FITEE 2019-2020专题速递 | 智能无人系统（2020，No. 5，吴澄院士）

Original 编辑部信息与电子工程前沿FITEE

收录于合集

【FITEE 2020年第5期出版“智能无人系统”专刊，由中国工程院院士吴澄教授担任主编，清华大学张涛教授任执行主编。专刊收录2篇综述，1篇指南，7篇研究论文。专刊涉及的无人系统类型包括机器人外骨骼系统、智能地面车辆、水下机器人和无人机，涵盖的研究主题包括自主制导、地图重建、障碍物检测、定位、控制、多系统协作等。】

【社论】

智能无人系统：新一代人工智能重要成果及其应用

吴澄^1,2，张涛^1,2

1. 清华大学自动化系，中国北京市，100084

2. 北京信息科学与技术国家研究中心，中国北京市，100084

概要：科学技术发展水平是一个国家综合实力的重要指标。最近，随着新一代人工智能（AI）兴起，我们正面临一场新的工业革命，例如，智能无人系统（IUS）的开发应用将很快成为人工智能发展的里程碑式成就。未来3~5年，中国智能机器人在服务业和工业等领域的应用将取得长足进步，无人飞行器（UAV）将在多个行业大规模应用，自动驾驶系统将加快研发和普及，中国还将开发轨道交通自动驾驶的核心通用技术，与此同时，智能车间和智能工厂将取得重大进展，并形成一套符合国际标准的中国标准。

IUS是一种人造系统，其使用先进技术进行操作或管理而无需任何人工干预。迄今为止，人类创造了各种无人系统，随着人类知识的累积和发展，无人系统的技术水平也在逐渐提高。IUS是一个复杂系统，涉及机械、控制、计算机、通信和材料等多个领域技术，而AI无疑是开发IUS所需的关键技术之一。自治和智能是IUS的两个最重要特征，而实现和优化这两个特征的最有效方法是使用各种AI技术，例如智能感知（图像、语音识别等），人机交互，智能决策，学习，推理等。

无人系统是指不需要人工干预的系统，但是“无人”系统的最高级别是人机耦合的。人机耦合意味着人类将其神经系统与计算机和其他设备相连，以弥补人的感官和动作缺陷，因此无人系统运作还是需要人的参与。人工智能和无人系统的结合有望发展出可以改变生活的技术，例如全自主辅助机器人外骨骼系统，增强佩戴者功能（特别是残疾人和老年人），改善人类生活质量。通常来讲，人机集成包括人机合作，人与机器之间的关系不再是主从关系或替代关系，而是伙伴关系。如果人们控制多个无人系统一起工作，则可以明显提高效率和灵活性。因此，人与无人系统之间的协作和交互，将显著改善系统功能的不同方面。然而，对于许多劳动密集型工作，无人系统可能效率不高，因此，IUS将成为人机集成的重要体现。

与传统无人系统相比，IUS具有更大应用潜力，各种类型IUS的出现将对人类生活和社会产生重大影响。目前，IUS主要包括自动驾驶汽车、无人机、面向服务的机器人、智能工业机器人、太空机器人、航海机器人以及无人车间/智能工厂。

中国发布的新一代AI开发计划涵盖了自主无人系统的智能技术，着重于突破通用智能技术，例如自主无人系统的计算架构、对复杂动态场景的感知和理解、实时精确定位、复杂环境的自适应智能导航、无人机的自主控制，以及其他智能技术，包括无人驾驶的汽车、轮船和铁路运输以及核心技术（如服务机器人和特种机器人）等，以支撑无人系统的应用和工业开发。

在此背景下，中国工程院院刊《信息与电子工程前沿（英文）》（FITEE）组织出版本期IUS特刊。本期特刊呈现的IUS类型包括机器人外骨骼系统、智能地面车辆、水下车辆和无人机。经严格审阅，共遴选10篇文章，包括2篇综述、1篇指南和7篇研究论文。

全文：智能无人系统：新一代人工智能重要成果及其应用

引用格式：

Cheng Wu, Tao Zhang, 2020. Intelligent unmanned systems: important achievements and applications of new generation artificial intelligence. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):649-651. https://doi.org/10.1631/FITEE.2030000

