单个技术

单个技术（精选7篇）

单个技术 篇1

美国科学家研发出了一种新技术, 将纳米传感器“贴”在细胞膜表面, 可实时监测细胞间的相互作用, 清晰度远超以往。这项创新技术能让科学家进一步理解复杂的细胞生物学, 监测移植细胞的生长情况以及为疾病研发出有效的治疗方法。最新研究发表在今年7月出版的《自然·纳米技术》杂志上。

研究中, 科学家使用纳米技术将一个传感器“锚定”在单个细胞的细胞膜上, 这使他们能准确实时地监测到细胞在微环境下的信号传导情况, 以及移植细胞或组织的情况。之前的细胞信号传导传感器只能测量一组细胞的整体活动。进行这项研究的美国波士顿的布莱根妇女医院再生治疗中心主任杰弗瑞·卡普表示, 新技术让他们能以前所未有的空间和时间清晰地实时监测单个细胞之间的相互作用;更清楚地洞悉细胞之间的信号传导细节以及细胞与药物之间的相互作用等, 所有这些对基础医学和药物研发都具有重要意义。

科学家表示, 这种方法可被进一步精炼成一种工具, 用来定期研究药物和细胞之间的相互作用, 也有望用于未来的个性化医疗领域。卡普认为:“未来, 医学专家在为病人制定合适的治疗方法之前, 可以使用这项技术来测试某种药物对细胞和细胞之间相互作用的影响。”

让科学家们尤为感到兴奋的是, 新技术可以实时追踪和监测移植细胞的“生活”环境, 以前根本无法做到这一点。美国马萨诸塞州波士顿市哈佛医学院的免疫学家乌尔里奇·艾德里安表示:“最新研究朝着实时、高清晰度地侦察到细胞之间的相互联系这个目标向前迈进了一大步, 对新药研发和诊断具有深远意义。”

单个技术 篇2

对于齐次的单个守恒律

其中流函数f:RR是光滑凸的:f'›0。对于L∞初值u0 (x) , 当x‹x_时, u0 (x) 取常数u_;当x›x+时, u0 (x) 取常数u+, 其中u_›u+, x_›x+。对此, 我们已经知道, 弱解在有限时间内收敛到连接到的单个激波而组成的分片常数解。

本篇论文的目的是证明非齐次单个守恒律特殊模型

也有一个相似的结果。证明将涉及到广义特征线的应用。

2预备知识

我们先考虑一般的平衡律

并作出这样的假设:源项g是一个正的且为严格增的C1函数;流项f是一个增的且为严格凸的C2函数。

为了方便以后的求解, 我们引入一些正函数:

则F, H是严格增函数。这样, F的反函数也是一个严格增的C1函数, 记其为G, 则有

下面我们介绍守恒律方程 (2.1) (2.2) 广义特征线的一些基本概念和性质。

定义2.1定义在区间[a, b]上的一条Lipschitz曲线称为问题 (2.1) (2.2) 的特征线, 如果对几乎所有的t∈[a, b], 在分布意义下满足方程

这里是根据Fillippov在分布意义下提出的一种定义, 即满足

并且对几乎所有的t∈ (a, b) ,

证明:可直接由定理2.2中的式 (2.8) 得出。

引入这些之后, 我们设u是问题 (2.1) (2.2) 的一个可容许解, 固定上半平面中一点 (x, t) , 设ξ是从 (x, t) 出发的最大或最小后向特征线v () u ( () , ) , (0, t) 。利用函数F, G, H的性质对 (2.1) 积分, 可得

3主要结果

考虑以下初值问题

这里um, uM, xc待定, 满足

它们之后将由u0来确定。很显然激波S_, S+分别从点 (x_, 0) , (x+, 0) 发出, (xc, 0) 产生中心稀疏波。则我们得到如下结果。

定理3.1满足umuuuM, xxcx的初值问题 (3.1) (3.3) 的解在有限时间内产生激波。

证明:对于任意的y_‹x_和y+‹x+, 从点 (y_, 0) , (y+, 0) 分别作最小特征线y_ (t) 和最大特征线y+ (t) 。由 (2.15) 知, 特征线的表达式为

