Research on Circular Area Search algorithm of multi-robot service based on SOA cloud platform

Considering autonomous mobile robots with a variety of specific functions as a kind of service, when there are many types and quantities of services and the density of regional services is large, proposing an algorithm of Circular Area Search (CAS) because of the problem of multi-robot service scheduling in various areas. Firstly, Django is used as the web framework to build the Service-Oriented Architecture (SOA) multi-robot service cloud platform, which is the basic platform for multi-service combination. Then, the service type, the latitude and longitude and the scoring parameters of the service are selected as the service search metrics to design the CAS algorithm that based on the existing service information registered in MySQL and the Gaode Map for screening optimal service, and then providing the service applicant with the best service. Finally, the service applicant applies for the self-driving tour service as an example to perform performance simulation test on the proposed CAS algorithm. The results show that the CAS algorithm of the multi-robot service cloud platform proposed in this paper is practical compared to the global search. And compared with the Greedy Algorithm experiment, the service search time is reduced about 58% compared with the Greedy Algorithm, which verifies the efficiency of CAS algorithm.     

[数据驱动的产品设计]基于功能模型和层次分析法的智能产品服务系统概念方案构建

为研究智能产品服务系统概念方案的构建，解决系统的复杂特性和功能耦合特性，提出应用发明问题解决理论（TRIZ）功能模型和层次分析法(AHP)两种工具，在概念设计阶段利用TRIZ功能模型定性地对其进行分析建模，并借助层次分析法对不同服务供应商所提供的服务功能模块进行定量的决策分析，通过择优集成相关功能模块，形成智能产品服务系统概念方案的构建方法。最后以3家服务供应商的服务功能模块构建为例，验证该方法的有效性。     

[工程应用]智能制造场景的5G应用展望

为满足智能制造领域物联网当前发展的需求，研究了相应制造场景的5G应用技术。介绍了5G的关键技术，包括5G支持的应用场景、网络切片、网络功能虚拟化（NFV）/软件定义网络（SDN）、多接入边缘计算、设备对设备通信技术等；给出了基于扩展的信息物理系统5层框架，基于该框架分析了多个智能制造场景的5G应用（包括人机界面和生产信息技术、流程自动化、工厂自动化、物流和仓储、设备监控和维护等）；给出了以上应用的5G边缘计算开发框架，以集成上述场景；探讨了5G应用于智能制造场景所面临的多个挑战，以助于5G使能智能制造的落地应用。     

基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数，实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程，解算非常复杂，因此，提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征，将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络，通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明，提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹，证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上，与传统的视觉里程计系统相比，该模型的精度也有所提高。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

重庆主城区城市空间结构演变与优化——基于公共服务功能组织视角

城市空间结构与城市公共服务功能组织密切相关。重庆主城区作为典型的"多中心、组团式"城市,在城市公共服务功能的就近组织、公共服务需求的均衡化方面具有先天的优势。本文梳理重庆主城区空间结构的演进历程以及与公共服务需求变化的互动关系,辨识随着城市功能由生产向消费转型,空间面临的结构问题及其内在动因,借鉴马斯洛理论,提出顺应当前及未来公共服务需求层次的分异,城市空间结构应从"多中心、组团式"进一步向"分层多中心、组团式"优化,引导形成相对集中、功能综合的基层"小、微中心"体系,以有序组织公共服务功能,最大限度地减少非必要交通出行,降低居民出行的时耗,提升城市效率,并借鉴恩格尔系数构建衡量城市效率的评价框架,为破解山地城市空间结构问题,推动城市空间转型提供新的思考视角。     

一种Chirplet神经网络自动目标识别算法

针对飞机目标的自动识别问题,提出一种联合特征提取与分类的Chirplet神经网络方法,实现一维高分辨率距离像的识别。Chirplet神经网络将Chirplet原子变换用于多层前馈神经网络结构的输入层,替换传统的激励函数对距离像序列进行特征提取;网络的分类部分由隐层和输出层组成。在训练过程中调整神经网络权值的同时,完成对Chirplet原子时频参数的自动调整,协调优化特征参数和分类器参数,使Chirplet神经网络同时实现特征提取和目标分类。对4类飞机目标的仿真测试结果表明,相比时频变换和Gabor原子网络等方法,具有四特征参数的Chirplet神经网络方法具有较高的识别率和抗噪性能。     

兴隆庄煤矿生态系统服务价值评估

以兖州矿区兴隆庄煤矿为例,基于1990-2018年间的遥感影像数据,从供给、调节、支持和文化4个方面对兴隆庄生态系统服务价值进行测算评估,并分析其动态变化度及敏感性。评估结果表明,总生态服务价值表现为先增加后减少,1990-2010年矿区生态系统服务总价值从18841.5万元增加至29034.2万元,主要原因是采煤塌陷导致耕地向塌陷水体转变以及林地面积的增加;2010-2018年生态总价值减少了2484.8万元,主要在于耕地大规模地转变为建设用地以及区域地下水位下降造成的水域面积减小。敏感性分析显示,耕地和水体是平原矿区生态系统服务价值最敏感的因素,耕地的敏感性指数由1990年的0.79降为2018年的0.28,说明其在生态服务价值中的影响逐年降低。     

人工监督神经网络在煤层裂缝发育区识别中的应用

针对在地震属性应用中难以精细识别煤层裂缝发育区边界的难题,开展了基于人工监督神经网络技术的煤层裂缝发育区应用研究。从地震资料中获取倾角导向体以提取高质量的地震属性,以多属性为指导进行人工拾取样点,并基于多层感知器进行神经网络机器训练学习,建立裂缝的最优属性集,拓展整体数据后获得裂缝概率体,从而识别划分出煤层裂缝发育区。该技术在山西阳泉新元矿区进行了应用,煤层裂缝发育区的识别结果明显优于属性直接识别,但勘探区内暂无钻井资料,预测效果还有待进一步验证。