【综述】

行星表面动力着陆自主制导方法综述

宋征宇^1,5，王聪²，Stephan THEIL³，David SEELBINDER³，Marco SAGLIANO³，刘新福⁴，邵之江⁵

1. 中国运载火箭技术研究院，中国北京市，100076

2. 北京航天自动控制研究所，中国北京市，100854

3. 德国宇航中心空间系统与GNC系统研究所，德国不莱梅，28001

4. 北京理工大学宇航学院，中国北京市，100081

5. 浙江大学控制科学与工程学院，中国杭州市，310027

摘要：本文总结了天体表面精确软着陆的自主制导方法。首先回顾了动力下降制导方法的发展，重点介绍了其在约束处理和提升计算效率方面的贡献。随着对可重复使用运载器需求的不断增加，以及太空探索带来更多的科学回报，定点软着陆成为一项基本要求。不同于过去任务中公里级的着陆精度，未来行星着陆器在满足全部速度和姿态约束条件下，着陆位置精度要达到10米级，这项任务的困难引起学者对自主制导方法的兴趣。本文讨论了动力下降阶段一般性的3自由度和6自由度优化问题，并对比月球、火星和地球3种典型着陆场景的特点。在此基础上，通过比较解析制导方法、数值优化算法和基于学习的方法，详细阐述自主制导方法的特点和适应性，并讨论非凸问题的凸化处理和求解策略。随后提出自主制导方法工程应用的3个关键问题：物理可行性、模型精度和实时性。最后，简要介绍各国航天组织（包括美国、中国、法国、德国和日本）研发的垂直起降验证飞行器，以及目前在验证飞行器上开展的制导方法试验工作。

关键词：自主制导方法；定点软着陆；动力下降；非线性规划

概要PPT: 中国运载火箭技术研究院宋征宇等 | 行星表面动力着陆自主制导方法综述

引用格式：

Zheng-yu Song, Cong Wang, Stephan Theil, David Seelbinder, Marco Sagliano, Xin-fu Liu, Zhi-jiang Shao, 2020. Survey of autonomous guidance methods for powered planetary landing. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):652-674. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900458

【综述】

基于多传感器融合的智能车在野外环境中的障碍物检测研究

胡劲文，郑博尹，王策，赵春晖，侯晓磊，潘泉，徐钊

西北工业大学自动化学院信息融合技术重点实验室，中国西安市，710072

摘要：随着传感器融合技术发展，人们对智能地面车辆进行大量研究，其中障碍物检测是一个关键技术。障碍物检测是一项复杂任务，涉及多种障碍物、传感器特性和环境条件。虽然道路驾驶员辅助系统或自动驾驶系统已得到充分研究，但是为城市场景结构化道路开发的方法应用于野外环境时，可能因不确定性和多样性而失效。单一类型传感器由于感受范围、信号特征和检测环境的限制，难以满足障碍物检测需求，这促使研究人员和工程师开发多传感器融合方法和系统集成。该综述旨在总结野外环境中智能地面车辆的车载多传感器配置的主要考虑事项，为用户提供根据性能要求和应用环境选择传感器的指南。本文回顾了最新多传感器融合方法和系统原型，将其与对应的异构传感器配置相关联，讨论了新兴技术和面临的挑战。

关键词：多传感器融合；障碍物检测；野外环境；智能车；无人驾驶地面车辆

概要PPT: 西北工业大学胡劲文等 | 基于多传感器融合的智能车在野外环境中的障碍物检测研究

引用格式：

Jin-wen Hu, Bo-yin Zheng, Ce Wang, Chun-hui Zhao, Xiao-lei Hou, Quan Pan, Zhao Xu, 2020. A survey on multi-sensor fusion based obstacle detection for intelligent ground vehicles in off-road environments. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):675-692. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900518

【指南】

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

蔡凯

大阪市立大学电子与信息工程学院，日本大阪市，558-8585

摘要：本文提供使用机器人网络实现仓库自动化的背景教程并回顾近期相关文献。提出一种新的信息物理控制方法，以实现多机器人服务“货到人”物流作业的安全、无锁死、高效和自适应行为。该方法的核心是增量式监督控制设计算法，该算法相对于机器人数量在计算上可扩展。最后，给出30个机器人在可变环境下的一个实例分析，以验证该方法的有效性。

关键词：离散事件系统；信息物理系统；机器人网络；仓库自动化；物流

概要PPT: 大阪市立大学蔡凯 | 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

引用格式：

Kai Cai, 2020. Warehouse automation by logistic robotic networks: a cyber-physical control approach. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):693-704.

