DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 双边滤波与直方图均衡化对冷冻电镜单颗粒图像的优化 为了验证双边滤波器与直方图均衡化对冷冻电镜高噪声单颗粒图像信息增强的有效性，我们使用了Yao等人所使用的模拟冷冻电镜单颗粒图像数据生成方法 [ 13 ]，分别对同一信噪比条件下的原图像与经过预处理的图像进行测试。模拟冷冻电镜单颗粒图像的生成首先需要下载所需的PDB文件，此后利用Xmipp软件包中的xmipp_phantom_transform进行中心校正以及xmipp_volume_from_pdb程序将PDB文件转换为电子密度图，所得到的PDB电子密度图可利用xmipp_angular_project_library程序生成投影文件，最后根据需要添加不同强度的噪声信号 [ 13 ]。其中在信噪比为0.0625的图像(详见图4)下的测试结果显示，未经预处理的图像经过所训练的RBM网络进行分类，其正确率仅为68.52%；而相同条件下经过预处理后的图像，识别正确率可达99.95%，远高于未经预处理的图像，当信噪比更低时，RBM网络对未经处理的数据识别正确率更低。 图4. (A) 模拟单颗粒SpCas9单颗粒投影图像，信噪比为0.0625；(B) 经过预处理的模拟单颗粒SpCas9单颗粒投影图像，信噪比为0.0625 3.2. 模拟SpCas9蛋白单颗粒图像的识别 考虑到实际冷冻电镜单颗粒图像的信噪比可能更低，为了测试受限玻尔兹曼机网络在不同信噪比环境下的识别准确率，我们选取不同信噪比的单颗粒SpCas9蛋白模拟结构投影图像与同等条件下的空白噪声图像为训练集，再以同等数量的模拟数据作为测试集进行检验(详见表1)，以验证本文方法的有效性，模拟图像的生成方法与3.1中相同。我们得到以下数据： Table 1 Identification accuracy of simulated SpCas9 and noise data under different SN 训练集 测试集 信噪比 单颗粒数 非单颗粒数 准确率 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 0.0625 5005 4995 0.9995 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 0.0312 4982 5018 0.9814 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 0.0156 4902 5098 0.9542 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 Cas9模拟单颗粒图像5000 模拟非单颗粒图像5000 0.0078 4798 5202 0.9246 表1. 不同信噪比条件下模拟单颗粒与噪声的识别准确率 由此可见，随着信噪比的不断下降，识别准确率有一定下降，在信噪比为0.0312条件下，识别准确率为98.14%；在信噪比低至0.0156时，识别准确率为95.42%；在更为极端的信噪比仅有0.0078的条件下，该网络的识别准确率仍可达92.46%，而此时，在不经过预处理的条件下，肉眼已经无法识别到图像中是否存在单颗粒(详见图5)。 图5. (A) 模拟单颗粒SpCas9单颗粒投影图像，信噪比自0.0625到0.0078；(B) 经过预处理的模拟单颗粒SpCas9单颗粒投影图像，信噪比自0.0625到0.0078 3.3. 瞬态受体电位离子通道蛋白子类V成员1的冷冻电镜单颗粒识别与三维重构 在经过模拟数据集检验后，我们决定采用真实的冷冻电镜数据进行进一步实验，我们选取了电子显微镜公开图像数据库(Electron Microscopy Public Image Archive，简称EMPIAR)编号为10005的TRPV1原始冷冻电镜图像，利用PARSED工具进行颗粒的初步自动挑选 [ 13 ]，从871张图片中获得了147，256个的单颗粒图像作为分类数据集。 此外，我们还随机选取100张原始冷冻电镜图像，利用RELION进行单颗图像筛选与二维图像分类，并选取置信度较高的前几个类别下的单颗粒图像作为阳性训练集，同时将分类靠后且外观显著为气泡或杂质的单颗粒图像构建为阴性训练集。在训练集的构建过程中，由于单张的单颗粒图像质量难以进行独立的质量评价，对于单颗粒图像的也分类尚未制定明确的标准，RELION作为冷冻电镜单颗粒二维图像分类应用最广泛的软件之一，其分类方法具有较高的置信度，因此可以作为训练样本参考。