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期刊信息/Journal information
自动化学报
中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
自动化学报

中国自动化学会 中国科学院自动化研究所

王飞跃

月刊

0254-4156

aas@ia.ac.cn

010-62565763；82614566

100190

北京市海淀区中关村东路95号（北京2728信箱）

自动化学报/Journal Acta Automatica SinicaCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是中国科学院主管，中国自动化学会、中国科学院自动化研究所共同主办的高级学术期刊。本刊主要刊载自动化科学与技术领域的高水平理论性和应用性的科研成果，内容包括：1）自动控制理论；2）系统理论与系统方法；3）自动化技术在国民经济各领域中的创造性应用；4）自动化系统计算机辅助设计；5）机器人与自动化；6）人工智能与智能控制；7）模式识别与图象处理；8）自动控制系统中的新概念、新原理、新方法、新设计；9）信息理论与信息处理技术等。
正式出版
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    芯片智能布线方法研究综述

    周展文卓汉逵
    1671-1703页
    查看更多>>摘要：布线是芯片设计自动化流程中至关重要且特别耗时的一环，直接影响最终产品的面积、成本、功耗、速度和可靠性，研究智能布线算法对提高芯片布线效率和优化芯片布线效果具有重要意义。芯片布线问题是一个多目标、多约束的NP困难问题。即使已有几十年的研究历史，目前仍存在大量未突破的问题和空间。随着制造工艺的不断发展，布线规则、约束和目标也持续调整和增加，使得布线选择极其困难。因此，对芯片设计自动化中自动布线的前沿研究进行了全面归纳与分析，以帮助科研人员全面了解该领域的研究进展和方向，助力智能布线算法的研究和发展。具体而言，首先阐述芯片布线的问题背景，然后分别介绍全局布线(Global routing，GR)和详细布线(Detailed routing，DR)的任务定义和目标、过程特点、难点和挑战、评估方法;接着详述和分析各布线方法，重点论述基于规划搜索的布线方法和基于机器学习的布线方法的最新研究成果、优缺点及其应用环节;然后介绍公开数据集和开源布线工具;最后总结现有方法在实际应用中存在的局限性，并对自动布线未来的发展趋势和潜在研究方向进行展望。

    机器学习智能规划强化学习芯片布线全局布线详细布线

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    逆强化学习算法、理论与应用研究综述

    宋莉李大字徐昕
    1704-1723页
    查看更多>>摘要：随着高维特征表示与逼近能力的提高，强化学习(Reinforcement learning，RL)在博弈与优化决策、智能驾驶等现实问题中的应用也取得显著进展。然而强化学习在智能体与环境的交互中存在人工设计奖励函数难的问题，因此研究者提出了逆强化学习(Inverse reinforcement learning，IRL)这一研究方向。如何从专家演示中学习奖励函数和进行策略优化是一个重要的研究课题，在人工智能领域具有十分重要的研究意义。本文综合介绍了逆强化学习算法的最新进展，首先介绍了逆强化学习在理论方面的新进展，然后分析了逆强化学习面临的挑战以及未来的发展趋势，最后讨论了逆强化学习的应用进展和应用前景。

    强化学习逆强化学习线性逆强化学习深度逆强化学习对抗逆强化学习

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    基于自适应时间步脉冲神经网络的高效图像分类

    李千鹏贾顺程张铁林陈亮...
    1724-1735页
    查看更多>>摘要：脉冲神经网络(Spiking neural network，SNN)由于具有相对人工神经网络(Artifcial neural network，ANN)更低的计算能耗而受到广泛关注。然而，现有SNN大多基于同步计算模式且往往采用多时间步的方式来模拟动态的信息整合过程，因此带来了推理延迟增大和计算能耗增高等问题，使其在边缘智能设备上的高效运行大打折扣。针对这个问题，本文提出一种自适应时间步脉冲神经网络(Adaptive timestep improved spiking neural network，ATSNN)算法，该算法可以根据不同样本特征自适应选择合适的推理时间步，并通过设计一个时间依赖的新型损失函数来约束不同计算时间步的重要性。与此同时，针对上述ATSNN特点设计一款低能耗脉冲神经网络加速器，支持ATSNN算法在VGG和ResNet等成熟框架上的应用部署。在CIFAR10、CIFAR100、CIFAR10-DVS等标准数据集上软硬件实验结果显示，与当前固定时间步的SNN算法相比，ATSNN算法的精度基本不下降，并且推理延迟减少36。7％～58。7％，计算复杂度减少33。0％～57。0％。在硬件模拟器上的运行结果显示，ATSNN的计算能耗仅为GPU RTX 3090Ti的4。43％～7。88％。显示出脑启发神经形态软硬件的巨大优势。

    脉冲神经网络低功耗推理高效训练低延迟

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    基于层次特征复用的视频超分辨率重建

    周圆王明非杜晓婷陈艳芳...
    1736-1746页
    查看更多>>摘要：当前的深度卷积神经网络方法，在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低，部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分。为此，提出一个称作层次特征复用网络(Hierarchical fea-ture reuse network，HFRNet)的结构，用以解决上述问题。该网络保留运动补偿帧的低频内容，并采用密集层次特征块(Dense hierarchical feature block，DHFB)自适应地融合其内部每个残差块的特征，之后用长距离特征复用融合多个DHFB间的特征，从而促进高频细节信息的恢复。实验结果表明，提出的方法在定量和定性指标上均优于当前的方法。

    层次特征复用卷积神经网络特征融合视频超分辨率重建

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    基于观测器和指定性能的非线性系统事件触发跟踪控制

