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传感器与微系统
传感器与微系统

刘学林

月刊

1000-9787

st_chinasensor@vip.126.com

0451-82514848

150001

哈尔滨市南岗区一曼街29号（哈尔滨44信箱）

传感器与微系统/Journal Transducer and Microsystem TechnologiesCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中国电子科技集团公司第四十九研究所主办，系高新技术与实用技术相结合的高科技期刊。侧重发表具有新结构、新功能、新用途、微型化、多功能化、智能化、系统化和网络化、能促进信息技术发展、更新换代的新型传感器与微系统制造方面的论文。
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    基于邻节点数目和位置信息改进的AODV路由协议

    吴鹏飞杨正保
    126-128页
    查看更多>>摘要：针对在节点密度大的网络下按需平面距离向量(AODV)路由协议延时大、网络拥塞、分组抵达率低等问题,提出了基于邻居节点数目和节点位置信息改进的AODV-C协议.当网络中的无人机(UAV)节点的邻居节点数量较少时,只允许前进区域上的节点转发数据包;数量较多时,在前进区域内且距离源节点远的邻居节点转发数据包,限制数据包的转发节点数量和转发的区域.仿真结果表明:改进的路由协议与AODV、AODVE相比,提高了路由稳定性与可靠性,能够更好地适应节点密度大的网络环境.

    路由协议节点数目位置信息

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    改进的激光雷达线段特征提取方法

    邱德宪匡兵黄春德崔更申...
    129-132页
    查看更多>>摘要：针对现有激光雷达(LiDAR)特征识别算法线段特征识别不够准确的问题,提出了一种改进的LiDAR线段特征识别算法.首先,基于改进的斜率差算法将连续的点进行聚类,找出所有的角点、断点和散点,并以断点为特征分割点集;接着,利用连续边缘跟踪算法剔除假断点;然后,使用改进的迭代适应点(IEPF)算法筛选基于斜率差算法找出的所有角点,得到真实的角点.最后,对分割并筛选后的特征点集进行最小二乘拟合,从而得到特征线段.实验结果表明:该方法相对现有特征识别算法在角点和断点的识别准确性上更高,因此提取的特征线段的长度鲁棒性也更好.

    激光雷达特征识别斜率差算法迭代适应点算法

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    基于RGB-D的像素级抓取检测算法研究

    朱建军李天顺赵梦瑶
    133-136页
    查看更多>>摘要：针对物体姿态随机、外形不规则、抓取环境复杂等机械臂抓取问题,提出一种基于RGB-D的像素级抓取检测方法.首先,对Cornell数据集基于像素级重标注,并生成抓取标签;然后,提出一种多残差提取卷积神经网络(CRE-Net),增强网络特征提取效果;最后,搭建仿真抓取系统,进行算法验证.实验结果表明:位姿检测精度达到93.99％,在对抗性抓取中,单物体抓取成功率为94.0％,多物体抓取成功率为73.3％ .

    平面抓取深度学习位姿估计残差网络

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    基于斜率的点云线段提取算法

    袁升孙丙宇李昊
    137-140页
    查看更多>>摘要：在激光雷达(LiDAR)同步定位与建图(SLAM)中,特征点的提取是否准确决定整个系统中建图和定位精度高低.使用基于曲率的特征点配准存在无法对位姿充分约束的问题.针对这一问题,提出了一种基于斜率的点云预处理算法,可以快速提取点云中的线段(水平和竖直线段).首先,对点云在水平方向通过角度,在竖直方向通过激光通道号进行序列化点云,并通过分区方差去除无效分区;然后,在水平和竖直方向提取直线段,并判断直线类别;最后,输出水平线段和竖直线段.实验数据分析结果表明:与之前的Fast算法、Efficient算法相比,处理速度达到150 Hz,配准效果要比直接使用原始点云效果更好.

    地面墙面分割激光点云预处理点云特征点提取

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    基于降阶扩张状态观测器的水下机器人自抗扰运动控制

    梁一飞李永龙王皓冉王儒敬...
    141-144,149页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于降阶扩张状态观测器(ROESO)的水下机器人(ROV)自抗扰运动控制方法.以实验室现有的ROV为研究对象,利用流体仿真软件计算的水动力参数建立动力学模型,以深度控制为例,进行了抗干扰能力仿真分析.仿真结果验证了本文提出的控制方法相比于线性自抗扰控制(LADRC)方法具有较好的信号跟踪精度以及扰动抑制能力,较好地解决了基于ROESO的LADRC方法抗干扰能力不足的问题.