所挑选出的单颗粒训练样本共计10，418个，其中阳性样本7771个，占比74.59%，阴性2647个，占比25.41%。随后以此作为训练集对RBM网络进行训练，并在训练完成后对初步筛选出的147，256个单颗粒图像进行分类，进一步实现高置信度的单颗粒图像精确识别。 经过RBM网络识别与分类后，共计得到32，403个阳性单颗粒结果，由于RELION无法使用单独选择的单颗粒图像进行三维结构重构，因此我们利用cryoSPARC平台 [ 24 ] 二维分类功能进行进一步筛选，同样地我们仅选取二维分类中置信度较高的前20类(详见图6(A)、图6(B))，共计23636个单颗粒图像进行三维重构，并最终获得了分辨率约为3.63Å的三维密度图(详见图7)。 图6. (A) 基于cryoSPARC冷冻电镜图像处理平台所产生的置信度最高前20类瞬态受体电位离子通道蛋白子类V成员1单颗粒图像投影二维分类图；(B) 单颗粒图像二维分类处于最佳类别的概率分布直方图；(C) 瞬态受体电位离子通道蛋白子类V成员1单颗粒图像投影角度分布图 在单颗粒三维结构重构的过程中，所分配到不同角度相对应单颗粒投影图像的数量的连续性分布，也直接对最终三维模型的分辨率有较大影响。其中，图6(C)表示不同角度派位的分布情况红色代表单颗粒数较多，蓝色代表较少，可以看见在连续区间内，单颗粒图像的角度分布基本比较连续，也说明本方法所挑选的单颗粒投影图像分布均匀，未出现某些角度无法识别的状况。 图7. (A-D) 瞬态受体电位离子通道蛋白子类V成员1三维重构模型投影；(E) GSFSC分辨率曲线图
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user: 4. 结论 为了验证双边滤波器、直方图均衡化与受限玻尔兹曼机在冷冻电镜单颗粒图像识别中的应用，本文首先验证了在模拟高噪声条件下本方法的有效性；随后，在这一基础上，本文对真实的TRPV1的冷冻电镜单颗粒图像数据展开实际应用，并通过进一步的三维结构重构结果验证了方法的可行性。相较于Cheng等文章中利用35，645个非MotionCorr单颗粒图像获得的分辨率约3.4Å的三维结构 [ 4 ]，在部分原始冷冻电镜原始图像文件无法完整下载导致数据的缺失的情况下，最终重构出了分辨率3.63Å的三维结构。本文方法说明了利用计算机图形学与机器学习的相关技术，可以有效的实现冷冻电镜单颗粒图像的识别与筛选，在保证一定准确率的基础上，相比较人工筛选颗粒大大提高了工作效率，也为冷冻电镜单颗粒二维图像的处理与优化提供了新思路。
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user: 摘要 血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor， VEGF)是一种具有高特异性重要促血管生成活性的生长因子，具有促进血管内皮细胞增殖分化，促进血管发生、血管生成、促进细胞迁移、抑制肿瘤细胞凋亡等作用，在调节正常和病理性血管生成过程中发挥积极作用，本文总结了神经系统多种疾病如癫痫、惊厥、脑梗死、脑肿瘤、脊髓炎及注意力缺陷多动障碍等与VEGF表达的相关性进展，目前，利用抗VEGF和抗VEGFRs治疗来阻断肿瘤或其他病理过程中的血管生成被认为是极其重要的。
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user: 1. 血管内皮生长因子(Vascular Endothelial Growth Factor， VEGF)概述 血管内皮生长因子(VEGF)是一种具有高特异性重要促血管生成活性的生长因子，具有促进血管内皮细胞增殖分化，促进血管发生、血管生成、增强血管渗透性、促进细胞迁移、抑制肿瘤细胞凋亡等作用，在调节正常和病理性血管生成过程中发挥积极作用 [ 1 ]，人血管内皮生长因子基因位于6p21.3染色体上，是血管内皮生长因子/血小板衍生生长因子(PDGF)基因家族的一部分。从结构上看，VEGF是一种40 kDa的异二聚体糖蛋白，含有半胱氨酸结基序，其特征是蛋白结构中存在一定的二硫键 [ 2 ] [ 3 ]。在人类中，VEGF家族由几个成员组成：VEGF-A (有不同的异构体)、VEGF-B、VEGF-C、VEGF-D、VEGF-E (病毒VEGF)、VEGF-F (蛇毒VEGF)、胎盘生长因子(PlGF)，最近又增加了内分泌腺源性血管内皮生长因子(EG-VEGF)；其中VEGF-C、VEGF-D具有促进淋巴管生成的作用，在肿瘤的淋巴转移中起着重要作用。