具有高柔順性、低能耗、高功率等特點的微型軟體機器人在管道檢修、戰場偵察等復雜環境中具有廣闊的應用前景。能源與驅動器決定了微型軟體機器人運動方式和運動性能。為使更多研究人員了解現有柔性驅動技術及其能量來源的研究進展,從物理能源驅動、化學能源驅動以及生物混合驅動三方面入手,總結了基于這三種能源的典型驅動方式并分析其優劣。對現有柔性驅動及其能源存在的不足與未來發展進行討論與總結,可為后續軟體機器人柔性驅動技術發展與性能提升提供參考。
隨著科技的發展，機器人與人類的生活緊密 聯系在一起。剛性機器人已廣泛應用于工業生 產、生活服務、軍事偵察等領域［１－３］ ，為人類的生 產生活帶來極大的便利。然而，當面臨狹窄彎曲 的復雜環境時，傳統剛性機器人受自身剛性結構 的制約無法完全發揮出其優勢。此時，大自然中 的軟體動物（如毛毛蟲、蛇等）給予科研人員啟 發，這些動物憑借著其柔軟的身材可以輕松靈活 地通過各種復雜環境。通過對這些動物結構和運 動方式的研究，軟體機器人便應運而生。 軟體機器人作為仿生機器人的延續，由柔性 材料制成。它可以輕松改變形狀和尺寸［４］ ，彌補 了剛性機器人的不足，在生物醫療、應急救援、管 道檢修等領域具有廣闊的應用前景［５］ 。我國軟 體機器人的研究起步于 ２０世紀 ９０年代，上海交 通大學馬建旭團隊受蚯蚓啟發設計了用于狹窄管 道檢修的機器人［６］ 。該機器人使用記憶金屬作 為機器人的動力源，模仿蚯蚓的蠕動過程。該機 器人的研究對我國軟體機器人的發展具有歷史性 意義。驅動器作為軟體機器人的動力轉換部件，是 決定軟體機器人運動方式和運動性能的關鍵要 素［７］ ；能源作為軟體機器人運動的動力來源，是 決定軟體機器人的運動能力的重要環節。因此， 如何開發適合微型軟體機器人的驅動器及其驅動 能源成為制造軟體機器人的關鍵點。通過對微型軟體機器人現有驅動器及能源類型進行分析，其 供能方式可分為：①物理能源驅動，如形狀記憶合 金（ｓｈａｐｅｍｅｍｏｒｙａｌｌｏｙ，ＳＭＡ）驅動［８－１１］ 、介電彈 性體（ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃｅｌａｓｔｏｍｅｒ，ＤＥ）驅動［１２－１６］ 、磁場驅 動［１７－１９］ ；②化學能源驅動［２０－２２］ ，如過氧化氫分解 驅動［２３－２５］ ；③生物混合驅動［２６－２７］ ，如心肌細胞驅 動［２８－３０］ 、骨骼肌細胞驅動［３１－３３］ 。在此基礎上，本 文首先對基于不同能量來源的驅動方式進行歸納 總結并闡述其基本驅動機理；然后結合現有國內 外研究現狀，總結所述驅動的優勢與不足；最后， 對未來柔性驅動發展提出思考，為未來微型軟體 機器人的發展提供參考。
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在目標檢測技術的驅動下，被賦予智能感知能力的無人機得以實現高效靈活的數據收集能力。隨著無人機 的普及與智能技術的成熟，無人機視角下的目標檢測在諸多領域中作為關鍵核心技術，具有重要的研究意義。為了 進一步促進無人機視角下目標檢測研究的發展，本文對無人機視角下的目標檢測算法進行了全面的總結，并對已有 算法進行了歸類、分析和比較。首先，介紹無人機視角下的目標檢測概念，并總結了無人機視角下目標檢測所面臨 的目標尺度、空間分布、樣本數量、類別語義以及優化目標等五大不均衡挑戰。**在介紹現有研究方法的基礎上，本 文特別整理并介紹了無人機視角下目標檢測算法在交通監控、電力巡檢、作物分析和災害救援等實際場景中的應用。**然后，重點闡述從數據增強策略、多尺度特征融合、區域聚焦策略、多任務學習、以及模型輕量化等方面來提升無 人機視角下目標檢測性能的方法，總結這些方法的優缺點并分析了其與現存挑戰之間的關聯性。之后，全面介紹基 于無人機視角的目標檢測數據集，并呈現已有算法在兩個較為常用的公共數據集上的性能評估。最后本文對無人機 視角下目標檢測技術的未來發展方向進行了展望。
