关于工业控制自动化技术的研究

由于在我国的整个工业体系当中,信息化发展往往可以发挥十分关键性的作用,可以使得我国的工业发展水平出现质的提升,而在信息化发展过程当中,相应的控制自动化技术具备十分重要作用,在二十世纪现代制造领域范围内,工业控制自动化技术是其中的一项十分重要的技术,并且应用在特别多的领域,而在受到逐步发展的科技促进,控制自动化技术也得到长足的进步。笔者在此背景下,通过对其自身工作经验的有效结合,积极探讨我国工业发展过程当中有效的做好相应的控制自动化技术应用所具备的重要性,这也就能够更进一步的为我国发展工业控制自动化技术与相关人员从事相关工作提供现实的理论参考。     

基于抽象-验证-细化范例的软件模型检测

如何保证软件系统的正确性和可靠性是当前软件开发面临的主要问题之一。模型检测作为一种重要的自动化验证技术在软件的分析与验证中正取得越来越多的成功。本文以微软的SLAM和加州大学伯克利分校的BLAST为例综述性地介绍了基于抽象-验证-细化范例的软件模型检测。     

人工智能技术在电气自动化控制中的实施与应用

在电气自动化控制过程中,人工智能技术的应用能够辅助电气设备数据实现自动化采集、处理与存储,对工业生产操作便捷性以及高效性的提升有重要意义。本文分析了人工智能技术在电气自动化控制中的实施与应用问题,首先指出了人工智能技术的应用特点,然后分析了其在电气自动化控制领域中的应用优势,最后侧重探讨了人工智能技术在电气自动化控制中的应用领域。     

面向用户界面建模的扩展对象模型

用户界面设计需要同时满足用户对被操纵对象的构成和操作要求，还要考虑对象的布局展示对用户心理造成的影响。随着Web技术的广泛应用，也要考虑对象信息问的导航问题．按照对用户界面建模的要求，本文提出了扩展对象模型的概念。该模型从对象建模出发，实现了从被操纵对象模型到其界面细节构成的自动化映射。本研究可以看作是建立用户界面从抽象建模到实现自动化的技术基础。     

面向工作流的保温瓶生产系统的设计

以保温瓶生产为研究对象,应用Web服务完成不同应用软件的集成封装,实现订单驱动的全自动化生产控制,应用工作流技术实现生产过程的柔性控制,构造了一种新型的集管理、业务、生产于一体的管理信息系统模型,对于面向工作流的软件技术进行了一些探讨。     

试析智能技术在电力系统自动化中的运用问题

在供电系统中,电力自动化系统不可或缺,其运行是否正常具有重要的意义。而智能化技术作为全新技术已经得到了广泛运用,而该技术运用在电力领域,这也是电力自动化技术的必然发展趋势,需要在运用过程中提高其自动化水平,并及时对其中存在的不足进行完善与创新,切实做到供电系统的高效控制。     

浅谈电气工程自动化现状及未来发展趋势

伴随着我国科学技术不断升级发展以及社会经济的不断繁荣昌盛,国内的电气设备中的自动化技术不断地升级与发展,特别是PLC技术被广泛地运用到电气设备自动化控制系统之中,能够有效地提升电气设备自动化水准以及智能化水准,保障电气设备在自动化运行的过程中能够有较高的质量、效率,为以后的行业发展打下了坚实的基础,有效促使我国的经济水平不断提升。     

基于MDA的需求捕获工具的设计与实现

目前MDA开发过程中仍采用人工捕获、文字描述的传统需求获取形式,这影响了需求模型与PIM模型的精度和一致性,降低了MDA开发的自动化程度。重点研究开发了一个可视化需求捕获工具。该工具采用MDA框架以及GEF等技术进行开发,基于目标-情景的捕获方式进行需求获取,同时支持以需求文档与XML的形式将需求模型导出,为需求模型到PIM模型的转换提供了足够信息。最后通过实例验证了该捕获工具的有效性。该工具弥补了MDA中没有独立需求捕获阶段的不足,在一定程度上完善了MDA的开发流程,提高了MDA软件开发的自动化程度。     

面向领域驱动设计的逆向建模支持方法

领域驱动设计作为一种应对领域复杂性的软件开发方法,近年来得到了广泛应用.作为其中的关键步骤,领域建模仍然面临着领域模型与程序设计之间松散的逻辑关系带来的种种问题.为了应对此问题,基于模型驱动的逆向工程,提出了一种面向领域驱动设计的代码到模型的转换方法,以更好地支持领域建模,并实现了自动化工具原型.该方法能够实时抽象出程序设计对应的领域模型,一方面有助于通过对比程序设计与领域模型的分歧来避免设计偏离模型,另一方面减少了知识消化过程中对代码实现细节的依赖,从而促进了程序设计对建模过程的反馈.案例研究部分将该方法应用于实际软件项目,结果充分表明了其有效性.     