VEGF通过与血管内皮细胞上的酪氨酸激酶细胞受体(VEGFRs)结合而发挥作用，VEGFRs主要分为：VEGFR-1 (Flt-1)、VEGFR-2 [(KDR)， (Flk-1)]和VEGFR-3 (Flt-4)。VEGFR-1和VEGFR-2主要表达于血管内皮细胞，而VEGFR-3主要表达于淋巴管内皮细胞。VEGFR-1在内皮细胞、单核细胞、巨噬细胞和造血干细胞的迁移中发挥重要作用，因此主要参与成人生活中的病理性血管生成(肿瘤、炎症、缺血等)。VEGFR-1对VEGF的亲和力是VEGFR-2的10倍，而酪氨酸激酶活性较低，在不同条件下，它对于血管生成的调控具有促进或抑制的双重作用，病理情况下VEGFR1可通过其酪氨酸激酶活性区域正性调节血管生成，VEGFR-1只参与内皮细胞的分化，而不积极参与胚胎发育过程中血管生成的早期阶段；与VEGFR-1相比，VEGFR-2具有更强的促血管生成活性和更高的酪氨酸激酶活性，是VEGF/VEGFR信号传导途径中主要信号传递体，在血管形成过程中起重要调控作用。VEGF和VEGFRs不仅在内皮细胞上表达，在非内皮细胞上也有表达 [ 1 ] [ 4 ] [ 5 ]。目前，利用抗VEGF和抗VEGFRs治疗来阻断肿瘤或其他病理过程中的血管生成被认为是极其重要的。
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user: 2. VEGF与癫痫 癫痫(Epilepsy， EP)是以自发、反复抽搐发作为特点的严重神经系统疾病，其发病机制为大脑神经元高度同步化异常放电，会对患儿相应的神经生理、认知、心理及社会等方面造成损害，是儿童最常见的神经系统疾病 [ 6 ]。癫痫持续状态(Status epilepticus， SE)指一次发作持续30分钟以上，或连续反复发作30分钟以上，发作间歇期意识不恢复者 [ 7 ]；SE是癫痫患者最严重的癫痫发作形式，发育期SE可造成明显的脑损伤及远期神经行为异常；SE可导致海马CA3区明显的细胞死亡且该区胞质中Bax蛋白表达急剧增加，而Bcl-2的蛋白表达却明显降低，海马神经元凋亡既是癫痫发作的结果，也是潜伏期中环路重建导致惊厥反复发作的重要原因，因此海马神经元的凋亡在癫痫的发病中起主导作用，VEGF作为一种促血管生成因子，同时具有神经保护作用，其可以直接作用于神经元与神经胶质细胞，促进神经元的增殖、存活、突触生长，刺激施万细胞延伸、增殖、并可分化出星形胶质细胞和小胶质细胞，促进损伤的神经组织再生和修复，是一种独立的神经保护因子，其神经保护作用主要体现在以下方面：① 促进血管再生；② 直接的神经保护作用：抗细胞凋亡、降低氧化应激、调节离子通道、抑制突触传递；③ 促进神经元再生和轴突形成 [ 7 ] [ 8 ]，研究发现VEGF通过诱导Bcl-2和抑制Bax蛋白表达来发挥发育期SE后急性期与远期海马凋亡损伤的神经保护作用，尤以0.04 μg VEGF组效果最好，VEGF减少神经细胞凋亡的机制主要是VEGF与VEGF受体结合后激活PI3K/Akt (磷脂酰肌醇3激酶/丝氨酸激酶) [ 9 ]，一方面抑制促凋亡蛋白进而抑制半胱氨酸蛋白caspase-9及其下游效应因子，避免细胞发生凋亡；另一方面使凋亡抑制蛋白表达增加，从而抑制caspase-3、7、9介导的细胞凋亡，此外在脑组织缺血缺氧条件下，VEGF可诱导低氧诱导因子(Hypoxia inducible factor， HIF)的产生，HIF可以与低氧诱导因子受体(Hypoxia inducible factor receptor， HRE)结合上调VEGF的表达，从而调节Bax及Bcl-2的表达，从而发挥神经保护作用 [ 10 ]，在未成熟脑惊厥持续状态(SC)时，VEGF可促进急性期海马神经干细胞增殖，减少SC所致的海马CA1区和CA3区神经元丢失，改善未成熟脑SC后海马的病理损伤，对神经元有直接的保护作用 [ 11 ]。
