基于深度学习的医学图像配准技术研究进展

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。     

面向领域建模的信息系统构件识别方法研究

近年来企业的业务操作和流程日趋复杂化,信息系统（IS）却无法快速适应外部业务流程发生的巨大变化,提高软件复用效率是解决该难题的关键。作为软件复用的关键技术,构件识别一直是基于构件的信息系统开发方法（CBSD）的研究热点与难点。结合实际情况及相关理论与技术基础提出了完整的面向领域建模的信息系统构件识别方法,该方法具体包括基于模糊形式概念分析（FFCA）的信息系统构件识别模型以及基于图熵的业务构件识别有效性检验过程。通过该构件识别方法,识别出行业通用的符合高内聚、低耦合以及粒度适宜特征的业务构件,可以迅速应对外部需求变化引起的软件内部业务逻辑发生的改变。以A公司物资管理流程为例,验证了所提出的信息系统构建识别方法。     

Application of Fuzzy Moving Sliding Surface Approach for Container Cranes

International Journal of Control, Automation and Systems - In this paper, we consider the fuzzy moving sliding surface anti-sway control problem for container cranes. We first introduce the dynamic...     

Expectation Maximization Algorithm for Time-delay Output-error Models Based on Finite Impulse Response Method

International Journal of Control, Automation and Systems - In this paper, an output error (OE) model with random time delay is identified by using the expectation maximization (EM) algorithm. Since...     

基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制

为弥补侦查机器人行进灵活性不足的缺陷,降低无故运动碰撞事件的发生几率,提出基于区块链的侦查机器人实时避障与航线控制算法;利用超声信号处理电路,提取可供直接应用的侦查运动节点,联合已完成配置的MoveIt避障程序,实现对侦查机器人的实时避障运动规划;在此基础上,设置LQR控制器,在控制机器人侦查航速的同时,建立必要运动操纵方程,完成对侦查机器人的运动航线控制,提升与运动设备元件相关的行进灵活性;完善P2P网络平台,以待交互的运动数据作为处理支持条件,将所有侦查信息封装至同一区块组织中,完成基于区块链的避障控制原理研究,实现侦查机器人实时避障与航线控制算法的搭建;对比实验结果表明,应用基于区块链的控制算法后,C-Space参数极值超过8.0,RRT灵敏度也提升至75%,实现了对侦查机器人的灵活性行进控制,有效抑制了无故运动碰撞事件的出现。     

面向同步发电机励磁控制交流采集系统的设计

励磁控制系统对同步发电机的稳定运行起着至关重要的作用,既能保证电网运行的稳定,又保证输出更高质量的电能;交流采集是励磁控制的输入,是整个环节中不可缺少的一部分;基于此,对面向STM32F103RCT6的励磁控制系统的交流采集系统进行了研究;采用分模块化的思想,使用C语言编程;首先介绍了励磁控制系统的总体结构,然后进行系统整体设计,再通过硬软件设计和调试分析完成整个课题;经试验测试得出,以STM32F103RCT6单片机为核心设计的同步发电机励磁控制系统交流采集系统总体结构易于理解,交流采样模块和有效值计算模块用软件也易于实现,运行过程中准确性高,较为安全可靠。     

Design of a Sliding Mode Controller with Fuzzy Rules for a 4-DoF Service Robot

In this study, a novel control strategy that combines a fuzzy system and the sliding mode controller is proposed for improving stability and achieving high-accuracy control in service robots. Based on the kinematic and dynamic models of a 4-degrees of freedom manipulator, and the observed tracking error using a low-cost inertial sensor, the proposed fuzzy sliding mode controller (FSMC(IMU)) is designed to generate appropriate torques at robot joints. The FSMC(IMU) controller parameters are adjusted through a fuzzy rule that determines the state of the system. The error in trajectory tracking is reduced through this. The gain value K can be finely adjusted by fuzzy control by observing the degree of vibration after entering the sliding mode surface. The larger the observed vibration value, the faster the fuzzy controller follows the given input trajectory by selecting a smaller gain value K and reducing jitter due to the sliding mode control’s discontinuous switch characteristics. When the degree of error is small, it achieves faster and more accurate control performance than when the observer is not used. The stability of the FSMC(IMU) system is verified via disturbance experiments. The experimental data are compared with the conventional sliding mode controller and proportional-derivative control. The experimental results demonstrate that the proposed FSMC(IMU) controller is stable, fast, and highly accurate in controlling service robots.

     

基于六轴MEMS器件姿态测量系统

为了解决噪声和漂移等原因造成的误差不断累积的问题,针对陀螺仪的静态性能以及加速度计的动态性能,提出了一种利用六轴MEMS器件对照相机三脚架的稳定测量系统,介绍了MEMS器件的工作原理,介绍硬件系统和软件系统,完成了基于ADXR450陀螺仪和ADXL355加速度计的检测硬件系统设计,通过传感器获取角速度加速度信息,采用不同的滤波方式对输出结果进行了分析,比较卡尔曼滤波和一阶RC数字滤波;经比较,卡尔曼滤波实时性更好,一阶RC滤波动态响应更好;实验证明,系统静态下更适用于一阶滤波,计算出姿态测量角度误差在0.104°以内,得到理想的姿态信息,能有效地提高检测目标姿态的精度。     

基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

为促进四旋翼无人机的飞行自主性,增强无人监管情况下飞行器主机所具备的避障行进能力,设计基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统;采用RFID标签识别技术,调制处理既定控制信号,利用标签识别协议,连接微型四旋翼轨迹控制器与内环姿态控制器,通过数据通信链路,提取轨迹跟踪控制所需的传输电子量,完成轨迹跟踪控制系统硬件设计;利用动力系统中的参数辨识策略,确定与轨迹姿态控制相关的物理规律标注,实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制;实验结果表明,与机器视觉型控制系统相比,基于RFID技术的控制系统的SSI避障行进指标数值相对较高,全局最大值达到了 79％,四旋翼无人机滚转角平均值为85°,能够有效抑制四旋翼无人机滚转角的数值上升趋势,增强无人监管情况下飞行器主机避障行进能力.     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。