由 (2.13) 可知

将 (3.5) (3.6) 相减, 我们得到一个关于的单个方程

于是

对 (3.8) 式求导, 利用中值定理得

其中 (t) 介于v (t) , w (t) 之间, 由 (2.13)

另一方面, v (t) , w (t) 满足

解常微分方程 (3.12) (3.13) 得,

故

其中C是某一正常数。因此, 由 (3.9) (3.15) 不难得出, 一定存在一点t* (0, t) , 使得Y (t*) 0。换言之, 曲线y (t) , y (t) 在有限时间内会相交。

然而, 两激波S_和S+相撞之前可能会与从xc出发的中心稀疏波相交。所以, 为了完成证明, 必须考察激波在中心稀疏波S_, S+的作用下是加速还是减速的。

令u (t) , um (t) 是常微分方程

的解, 其中初值分别为于是解得

对于从出发的激波S_, 未遇上稀疏波时, 速度是

当S_遇上稀疏波作用后, 速度变为

我们令产生的单个激波为x (t) tt*, 记x*=η (t*) 。显然

回到问题 (3.1) (3.2) , 我们将其解u (x, t) 与具有特殊初值问题 (3.1) (3.3) 的解u (x, t) 作比较。首先, 我们给出一个关于u (x, t) 和u (x, t) 性质的重要引理。

引理3.2若um, uM满足

且

则有

证明:根据式 (3.23) 中xc的选取, 我们得到

于是, 当t=0时, 式 (3.25) 自然成立。同时, 式 (3.24) 显然成立。

将上面两式相减, 得

令

显然P (0) =0。利用 (3.1) , 对上式微分得

这意味着P (t) =0, 即 (3.25) 成立。

引理3.3:对于任意一点 (x, t) , t0, 我们有

证明:为了方便起见, 我们记引理3.3中的 (x, t) 为 (ˆx, ˆt) , 令x (t) 是满足下面常微分方程初值问题

直接计算得

设 (x*, t*) 如 (3.21) 中所定义。下面我们可以证明本文的主要定理。

定理3.4:在条件 (3.22) 和 (3.23) 下, 初值问题 (3.1) (3.2) 的解在有限时间内产生单个激波。记激波相撞时间为t*, 激波为x (t) , t t*。则有

化简得

由引理3.2可知, 等式左端第一项非正。由f的严格凸性可知, 等式左边第二、三项均严格负。然而, 注意到故从引理3.3可知,

摘要：对于凸的非齐次单个守恒律其中初始条件u0 (x) 在有界区域的左边取常数u, 右边取常数u+, 。u?u+我们将证明初值问题的解会在有限时间内形成单个激波。证明过程涉及到与具有分片常数初值的解进行比较, 同时单个激波的出现会受到稀疏波的影响。

关键词：守恒律,广义特征线,激波

参考文献

[1]C.M.Dafermos.Generalized characteristics and the structure of solutions of hyperbolicconservation laws.Indiana Univ.Math.J, 1977, 26:1097-1119.

[2]Michae Shearer and C.M.Dafermos, Finite time emergence of a shock wave for scalar conservation laws.Journal of hyperbolic differential equations, 2010, Vol.7, No.1:107-116.

[3]O.Oleinik.Discontinuous solutions of nonlinear differential equations, Usp.Mat.Nauk., 1957, 12:3-73.

[4]O.Oleinik.Uniqueness and stability of the generalized solution of the Cauchy problem forquasilinear equation.AMS Translation Ser.2, 1964, 33:285-290.