0. 引言
計算機視覺技術為無人機賦予了自主感知、分 析和決策能力，而目標檢測則是提高無人機感知能 力的關鍵技術之一。無人機結合智能目標檢測技術 可充分發揮其高機動性優勢，在廣闊的空中視野中 定位感興趣目標，進而實現靈活高效的數據收集能 力。在目標檢測技術的驅動下，無人機在交通監控 （Byun 等，2021）、電力巡檢（Abdelfattah 等， 2020）、作物分析（Osco 等，2021a）和災害救援 （Bo?i?-?tuli? 等，2019）等多個領域中展現出廣闊 的應用前景。例如在交通監控領域，無人機可以空 中飛行進行偵測，不受道路限制，具有速度快、自 由度高、視野寬廣等優點。當交通事故等突發事件 發生時，無人機可以第一時間進行響應，到達現場 進行圖像采集與分析，為應急救援與管理提供及時 有效的數據支撐。在深度學習的驅動下，目標檢測 技術獲得了長足的發展，取得了諸多令人矚目的成 就。然而，大多數研究聚焦于地面視頻監控圖像的 分析，面向無人機視角圖像的目標檢測還未得到充 分的研究。目前，即使是最好的目標檢測算法，在 無人機圖像上的平均精確率也難以達到40%（Cao 等，2021）。
**無人機視角下的目標檢測之所以難，其主要原 因在于無人機圖像存在尺度變化、疏密分布、目標 數量較多且小目標占比較高等問題，特別是無人機 高分辨率圖像高計算需求與現階段低功耗芯片有 限算力之間的矛盾難以平衡。**相對于地面視角拍攝 的自然圖像，無人機視角下的廣闊視場意味著更為 復雜的場景和更加多樣的目標，在提供更為豐富的 可視化信息的同時，也帶來了更多無用噪聲的干擾。特別是無人機視角下，圖像中的目標往往因遠端拍 攝、背景遮擋或光照影響等因素檢測難度較大，需 要使用高分辨率圖像提供更多的信息以達到較好 的檢測效果。這極大地增加了目標檢測算法的計算 開銷與內存需求，特別是直接使用未經過特殊設計 的通用目標檢測算法將帶來難以承受的計算開銷 與內存需求，進一步加劇了目標檢測的難度。在實 際應用場景中，往往面臨著類似于識別車輛種類這 種細粒度分類的問題，這些相似目標給模型正確識 別目標帶來了巨大的挑戰。此外，受限于現實世界 中的目標數量，無人機視角下某些類別的樣本數量 往往極為有限，這種數據不均衡的狀況也對模型的 學習能力提出了更高的要求。因此，緊密地結合智能目標檢測技術，針對無 人機圖像的特性設計行之有效的方法，促使模型學 習理解無人機視角下的視覺數據，對于無人機在實 際場景中充分發揮其效用是至關重要的。無人機視 角下的目標檢測在應用廣泛的同時面臨著諸多挑 戰，具有深刻的現實意義與重要的研究意義。對無 人機視角下的目標檢測展開研究將有助于推動目 標檢測領域的進一步發展，增強目標檢測在面對真 實場景時的應用能力。
目標檢測作為計算機視覺領域的基礎研究，已 有學者對此進行研究與總結，并發表許多優秀的綜 述。Zou等人（2019）梳理了400多篇關于目標檢測 技術發展的論文，系統而全面地展現了目標檢測領 域。Oksuz等人（2020）則從目標檢測中存在的類別 不平衡、尺度不平衡、空間不平衡以及優化目標不 平衡等四大不平衡問題出發，對現有的目標檢測算 法進行了深入的總結。Chen等人（2020）則從小目 標四大基礎方法的角度出發，總結并分析了小目標 檢測的相關優化思路。