Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online), monthly

2019 Vol.20 No.3 P.307-438

<<< CONTENTS >>>

Special Feature on Intelligent Robots
Guest Editors: Yang-sheng XU (Editor-in-Chief), Hui-huan QIAN (Deputy Editor-in-Chief), Xiao-ping CHEN, Xin-yu WU

Special Feature on Intelligent Robots

KeJia: towards an autonomous service robot with tolerance of unexpected environmental changes

Wei Shuai, Xiao-ping Chen

DOI: 10.1631/FITEE.1900096 Downloaded: 1632 Clicked: 7762 Cited: 0 Commented: 0(p.307-317) <Full Text> <PPT> 1279

Chinese summary <32> 可佳：一(yī)種容忍環境變化的自助服務機器人

摘要：可佳是一(yī)個家庭服務機器人。硬件結構由一(yī)個可移動底盤、一(yī)個機械臂、兩個相機構成；軟件系統包括6個模塊：感知(zhī)、物(wù)體(tǐ)操縱、自然語言理解、運動規劃、任務規劃和整合決策。通過在線運行這些模塊，機器人能夠适應不可預知(zhī)的動态環境。提出一(yī)個分(fēn)層方法，将運動規劃結果和神經網絡結合，讓機器人在執行動作時能夠容忍傳感器、齒輪間隙和人工(gōng)幹預造成的誤差。在可佳機器人上驗證了該方法，并讓可佳在不斷人爲幹擾下(xià)成功操縱微波爐烹饪爆米花。

關鍵詞組：機器人；任務規劃；物(wù)品操縱

Development of a novel autonomous lower extremity exoskeleton robot for walking assistance

Yong He, Nan Li, Chao Wang, Lin-qing Xia, Xu Yong, Xin-yu Wu

DOI: 10.1631/FITEE.1800561 Downloaded: 2221 Clicked: 6539 Cited: 0 Commented: 0(p.318-329) <Full Text> <PPT> 1758

Chinese summary <23> 一(yī)種新型自主下(xià)肢外(wài)骨骼助行機器人的研制

摘要：目前，外(wài)骨骼被廣泛應用于下(xià)肢運動障礙患者的步行輔助。現有外(wài)骨骼機器人大(dà)部分(fēn)采用欠驅動模式，導緻一(yī)系列使用問題，如行走過程中(zhōng)步行幹擾和不自然步态。提出一(yī)種新型智能自主下(xià)肢外(wài)骨骼(Auto-LEE)，旨在改善穿戴式助行器用戶體(tǐ)驗，擴大(dà)應用範圍。與傳統外(wài)骨骼不同，Auto-LEE有10個自由度，所有關節都由直流電機獨立驅動，使機器人能在無外(wài)部支撐下(xià)保持平衡行走。此外(wài)，在設計中(zhōng)采用模塊化結構理念，在控制系統中(zhōng)考慮多模态人機交互。爲驗證機器人自主平衡雙足行走能力，對比3種常用步态規劃算法，初步實現行走實驗。

關鍵詞組：下(xià)肢；外(wài)骨骼；自平衡；雙足行走；模塊化設計

Multi-AUV SOM task allocation algorithm considering initial orientation and ocean current environment

Da-qi Zhu, Yun Qu, Simon X. Yang

DOI: 10.1631/FITEE.1800562 Downloaded: 1921 Clicked: 5896 Cited: 0 Commented: 0(p.330-341) <Full Text> <PPT> 1524

Chinese summary <20> 基于AUV初始方向角和海流環境的SOM任務分(fēn)配算法

摘要：實際水下(xià)環境存在海流。本文針對多自治機器人任務分(fēn)配系統提出一(yī)個改進的自組織神經網絡算法。該算法充分(fēn)考慮自治水下(xià)機器人初始方向角和海流環境。每個自治水下(xià)機器人都參與競争。選出實際航行路徑最短的自治水下(xià)機器人作爲獲勝神經元，同時确保總航行路徑最短。首先，初始化每個自治水下(xià)機器人的位置與方向角以及海流流速與方向。其次，通過競争，選擇海流環境下(xià)最短航行路徑的水下(xià)機器人作爲獲勝神經元，并将該獲勝神經元分(fēn)配給相應目标點。爲證明該算法有效性，給出相應仿真結果。

