自动化机器人抓取姿态估计领域的新突破——MetaCoorNet网络 学术背景与研究问题 机器人抓取是机器人技术中的一项基础挑战，其核心在于如何使机器人能够与环境互动，完成对象拾取和操控任务。尽管自动化抓取技术在工业制造、家用辅助和零部件组装等领域表现出了巨大潜力，但其应用却面临诸多困难。例如，抓取对象形状、尺寸、材质等的多样性以及环境中的复杂因素（如遮挡和光照变化），都会对抓取算法的稳定性和真实性构成挑战。除外，采集传感器数据噪声和机械手本身复杂的机械设计也为实现高精度的抓取增加了难度。 在这一背景下，抓取姿态估计成为掌控机器人抓取动作的关键技术。抓取姿态估计是一个回归问题，目标是根据视觉输入数据（如RGB或点云图像）预测最适合的抓取点及对应的角度。近年来，随着深度学习技术的快速发展，更多研...

基于有限频率响应的矩阵分式描述结构化系统的可辨识性和参数估计困难度 背景介绍 在科学研究和工程应用中，参数辨识是理解和控制复杂系统的核心任务之一。无论是电力系统、机械系统，还是化学反应动力学模型，准确的参数辨识是优化系统行为、减少误差、提升控制性能的基础。然而，随着系统复杂度的增加，传统的参数辨识方法在处理大规模系统时逐渐失效，尤其是在辨识问题具备高度非线性且数据量庞大的情况下。因此，新的理论和计算方法亟需被开发，以便解决参数辨识过程中遇到的实际挑战。 近年来，参数辨识难度（sloppiness）这一特性研究引起了广泛关注。所谓参数辨识难度是指在辨识过程中，某些参数的变化仅导致很小的系统输出变化，从而使这些参数从实验数据中难以辨识。而这一问题在多变量和非线性系统中尤为显著。然而，现有的方法往...

异构有向多智能体系统合作输出调节问题研究：基于完全分布式无模型强化学习框架 背景介绍 近年来，分布式控制和优化的研究在智能交通、智能电网、分布式能源系统等领域表现出了广泛的应用前景。这类系统通常需要多个智能体的协作完成特定任务，其中基础性研究课题之一便是合作输出调节问题（Cooperative Output Regulation，简称COR）。该问题旨在通过设计合适的控制协议，使得多智能体系统中的所有智能体都能跟踪参考信号并最终实现零跟踪误差。然而，要解决这类问题，准确获知智能体动态模型的信息通常是现有方法的基本前提，这在现实中由于复杂环境和高度耦合的非线性难以实现，甚至可能导致测量成本过高。 此外，由于多智能体系统的通信网络往往具有方向性（即信息传递非对称性），这进一步加大了研究这一问题的...

多代理系统受限区域内时间变化队形跟踪控制研究综述 多代理系统（Multi-Agent Systems, MAS）的协调与合作控制近年来备受关注，这种兴趣不仅来源于其在多自主水下航行器、多旋翼飞行器等工程领域的广泛应用，也在于其在提升自动化效率、完成复杂任务和减少资源损耗方面的潜力。然而，在复杂和动态的实际环境中，对多代理系统的队形跟踪控制提出了更高的要求，如如何应对外部未知干扰、避免碰撞，以及在受限区域内完成任务。 本文《Observer-based event-triggered formation tracking control for second-order multi-agent systems in constrained region》为此研究领域提供了新的解决方案。这篇论文...

基于深度神经网络的微导航显微手术系统——助力白内障手术精确性迈上新台阶 学术背景与研究问题 白内障是全球范围内导致失明的主要原因之一。如今，采用超声乳化术（phacoemulsification）结合人工晶状体植入（IOL）的手术方法已经成为治疗白内障的主要手段。这一方案不仅能够显著提高患者的视觉质量，还能有效降低手术并发症的发生率。然而，手术的效果高度依赖于其精细操作和眼球的空间定位与定向。手术过程中诸如角膜切口的位置、囊膜撕裂（capsulorhexis）的大小和位置、以及人工晶状体的角度对术后视觉恢复至关重要。 目前的眼科手术显微镜大多依赖于手术医生的经验和人工标记。这种方式面临众多挑战，尤其是在遇到复杂临床场景时，例如眼球旋转、视觉场景不完全、角膜畸变或外部遮挡等。此外，已有的商用显...