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本期编读为您精选5篇清华大学的研究人员发表在Sensors 期刊上的文章,内容涵盖人机交互、自动驾驶、分层视觉导航系统、星敏感器光学系统和芯片表面缺陷检测等,希望能为相关领域学者提供新的思路和参考,欢迎阅读。
1.Recent Progress of Tactile and Force Sensors for Human–Machine Interaction
用于人机交互的触觉和力传感器的最新进展
Jiandong Xu et al.
文章亮点:
(1) 本文综述了人机界面 (HMI) 中使用的触觉和力传感器的最新进展,包括压阻式、电容式、压电式、摩擦电式等传感器。
(2) 本文讨论了如何提高HMI触觉和力传感器的性能,并总结了用于灵活机器人操作和VR/AR应用的HMI。
(3) 文章指出未来应开发更先进的触觉和力传感器,如更高的灵敏度、更低的响应时间、更大的线性检测范围、更高的佩戴舒适度、更智能和多功能。
2.Real-Time Evaluation of Perception Uncertainty and Validity Verification of Autonomous Driving
自动驾驶中的感知不确定性实时评估及有效性验证
Mingliang Yang et al.
文章亮点:
(1) 本文提出了一种结合多源感知融合和深度集成的实时评估方法,可以实时评估单帧感知结果的有效性。
(2) 本文分析了检测对象的空间不确定性及其影响因素,并利用KITTI数据集中的真实数据验证了空间不确定性的准确性。
(3) 结果表明,感知有效性评估准确率可达92%,不确定性和误差均与地面真实情况呈正相关,空间不确定性与被检测物体的距离和遮挡程度有关。
3.Hierarchical Vision Navigation System for Quadruped Robots with Foothold Adaptation Learning
用于具有立足点适应学习功能的四足机器人的分层视觉导航系统
Junli Ren et al.
文章亮点:
(1) 本文提出了一种新颖的分层视觉导航系统,将立足点适应策略与四足机器人的运动控制相结合。
(2) 高层策略训练端到端导航策略,生成避开障碍物接近目标的最佳路径;低层策略训练立足点适应网络,以调整运动控制器并提供更可行的立足点。
(3) 模拟和现实世界中的大量实验表明,该系统可以在没有先验信息的情况下,在动态和杂乱的环境中实现高效导航。
4.An Optical System of Star Sensors with Accuracy Performance Varying with the Field of View
一种随视场精度变化的星敏感器光学系统
Xiaoheng Wang et al.
文章亮点:
(1) 本文提出了一种用于星敏感器的光学系统,其精度性能随视场变化。
(2) 本文通过控制光学系统场焦距与视场的关系,同时提高视场和单星测量精度,并设计了相应的光学系统提高单星测量精度和视场角。
(3) 结果证实了该星敏感器的可行性,它可以同时满足星图识别和姿态确定的要求,在空间导航等领域具有广阔的应用前景。
5.Anomaly Detection via Progressive Reconstruction and Hierarchical Feature Fusion
通过渐进式重建和分层特征融合进行异常检测
Fei Liu et al.
文章亮点:
(1) 我们提出了一种渐进式重建和层次特征融合 (PRFF-AD) 的新方法,它利用渐进重建和层次特征融合。
(2) PRFF-AD由重建子网络和判别子网络组成:前者在保持标称模式的同时实现无异常重建,后者根据重建前后信息定位缺陷。
(3) 结果发现采用渐进式重建方法可以带来更高质量的重建,层次特征融合可作为区分缺陷的指导,实现了更高的分类和定位精度。
Sensors 期刊介绍
主编:Vittorio M. N. Passaro, Politecnico di Bari, Italy
期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域,例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其他们在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前,期刊已被 Science Citation Index Expanded (SCIE) 、PubMed、EI、Scopus 等数据库收录。
2022 Impact Factor:3.9
2022 CiteScore:6.8
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GMT+8, 2024-11-24 11:45
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