小鼠外周血单个核细胞分离、纯化 篇3

1材料和方法

1.1材料与分组

BALB/c小鼠18只,5~6月龄,体重23~25g,雌雄不限;小鼠外周血单核细胞分离液试剂(天津市灏洋生物制品科技有限责任公司)。

1.2方法

1.2.1取血与离心

摘除眼球取血:抓取小鼠,侧卧位,食指按压眼部皮肤致眼球突出。眼科弯镊迅速摘除眼球,倒立鼠,接取滴流血液。采血完毕纱布压迫止血[2]。每次采血量0.7~1m L。按乙二胺四乙酸盐(EDTA-K2)抗凝、肝素抗凝、枸橼酸钠抗凝,将抗凝血标本分为3个实验组,每组6例,相互对照[3]。

Ficoll密度梯度离心:首先取抗凝血与RP-MI1640培养液等体积混匀,再加相当于抗凝血2倍体积的淋巴细胞分离液,于400~600×g离心20~30min,谨慎吸取单核细胞层,RPMI1640培养液洗两遍备用[4,5,6,7]。

因细胞获得率与纯度关系到实验效果,一般根据血液样本量确定离心条件,血液样本量越多,离心力越大,其离心时间越长,最终目的是达到最佳分离效果,对于小鼠本实验依据离心力、离心时间等设置优化梯度,因细胞获得率的高低与室温还有关,室温设置3个优化梯度[8]。

1.2.2 PBMC的差异贴壁法纯化

将获取的PBMC计数后,用单核细胞完全培养基以4×106个/m L的密度重悬细胞,将细胞铺于24孔培养板,每孔2×106细胞,放于37℃5%CO2培养箱中进行贴壁培养。2~4h内贴壁的为巨噬细胞前体(俗称为单核细胞),吸去培养液上清,用RP-MI1640培养液轻轻洗涤培养孔3次,去除非贴壁细胞。收集贴壁细胞即获得贴壁法纯化的PBMC。

1.2.3 PBMCs纯度

收集贴壁细胞,用含有10%小牛血清的RP-MI1640重悬后,涂片进行瑞氏(美蓝-伊红Y)染料,计数100个细胞,计算单个核细胞纯度,单个核细胞纯度=(淋巴细胞数+单核细胞数)/总细胞数×100%。

1.2.4计数PBMCs

洗涤1.2.2获得的PBMCs 2次,即加适量PBS或RPMI1640培养液、混匀、600g离心5min弃上清,重复2次。加PBS悬浮细胞,台盼蓝染液染色,死的细胞可被染成蓝色,活细胞不着色。倒置显微镜10×物镜下计数200个PBMCs活细胞百分率和细胞总数(存活率=活细胞数/总细胞数×100%)。

1.2.5统计学方法

采用SPSS13.0软件统计分析。数据采用±s表示,组间数据采用t检验,组内数据采用单因素方差分析(one-way ANOVA),P<0.05差异具有显著意义。

2结果

2.1抗凝剂分离的PBMC细胞获得率、纯度、存活率

PBMC获得率:EDTA-K2组与肝素组比较差异显著(P<0.05),EDTA-K2组获得率较高,而枸橼酸钠组与肝素组获得率比较,差异不显著,无统计学意义(P>0.05)。PBMC纯度:EDTA-K2组与肝素组比较差异显著(P<0.05),肝素组PBMC纯度较高,而枸橼酸钠组与EDTA-K2组比较,纯度则差异不显著,无统计学意义(P>0.05)。PBMC存活率:EDTA-K2组、肝素组和枸橼酸钠组比较,细胞存活率差异不显著,无统计学意义(P>0.05),见表1。

注:*P<0.05。

2.2不同离心力、离心时间的PBMC细胞获得率

在相同离心时间不同的离心力下,500g离心力下效果好于400g和600g;在相同离心力下时间越长收集的PBMCs细胞获得率越高,但不同时间下差异不显著,无统计学意义(P>0.05)。见表2。