關鍵詞組：自治水下(xià)機器人；自組織神經網絡；初始方向角；海流

Recognition of walking environments and gait period by surface electromyography

Seulki Kyeong, Wonseok Shin, Minjin Yang, Ung Heo, Ji-rou Feng, Jung Kim

DOI: 10.1631/FITEE.1800601 Downloaded: 1774 Clicked: 6479 Cited: 0 Commented: 0(p.342-352) <Full Text> <PPT> 1418

Chinese summary <23> 基于表面肌電信号的行走環境與步态周期識别

摘要：在外(wài)骨骼機器人控制研究中(zhōng)，識别及預測操作者運動意圖是一(yī)項很大(dà)挑戰。外(wài)骨骼機器人是一(yī)種檢測和驅動人體(tǐ)運動的機械動力裝置，因其複雜(zá)的人機交互技術，需要使用很多不同類型傳感器。當使用各種傳感器時，需要選擇數據類型以進行有效傳感。肌電信号能在實際運動做出之前識别預期動作，并且可以縮短外(wài)骨骼機器人控制中(zhōng)的時間延遲。爲應用下(xià)肢外(wài)骨骼幫助行走，本文工(gōng)作旨在使用不同類型傳感器（包括表面肌電信号傳感器）識别行走環境和區分(fēn)步态周期。爲此，将地面反作用力、人機相互作用力、位置傳感器和表面肌電信号傳感器相結合，對4個受試者進行步态實驗。本文展示了在行走環境與步态周期的識别中(zhōng)使用表面肌電信号及其他類型傳感器的實驗成果。選擇不同傳感器類型組合、表面肌電信号傳感器不同位置組合以及表面肌電信号不同特征值組合，作爲有效數據類型。實驗結果表明，與使用單個力學傳感器相比，将表面肌電信号傳感器與其結合使用，可使識别結果得到很大(dà)改善。此外(wài)，在3種不同類型傳感器的不同組合中(zhōng)，使用表面肌電信号與位置傳感器信息的組合得出最高分(fēn)類準确率。當使用全部4種類型傳感器時，行走環境與步态周期分(fēn)類準确率分(fēn)别爲96.1%與97.8%。在腿部5個表面肌電傳感器不同位置組合裏，股内側肌和腓腸肌組合是最有效的2種肌肉類型組合。當僅使用表面肌電信号進行分(fēn)類時，該組合在行走環境識别實驗中(zhōng)，足跟接地前與足趾離(lí)地前的情況下(xià)，分(fēn)類準确率分(fēn)别爲74.4%與71.7%；步态周期分(fēn)類準确率爲68%。兩組有效的表面肌電信号特征值組合分(fēn)别是"平均絕對值、過零點數"與"平均絕對值、波形長度"。"平均絕對值、過零點書(shū)"特征組合在行走環境識别實驗中(zhōng)，在足跟接地前與足趾離(lí)地前情況下(xià)，分(fēn)類準确率分(fēn)别爲80%與77.1%；步态周期分(fēn)類準确率爲75.5%。上述結果表明，表面肌電信号可有效用于控制外(wài)骨骼機器人。

關鍵詞組：行走環境；步态周期；表面肌電信号；外(wài)骨骼

A new hierarchical software architecture towards safety-critical aspects of a drone system

Xiao-rui Zhu, Chen Liang, Zhen-guo Yin, Zhong Shao, Meng-qi Liu, Hao Chen

DOI: 10.1631/FITEE.1800636 Downloaded: 2019 Clicked: 5401 Cited: 0 Commented: 0(p.353-362) <Full Text> <PPT> 1517

