基于并列选择遗传算法的多机器人协作探测

多机器人系统在执行探测任务时,存在多个机器人同时选择相同探测区域而造成碰撞几率增加和探测效率降低的问题.在原有并列选择遗传算法的基础上,提出了一种改进的遗传算法.仿真和实验结果表明,将该算法应用于多机器人协作区域探测,可以减小机器人之间的碰撞几率,提高多机器人系统的探测效率.     

Guiding Attention by Cooperative Cues

A common assumption in visual attention is based on the rationale of ＂limited capacity of information processing＂. From this view point there is little consideration of how different information channels or modules are cooperating because cells in processing stages are forced to compete for the limited resource. To examine the mechanism behind the cooperative behavior of information channels, a computational model of selective attention is implemented based on two hypotheses. Unlike the traditional view of visual attention, the cooperative behavior is assumed to be a dynamic integration process between the bottom-up and top-down information. Furthermore, top-down information is assumed to provide a contextual cue during selection process and to guide the attentional allocation among many bottom-up candidates. The result from a series of simulation with still and video images showed some interesting properties that could not be explained by the competitive aspect of selective attention alone.     

RBF神经网络的混合微粒群学习算法

在分析RBF神经网络的结构特点基础上, 定义一个布尔向量L作为网络的结构参数, 与原来RBF神经网络的隐节点参数集一起构成了新的RBF网络隐节点参数集{c,σ, L}, 并给出了一个新的RBF网络输入输出关系表达式;采用一种混合协同微粒群算法同时对RBF网络拓扑结构和隐层节点参数进行优化设计,并将输出线性参数集分离后采用最小二乘法进行优化设计,简化了优化空间,加速了算法的收敛速度.     

定位机制在WSN攻击检测中的应用

研究了无线传感网络中Sybil攻击的检测与防范,提出了一种多节点协作的基于接收信号强度（RSS）的检测机制。其主要思想是通过多节点协作检测确定不同身份节点的网络位置,将出现位置相同的多个身份归为Sybil攻击,并利用时间定位方法定位出Sybil节点的具体位置。     

基于协同交互式遗传算法的复杂产品概念设计

针对复杂产品概念设计中的方案求解问题,建立了基于进化思想的求解过程模型,提出了一种新的基于协同进化算法与交互式遗传算法相结合的复杂产品概念设计方法.针对手机概念设计中功能设计的特点提出了变长度编码和两层编码的混合编码方式.实例表明,该方法对多目标、人机交互的复杂产品概念设计方案求解是有效的.     

多主体诊断系统的建模及应用

将智能主体技术引入复杂故障诊断领域,建立了一种基于多主体的复杂诊断系统结构模型,对诊断问题任务辨识、分解、各主体的内部诊断机制、多主体间的交互、协作、关联模型以及诊断决策问题等进行了深入研究,并重点描述了诊断问题的故障分解与控制策略。在某企业安全监控系统的应用中,该模型能快速、准确地进行故障成因分析,给出合理的决策意见,取得了很好的诊断结果,显著提高了企业的安全运行效率。     

厚基础,强实践,重市场,宽途径——计算机专业人才培养的探索与实践

本文阐述了通过利用厚基础,强实践,重市场,宽途径等方法,从培养高素质应用型人才的目标出发,在教学体系建设、课程体系和内容建设、实践能力培养等方面进行了探索,提升了理念,形成了教育教学方案,并在实践中取得可观的成效。     

一种基于多Agent的分布式入侵检测系统设计

在分析现有基于Agent的入侵检测系统的基础上,提出了一种基于多Agent分布式入侵检测系统模型。该模型采用了分布检测、分布响应的模式,各Agent之间具有良好的相对独立性。通过多Agent技术的思想建立系统总体结构,给出了模型的各个组成部分,并对结构中各种Agent与中心控制台的功能设计进行了分析。同时对涉及到特征匹配算法、动态选举算法、协同算法进行了初步的设计与分析。系统可充分利用各Agent的协同完成入侵检测任务,实时响应,可有效地改进传统IDS。     

车联网新型基础设施跨域协同部署研究

基础设施是实现车联网产业融合创新发展的必要支撑,其可靠通信、精准感知和实时计算等能力可赋能智能网联汽车、智能交通、信息通信发展。在研究车联网新型基础设施的范畴与发展现状的基础上,分析了车联网新型基础设施建设与服务在跨域协同方面的挑战。结合国内外发展趋势,提出了“物理分立、逻辑协同”的车联网基础设施系统架构,并提出了进一步的发展建议。     

An admittance based hierarchical control framework for dual-arm cobots

Dual-arm robotic platforms have solid arguments to match the growing need for versatility in the industry. Coupling the control of two manipulators for cooperative purposes enlarges the scope of feasible operations, while adding perception capabilities allows to navigate in dynamic environments. In this respect, we propose a complete online kinematic control framework for dual-arm robots operating in unstructured industrial settings. We base our approach on admittance control in the cooperative task space. Regulating internal and external efforts offer safe bimanual task execution and enables physical interaction. We implement a hierarchical quadratic programming architecture that applies a prioritization of tasks: most efforts are concentrated on the proper tracking of relative motions of the arms, which is the most critical for safety reasons. We demonstrate the performance of our framework through a “teaching-by-demonstration” experiment on the dual-arm mobile cobot BAZAR.