机动力学 肌肉骨骼模型 肌肉激活度

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