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user: 3. VEGF与脑卒中 脑卒中是由于动脉严重狭窄或闭塞导致脑组织缺血缺氧的一种临床常见脑血管疾病，Willis环交通支开放供血，颅外动脉系统通过颞浅动脉–眼动脉血管连接，颅内动脉系统通过软脑膜与脑膜动脉血管连接，或不同脑室间软脑膜血管相互连接形成，即为侧支循环形成，侧支循环级数越高，提示侧支循环形成越良好，良好的侧支循环可减少脑缺血发生率且预示预后良好，且可能有利于减轻神经缺损程度 [ 12 ] [ 13 ]。研究表明VEGF血清水平与脑梗死灶大小及神经功能缺损评分明显相关。VEGF主要通过诱导内皮细胞增殖和体内新生血管形成改善缺血性脑卒中患者预后，同时也可通过下调凋亡基因半胱天冬酶(caspase)-3，-9，-12及c-jun的表达，抑制反应性凋亡途径的激活发挥其神经保护作用。CLIC４通常在内皮细胞和血管平滑肌细胞中表达，并且对于在胚胎发生和缺血期间血管形成是必需的，发生缺血性脑卒中后，CLIC4上调VEGF的表达，VEGF与其受体结合后通过MAPK信号通路，将信号传递至细胞核内激活DNA的合成，同时动员Ca 2+ 信使以及双孔通道TPC2亚型对酸性细胞内Ca 2+ 储存物的特异性接合，导致Ca 2+ 释放，促进内皮细胞的增殖及血管生成反应，从而促进侧支循环的形成，有助于恢复半暗带甚至是缺血中心的血流 [ 14 ]，检测血清VEGF水平可辅助判断缺血性脑卒中患者病情和预后。
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user: 4. VEGF与视神经脊髓炎 视神经脊髓炎(neuromyelitis optica， NMO)和(或)视神经脊髓炎谱系疾病(neuromyelitis optica spectrum disease， NMOSD)是一种特发性炎性脱髓鞘疾病，病变主要侵犯视神经和脊髓，导致严重的视神经炎和横贯性脊髓炎 [ 15 ]。NMOSD是一种涉及多种细胞参与的复杂免疫病理过程，而细胞因子/趋化因子是细胞间的生物活性多肽信使，通过对于不同细胞的多效性作用导致免疫系统激活，包括免疫细胞的增殖、分化及聚集从而导致炎性反应的发生、致病。血清AQPIgG在诊断NMO/NMOSD上有较高的敏感性和特异性，VEGF是一种新血管生成的诱导因子，可介导血管的多项生理功能，尤其是可刺激血管平滑肌细胞增生和分化，也是目前诱导新血管生成最强的物质，VEGF-A是一种血脑屏障(blood-brain barrier， BBB)破坏的生物标记物，其在脱髓鞘病变中参与促进BBB的破坏，但应用VEGF-A拮抗剂后可以阻止上述过程的发生，表明VEGF-A在NMO的发病过程中可能发挥着潜在的作用，NMOSD为一种炎性脱髓鞘疾病，只有在血–脑屏障破坏的前提下，AQP-4抗体才具有致病性，血脑屏障破坏在NMOSD的发病中起着重要作用。而VEGF-A是血脑屏障破坏的生物标记物，且体外实验中已证实VEGF-A在NMO的发病过程中存在一定作用 [ 16 ]，NMO在发病过程中可能由于其星形胶质细胞产生的损伤较髓鞘脱失严重，机体免疫反应强烈，加之星形胶质细胞是抗原呈递细胞，其在被激活或损伤之后能够分泌出更多的多类细胞因子，刺激和促使VEGF、BAFF等因子表达上升，导致B细胞形成的AQP4-Ab上调，最终促发NMO的发生。EDSS评分则是临床上评估NMO病情的量表，可有效反映患者视神经功能损害情况，Pearson相关性分析显示，脑脊液BAFF、VEGF水平均与EDSS评分呈正相关(r = 0.695， P < 0.001; r = 0.668， P < 0.001)，提示检测其水平可作为评估NMO病情的重要参考指标，且临床上应进行联合检测 [ 17 ]。
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user: 5. VEGF与其他神经系统疾病 VEGF目前被认为是脑部损伤中发挥重要作用的细胞因子，其释放增加可引起血脑屏障通透性的增加，因此具有很强的扰乱和损伤血脑屏障的作用，VEGF最受关注的生理功能是参与肿瘤生长、转移及炎症反应过程，除此之外，它还能在较低浓度时就表现出较强的增加血管通透性的作用且效应是组胺作用浓度的5万倍，因此VEGF释放增加可引起血脑屏障通透性增加导致脑水肿形成，在颅内感染早期病毒引发宿主的炎症反应炎症细胞和血小板等均可生成VEGF与病毒性脑炎的发生发展有密切关系 [ 18 ]；VEGF在注意力缺陷多动障碍(Attention deficit hyperactivity disorder， ADHD)患儿血清中的水平是下降的，提示提示VEGF可能参与ADHD的发病机制 [ 19 ]，VEGF表达的刺激促进神经传递和突触可塑性过程，如神经发生，这些血管内皮生长因子在大脑中的作用，可能是其对精神病和其他神经疾病有益的治疗作用的基础，如阿尔兹海默病等 [ 20 ]。
