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基于深度Q学习网络与新训练算法的服务机器人主动物品检测模型 Research Article
刘少鹏,田国会,崔永成,邵旭阳
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第11期 页码 1673-1683 doi: 10.1631/FITEE.2200109
本文研究了主动物品检测(AOD)问题。AOD是服务机器人在家庭环境中完成服务任务的重要组成部分，通过适当的移动动作引导机器人接近目标物品。目前基于强化学习的AOD模型存在训练效率低和测试精度差的问题。因此，本文提出一种基于深度Q学习网络的AOD模型，并设计了一种新的模型训练算法。该模型旨在拟合各种动作Q值，包括状态空间、特征提取和多层感知机。与现有研究不同，本文针对所提AOD模型设计了一种基于记忆的训练算法，以提高模型训练效率和测试精度。此外，提出一种最终状态生成方法判断训练过程中AOD任务何时停止。本文所提方法在AOD数据集上进行了充分的对比实验和消融实验。实验结果表明所提方法优于其他同类方法，所设计的训练算法比原始训练算法更高效。
通过行为足迹学习人类习惯的个性化服务机器人 Article
李坤, Max Q.-H. Meng
《工程（英文）》 2015年 第1卷 第1期 页码 79-84 doi: 10.15302/J-ENG-2015024
对家用的私人机器人来说，个性化服务和预先设计的任务同样重要，因为机器人需要根据操作者的习惯调整住宅状况。为了学习由诱因、行为和回报构成的操作者习惯，本文介绍了行为足迹，以描述操作者在家中的行为，并运用逆向增强学习技巧提取用回报函数代表的操作者习惯。本文用一个移动机器人调节室内温度，来实施这个方法，并把该方法和记录操作者所有诱因和行为的基准办法相比较。结果显示，提出的方法可以使机器人准确揭示操作者习惯，并相应地调节环境状况。
可佳：一种容忍环境变化的自助服务机器人 Special Feature on Intelligent Robats
Wei SHUAI, Xiao-ping CHEN
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第3期 页码 307-317 doi: 10.1631/FITEE.1900096
关键词： 机器人；任务规划；物品操纵
基于注意力的高效机器人抓取检测网络 Research Article
秦晓飞1,胡文凯1,肖晨2,何常香2,裴颂文1,3,4,张学典1,3,4,5
《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第10期 页码 1430-1444 doi: 10.1631/FITEE.2200502
助老服务机器人系统设计及软件架构 Article
Norman Hendrich, Hannes Bistry, 张建伟
《工程（英文）》 2015年 第1卷 第1期 页码 27-35 doi: 10.15302/J-ENG-2015007
将智能人居辅助环境系统与服务机器人技术相结合，可以有效帮助老年人进行很多日常活动，有利于老年人获得更加良好的生活状态。本文概述了欧盟项目Robot-Era开发的智能人居辅助环境（AAL）系统，并重点阐述了系统中具有室内移动及物品操作能力的机器人的工程实现方法以及软件架构。该系统基于机器人操作系统（ROS）对大量先进的导航定位、环境感知以及操作控制算法进行集成，并通过实验对机器人的性能和实际应用效果进行验证。
人工智能算法在网络空间安全中的应用：技术与现状综述 Review
陈捷1,2,武丹丹2,谢瑞云2
《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第8期 页码 1117-1142 doi: 10.1631/FITEE.2200314
王孙安,吴灿阳
《中国工程科学》 2013年 第15卷 第1期 页码 73-78
为了解决复杂环境中移动机器人的路径规划问题，结合人工势场法计算量小的特性和人工免疫网络的自适应调节能力，提出了一种改进的路径规划免疫算法。为了提高免疫网络的搜索能力以及免疫网络的收敛性，将人工势场法的规划结果作为先验知识构建了导向权，同时将抗体命令清晰度和抗体转移后的距离变化作为变量，构建了新的抗体转移概率算子。仿真结果表明，与其他算法相比，新算法在最优规划能力和网络收敛性能方面都有明显提高。
智能家居环境中基于移动机器人的失物搜索 Research Articles