https://doi.org/10.1631/FITEE.2000156

【研究】

基于神经网络的固定时间约束下外骨骼机器人加速度重构方法

薛涛¹，王子威¹，张涛¹，白鸥²，张萌³，韩斌⁴

1. 清华大学自动化系，中国北京市，100084

2. 佛罗里达国际大学电气与计算机工程系，美国迈阿密，33174

3. 上海博灵机器人科技有限责任公司，中国上海市，201306

4. 华中科技大学机械科学与工程学院，中国武汉市，430074

摘要：精准的加速度信号采集对机械外骨骼系统十分重要，但其难以通过传感器系统直接测量。现有基于重构算法的加速度获取方法能够保证重构误差的有限时间收敛和扰动抑制，但忽略了误差约束和初始状态无关方法。为解决该问题，提出一种基于新型径向基神经网络的误差约束下的固定时间重构算法，以实现高性能的加速度信号估计。在该算法中，提出一种新型指数型障碍李雅普诺夫函数处理误差约束问题，该函数提供一种统一简洁的李雅普诺夫稳定性证明模板。与此同时，设计一种分数阶滑模控制律，以实现固定时间收敛；为进一步提升系统鲁棒性，使用自适应权重矩阵构建的径向基神经网络近似和消除完全未知的扰动。值得注意的是，该框架下误差的收敛时间与初始状态以及扰动无关，只取决于预设参数，并且重构误差始终位于预定义的界内。数值仿真实验和人体实验结果验证了本文方法的优点以及在实际场景中的鲁棒性。

关键词：加速度重构；固定时间收敛；约束控制；障碍李雅普诺夫函数；初始状态无关方法；外骨骼机器人

概要PPT: 清华大学张涛等 | 基于神经网络的固定时间约束下外骨骼机器人加速度重构方法

引用格式：

Tao Xue, Zi-wei Wang, Tao Zhang, Ou Bai, Meng Zhang, Bin Han, 2020. Fixed-time constrained acceleration reconstruction scheme for robotic exoskeleton via neural networks. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):705-722. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900418

【研究】

可实现跖屈—背屈双向运动辅助的绳驱动踝关节外骨骼

王田苗¹，裴轩¹，侯涛刚^1,2，樊瑜波^3,5，杨轩¹，Hugh M. HERR⁴，杨兴帮⁴

1. 北京航空航天大学机械工程及自动化学院，中国北京市，100083

2. 北京航空航天大学高等理工学院，中国北京市，100083

3. 北京航空航天大学生物与医学工程学院，中国北京市，100083

4. 麻省理工学院媒体实验室，美国马萨诸塞州，02139-4307

5. 北京航空航天大学北京生物医学工程高精尖创新中心，中国北京市，100083

摘要：下肢外骨骼辅助机器人广泛应用于运动辅助或康复训练。因绳驱动外骨骼具有良好人体顺应性且更加轻便，研究人员研发出一系列绳驱动样机辅助踝关节运动，但其中大多数只能辅助单向运动。本文提出一种可穿戴绳驱动踝关节外骨骼机器人，该外骨骼机器人使用一对单电机分别实现两侧踝关节跖屈—背屈双向运动辅助。该外骨骼主要重量（即电机、供能单元和控制单元）置于人体近端（即腰部）附近，以减少作用在穿戴者下肢的附加转动惯量。设计了基于齿轮—滑轮组件的绳索力传输系统，有效地将动力从电机端传递至末端执行器；设计了动力输出单元中的自张紧装置，用于实现穿戴者行走过程中绳索的张紧；设计了基于足底压力传感器和惯性测量单元（IMU）的步态检测系统，可有效识别步态周期和步行状态。为验证外骨骼动力输出性能，进行力矩跟踪实验。在受试者佩戴该外骨骼并提供主动辅助力情况下，比目鱼肌活动与未佩戴外骨骼状态相比降低5.2％，从而验证该外骨骼的力辅助作用。本文研究表明，该轻型绳驱动外骨骼机器人在人体运动增强或康复训练中具有潜在应用前景。

关键词：踝关节外骨骼；跖屈—背屈双向辅助；仿生步态力矩；绳驱动；步态探测

概要PPT: 北京航空航天大学王田苗等 | 可实现跖屈–背屈双向运动辅助的绳驱动踝关节外骨骼

引用格式：

Tian-miao Wang, Xuan Pei, Tao-gang Hou, Yu-bo Fan, Xuan Yang, Hugh M. Herr, Xing-bang Yang, 2020. An untethered cable-driven ankle exoskeleton with plantarflexion-dorsiflexion bidirectional movement assistance. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):723-739. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900455

【研究】

基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制

阮婉莹¹，段海滨^1,2

1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，虚拟现实技术与系统国家重点实验室，中国北京市，100083