2.3不同环境温度下PBMC获得率

比较20℃、25℃和30℃三个环境温度下PBMC获得率,如表3可知,环境温度20℃时PBMC获得率最高,25℃次之和30℃最低,环境温度30℃PBMC获得率较20℃差异显著(P<0.05)。20℃与25℃下差异不显著,无统计学意义(P>0.05)。见表3。

注:*P<0.05。

3讨论

分离PBMC是一项实验和临床时常要做的工作,比如外周血单个核细胞培养的上清液中细胞因子等对基础医学和临床疾病有一定实用价值[9,10,11,12,13,14]。传统方法采用Ficoll-hypaque密度梯度离心,小鼠外周血单核细胞分离液比重为1.080,因血液中各组成成分的沉降系数存在差异Ficoll在一定离心力的作用下离心时,血液中各组成成分将按密度的梯度重新聚集[15]。密度较低的血小板和血浆悬于分层液上部;密度较大的红细胞与粒细胞沉于分层液下部;由于PBMC密度稍低于分层液,则位于分层液界面上,小心吸取该层即可获得PBMC。该法操作需将抗凝血作适当稀释,比较适用于小鼠等血液量少的分离。特别说明,单核细胞分离液,在分离人PBMC时,其比重为1.077;而分离小鼠单个核细胞时比重为1.080。用本法分离PBMC,经条件优化后纯度可达85%,细胞获得率最高可达80%以上,活细胞百分率在92%以上。

PBMC的差异贴壁法纯化时,收集2~4h内贴壁贴壁细胞为巨噬细胞前体(俗称为单核细胞),而10~24h内贴壁的细胞为内皮细胞、内皮祖细胞、干细胞,不贴壁的则为淋巴细胞[16]。总之,EDTA-K2组PBMC获得率较肝素组高,而肝素组PBMCs纯度较高,PBMC存活率三组细胞存活率差异不显著。另外据报道,枸橼酸钠对细胞损伤小些。环境温度在30℃PBMC获得率较20℃差异显著,超过25℃时会影响细胞获得率。综上所述,再考虑到细胞纯度、细胞回收率、细胞存活率以及操作的难易等因素,我们认为Ficoll密度梯度离心法在优化条件下可有效地分离PBMC,对后续分子生物学实验无影响。

摘要：目的:探讨小鼠外周血单个核细胞(PBMC)最佳分离条件,提高细胞获得率与纯度,以便后续分子生物学实验。方法:小鼠摘除眼球取血,设置离心力、离心时间、实验环境温度等梯度优化,分别采用EDTA-K2、肝素、枸橼酸钠抗凝,Ficoll密度梯度离心法分离单个核细胞,直接进行贴壁培养和分析获得率、纯度,计数存活率。结果:Ficoll密度梯度离心法经条件优化后分离的PBMC纯度可达85%,细胞获得率最高可达80%以上,活细胞百分率在92%以上。结论:Ficoll密度梯度离心法在优化条件下可有效地分离PBMC,对后续分子生物学实验无影响。

单个牙间隙食物嵌塞的处理方法 篇4

1 临床资料

1.1 一般资料

我院门诊2008年7月—2011年2月收治78例主诉单个牙间隙食物嵌塞导致并发症而就诊的患者, 经过调磨间隙的方法追踪复查50例患者, 均获得较满意疗效。

1.2 病例选择

选择全口牙齿排例基本完整, 后牙只有单个牙间隙由于食物嵌塞导致牙周组织炎症、牙龈退缩、牙龈脓肿、邻面龋等, 经临床治疗消除并发症后仍然发生食物嵌塞者。排除经过治疗后食物嵌塞消除, 及不能正常恢复者。

1.3 嵌塞类型

垂直嵌塞42例, 占84%, 水平嵌塞8例, 占16%.