Chinese summary <27> 針對無人機系統安全的新型層級式軟件架構

摘要：提出一(yī)種覆蓋底層源代碼到上層用戶任務代碼的新型層級式軟件架構，用于提高無人機系統安全性與可靠性。每個軟件模塊采用形式化驗證方法，驗證其源代碼是否符合設計規範，軟件模塊基于經過形式化驗證的操作系統内核（certified kit operating system，CertiKOS），防止無人機由于意外(wài)軟件故障而墜毀。考慮到無人機的機載傳感器會對系統可靠性産生(shēng)顯著影響，對驅動傳感器SPI總線與I2C總線形式化驗證，并針對總線異常情況設計完成相關實驗。實驗結果表明，該軟件架構能夠有效提高無人機系統安全性與可靠性。

關鍵詞組：安全關鍵系統；無人機；軟件架構；形式化驗證

Task planning in robotics: an empirical comparison of PDDL- and ASP-based systems

Yu-qian Jiang, Shi-qi Zhang, Piyush Khandelwal, Peter Stone

DOI: 10.1631/FITEE.1800514 Downloaded: 2109 Clicked: 6483 Cited: 0 Commented: 0(p.363-373) <Full Text> <PPT> 1302

Chinese summary <19> 機器人任務規劃：基于PDDL和ASP的任務規劃系統實驗比較研究

摘要：面對無法用單一(yī)動作解決的複雜(zá)任務時，機器人需要通過任務規劃算法生(shēng)成一(yī)個動作序列。現有任務規劃器可以幫助智能機器人開(kāi)發人員(yuán)解決許多種類任務規劃問題。然而，不同規劃器有不同優勢和劣勢，沒有統一(yī)準則針對問題選擇規劃器。本文比較了目前最先進的基于規劃領域定義語言（planning domain description language, PDDL）和回答集程序（answer set programming, ASP）規劃器的性能。PDDL是特别爲任務規劃而設計的動作語言，被廣泛應用于各種規劃問題。ASP主要用于知(zhī)識推理，同時也能解決任務規劃問題。針對這兩種語言，本文使用盡可能相同的領域描述。實驗結果表明，基于PDDL的規劃器善于解決需要生(shēng)成較多待執行動作的問題，而基于ASP的規劃器更适合解決涉及對象較多的任務，或需對前提條件和後置條件做複雜(zá)推理的規劃問題。針對具體(tǐ)機器人規劃問題，本文得到的結論可以幫助研究人員(yuán)從通用規劃系統中(zhōng)選擇合适規劃器。

關鍵詞組：任務規劃；機器人；規劃領域定義語言（PDDL）；回答集程序（ASP）

Attention shifting during child–robot interaction: a preliminary clinical study for children with autism spectrum disorder

Guo-bin Wan, Fu-hao Deng, Zi-jian Jiang, Sheng-zhao Lin, Cheng-lian Zhao, Bo-xun Liu, Gong Chen, Shen-hong Chen, Xiao-hong Cai, Hao-bo Wang, Li-ping Li, Ting Yan, Jia-ming Zhang

DOI: 10.1631/FITEE.1800555 Downloaded: 1979 Clicked: 6453 Cited: 0 Commented: 0(p.374-387) <Full Text> <PPT> 1639