2. 鹏城实验室，中国深圳市，518000

摘要：提出多目标社会学习鸽群优化（MSLPIO）方法，将其应用于无人机编队避障控制。该算法特点在于，每只鸽子在更新过程中并非向全局最优的鸽子学习，而是学习比自己占优的任何鸽子。在地图指南针算子和地标算子中引入社会学习因子。此外，为避免参数设置的盲目性，采用维数相关的参数设置方法。本文模拟了5架飞机在复杂障碍环境下的飞行过程，实验结果验证了该方法的有效性。与改进的多目标鸽群优化算法和改进的非占优排序遗传算法相比，MSLPIO具有更好的收敛性。

关键词：无人机；避障；鸽群优化；多目标社会学习鸽群优化

概要PPT: 北京航空航天大学段海滨等 | 基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制

引用格式：

Wan-ying Ruan, Hai-bin Duan, 2020. Multi-UAV obstacle avoidance control via multi-objective social learning pigeon-inspired optimization. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):740-748. https://doi.org/10.1631/FITEE.2000066

【研究】

自主遥控水下机器人在马里亚纳海沟挑战者深渊基于地形匹配定位

王健^1,2，唐元贵^1,2，陈传绪³，李吉旭^1,2，陈聪^1,2，张艾群^1,2,3，李一平^1,2，李硕^1,2

1. 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，中国沈阳市，110016

2. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院，中国沈阳市，110016

3. 中国科学院深海科学与工程研究所，中国三亚市，572000

摘要：截至目前，地球海洋最大深度记录约为11 000米，位于西太平洋马里亚纳海沟。海斗号自主遥控水下机器人主要用于地球海洋最深处科学考察。对全海深潜水器而言，声学定位技术最有效且被广为利用。11 000米级声学定位系统相对庞大且复杂，同时需要装备兼容声学设备的专用科考船。作为一个紧凑的测试平台，海斗号无法装备大体积大重量的LBL/USBL。潜水器在下潜至11 000米海试过程中，由于受流体动力学及洋流不确定性影响，其水平漂移难以避免。海斗号记录的最大深度为10 905米，而确定该最深点位置具有一定挑战。基于多波束声呐形成的测深图，可采用地形轮廓匹配（TERCOM）方法进行地形匹配定位。TERCOM方法可稳定推测准确位置，因其对初始位置误差不敏感。最终匹配结果揭示了在参考地形图中的最佳估计位置。

关键词：自主遥控水下机器人；全海深；挑战者深渊；马里亚纳海沟；地形轮廓匹配

概要PPT: 中科院沈阳自动化所唐元贵等 | 自主遥控水下机器人在马里亚纳海沟挑战者深渊基于地形匹配定位

引用格式：

Jian Wang, Yuan-gui Tang, Chuan-xu Chen, Ji-xu Li, Cong Chen, Ai-qun Zhang, Yi-ping Li, Shuo Li, 2020. Terrain matching localization for hybrid underwater vehicle in the Challenger Deep of the Mariana Trench. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):749-759. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900556

【研究】

基于区域化高斯过程地图重构的新型三维点集配准方法

李博¹，张宇²，赵文杰¹，李平²

1. 浙江大学航空航天学院，中国杭州市，310027

2. 浙江大学控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室，中国杭州市，310027

摘要：点集配准问题是移动智能无人系统领域一项重要研究课题。本文提出一种全新“帧到地图”式三维点集配准方法。首先提出区域化高斯过程（Gaussian process，简称GP）地图重构算法，由此得到一种全新地图表现形式。将由GP得到的预测值和预测位置组合在一起作为预测点，以此自然地建立起预测点对的对应关系，并使用迭代方式计算位姿变换。利用3组标准点集数据集对该方法进行验证和测试。实验结果表明，相较于迭代最近点算法和正态分布变换两种经典点集配准方法，该方法在精度和效率两方面都有更佳表现。此外，所提的地图重构算法能够在降低内存消耗的同时，提供稠密的类点云地图。

关键词：点集配准；高斯过程；智能无人系统

概要PPT: 浙江大学赵文杰等 | 基于区域化高斯过程地图重构的新型三维点集配准方法

引用格式：

Bo Li, Yu Zhang, Wen-jie Zhao, Ping Li, 2020. Novel 3D point set registration method based on regionalized Gaussian process map reconstruction. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):760-776. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900457