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user: 6. 展望 目前已有一些以VEGF/VEGFR为靶点治疗药物用于临床抗肿瘤治疗，如贝伐单抗、VEGF-Trap等，并且被认为可用于治疗多种与血管生成密切相关的疾病 [ 18 ]，VEGF参与多种中枢神经系统疾病发病机制，但关于其作用机制还不明朗，通过深入研究，或许我们可以获得靶向药物，实现精准医疗，从而造福广大患者。
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user: 摘要 川崎病是一种具有明显季节性和区域流行性的疾病，好发于5岁以下儿童，表现为急性自限性的全身性血管炎，累及中小动脉，特别是冠状动脉病变。目前发病呈增高趋势，大约15%~25%未经系统治疗的儿童最终发展成冠状动脉损害，成为发达国家儿童获得性心脏病的最常见原因。目前干细胞治疗小鼠川崎病模型所致的冠脉损害取得重要进展，现就干细胞治疗川崎病冠脉损害的形成进行简要综述。
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user: 1. 前言 川崎病(Kawasaki disease， KD)是自身免疫系统疾病，又称皮肤粘膜淋巴结综合征，1967年由儿科医生川崎富作首次在日本报道，多发生于五岁以下儿童，其主要是一种以全身中、小动脉炎性病变为主要病理变化的急性发热性疾病和全身性血管炎 [ 1 ]。多侵犯心脏冠状动脉而引起严重的并发症。川崎病冠脉损害(coronary artery lesion， CAL)是严重的并发症，有心肌梗塞及猝死的风险，成为发达国家儿童获得性心脏病的首要治病因素。高达15%~20%的川崎病患者对大剂量静脉注射免疫球蛋白治疗没有反应，这些患者的冠状动脉瘤发生率明显增加 [ 2 ]。
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user: 2. 川崎病病因及发病机制 到目前为止，学者们对川崎病的发病原因及发病机制尚不十分清楚，但是通过近半个世纪的研究支持遗传因素在其发生及发展中起关键作用，并出现两大学说：感染学说及免疫学说。川崎病是一种致血管炎症性改变的自限性疾病，好发于东亚人群及冬春季，与其他感染性疾病的临床表现有重叠 [ 3 ]，其临床生化指标，如白细胞/CRP增高及血沉增快，足以证明其基础病变为炎性细胞所致。川崎病急性发病期释放大量的炎性细胞因子，激活免疫细胞以后，能使活化的免疫细胞释放大量的炎性细胞因子 [ 4 ]，呈恶性循环，形成瀑布反应，使机体失去对炎性反应的控制，造成内皮损伤。其次大量的肿瘤坏死因子产生，损害血管内皮细胞，造成内皮通透性增加，继而血管内皮细胞释放趋化因子，使免疫细胞向受损的血管表面聚集。肿瘤坏死细胞减少了内皮祖细胞数量，从而减低了对受损内皮细胞的修复作用，导致冠脉损害。在川崎病急性期内，机体大量释放白细胞介素，白细胞介素使细胞发生毒性作用，抑制P53基因表达，使淋巴细胞凋亡减少，持续产生更多的炎性因子和黏附分子，介导血管内皮细胞损伤 [ 5 ]。T细胞异常活化是川崎病免疫系统激活导致血管免疫损伤的始动环节和关节步骤 [ 6 ]。大量的T细胞使机体呈免疫活化状态，活化的T细胞作用于体液免疫，诱发血管发生炎性反应。血管内皮生长因子(Vascular dendothelial growth factor， VEGF)可导致血管通透性增高，川崎病患者血液中可检测到大量的血管内皮生长因子，血管VEGF促进白细胞聚集到冠脉炎症部位进行刺激，活化的外周血单核细胞趋化到内皮损伤部位，导致局部产生VEGF，参与冠脉血管壁的损害。通过饶晓红 [ 7 ] 等人的研究，血小板参与川崎病血管损害，血小板增多及活化增强后，在受损的冠脉引起血栓形成，内膜增厚，并且其释放多种血管收缩素及凝血物质，导致心肌功能受损，增加高凝状态。目前，国内外对ITPKC/CASP3/ TGF-S/BLK/CD40/FCGR2A等研究较多，表明众多基因参与川崎病的发生及CAL发展过程 [ 8 ]。总之，KD病变机制是一个复杂的过程，但研究表示其是免疫细胞异常活化及各种细胞因子的大量释放，导致血管内皮损害及功能障碍。