1.4 治疗方法

经过系统治疗后, 首先在发生食物嵌塞的牙间隙处, 使用微调分规测量相邻两牙近远中面最突点间距离, 将距离反映在游标卡尺上, 作为相邻两牙牙间隙大小。然后调磨相邻两牙邻面和边缘嵴, 加深、加宽邻间沟, 使牙间隙扩大, 调磨时侧重于经过治疗的牙齿。同时测量牙间隙大小, 直到距离>300μm.嘱患者2周后复诊, 并随访6个月。

2 结果

患者2周后复诊, 50例患者牙间隙大小无改变。垂直型嵌塞42例中, 嵌塞消除39例, 明显改善3例;水平嵌塞8例中, 嵌塞消除1例, 明显改善4例, 3例改善不明显, 随访6个月后未发现有明显改变。这3例患者失败的原因可能是水平嵌塞多因牙龈萎缩, 食物被唇颊舌压入邻间隙所致。这种方法无法消除嵌塞原因, 导致治疗失败。

3 讨论

食物嵌塞的原因错综复杂, 其中以牙齿邻面之间接触关系不良最多见。年轻人恒牙萌出不久, 牙列中牙与牙的接触关系基本良好, 随着年龄增加, 牙齿面和相邻牙面相互磨耗, 使正常的点线接触转变成面的接触, 造成牙列中牙与牙量的相对减少。另外从建的动力平衡角度来解释, 年轻人作用于牙弓的向前力和向后力、向内力和向外力处于平衡状态, 随着年龄增加, 面颊部肌肉松弛, 张力下降, 牙弓所受各方向肌张力不平衡, 有向唇边颊扇形扩大的趋势。这些因素使牙间隙随年龄增加而增大, 使食物嵌塞机会增多。但是我们观察到, 当牙间隙在100μm~300μm之间时, 食物容易嵌塞, 当牙间隙扩大超出300μm时, 进入牙间隙的食物残渣在咀嚼和漱口时容易清除, 这时食物嵌塞发生率反而会下降。

一般情况下, 在没有缺失牙的情况下, 是相对稳定的。这种稳定是指在全口牙基本排列完整的情况下, 咬力沿牙长轴传递, 所有上颌后牙个牙尖的远中、近中斜面和下颌后牙个牙尖的远中、近中斜面相对应磨耗, 这时牙齿的活动都是相对固定的, 它不会因为调磨牙间隙而发生改变。

单个技术 篇5

GFP蛋白最初是在水母中发现, 可在不添加其他酶的情况下诱导发光。研究人员给一个直径约20微米宽、1英寸 (2.5厘米) 长的圆筒两边装上镜子作为光学共振腔, 共振腔内装满GFP水溶液, 再向其中放入肾脏细胞。结果发现, 肾脏细胞不仅能产生激光脉冲, 而且能像透镜一样将光回聚并诱导激光发射更重要的是, 该激光设备中的细胞在发光过程中仍然存活, 能持续产生数百次激光脉冲。尽管单个激光脉冲比较微弱, 仅持续几纳秒, 但却很明亮, 很容易探测到。

论文主要作者、马萨诸塞州综合医院马尔特·加特说, 这一成果源于好奇心。由于此前激光均由各种机械装置生成, 他和同事就想, “为什么自然界中没有生物能制造激光”, 产生了用细胞组织试试看的念头, 结果显示这是有可能实现的。

对于这项成果的运用前景, 研究人员提出了几种可能。首先, 由于不同的细胞结构所产生的激光在光学性质上有差异, 可以通过分析最后得到的光, 来研究细胞和机体组织;第二, 目前医学上有一种光动力疗法, 可把对光敏感的药物送到要医治的机体部位, 然后用光照来激发药效, 如果在这种疗法中能用上“细胞激光器”, 也许可以增进疗效。但要在机体组织内产生激光, 还要解决一个问题, 即如何在机体组织内形成一个光学共振腔, 而不是像本次研究那样利用外部的两面小镜子。“下一步, 我们希望能在细胞里植入一种类似于镜盒的结构作为光学共振腔。而我们的长期目标是找到一种方法, 将无生命的光通讯和计算机拓展到生物技术领域, 这在一些涉及电子与生物组织转换界面的项目上尤其重要。”马尔特·加特补充说。