Chinese summary <19> 兒童與機器人交互過程中(zhōng)的注意力轉移：對孤獨症譜系障礙兒童的初步臨床研究

摘要：在孤獨症譜系障礙（autism spectrum disorder，ASD）治療和康複中(zhōng)，越來越需要引入社會交互式機器人作爲輔助手段，以提升康複訓練有效性和治療多樣性，緩解中(zhōng)國大(dà)陸和世界其它地方醫療人員(yuán)短缺。爲開(kāi)展本次初步臨床研究，在中(zhōng)國深圳4個不同康複設施/機構，對3個不同外(wài)觀和功能的社會交互式機器人進行類似孤獨症康複療程的測試。包括52名孤獨症兒童在内的74名參與者接受同時有3個不同機器人幹預的測試，每位參與者與機器人交互過程由3台不同攝像機記錄。統計數據源于收集的錄像和大(dà)部分(fēn)由參與者父母填寫的問卷。初步臨床研究有助于物(wù)理機器人設計和治療環境下(xià)機器人評估。首先，設計物(wù)理機器人應優先考慮外(wài)觀和功能。其次，采用類似視頻(pín)中(zhōng)兒童注視方向和頭部姿勢分(fēn)析注意力，定量測量兒童親社會行爲和動作（如注意力從一(yī)個特定機器人轉移到其他機器人）。再次，觀察計算視頻(pín)剪輯中(zhōng)兒童與機器人探索/玩耍的時間頻(pín)率，定性分(fēn)析這些行爲和動作。最後列舉了本研究的局限性。

關鍵詞組：人與機器人交互；機器人提升療法；社會交互式機器人；機器人介導幹預

Regular Papers

FAAD: an unsupervised fast and accurate anomaly detection method for a multi-dimensional sequence over data stream

Bin Li, Yi-jie Wang, Dong-sheng Yang, Yong-mou Li, Xing-kong Ma

DOI: 10.1631/FITEE.1800038 Downloaded: 2303 Clicked: 5561 Cited: 0 Commented: 0(p.388-404) <Full Text> <PPT> 1730

Chinese summary <21> FAAD：一(yī)種無監督快速準确的數據流上多維序列異常檢測方法

摘要：最近，序列異常檢測被廣泛應用于許多領域。這些領域中(zhōng)的序列數據在數據流上通常是多維的。設計同時滿足檢測精度和速度的數據流上多維序列異常檢測方法是一(yī)個挑戰。因爲：（1）序列數據和龐大(dà)狀态空間的維度冗餘導緻序列建模能力較差；（2）異常檢測無法适應數據流的高速性，尤其是概念漂移會降低檢測率。一(yī)方面，大(dà)多數現有序列異常檢測方法集中(zhōng)在單維序列。另一(yī)方面，多維序列研究主要集中(zhōng)在靜态數據集而非數據流。爲提高數據流上多維序列異常檢測性能，提出一(yī)種新型無監督快速和準确異常檢測（fastand accurate anomaly detection，FAAD）方法，該方法包括3種算法。首先，采用一(yī)種“信息計算和最小(xiǎo)生(shēng)成樹(shù)聚類”（information calculation and minimum spanning tree cluster，IMC）方法減少冗餘維度。其次，爲加速模型構建确保數據流上序列的檢測率，提出一(yī)種“基于索引概率後綴樹(shù)的随機抽樣和子序列劃分(fēn)”（random sampling and subsequence partitioning based on the index probabilistic suffix tree，RSIPST）方法。最後，“基于模型動态調整的異常緩沖”（anomaly buffer based on model dynamic adjustment，ABMDA）方法顯著降低數據流中(zhōng)概念漂移的影響。在流平台Storm上實施FAAD檢測多維日志(zhì)審計數據。與現有異常檢測方法相比，FAAD在檢測精度和速度方面不受概念漂移影響，具有良好性能。

關鍵詞組：數據流；多維序列；異常檢測；概念漂移；特征選擇

A novel method based on convolutional neural networks for deriving standard 12-lead ECG from serial 3-lead ECG

Lu-di Wang, Wei Zhou, Ying Xing, Na Liu, Mahmood Movahedipour, Xiao-guang Zhou

DOI: 10.1631/FITEE.1700413 Downloaded: 2365 Clicked: 6047 Cited: 0 Commented: 0(p.405-413) <Full Text> <PPT> 1600

Chinese summary <20> 一(yī)種基于卷積神經網絡從3導聯心電圖推導标準12導聯心電圖的新方法

摘要：爲滿足人們佩戴舒适性和行走環境的需求，研究人員(yuán)對從3導聯心電圖重建12導聯心電圖（electrocardiogram，ECG）方法進行了一(yī)系列研究。然而，傳統方法精度和實時性有待提高。本文提出一(yī)種基于卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）的導聯重構方法。使用PTB數據庫進行實驗分(fēn)析，結果表明，該方法重構的心電信号與真實信号之間具有較高相似性和訓練效率。該方法在重建病理性心電信号時的表現優于傳統算法，對心髒診斷具有重要意義。該方法能夠在院外(wài)環境下(xià)部署，并且能夠從較少導聯心電圖合成标準12導聯心電圖，對于心髒護理具有重要意義。