曹家樂等人（2022）回顧并 總結了基于單目相機的視覺目標檢測方法，并對比 介紹了單目目標檢測和雙目目標檢測的國內外研 究進展情況。然而，以上綜述對于無人機視角下目 標檢測的關注不夠，未能系統地梳理無人機視角下 的目標檢測方法和面臨的挑戰。 **聚焦到無人機視角下的目標檢測，Mittal等人 （2020）關注低空無人機數據集，評估并總結了當 前流行的目標檢測算法，但是局限于簡單的性能對 比，沒有深入的總結分析。**Sambolek等人（2020） 介紹了在搜索和救援行動中使用無人機的可能性， 并提供了在無人機圖像中檢測相關人員的方法概 述。Srivastava等人（2021）則關注無人機圖像的車 輛檢測，從提高精度和減少計算開銷兩個方面回顧 了這些工作。Bouguettaya等人（2021）則關注于無 人機視角下的車輛檢測應用，總結并介紹了多種網 絡結構對于改善車輛檢測的貢獻。江波等人（2021） 對常見的航空影像數據集進行了梳理，并對近期的 無人機目標檢測研究進行了歸納和分析。楊浩然等 人（2022a）則對目標檢測相關算法進行了簡單的優 缺點分析。然而，這些綜述對于無人機視角下面臨 的挑戰總結不夠系統，算法方面的趨勢總結較為薄 弱，而且對于目標檢測算法的實際應用闡述也較少。
與以往關注通用領域的目標檢測綜述或僅關 注于無人機相關的特定應用場景下的綜述不同，**本 文著重于對無人機視角下的目標檢測這一意義重大且極具挑戰性的研究領域進行系統且深入的分 析與總結。**本文首先簡要闡述無人機視角下目標檢 測的重要研究意義，然后將對無人機視角下目標檢 測領域中存在的挑戰進行系統的歸納和總結，隨之 將介紹并分析無人機視角下的目標檢測優化思路， 包括數據增強、多尺度特征融合、區域聚焦策略、 多任務學習、模型輕量化以及其他優化策略等。本 文將特別展示無人機視角下目標檢測算法的應用， 闡明該研究的實際意義。此外，本文將介紹無人機 視角下適用于檢測任務的相關數據集，并在常用的 數據集上分析對比現有算法的檢測性能。最后，對 本文內容進行簡要的總結，并討論無人機視角下的 目標檢測未來可能的研究方向和發展趨勢。
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自動駕駛車輛的本質是輪式移動機器人，是一個集模式識別、環境感知、規劃決策和智能控制等功能于一體的綜合系統。人工智能和機器學習領域的進步極大推動了自動駕駛技術的發展。當前主流的機器學習方法分為：監督學習、非監督學習和強化學習3種。強化學習方法更適用于復雜交通場景下自動駕駛系統決策和控制的智能處理，有利于提高自動駕駛的舒適性和安全性。深度學習和強化學習相結合產生的深度強化學習方法成為機器學習領域中的熱門研究方向。首先對自動駕駛技術、強化學習方法以及自動駕駛控制架構進行簡要介紹，并闡述了強化學習方法的基本原理和研究現狀。隨后重點闡述了強化學習方法在自動駕駛控制領域的研究歷史和現狀，并結合北京聯合大學智能車研究團隊的研究和測試工作介紹了典型的基于強化學習的自動駕駛控制技術應用，討論了深度強化學習的潛力。最后提出了強化學習方法在自動駕駛控制領域研究和應用時遇到的困難和挑戰，包括真實環境下自動駕駛安全性、多智能體強化學習和符合人類駕駛特性的獎勵函數設計等。研究有助于深入了解強化學習方法在自動駕駛控制方面的優勢和局限性，在應用中也可作為自動駕駛控制系統的設計參考。
//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210103&flag=1
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