【研究】

基于带积分补偿近端策略优化算法的四旋翼控制

胡欢，王庆领

东南大学自动化学院，中国南京市，210096

摘要：使用先进的近端策略优化强化学习算法优化随机控制策略，实现对无模型四旋翼飞行器速度的稳定控制。飞行器模型由4个可以学习训练的子神经网络控制，神经网络以一种端到端的方式将模型状态映射为控制命令输送给飞行器执行。将积分补偿器引入行为评估算法框架，可大大提高模型速度跟踪的准确性和鲁棒性。此外，开发了包括离线学习和在线学习的两阶段学习方案，以供实际飞行之需。在在线学习阶段，不断优化模型的飞行策略。最后，对比提出的算法与传统PID算法的实验效果。

关键词：强化学习；近端策略优化；四旋翼控制；神经网络

概要PPT: 东南大学王庆领等 | 基于带积分补偿近端策略优化算法的四旋翼控制

引用格式：

Huan Hu, Qing-ling Wang, 2020. Proximal policy optimization with an integral compensator for quadrotor control. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):777-795. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900641

【研究】

基于数字信息素和领航算法的未知环境多智能体目标探测

邵燕¹，赵志峰^1,2，李荣鹏¹，周裕庚³

1. 浙江大学信息与电子工程学院，中国杭州市，310027

2. 之江实验室，中国杭州市，311121

3. 浙江万丰科技开发股份有限公司，中国绍兴市，312000

摘要：在复杂且动态性强的环境中，指导多无人机系统协调运作是一项具有挑战性的技术。基于数字信息素和当前主流无人系统控制算法，提出一种有限先验知识下多无人机系统目标探测分布式算法。通过改进不同语义数字信息素的融合算法和个体行为决策方案，提出一种更合理、有效的信息素更新机制。同时，考虑到一些个体在感知和交流方面的局限性，以及受自然界蜂拥算法启发，在Olfati–Saber无人机群控制算法基础上，设计了新的领航算法模型。此外，使用矢量信息代替传统标量信息素，使无人机群具有更高探测效率。仿真结果表明，该算法在指定区域的探测覆盖率、目标获取及回访效率、避障能力等方面都有较好表现。

关键词：群体智能；数字信息素；人工势场；领航算法

概要PPT: 浙江大学赵志峰等 | 基于数字信息素和领航算法的未知环境多智能体目标探测

引用格式：

Yan Shao, Zhi-feng Zhao, Rong-peng Li, Yu-geng Zhou, 2020. Target detection for multi-UAVs via digital pheromones and navigation algorithm in unknown environments. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 21(5):796-808. https://doi.org/10.1631/FITEE.1900659

专刊主编：吴澄院士

分别于1962和1966年在清华大学获得电子工程学士和硕士学位。1981至1983年，为美国凯斯西储大学博士后研究员。中国工程院院士，现任国家CIMS工程研究中心主任。研究领域涉及计算机集成制造系统、复杂系统建模、调度和计划、网络化制造等。

执行主编：张涛教授

分别于1993、1995和1999年在清华大学获得自动化专业学士、硕士和博士学位，于2002年在日本佐贺大学获得第2个博士学位。现为清华大学信息科学技术学院教授，副院长，自动化系主任。为IET 会士，IEEE高级会员，IFAC机器人技术委员会成员，AIAA会员以及IEEE/ASME Transactions on Mechatronics编委。研究领域涉及机器人技术、人工智能、控制理论等。

专刊编委

（按姓氏字母序）

Tamer Basar，美国工程院院士，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教授

段海滨，北京航空航天大学教授

李硕，中科院沈阳自动化所教授

梁华为，中科院合肥物质科学研究院教授

邵之江，浙江大学教授

王田苗，北京航空航天大学教授

谢立华，IEEE Fellow，IFAC Fellow，新加坡南洋理工大学教授

关于本刊

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering（简称FITEE，中文名《信息与电子工程前沿（英文）》，ISSN 2095-9184，CN 33-1389/TP）是信息电子类综合性英文学术月刊，SCI-E、EI收录，最新影响因子1.604，进入JCR Q2分区。前身为2010年创办的《浙江大学学报英文版C辑：计算机与电子》，2015年更为现名，现为中国工程院信息与电子工程学部唯一院刊。覆盖计算机、信息与通信、控制、电子、光学等领域。文章类型包括研究论文、综述、个人视点、评述等。现任主编为中国工程院院士潘云鹤、卢锡城。实行国际同行评审制，初次转达意见一般在2~3个月内。文章一经录用将快速在线。

2019年，荣获中国科协等七部委推出的中国科技期刊卓越行动计划项目资助（梯队期刊）。

官网：http://www.jzus.zju.edu.cn

期刊Springer主页：

http://www.springer.com/computer/journal/11714

在线投稿：

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更多信息，请见：FITEE影响因子提升55%，首次跨入Q2区

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