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user: 3. 川崎病冠脉损害的病理基础 美国Lehman等 [ 9 ] 通过提取乳酸菌胞壁取物(lactobacillus casei cell wall extract， LCWE)诱发冠状动脉炎模型，通过其病理切片显示心脏组织可见血管壁增粗且周围有炎症细胞浸润，可出现斑块。LCWE诱导的川崎病血管炎的特征是主动脉根部炎性细胞浸润，冠状动脉发生坏死动脉炎，然后由于LMP导致管腔堵塞，导致冠状动脉完全狭窄 [ 10 ]。Philip [ 11 ] 等于2004年通过猪模型发现小猪心脏冠脉不同扩张，病理学见内层弹力膜断裂内膜增生改变，血管周围炎性浸润等。学者们通过对患儿的临床数据分析及观察，结合大量的川崎病动物模型的理论研究基础及临床研究提高对川崎病诱发冠脉损害的认识。其表明川崎病是中小血管的炎症，长期的血管炎症存在最终导致冠状动脉粥样硬化。冠状动脉血管壁增厚，主干内径增宽，内膜增厚，瓣膜及心房内膜轻度肿胀，中性粒细胞散在浸润，冠状动脉管腔扩张及心肌细胞坏死溶解，局部纤维接替组织增生伴钙盐沉积。心脏外膜间质水肿，可见少量淋巴细胞浸润及纤维结缔组织弥漫增生。血管肌层被破坏，外膜可见局灶性纤维素样坏死及不同程度纤维化。管腔内可见白色血栓形成。严重持续性的冠脉血栓形成内皮细胞损伤及心肌细胞坏死，造成心脏不可逆性改变。
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user: 4. 干细胞治疗的机制及效果 干细胞具有独特的生物学特性，无限的或永生的自我更新能力，其功能是维持及控制细胞再生，具有扩增能力和限制分化潜能。从功能上讲，干细胞具有多项分化潜能及自我更新能力，从而修复坏死或受损的组织。通过感染学说，只要能控制或减弱川崎病所致的炎症反应，就能使川崎病得到控制或康复，因此需要一种治疗措施能够抑制或阻断严重反应。干细胞可促进组织功能性再生修复外，还有广泛的免疫调节及抗纤维化活性的作用 [ 12 ]。组织内巨噬细胞有参与炎性损伤抗炎和组织修复的多重作用，心肌梗死早期以M1性巨噬细胞为主，M1型巨噬细胞通过吞噬溶解及消化坏死心肌组织，同时导致心肌损伤 [ 13 ]。M2型巨噬细胞在急性心肌梗死后期参与抗炎症反应，参与促进心脏修复效应。研究表明，干细胞移植可显著增加心肌梗塞区域M2型巨噬细胞的浸润，减少纤维化，增加血管生成，改善心脏功能。干细胞治疗心肌梗死小鼠模型研究发现，治疗一周后，心肌细胞内M1型数量较少，M2型增加，残存心肌细胞较多，淋巴细胞浸润减少，心肌细胞凋亡指数和心肌胶原沉积降低 [ 14 ]。Peng Y [ 14 ] [ 15 ] 等研究表明干细胞通过调整炎症反应，降低炎性因子的表达，提高抗炎因子的表达，避免过度的炎症反应和炎症导致的组织损伤。间充质干细胞来源的外泌体可增强心肌梗死模型心肌组织中巨噬细胞M2极化效应，抑制心肌组织炎症和心肌细胞凋亡 [ 16 ]。炎症反应中炎症性损伤组织向促组织修复转折的过程，是巨噬细胞M1型向M2型转化所诱导，间充质干细胞的注射诱导大量巨噬细胞M1向M2转化，从而减少川崎病的炎症反应，促进受川崎病受损心脏组织的修复。并且在《Science Translational Medicine》上发表的文献显示 [ 17 ]，日本研究团队启动了心肌球来源细胞(CDC)治疗扩张型心肌病的临床试验，共涉及到5名儿童患者。在注射心肌球来源细胞一年后，患者没有出现严重副作用，且心脏功能有改善的迹象。 干细胞具有自我复制更新能力，能够有效修复损害的组织或器官 [ 18 ]。干细胞是一类相对特殊的细胞该类细胞取材比较方便，且不涉及伦理等诸多问题 [ 19 ] [ 20 ]。干细胞具有归巢性，能够作为载体工具定向运送生物制剂，从而实现相关疾病的治疗。Zhao L [ 21 ] 等人通过研究证明：干细胞DNA携带的一些决定肌系分化的基因点，从而促进干细胞向心肌细胞分化。通过动物实验研究显示，应用干细胞治疗受损的心肌细胞，能够有效改善心肌供血情况，提高机体心脏功能 [ 22 ] [ 23 ]。人脐带间充质干细胞能够向内皮细胞心肌细胞分化，加之其来源广泛免疫反应少，其具有应用于治疗川崎病造成的冠脉损害的作用。对动物模型注射干细胞后，血管冠状动脉主干内径减少，大量的淋巴细胞及嗜酸性粒细胞单核细胞浸润，未见明显的血管炎性反应及其损伤改变。干细胞可以成功分化为血管内皮细胞及部分心肌细胞，修复被川崎病所受损的心脏组织。