    游星星杨道文郭斌刘凯...
    1747-1760页
    查看更多>>摘要：针对一类具有外部扰动的非线性系统，提出了一种自适应模糊跟踪控制方法。首先，利用模糊逻辑系统逼近系统未知的非线性函数，并设计了一个模糊状态观测器来估计系统的不可测状态。其次，通过指定性能函数，使系统的跟踪误差能够约束在指定范围内。然后，利用Backsteping方法结合包含对数函数的Lyapunov泛函，设计了一个基于事件触发条件的自适应模糊控制器。基于Lyapunov稳定性理论和tanh函数的性质证明了所提出的控制策略能够保证闭环系统中所有信号是半全局一致最终有界的。最后，通过一个数值仿真例子验证了所提出方法的有效性。

    自适应控制指定性能事件触发模糊逻辑系统模糊观测器

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    基于观测器的人在环多机械臂系统预设性能二分一致性

    刘沛明郭祥贵
    1761-1771页
    查看更多>>摘要：研究通讯拓扑为符号有向图的人在环多机械臂系统的预设性能二分一致性跟踪控制问题。为在预设时间内收敛到预设精度，提出一种基于观测器的预设性能控制策略。首先，设计预设时间和精度的观测器以估计领导者的输出信息，通过合作/竞争信息交互实现观测器输出的二分一致性。该观测器不需要领导机械臂的输入信息及输出信息的高阶导数，并通过无芝诺行为的事件触发机制降低不同机械臂间的通讯负担。其次，通过反步法及误差转化法将有约束的机械臂输出跟踪问题转化为无约束的误差系统稳定性问题，进而基于观测器输出设计机械臂的输出调节控制器。值得一提的是，设计的控制策略不需要系统初始状态的先验知识且避免了预设时刻控制增益无穷大的现象，增强了系统的可靠性。最后，仿真结果表明所提控制策略的可行性及优越性。

    多机械臂系统二分一致性预设时间和精度人在环控制

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    含有输入时滞的非线性系统的输出反馈采样控制

    马倩盛兆明徐胜元
    1772-1784页
    查看更多>>摘要：针对含有输入时滞和低阶非线性项的非线性系统，提出一种基于采样机制的无记忆输出反馈控制方法。该方法移除了传统预测控制方法预测映射难以确定的限制，同时避免了时滞依赖方法对过去时刻状态信息的依赖性，在实际中更易实现。首先，根据系统输出在采样时刻的信息，利用加幂积分技术和齐次占优思想设计了无记忆输出反馈采样控制器。然后，利用齐次系统理论提出了闭环系统的稳定性条件。最后，仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性。

    无记忆采样控制输出反馈低阶非线性项输入时滞

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    一种面向航空母舰甲板运动状态预估的鲁棒学习模型

    王可徐明亮李亚飞姜晓恒...
    1785-1793页
    查看更多>>摘要：航母甲板在风、浪、流等因素影响下做六自由度不规则运动，影响舰载机着舰精度。航母甲板运动预估与补偿是自动着舰系统的重要功能之一，也是提高舰载机着舰安全性与成功率的关键技术之一。为此，提出一种面向甲板运动预估的鲁棒学习模型，通过基本构建单元自适应演化出复杂学习系统。构建单元的训练采用非梯度的伪逆学习策略，提高了训练效率，简化了学习控制超参数调优;构建单元的架构设计采用数据驱动的策略，简化了架构超参数调优;采用图拉普拉斯正则化方法提高了模型对噪声和意外扰动的鲁棒性。通过某型航母在中等海况条件下以典型航速巡航时的仿真实验，验证了所提方法在甲板纵摇、横摇以及垂荡运动预估问题中的有效性及鲁棒性。

    航空母舰甲板运动预估鲁棒性机器学习仿真验证

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    永磁同步电动机速度伺服系统最优输出反馈控制器设计

    王忠阳梁丽王友清
    1794-1803页
    查看更多>>摘要：针对永磁同步电动机(Permanent magnet synchronous motor，PMSM)模型参数未知以及电枢电流和负载转矩无法直接测量的问题，设计一种基于自适应动态规划(Adaptive dynamic programming，ADP)的输出反馈控制方案，实现PMSM最优速度跟踪控制。首先，根据PMSM内部特性确定其数学模型的结构，构建与原始系统相对应的辅助系统，引入新的线性二次指标来实现速度最优跟踪调节。其次，设计一种嵌入式观测器，该观测器能够在系统模型未知情况下用可测量数据重构系统全部状态。此外，提出一种离线策略的ADP方法逼近最优控制增益的解。最后，仿真结果验证所提控制方案在模型参数未知以及电枢电流和负载转矩不可测量的情况下，实现了精确的速度跟踪性能和良好的瞬态响应，同时降低了电压的冲击。

    永磁同步电动机自适应动态规划输出反馈线性二次指标

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    多阶段注意力胶囊网络的图像分类

    宋燕王勇
    1804-1817页
    查看更多>>摘要：针对传统的胶囊网络(Capsule network，CapsNet)特征提取不充分的问题，提出一种图像分类的多阶段注意力胶囊网络模型。首先，在卷积层对低层特征和高层特征分别采用注意力(Spatial attention，SA)和通道注意力(Channel attention，CA)来提取有效特征;然后，提出基于向量的注意力(Vector attention，VA)机制作用于动态路由层，增加对重要胶囊的关注，进而提高低层胶囊对高层胶囊预测的准确性;最后，在五个公共数据集上进行图像分类的对比实验。结果表明，所提出的CapsNet模型在分类精度和鲁棒性上优于其他胶囊网络模型，在仿射变换图像重构方面也表现良好。

    图像分类胶囊网络注意力机制多阶段鲁棒性

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