视觉情境感知驱动的虚拟机器人交互系统

虚拟机器人是能与人交互的智能软件，通常具有实时性、交互性等特点。文中以视觉情境感知驱动的虚拟机器人为主题，从轻量级目标检测模型及压缩、实时关键帧提取、系统优化和交互策略4个方面展开探究，在边缘的资源受限平台上构建强实时性、高交互性、高度可扩展的虚拟机器人系统。具体而言，在轻量级目标检测模型及压缩方面，首先探究不同主干网络下SSD模型的性能与精度，随后对基于VGG16网络的SSD模型进行int8量化与剪枝，在精度损失不超过0.1%的前提下，帧率比原模型提高187%。在实时关键帧提取方面，使用边缘特征强度和HOG特征进行视频流预筛选，降低系统压力，等效减少90%的推理时延。在系统优化方面，采用微服务化降低冷启动时延约98%。在交互策略方面，使用含计时器的状态机对情境进行建模以实现情境驱动，并采用语音形式完成人机交互的输出。     

基于多节点协作的鲁棒可见光智能定位

可见光通信凭借频谱资源丰富、不易受电磁污染和绿色安全等优势有望成为6G的关键备选技术之一，也给高精度室内定位提供了新的思路。然而，在可用作锚点的LED数量不足或被严重遮挡等恶劣室内环境下，定位精度会大幅下降。为此，研究了一种基于多节点协作的鲁棒可见光智能定位方法，在考虑可见光非视距传播和用户终端朝向动态变化的情况下，通过建立用户终端之间的协作定位机制获取互信息增益，并设计一种卷积-循环神经网络，且对协作定位精度性能进行了理论分析。仿真结果表明，引入协作定位机制能有效提高恶劣条件下的定位性能。     

TiC增强FeMnCu中熵合金基复合材料的制备及其力学性能

采用真空感应熔炼法制备xTiC/FeMnCu(x=2.5,5,7.5,10,vol%)复合材料，并对其进行退火热处理。采用X射线衍射仪（XRD）、扫描电镜（SEM）、万能试验机等对所制备合金试样的晶体结构、成分、形貌、力学性能等进行分析。结果表明，xTiC/FeMnCu复合材料呈现出双相面心立方（fcc）结构。随着TiC含量的增加，复合材料的基体组织得到明显细化，抗拉强度逐渐增大，这可能是细晶强化、热错配强化、Orowan强化共同作用的结果。10TiC/FeMnCu经600℃/4h、800℃/4h退火后，结构没有明显变化，基体中有碳化物析出，试样的抗拉强度小幅提升但延伸率略有降低。