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user: 5. 小结与展望 川崎病的传统治疗是注射丙种球蛋白或口服阿司匹林。但2004年美国心脏病学会指南指出，发热五天内应用丙种球蛋白不能降低冠脉损害的发生率，并且有发生耐药性的风险；另外丙种球蛋白价格昂贵，对患儿家庭来说增加花费。干细胞对川崎病所致的冠脉损害的再生和修复具有关键作用，提供一种新的治疗方法和思路，摆脱传统治疗的局限性，有望成功阻止CAL的发生，改善川崎病患者的预后。然而其面临不少难题，干细胞治疗冠脉损害仍处于研究阶段，干细胞提取的安全性和有效性等有待进一步研究及解决。但是通过不懈的努力，干细胞治疗将成为治疗冠脉损害更加有效的新途径。
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user: 摘要 本文基于ALOS-2卫星PALSAR-2 SAR升降轨数据，提取了2018年台湾花莲Mw6.4级地震同震地表形变场。构建了基于升降轨InSAR观测的地表东西向和垂向形变解算模型，反演获得2018年花莲地震同震二维形变场。结果显示，跨米伦断层垂向形变量级差异最大，其上盘相对下盘抬升量级~0.28 m，苓顶断层上盘相对下盘也存在~0.2 m的抬升变形。东西向形变场显示，最大东向地表变形位于米伦断层上盘北段，量级~0.15 m，最大西向地表变形则位于米伦断层上盘南段和苓顶断层上盘，量级~0.4 m。综合二维同震形变、库伦应力传输和反演断层滑动分布发现：2018年Mw6.4级花莲地震主震断层为西向倾斜的隐伏断层，且破裂传播至了米伦断层西侧区域，并触发了苓顶断层和米伦断层的破裂；其中米伦断层为东向倾斜高角度断层，其同震破裂以左旋走滑为主并兼具逆冲运动，苓顶断层为西向倾斜高角度断层，其同震破裂为左旋走滑兼具逆冲运动；滑移反演模型显示最大滑移量为~1.8 m，位于孕震断层地下~5.5 km深度处。
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user: 1. 引言 2018年2月6日，中国台湾省花莲县东部地区发生Mw 6.4级地震，根据美国地质调查局(USGS)公布结果，此次地震震中位置位于(24.134˚N，121.659˚E)，震源深度~17 km [ 1 ]，剧烈的同震运动给当地造成巨大生命和财产损失，截至2018年2月11日18时，花莲地震共造成17人遇难、285人受伤，多栋建筑物倒塌。 花莲地震震中位于花东纵谷断裂附近，花东纵谷北起花莲，南至台东，是台湾岛地质构造上的重要分界 [ 2 ]。断裂带西侧为欧亚板块，东侧为菲律宾海板块，两板块的交汇速率~80 mm/a [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。现有研究表明，花东纵谷断裂运动积累了30~40 mm/a的地壳压缩量 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，导致沿该断裂带地震活动频发。根据中国地震台网监测显示，近六年来，在北纬21˚N~26˚N，东经120˚E~122˚E的台湾岛及附近海域范围内，共发生了10次Ms 6.0级以上的地震，其中有两次强震事件位于台湾花莲县以东附近海域 [ 9 ]。 震后的受灾情况调查显示，此次地震主要影响花莲县及其附近区域，野外调研发现米伦断层地表轨迹附近有明显的断层错动现象。但花莲县和米伦断层均距震中超过20 km，该区域的显著地表位移究竟是由孕震断层破裂造成，或米伦断层受主震触发破裂造成，仍有待进一步的分析和研究。此外，GPS形变场显示在花莲市南部的苓顶断层附近出现显著的地表位移 [ 10 ]，对于该断层是否也同时被主震触发，也有待进一步论证。 利用合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar， InSAR)技术获取同震形变并开展相关发震机制研究，已经在国内外得到广泛应用 [ 11 ] - [ 17 ]。花莲地震发生后，欧空局的Sentinel-1卫星和日本宇航局的ALOS-2卫星均迅速观测获得了覆盖震区的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar， SAR)数据，并基于InSAR技术提取了2018年花莲地震的同震地表卫星视线(Line-of-sight， LOS)方向形变场，结果显示花莲城区米伦断层上下盘存在明显的LOS向地表运动，推断该断层发生了破裂。