關鍵詞組：卷積神經網絡（CNNs）；心電圖重構；電子健康

Design of a PCB stator coreless axial flux permanent magnet synchronous motor based on a novel topology Halbach array

Xiao-yuan Wang, Xiang Li, Chun-peng Li, Si-jia Xu, Le-tao Ling

DOI: 10.1631/FITEE.1700345 Downloaded: 12278 Clicked: 8914 Cited: 0 Commented: 0(p.414-424) <Full Text> <PPT> 1979

Chinese summary <20> 基于新型拓撲Halbach陣列的PCB定子無鐵心軸向磁通電機設計

摘要：針對印刷電路闆（PCB）定子軸向磁通永磁電機特點，提出一(yī)種新型拓撲Halbach永磁體(tǐ)陣列，設計并分(fēn)析應用該永磁體(tǐ)陣列的PCB定子軸向磁通永磁電機。與傳統無鐵心軸向磁通永磁電機相比，在相同尺寸、同等永磁體(tǐ)用量下(xià)，該新型拓撲Halbach永磁體(tǐ)陣列PCB定子軸向磁通永磁電機具有更高氣隙磁密及每極磁通，可獲得更高空載反電勢，同時有效降低漏磁，使氣隙磁密更接近正弦波，提升了電機整體(tǐ)性能。有限元分(fēn)析結果和樣機對比實驗驗證了該新型拓撲Halbach永磁體(tǐ)陣列PCB定子電機的合理性和有效性，爲PCB定子軸向磁通永磁電機設計提供了參考依據和工(gōng)程應用價值。

關鍵詞組：軸向磁通電機；印制電路闆；Halbach永磁體(tǐ)陣列；有限元法

Optimized deployment of a radar network based on an improved firefly algorithm

Xue-jun Zhang, Wei Jia, Xiang-min Guan, Guo-qiang Xu, Jun Chen, Yan-bo Zhu

DOI: 10.1631/FITEE.1800749 Downloaded: 2120 Clicked: 6252 Cited: 0 Commented: 0(p.425-437) <Full Text> <PPT> 1740

Chinese summary <21> 基于改進螢火(huǒ)蟲算法的雷達網絡最優化部署

摘要：随着無人機行業快速發展，無人機入侵帶來的威脅和挑戰引起越來越多關注。雷達網絡檢測是無人機入侵防禦的重要手段之一(yī)。爲在有限雷達資(zī)源下(xià)形成緊密可靠的雷達監視網絡，雷達網優化部署至關重要。然而，由于非線性且變量緊密耦合，雷達網部署優化問題難以解決。提出基于反饋機制的鄰居學習策略和精英種群局部搜索策略的改進螢火(huǒ)蟲算法，以平衡開(kāi)發與探索能力，同時采用混沌序列初始化螢火(huǒ)蟲位置，提高種群多樣性。标準優化測試函數實驗和典型雷達部署案例實驗表明，該改進螢火(huǒ)蟲算法比經典螢火(huǒ)蟲算法和4個近期提出的改進算法有更好尋優性能，能有效解決雷達網部署優化問題。

關鍵詞組：改進螢火(huǒ)蟲算法；雷達監視網絡；部署優化；無人機入侵防禦

Erratum

Erratum to: Past review, current progress, and challenges ahead on the cocktail party problem

Yan-min Qian, Chao Weng, Xuan-kai Chang, Shuai Wang, Dong Yu

DOI: 10.1631/FITEE.19e0001 Downloaded: 1471 Clicked: 5307 Cited: 0 Commented: 0(p.438-438) <Full Text>