一种船队编队控制的backstepping 方法

针对多船舶之间的协同合作问题,对船舶的编队控制进行了研究.通过运用领航者-跟随者方法,选择在Cartesian坐标系下建立新的船队编队控制模型,基于这种模型,利用反步技术和李亚普诺夫理论设计了一种可使船队按期望队形航行的船队编队控制器.通过考虑领队船舶与跟随船舶的航向角误差,保证了跟随船舶航向角的稳定性,从而避免其在航行过程中不断振荡.最后对所设计的控制方法的正确性及有效性进行了仿真验证.     

软体机器人驱动研究现状

首先,介绍了软体机器人的发展和研究现状,重点综述了国内外关于软体机器人驱动方式和驱动机理的主要研究成果．然后,将软体机器人的驱动方式归纳为流体驱动、电活性聚合物驱动、磁流变弹性体（MRE）驱动、形状记忆合金（SMA）驱动和化学驱动等,对各驱动方式的科学原理和所对应的典型驱动结构进行了介绍,并梳理和分析了目前在软体机器人驱动技术发展中的瓶颈问题和关键科学问题．最后,尝试对软体机器人驱动研究领域中的挑战和未来发展趋势进行了展望．     

一种单片机直接动态驱动段式LCD的新方法

提出了一种单片机直接动态驱动段式LCD的新方法，仅使用二极管和电阻构成的简单串联电路实现了对LCD的背极有效控制。该电路与程序相配合，实现了平均电压控制法，交流驱动信号的产生由背极信号与段极信号的配合形成，且交流驱动信号的直流分量的平均值为零。该单片机直接动态驱动方法具有一般性，适用于电路板装配空间受限或单片机选型受限的电子类产品研发。     

冬奥冰壶六足机器人研究

冰壶六足机器人是北京2022年冬奥会组委会需求的唯一进入冬奥会赛场的机器人。开发该机器人的目的是借助北京冬奥会展示我国机器人的自主创新能力和水平。我们重视独特设计创意,通过模仿冰壶运动员投掷冰壶的“行为特征”来设计和开发冰壶六足机器人。冰壶六足机器人设计面临多项挑战,要解决模仿人投掷冰壶行为的六足机器人的构形综合、投掷冰壶任务链与机器人行为链关联特征建立、机器人击打冰壶行为规划等问题。研制的冰壶六足机器人在北京2022年冬奥会冰立方冰壶赛场上顺利完成击打冰壶表演。     

关于疲劳驾驶行为的研究和建模

道路交通伤害是一种致命的灾难，每年在全球无情地夺去大约120万人的生命，而疲劳驾驶在道路交通伤害的原因中占据了很大的比例，对交通安全的危害日益严重。本文针对疲劳驾驶的特点，从驾驶人驾驶行为表现的角度进行建模分析，以区别出疲劳状态下的驾驶，并对以后该课题的发展方向作了简单的展望。     

人眼识别技术在检测驾驶行为中的应用

随着人们对交通安全的关注，研究人员想出了很多降低车祸事故的方法。针对他们太多的关注于驾驶员的手脚操作，本文提出了将人眼识别技术应用到检测驾驶员安全驾驶行为方面，以达到更全面的检测驾驶员的驾驶行为，督促他们改掉不良的驾驶习惯。     

基于KA962的IGBT驱动电路设计

针对工业中IGBT驱动电路复杂、设计困难等情况,通过对KA962芯片的研究,使用其作为主要的驱动模块,设计了种方便、实用的IGBT驱动电路,并且说明了各部分电路的设计要求及作用.最终通过实验表明,这种驱动电路能够驱动相应的IGBT模块,并产生符合工作要求的波形,从而验证了本设计的可行性.     