    水下机器人运动控制线性/非线性切换自抗扰控制

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    基于注意力机制的特征融合孪生网络目标跟踪算法

    石健彤王瑜毕玉肖洪兵...
    145-149页
    查看更多>>摘要：提出一种基于注意力机制的特征融合孪生网络目标跟踪算法.针对目标跟踪算法特征提取网络深度较浅导致特征鲁棒性不足的问题,使用改进后的ResNet—50网络提取模板帧和搜索帧图像的深层和浅层特征,并利用通道和空间注意力机制对提取得到的深浅层特征进行融合.针对目标跟踪算法仅使用首帧图像作为模板导致模板失效、跟踪漂移等问题,在传统孪生网络中增加一条模板分支以将首帧和搜索帧前一帧图像共同作为目标模板.与传统经典的跟踪方法相比,提出的算法在OTB100和VOT2016数据集的相关实验获得了最佳的性能表现,验证了提出算法的有效性和可行性.

    目标跟踪孪生网络特征提取特征融合注意力机制

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    基于改进深度强化学习的SDN智能路由

    张晓莉柳珍郭庆
    150-154页
    查看更多>>摘要：设计了一种基于图神经网络(GNN)和优先经验回放的改进DQN算法(R_DQN).该算法采用消息传递网络框架进行图结构节点间的信息传播,能够更好地适应网络拓扑这种图结构信息;同时采用优先经验回放机制去学习更有价值的信息,提高样本学习效率,进行算法优化.实验结果表明:该R_DQN算法在网络拓扑和业务模型方面都具有较强的泛化能力,对于训练期间没有见过的网络场景依然有较好的表现,在最大化通信量性能上有较大提升.

    深度强化学习软件定义网络图神经网络

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    基于标签交互Seq2Seq模型的多标签文本分类方法

    王嫄胡鹏鄢艳玲王佳帅...
    155-159页
    查看更多>>摘要：多标签文本分类任务可被建模为文本序列到标签序列的映射任务.然而,现有的序列到序列(Seq2Seq)模型仅从嘈杂文本中提取粗粒度的文本级表示,忽略了标签与单词之间细粒度的交互线索,导致类别理解偏差.对此,提出基于编码器—解码器结构的标签语义交互Seq2Seq模型.在文本语义提取阶段,使用门控机制融合粗粒度的文本级表示和细粒度的交互线索,最终得到类别理解纠正的文本表示.在2个标准数据集上,与LEAM,LSAN,SGM等6个算法进行对比实验,结果表明,本文模型在2个主要评价指标上均得到显著提升.

    多标签文本分类序列到序列自适应门多头注意力标签嵌入

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    应用于光纤的高压隔离开关状态识别技术

    袁伟赵玉凯李杨龚玉辛...
    160-164页
    查看更多>>摘要：为了解决传统高压隔离开关状态检测方法中无法直接获取分合闸状态的问题,设计了一种应用于光纤的高压隔离开关角度测量传感器,通过最小二乘法,对传感器的输入输出特性曲线进行拟合,采用曲线拟合法进行非线性补偿,以降低传感器的非线性误差.并建立了基于二元回归分析的温度补偿模型对传感器进行温度补偿.实验结果表明:采用曲线拟合法进行非线性补偿后,传感器的非线性误差从15.7％降至5.7％.进行温度补偿后的零位温度系数降低了近3倍,灵敏度温度系数降低了9倍以上,相对误差降低了4.52个百分点,且传感器的平均绝对误差为0.49％,满足设计需求.

    高压隔离开关反射式光纤角度传感器最小二乘法曲线拟合

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    基于DLP投影光刻方法的PDMS柔性磁轴编码驱动器

    李鹏举张聪李瑞
    165-168页
    查看更多>>摘要：传统的聚二甲基硅氧烷(PDMS)磁轴编码的方法依赖于固定模具单向磁化、喷墨3D打印和重编码等方法,存在编码自由度不足、编码稳定性差等问题.本文报告了一种基于数字光处理(DLP)投影光刻的紫外(UV)光固化方法,利用光敏PDMS将磁性颗粒的重定向与图案化分块UV曝光相结合,实现对PDMS材料的快速、图案化、多自由度的磁性编程.本文对该方法加工的PDMS磁轴编码驱动器的进行了性能测试,并展示了该方法在柔性变形装置与软体机器人领域的应用.

    数字光处理投影光刻光敏聚二甲基硅氧烷磁响应驱动器磁轴编码柔性变形装置软体机器人

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