仿生嗅觉感知系统气体识别和浓度估计模型

常用气体检测模型需要使用气体传感器阵列响应信号的稳态值对气体进行种类识别和浓度估计,而在实际环境中,气体一般处于动态变化的状态,气体传感器阵列响应信号难以达到稳态值或长时间维持稳定状态.针对上述问题,提出一种由动态小波残差卷积神经网络(Dynamic wavelet residual convolutional neural network, DWRCNN)子模型和权重信号自注意力(Weighted signal self-attention, WSSA)子模型组成的气体检测模型.该模型可以直接使用气体传感器阵列的原始动态响应信号对动态变化的气体进行成分识别,并进一步对每种成分气体的浓度在线估计.通过搭建的仿生嗅觉感知系统对模型的性能进行评估,实验结果表明,与常用气体识别模型相比, DWRCNN能获得接近100%气体识别准确率,且在线训练时间短,收敛速度快;与常用气体浓度估计模型相比, WSSA浓度估计模型能够大幅提高气体浓度估计精度,并能同时对不同气体都保持较高气体浓度估计精度,解决了动态环境中仿生嗅觉感知系统需要针对不同气体选择不同最优气体浓度估计模型问题.

水下仿生电场感知综述

复杂水下环境中水下机器人的感知与探测技术亟待突破,基于微弱电场的水下仿生感知是一类很有潜力的技术路径。自然界中,一类鱼可在身体周围产生电场并通过电场变化来感知环境和其它生物,被称为弱电鱼。受弱电鱼感知行为启发,国内外学者展开了基于微弱电场的水下感知原理、方法与智能水下机器人方面的应用研究。综述了弱电鱼的生物学机理、水下电场的建模和感知理论、水下电场感知技术及其应用方面的研究进展,并展望了水下仿生电场感知技术的未来发展趋势。

柔性神经形态晶体管及其仿生感知应用

生物感知系统具有高并行、高容错、自适应和低功耗等独特优点.采用神经形态器件实现生物感知功能的仿生,在脑机接口、智能感知、生物假体等领域具有重大应用前景.与其他神经形态器件相比,多端口神经形态晶体管不仅可以同时实现信号的传输和训练学习,还可以对多路信号进行非线性的时空整合与协同调控.然而,传统刚性神经形态晶体管很难实现弯曲变形以及和人体密切贴合,限制了神经形态器件应用范围.所以,具有良好弯曲特性的柔性神经形态晶体管的研究成为了最近的研究重点.本文首先介绍了多种柔性神经形态晶体管的研究进展,包括器件结构、工作原理和基本功能;另外,本文还将介绍上述柔性神经形态晶体管在仿生感知领域中的应用;最后给出上述研究领域的总结和简单展望.

穿戴式光纤光栅指套仿生触压感知性能研究

针对灵巧机器手的仿生触压感知功能,以光纤布拉格光栅作为信息传输和感知载体设计了可穿戴的触压感知指套。分别对指套的三种触压状态进行研究,选择触压位置1为垂直指尖,触压位置2为倾斜15°指尖,触压位置3为倾斜30°指腹。触压感知特性分析和实验研究表明,在0~10 N的触压力范围内,该感知指套具有较好的灵敏度和线性度,在位置1、位置2、位置3的平均灵敏度分别为24.119 6 pm/N、10.338 3 pm/N、-1.580 7 pm/N,线性度都在99%以上,该指套能分辨出手指不同触压位置以及加载力(载荷)的大小。为进一步验证指套仿生触压感知性能,进行硬度辨别感知实验,提出了标准触压波深比作为硬度感知的量化表征参数。该传感指套可以感知出四种硬度硅胶,具有很好的重复性,重复性误差分别为3.82%、0.97%、0.51%、0.29%,为灵巧机器手触压感知的深入研究提供参考。

仿生机器人研究进展综述

随着机器人技术和仿生学的发展,仿生机器人的研究正受到学者们的普遍关注。在对仿生机器人进行分类的基础上,从地面仿生机器人、水下仿生机器人以及空中仿生机器人3个方面简要介绍了国内外典型仿生机器人的最新研究进展,并介绍其发展趋势。