单个技术 篇6

目前用于记录脑细胞信号的电极主要有两种:金属和玻璃。金属电极可用在活动物中, 记录脑细胞群体活动峰值及其工作情况;玻璃电极既可用于检测峰值, 也能检测单个细胞活动, 但却脆弱易碎。以往实验中曾用过碳纳米管探针, 但那种电极要么太厚会造成组织损伤;要么太短而限制了电极穿透深度, 无法探测到内部的神经元。

最新研制出的碳纳米管“鱼叉”只有一毫米长、几纳米宽, 可利用碳纳米管卓越的机电性能来捕获单个脑细胞的电信号。杜克大学神经生物学家理查德!穆尼和该校计算机科学与生物化学教授布鲁斯!唐纳德5年前开始合作, 研究用纳米材料来缩小机械并改良探针。他们先以电化技术处理过的钨丝为基础, 用自缠多壁碳纳米管延长它, 制成了一毫米长的小棒, 然后用聚焦离子束将纳米管磨锋利, 使其一端逐渐变细到只有一根碳纳米管粗细, 就像微小的“鱼叉”。杜克大学神经生物学家迈克尔!普拉特说:“这种碳纳米管‘鱼叉’结合了金属和玻璃电极的优点, 无论是在脑细胞内外, 它们都能记录良好, 非常灵活而且不会碎, 可以用来记录活动物的单个脑细胞信号。”

在穆尼的实验室, 他们把“鱼叉”分别刺入小鼠脑组织切片和麻醉小鼠大脑中来实验, 结果显示探针能传输脑信号, 而且有时比传统的玻璃电极效果更好, 信号中断的可能性更小。

新探针还能刺穿单个神经元, 记录单个细胞的信号, 而不是附近的一群神经元。唐纳德强调, 这被称为细胞内记录, 应是人们首次用碳纳米管在脑切片或完整脊椎动物大脑中记录单个神经元信号。

A tiny spear made of carbon nanotubes can probe the internal electrical activity of a single neuron, giving researchers a more refined look at how brain cells respond to signals from their neighboring cells.Probing the brain at this resolution could be vital to efforts to understand and map its function in new detail (see“Why Obama’s Brain-Mapping Project Matters”) .

The neuron“harpoons”are just 5 to 10 micrometers wide and can pierce a living cell to measure electrical changes associated with neuronal signaling.In dissected slices of still-active mouse brain tissue, researchers at Duke University were able to record from inside a single neuron at a time.

“To our knowledge, our paper shows the first intracellular recording with carbon nanotubes from vertebrate neurons, ”says Bruce Donald, a biochemist and computer scientist at Duke University and author on the study, which was published in PLoS ONE on Wednesday.

Carbon nanotubes have many desirable properties for brain recordings, says Donald:they are strong, they are compatible with body tissues, and they conduct electricity well.But previous devices built from carbon nanotubes have been too short or wide to be well suited for recording inside cells.The probes built by the Duke researchers, however, were around one millimeter long and lent themselves to monitoring electrical activity more precisely than typical glass or metal electrode setups.

The team was able to detect small changes in electrical activity in the cell—changes corresponding to the input signals the neuron was receiving from other neurons.An average cortical neuron can receive signals from around 10, 000 other neurons, says Richard Mooney, a neuroscientist at Duke University and an author on the study.“Individual y, those generate very small signals, ”he says.Together, the col ection of signals is computed by the receiving neuron as it decides whether or not to fire.

Intracellular recordings could be useful for mapping the functional connections between neurons, a goal of the recently launched BRAIN initiative (see“The Brain Activity Map”) .“By being able to look inside the cell and measure small voltage changes, you get access to the network that talks to that cell, ”say Mooney.

