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面向动态人群场景的机器人时空图分层导航
1
作者
林思超
周智千
+4 位作者
任君凯
曾志文
常梦迪
郑志强
卢惠民
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第10期1946-1956,共11页
人群场景是服务机器人的重要应用场景之一.然而,由于行人具有自主决策能力,并且行人行为具有不确定性,如何实现人群场景下的自主安全导航,成为了当前服务机器人领域的一大挑战性问题.为此,本文提出了一种面向动态人群场景的时空图的分...
人群场景是服务机器人的重要应用场景之一.然而,由于行人具有自主决策能力,并且行人行为具有不确定性,如何实现人群场景下的自主安全导航,成为了当前服务机器人领域的一大挑战性问题.为此,本文提出了一种面向动态人群场景的时空图的分层导航框架(STG-HCN).首先,本文引入德劳内三角剖分描述动态人群拓扑关系,并拓展到时间维度,进而提出一种时空图搜索算法,实现全局路径的快速生成.其次,考虑到行人动态属性,本文进一步引入行人的速度和视角信息,提出一种基于高斯分布的前向注意力势场,用于评估全局路径对行人的影响.而后,针对动态行人构建时变避碰约束,并且引入滚动时域优化实现时变约束优化问题的求解,进一步提升机器人全局路径跟踪的运动安全.最后,为了验证算法的有效性,本文开展了大量的仿真及实物实验.仿真实验结果表明,STG-HCN可将现有基准算法的平均碰撞次数降低55.7%,而基于Fetch机器人的实物实验充分说明了算法在实际人群场景中的有效性.
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关键词
地面移动机器人
动态路径规划
滚动时域优化
自主导航
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职称材料
基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法
被引量：
2
2
作者
申罕骥
付翔
李俊
《高技术通讯》
CAS
2022年第8期789-800,共12页
传统基于日志的异常检测方法依赖于人工分析,适用于数据量小的系统,而对于复杂且庞大的日志系统,其检测效率往往很低,无法满足要求。随着机器学习的发展,检测手段发生了根本的转变,检测效率及性能也大幅提高。对于同一个日志系统,针对...
传统基于日志的异常检测方法依赖于人工分析,适用于数据量小的系统,而对于复杂且庞大的日志系统,其检测效率往往很低,无法满足要求。随着机器学习的发展,检测手段发生了根本的转变,检测效率及性能也大幅提高。对于同一个日志系统,针对不同的日志预处理方法及机器学习算法,尤其对日志模板及特征的提取目前还没有统一的成熟模型,导致最后得到较大差异的检测准确率、性能等指标。本文基于监督学习方法提出大样本日志异常检测优化方法,将数据集进行日志解析得到精确的日志模板,再进行日志序列的向量化处理,使用逻辑回归监督学习算法进行分类训练与测试,结合不同的测试指标来选取最佳的参数,最终得到最优模型。实验结果证明,经此方法获取的模型能够达到较优的检测结果。
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关键词
监督学习
大样本
日志处理
异常检测
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职称材料
题名
面向动态人群场景的机器人时空图分层导航
1
作者
林思超
周智千
任君凯
曾志文
常梦迪
郑志强
卢惠民
机构
国防
科技
大学智能科学学院学院
北京蓝天前沿科技创新中心
出处
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第10期1946-1956,共11页
基金
国家自然科学基金项目(U1913202,U22A2059,62203460)
湖南省自然科学基金重大项目(2021JC0004)资助。
文摘
人群场景是服务机器人的重要应用场景之一.然而,由于行人具有自主决策能力,并且行人行为具有不确定性,如何实现人群场景下的自主安全导航,成为了当前服务机器人领域的一大挑战性问题.为此,本文提出了一种面向动态人群场景的时空图的分层导航框架(STG-HCN).首先,本文引入德劳内三角剖分描述动态人群拓扑关系,并拓展到时间维度,进而提出一种时空图搜索算法,实现全局路径的快速生成.其次,考虑到行人动态属性,本文进一步引入行人的速度和视角信息,提出一种基于高斯分布的前向注意力势场,用于评估全局路径对行人的影响.而后,针对动态行人构建时变避碰约束,并且引入滚动时域优化实现时变约束优化问题的求解,进一步提升机器人全局路径跟踪的运动安全.最后,为了验证算法的有效性,本文开展了大量的仿真及实物实验.仿真实验结果表明,STG-HCN可将现有基准算法的平均碰撞次数降低55.7%,而基于Fetch机器人的实物实验充分说明了算法在实际人群场景中的有效性.
关键词
地面移动机器人
动态路径规划
滚动时域优化
自主导航
Keywords
service robots
dynamic path planning
receding horizon control
crowd navigahtion
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法
被引量：
2
2
作者
申罕骥
付翔
李俊
机构
中国科学院计算机网络信息
中心
中国科学院大学
北京蓝天前沿科技创新中心
出处
《高技术通讯》
CAS
2022年第8期789-800,共12页
基金
国家自然科学基金(61672490,61602436)资助项目。
文摘
传统基于日志的异常检测方法依赖于人工分析,适用于数据量小的系统,而对于复杂且庞大的日志系统,其检测效率往往很低,无法满足要求。随着机器学习的发展,检测手段发生了根本的转变,检测效率及性能也大幅提高。对于同一个日志系统,针对不同的日志预处理方法及机器学习算法,尤其对日志模板及特征的提取目前还没有统一的成熟模型,导致最后得到较大差异的检测准确率、性能等指标。本文基于监督学习方法提出大样本日志异常检测优化方法,将数据集进行日志解析得到精确的日志模板,再进行日志序列的向量化处理,使用逻辑回归监督学习算法进行分类训练与测试,结合不同的测试指标来选取最佳的参数,最终得到最优模型。实验结果证明,经此方法获取的模型能够达到较优的检测结果。
关键词
监督学习
大样本
日志处理
异常检测
Keywords
supervised learning
large sample
log processing
anomaly detection
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向动态人群场景的机器人时空图分层导航
林思超
周智千
任君凯
曾志文
常梦迪
郑志强
卢惠民
《控制理论与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于逻辑回归监督学习的大样本日志异常检测优化方法
申罕骥
付翔
李俊
《高技术通讯》
CAS
2022
2
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职称材料
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