Ted Megaw: an appreciation

Driver workspace design and evaluation is, in part, based on assumed driving postures of users and determines several ergonomic aspects of a vehicle, such as reach, visibility and postural comfort. Accurately predicting and specifying standard driving postures, hence, are necessary to improve the ergonomic quality of the driver workspace. In this study, a statistical clustering approach was employed to reduce driving posture simulation/prediction errors, assuming that drivers use several distinct postural strategies when interacting with automobiles. 2-D driving postures, described by 16 joint angles, were obtained from 38 participants with diverse demographics (age, gender) and anthropometrics (stature, body mass) and in two vehicle classes (sedans and SUVs). Based on the proximity of joint angle sets, cluster analysis yielded three predominant postural strategies in each vehicle class (i.e. ‘lower limb flexed’, ‘upper limb flexed’ and ‘extended’). Mean angular differences between clusters ranged from 3.8 to 52.4° for the majority of joints, supporting the practical relevance of the distinct clusters. The existence of such postural strategies should be considered when utilising digital human models (DHMs) to enhance and evaluate driver workspace design ergonomically and proactively.

Statement of Relevance: This study identified drivers' distinct postural strategies, based on actual drivers' behaviours. Such strategies can facilitate accurate positioning of DHMs and hence help design ergonomic driver workspaces.     

基于负时滞控制有效性的车辆坡道预见性驾驶

本文提出车辆坡道行驶的预见性时滞控制有效性概念,建立基于负时滞控制有效性的车辆坡道预见性驾驶的动力学控制模型,给出稳定控制的有效性判据.根据有效性控制理论,推导坡道前变速行驶的动力学特征方程,得到上坡和下坡预见性驾驶有效性控制参数范围.仿真结果表明,控制系统的有效性控制参数由不等式交集组成,与转弯系数、风阻系数和负时滞有关.选取合适的控制参数和时滞,有效设计冲坡(下坡)速度,减少油耗,实现无人驾驶车辆的生态驾驶.     

A survey of deep learning techniques for autonomous driving

The last decade witnessed increasingly rapid progress in self‐driving vehicle technology, mainly backed up by advances in the area of deep learning and artificial intelligence (AI). The objective of this paper is to survey the current state‐of‐the‐art on deep learning technologies used in autonomous driving. We start by presenting AI‐based self‐driving architectures, convolutional and recurrent neural networks, as well as the deep reinforcement learning paradigm. These methodologies form a base for the surveyed driving scene perception, path planning, behavior arbitration, and motion control algorithms. We investigate both the modular perception‐planning‐action pipeline, where each module is built using deep learning methods, as well as End2End systems, which directly map sensory information to steering commands. Additionally, we tackle current challenges encountered in designing AI architectures for autonomous driving, such as their safety, training data sources, and computational hardware. The comparison presented in this survey helps gain insight into the strengths and limitations of deep learning and AI approaches for autonomous driving and assist with design choices.     

自动驾驶地图的数据标准比较研究

作为实现汽车自动驾驶的关键基础设施,自动驾驶地图能够提供大量准确且语义丰富的数据来帮助用户以更精细的尺度了解周边环境状况,辅助感知、定位、驾驶规划与决策控制,满足智能时代多种高层次的应用需求,进而切实推动我国自动驾驶相关领域的发展与商业化应用。自动驾驶地图的数据标准作为自动驾驶地图生产应用的指导性规范之一,是自动驾驶地图数据标准化的基准。当前我国自动驾驶相关领域对自动驾驶地图标准化的需求迫切,地图数据标准化已成为业界共同关注的热点问题。为解决自动驾驶地图数据标准化问题,切实推动自动驾驶地图的高效发展,本文对自动驾驶地图的数据标准进行比较研究。首先介绍国内外主流的自动驾驶地图数据标准,然后针对其中4种：导航数据标准（navigation data standard,NDS）、OpenDrive、智能运输系统智能驾驶电子地图数据模型与交换格式和道路高精度电子导航地图数据规范进行分析比较研究,主要从数据结构、数据模型、地图渲染和协同应用4个维度展开,并在各个维度上给出数据标准编制时建议遵循的原则。基于分析比较研究的结果,总结出自动驾驶地图数据标准编制时建议遵循的原则。通过对自动驾驶地图的数据标准进行分析比较研究,归纳总结出数据标准编制时建议遵循的原则,这些建议遵循的编制原则对我国相应规格标准的制定具有借鉴意义。