Qi WANG, Zhen FAN, Wei-hua SHENG, Sen-lin ZHANG, Mei-qin LIU
《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第8期 页码 1036-1048 doi: 10.1631/FITEE.1800275
通过物流机器人网络实现仓库自动化：一种信息物理控制方法 Tutorial
蔡凯
《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第5期 页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.2000156
面向机器人微创手术的新型遥控柔性机器人 Article
李峥, Jan Feiling, 任洪亮, Haoyong Yu
《工程（英文）》 2015年 第1卷 第1期 页码 73-78 doi: 10.15302/J-ENG-2015011
本文介绍了基于约束型蛇形拉线机构（CTSM）的新型柔性机器人系统。与达芬奇外科手术机器人和传统柔性机器人相比，基于CTSM的机器人具有更大的工作空间，更高的灵巧度以及刚度可控的优点。该机器人采用Novint Falcon触觉设备进行远程操控， 包括两种操作模式——直接映射模式和增量模式。在每一种模式下，该机器人都可以采用“最大刚度”方案或“最小运动”方案来操控。CTSM的以上优点在仿真模拟和实验中均得以验证。
李淑琴,程显毅,唐振民,杨静宇
《中国工程科学》 2006年 第8卷 第4期 页码 28-31
目前在多机器人领域，对组织、团队和群体概念比较混乱，团队形成的研究大都停留在定性分析阶段。借鉴Markov过程和进化计算，从协作主体层和能力层研究了机器人团队和组织的区别及团队的形成机制。提出并全面描述了一个机器人团队形成的动态演化模型，目前国内外尚无类似模型。该模型不仅能对机器人团队有一个整体描述，而且能定量描述团队形成时的动态演化过程。
磁控微型机器人的选择性与独立控制——综述 Review
王敏, 吴天一, 刘锐, 张焯然, 刘军
《工程（英文）》 2023年 第24卷 第5期 页码 21-38 doi: 10.1016/j.eng.2023.02.011
磁驱动方法具有无线连接和高安全性的特点，是一种常见的微型机器人驱动技术，适用于微流体操作以及医疗微型机器人导航等应用。然而，由于微型机器人或被驱动的目标暴露在同一片磁场环境中，使得选择性地控制单个机器人或多个目标中的某一部分变得具有挑战性。本文回顾了磁场驱动的多微型机器人或多关节微型机器人系统的选择性和独立控制方法的最新进展。这些选择性和独立的控制方法将全局磁场解码为特定配置，用于多个微型机器人的独立驱动。这些方法包括将机器人设计成具有与众不同的物理属性或者在工作空间中的不同位置产生性质各异的磁场。对选定目标的独立控制使多个微型机器人能够有效协作以完成更复杂的操作。本文从一个独特的视角来解释如何在磁场中操纵单个微型机器人以在小尺度机器人中实现高水平的群体智能，这有助于加速微型机器人技术在现实生活中应用的转化和发展。
针对水下作业的新型机器人视觉感知框架 Research Article
鲁岳1,陈星宇2,吴正兴1,喻俊志1,3,文力4
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第11期 页码 1602-1619 doi: 10.1631/FITEE.2100366
水下机器人操作通常需要视觉感知（如目标检测和跟踪），但水下场景视觉质量较差，且代表一种特殊分布，会影响视觉感知的准确性。同时，检测的连续性和稳定性对机器人感知也很重要，但常用的基于静态精度的评估（即平均精度（average precision））不足以反映检测器的时序性能。针对这两个问题，本文提出一种新型机器人视觉感知框架。首先，研究不同质量的数据分布与视觉恢复在检测性能上的关系。最后，结合视觉恢复，建立精确稳定的水下机器人视觉感知框架。基于ImageNet VID数据集和真实环境下的机器人任务进行了大量实验，实验结果验证了所作分析的正确性及所提方法的优越性。
面向变化用户家居环境的服务机器人云辅助认知适应 Research Articles
王祺1,樊臻1,盛卫华2,张森林1,刘妹琴1,3
《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年 第23卷 第2期 页码 246-257 doi: 10.1631/FITEE.2000431
标题 作者 时间 类型 操作
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