The researchers used a“clever technique”to build their device, says Takashi Kozai, a neural engineer who was not involved in the study.Starting at the tip of a tungsten wire, they built up a long needle-like probe made of tangled carbon nanotubes.Then they coated the probe with an insulating material and used a focused beam of ions to bombard the tip, removing the insulation from that area and shaving it to a fine point.

“With this technique, you can make[probes]as long as you want, ”says Kozai, who is also developing microscopic electrodes for recording neuron activity (see“A Carbon Microthread That Makes Contact with the Mind”) .The work“sets the stage for making even narrower devices, maybe on the order of 100 nanometers instead of microns, ”he says.

In addition to dissected brain slices, the team tested their thin electrode in anesthetized mice, although they were not able to obtain recordings from inside the brain cells of these animals.However, if future versions of the nanotube tip are even sharper, they may be able to better pierce cells in soft and spongy brains, says Kozai.If that’s possible, and if the device is stable in living brains over time, it could help researchers explore how the living brain learns and remembers.

单个技术 篇7

目前在群体安全防卫方面 (如捕获智能入侵者、警戒与巡逻等) 的研究已经较为深入[1,2,3], 文献[4]中Yamaguchi 采用了队形矢量控制群体队形以实现机器人间的协作;文献[5]提出采用线性自主系统控制方法产生群体形状以捕获目标等。但是对于携带任务的单个智能入侵者 (intelligent invader) 而言, 却是希望在进入敌对方控制区域后, 能够避开追捕并顺利到达目的地。本文就此提出一种在敌对动态环境下单个智能入侵者完成任务并逃脱追捕的行为控制模型。

1 智能入侵者任务描述

假设敌对区域中有若干未知动态障碍物与防卫机器人, 单个智能入侵者从入口进入, 依次到达各已知任务区域完成任务后从出口离开, 整个过程中不能碰撞障碍物或被防卫者捕获。为体现出智能入侵者行为控制模型的可行性, 入侵机器人与防卫机器人具备相同的物理结构和传感器搜索范围。

2 智能入侵者行为控制模型

如图1所示, 该模型为五元组 (Sensing, Move-to-Goal, Predict-Obstacle, Security, Precedence) 。

Sensing 用于完成局部有限范围感测;Move-to-Goal根据已知任务区域中心坐标, 规划移动路径;Predict-Obstacle 预测动态障碍物位置后作出规避;Security 规划避开防卫机器人及安全逃离;Precedence从 Move-to-Goal、Predict-Obstacle与Security所产生的行为中选取优先级别最高行为予以执行。

2.1 感测行为

智能入侵者传感器S${}_{invader}^i$ (i=0, 1, …, k) 的探测返回函数标记为F${}_{invader}^i$ (ρi, θi) , 其中当传感器S${}_{invader}^i$在θi方向探测到物体时, ρi为其距离返回值, 否则不考虑感测行为。

2.2 向目标移动

假设任务区域位置已知, 则依次连接入口、任务、出口的直线应为智能入侵者移动最短路径, 但该路径并不意味着是最安全路径, 其过程中可能要绕开动态障碍物, 及时避开防卫者, 故每次完整移动轨迹未必一致。作为优先级别最低的目标移动行为, 在Sensing无反馈信号时 (即安全及无障碍情形) 允许执行, 此时将智能入侵者位置作为起点, 连接最近任务区域 (任务完成后即为终点) 直线则为移动路径。

2.3 预测障碍物

预测动态障碍物运动轨迹有助于规划出机器人安全无碰路径, 文献[6,7]分别采用基于栅格的回归模型和最小方差估计算法LMSE预测运动物体的运动趋势, 但这两种方法计算量较大, 不利于高度实时性环境。为实现相对准确的预测及降低计算量, 本文对文献[8]的预测方法进行改进如下:

智能入侵者机器人可认为动态障碍物始终处于两种状态之一:

(1) Sensing:动态障碍物在智能入侵者感测范围内并被连续记录到一定次数tob;