基于语义树Markov随机场模型的地面机器人多尺度道路感知

道路实时感知是自主式地面移动机器人实现自主导航的关键技术,但由于室外道路环境的复杂性与不确定性,其算法开发难度较大。提出了一种基于小波域语义树Markov模型的多尺度仿生道路感知算法。在时空域上采用三维随机场对机器人采集到的道路图像序列进行建模,提出了一种采用树结构约束、面向道路识别的语义树Markov随机场(RT-MRF)模型;采用遗传算法优化的有监督RT-MRF模型进行道路图像序列分割;机器人通过跟踪分割边界实现道路区域识别及自主导航。采用自主研制的四足仿生机器人作为研究和实验平台。实验结果表明:该方法能够在具有阴影、裂纹、坑洞、不平整及光照度变化的较差道路检测条件下鲁棒分割出道路边界,算法实时性高,可满足室外移动机器人自主导航需求。

仿生嗅觉感知技术及其在嗅觉障碍疾病筛查中的研究进展

嗅觉障碍是多种疾病的早期症状,如新型冠状病毒感染的症状之一是嗅觉丧失,阿尔茨海默病和帕金森病患者通常伴有嗅觉降低或丧失.研究基于嗅觉功能检测的早期疾病筛查和诊断技术对控制患者病情、改善人类健康具有重要意义.目前嗅觉功能障碍的检测与评价方法尚不能有效地筛查和诊断各类嗅觉障碍相关疾病,而仿生嗅觉感知技术在模拟人类嗅觉感知系统方面具备一定的灵敏度、选择性和准确度,因此在嗅觉障碍相关疾病筛查中具有广阔的应用前景.本文介绍了目前国内外嗅觉功能障碍相关疾病的研究现状,分析了仿生嗅觉感知技术的原理及其在嗅觉障碍与疾病相关性检测与诊断中的研究进展.随着生物医学工程领域多学科交叉融合的发展,细胞网络芯片、类器官仿生芯片以及脑机交互技术的转化应用将促进仿生嗅觉感知技术在嗅觉障碍相关疾病研究中的发展以及临床疾病诊断技术的革新.

机器人网络化神经单元设计与实现

借鉴生物感知系统适应环境的系统优化方法 ,研究感觉器官的信息转换与处理机制是探索感知信息获取的新途径 ,提出机器人网络化神经单元设计思想 ,给出网络化神经单元设计软件、硬件设计原理和实现方法 ,并采用电子数据表单方式对传感器的属性进行描述 ,以实现传感器即插即用 。

柔性仿生触觉感知技术:从电子皮肤传感器到神经拟态仿生触觉感知系统

随着人工智能和大数据等信息技术的不断进步,仿生智能触觉感知技术快速发展并推动了人机融合、仿生机器人等领域的显著进步。作为其中重要的一部分,柔性仿生触觉感知器件由于在物理形态上与生物体具有较好的兼容性,近年来受到了广泛的关注。通过模仿生物皮肤,开发了不同结构和功能的柔性电子皮肤触觉传感器,实现触觉传感功能。然而随着数据量的不断增加,传统基于冯·诺依曼架构的触觉传感器面临着信息处理能力和能源效率的瓶颈,无法适应未来低功耗、智能感知的发展趋势。得益于生物神经系统高度并行的网络结构以及其事件触发式的处理模式,生物感知系统能够以更低的功耗实现对外界信号的感知,并通过调节突触权重来实现数据处理和记忆功能。因此模仿生物触觉感知系统,利用柔性触觉传感器与人工突触器件构建柔性神经拟态触觉感知系统是发展下一代低功耗与高生物兼容性的仿生触觉感知系统的新型范式。在本文中,我们对近年来柔性仿生触觉感知器件及系统的发展进行了综述,从不同类型的仿生电子皮肤触觉传感器件,到基于人工突触器件的神经拟态触觉感知系统都进行了整理和总结,分析了与神经拟态触觉感知系统相关的主要挑战和机遇,并提出了潜在的解决方案和建议。

光合作用研究进展与前景

光合作用是地球上最大规模的能量和物质转换过程,是几乎一切生命生存和发展的物质基础。光合作用是自然界光能高效转换的典范,其核心问题是高效能量转化的机理。这不但是一个重大的科学问题,而且具有明确的国家目标:农业和能源等的战略需求。近年来,我国在光合作用机理及其在农业和能源应用等方面取得了在国际上有重大影响力的研究成果。进一步加大投入、组织优势队伍、联合攻关,有望在国际上抢占这一领域的科技前沿制高点,促进和推动农业和能源科学与技术的发展及新兴产业的形成。