(2) Predicted:在Sensing记录一定次数后, 动态障碍物脱离智能入侵者感测范围, 智能入侵者则调用预测算法判断其运动轨迹。

设在采样时刻tm, 动态障碍物位置为[xm, ym]T, 已被观测到n (n≥tob) 次, 则有

其中, 动态障碍物横坐标列向量Xn=[xn-tob+1, xn-tob+2, …, xn]T, 纵坐标列向量Yn=[yn-tob+1, yn-tob+2, …, yn]T, Φn为采样时刻矩阵, θx与θy为估计模型中的参数变量, 采用限定记忆最小二乘法对参数估计, 可得$\stackrel{)}{{\displaystyle \theta }}{}_x{}^k‚\stackrel{)}{{\displaystyle \theta }}{}_y{}^k(k\ge t{}_{ob})$。故tk采样时刻入侵者预测动态障碍物下一周期位置为:

2.4 智能入侵者安全行为

考虑到防卫者具备巡逻、追踪、通信及团队围捕能力, 智能入侵者在移动时一旦检测到防卫者 (防卫者亦可能同时检测到入侵者) , 应当选择各传感器无返回信号方向移动, 否则选择所探测返回边界的最大距离di (di=max (ρi) , i=0, 1, …, k) 所在的θi方向进行移动, 若任一ρi<Dsafe (其中Dsafe为安全距离) , 则表明入侵者已被捕获, 否则表明已成功逃脱追捕, 且连接当前位置和任务位置的连线为新的移动路径。

2.5 优先级执行器

依照智能入侵者执行任务过程的重要程度, 一般可认为优先级别依次为“安全行为 > 预测并绕开障碍物 > 向目标移动” (“>”符号表示优先于) , 可通过设置一个任务堆栈实现, 初始状态时堆栈中仅有向目标运动任务, 当高优先级行为触发条件满足时 (如感测到防卫者) , 则当前行为被停止, 新任务被压入堆栈中执行, 触发条件丧失时, 当前任务被弹出。当堆栈为空时, 表明已成功完成所有任务并顺利逃脱。

3 仿真实验

仿真平台如图2a) 所示, 防卫者R${}_{\text{o}\text{p}\text{p}\text{o}\text{n}\text{e}\text{n}\text{t}}^{\text{i}}$ (红色实心圆形) 数量及初始位置、动态障碍物Oi (正方形黑块) 数量、任务区域Ti (白色矩形, 若被访问过则加一蓝色实心圆) 均合法随机生成, Oi随机运动, R${}_{\text{o}\text{p}\text{p}\text{o}\text{n}\text{e}\text{n}\text{t}}^{\text{i}}$若未感测到入侵者则交替执行随机运动和往返运动, 否则其围捕策略可选DSLF (leader 固定的直接捕捉方法) 、DSLA (leader 可调的直接捕捉方法) 、BCSLA (leader 固定的包围圈收缩方法) [8], 智能入侵者Rinvader (白色实心圆形) 初始位置在Entry (入口) 附近, 从入口出发依次完成各任务后从出口逃脱, 预测障碍物位置后采用基于改进人工势场法避障[9]。图2b) 描述一次失败的入侵, 图2c) 描述一次成功的入侵。表1为采取不同策略时入侵者任务完成统计。图3描述不同策略下, 入侵者成功率随防卫者数量增加的变化情况。

注:1) 3个障碍物, 3个防卫者;2) 死锁表示入侵者与墙壁接触120秒后仍停止不动的情形。

4 结 语

由于动态环境下障碍物与防卫者的不可知等情形, 携带任务的单个智能入侵者需具备避障和逃脱的能力, 本文就此提出了一种智能入侵者行为控制模型, 并通过仿真实验进行了验证, 结果表明入侵者基本能够完成任务, 今后的工作应进一步深入研究多障碍物和防卫者环境下的入侵者避障和借助障碍物实现安全行为的策略, 不断完善该模型, 以期取得更高的成功率, 应付更复杂的环境。

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