此外，Huang等利用地震期间的InSAR测量数据，研究了2018年2月发生的花莲6.4级地震的断层几何形态和滑移，结果表明，该事件至少涉及3个断层，包括位于花莲市的一条南倾断层、一条西倾主断层和东倾米伦断层，浅部逆断层滑动与地震后的现场调查结果相吻合 [ 18 ]。Yen等利用InSAR和GPS数据记录了此次地震的地表变形，并提出斜向汇聚和左旋走滑挤压的断层运动模式可解释此次地震同震形变场 [ 19 ]。此外，Tung等利用InSAR和GPS数据获取了此次地震地表变形，结果显示地表变形主要集中在米伦断层和苓顶断层附近，表明此次地震触发了多个断层滑动 [ 20 ]。但受限于InSAR观测形变为北东高三维形变在卫星雷达入射方向的投影，直接分析LOS向形变不易判断相关发震断层在三维空间内的运动模式。 为提高利用InSAR数据解译断层运动特征的能力，并加深对2018花莲地震断层破裂机理的正确认知，本研究联合升降轨InSAR形变数据，构建了东西向与垂直向的形变解算模型，反演获得了2018年花莲地震的地表二维形变场，并论证了相对升降轨InSAR原始观测，反演二维地表形变在揭示断层运动机制方面的优势，分析地表二维形变的分布模式与量级，结合跨断层形变剖面数据、主震库伦应力传输和反演断层滑动模型，讨论了米伦断层和苓顶断层的破裂触发与运动机制，为2018花莲地震的研究提供了可靠的参考资料。
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user: 2. 花莲地震InSAR数据处理 本文搜集了2018年花莲地震前后，ALOS-2卫星PALSAR-2传感器观测获得的花莲地区升降轨雷达影像数据(表1)，影像覆盖区域如图1所示，其中两个黑色矩形虚线方框分别代表卫星升轨和降轨影像覆盖范围，橙黄色五角星标识花莲地震震中，暖色实心圆为相关余震序列，圆的直径尺寸标识余震规模。 Table 1 Radar image parameter 轨道方向 主影像(年-月-日) 从影像(年-月-日) 极化方式 方位角(˚) 入射角 升轨 2016-11-05 2018-02-10 HH −10.99 27.80 降轨 2017-06-18 2018-02-11 HH −169.73 40.55 表1. 雷达影像参数 图1. 花莲地震同震地表形变研究区域，橙黄色五角星为花莲地震震中，黑色虚线矩形框显示ALOS-2卫星升、降轨SAR影像覆盖范围，红色虚线矩形框为推测的主震断层面地表投影，黑色弧线为米伦断层地表轨迹，红色实线为苓顶断层地表轨迹，暖色实心圆为2018花莲地震余震序列 利用GAMMA软件对上述PALSAR-2影像进行InSAR干涉处理 [ 21 ]，并利用30 m分辨率的SRTM DEM数据移除地形相位获得差分干涉数据；采用自适应滤波算法进行干涉图滤波降噪 [ 22 ]，并使用Chen和Zebker开发的Snaphu软件对滤波后的差分干涉图开展相位解缠处理 [ 23 ] [ 24 ]；考虑到卫星轨道误差残余，利用高相干（相干系数>0.3）数据构建轨道残余误差模型，移除残余轨道误差分量 [ 25 ] [ 26 ]；并对校正后的数据进行地理编码，最终获得2018年花莲地震升降轨InSAR同震地表形变场(图2)。 图2. 花莲地震InSAR差分干涉图。(a) 升轨InSAR差分干涉图，(b) 降轨InSAR差分干涉图; 红色实线代表断层地表轨迹，黄色五角星为花莲地震震中 图2显示花莲地震升降轨InSAR同震干涉条纹，其中一个周期(−π到π)的条纹变化，对应地表在雷达视线方向半个波长(0.1145 m)的位移，雷达视线向变形量级越大，其在干涉图上对应条纹越密集。从升轨干涉结果(图2(a))中可看出，两处半椭圆形密集条纹呈近南北向分布在米伦断层和苓顶断层两侧，吉安乡区域干涉条纹主要分布在米伦断层西南方向，而寿丰乡区域干涉条纹集中在苓顶断层西北方向，从空间关系上分析两处地表变形极有可能是上述断层活动造成的。需要指出的是，由于卫星视角差异，降轨干涉数据(图2(b))的干涉条纹在空间位置和分布形状上与升轨(图2(a))不同，显著的干涉条纹主要集中在米伦断层的东侧，且降轨影像在米伦断层东侧观测到的地表形变量级要显著大于升轨。同时，升轨InSAR数据在苓顶断层东侧有较明显失相干现象，这可能是由于该区域地表植被覆盖造成的。 图3为花莲地震同震形变场，其中暖色调区域表示观测目标靠近卫星，冷色调区域表示远离卫星。升轨形变场(图3(a))显示，花莲城区至寿丰乡区域，形变特征以靠近卫星为主，但在吉安乡及其以北区域发现显著的远离卫星地表运动信号，花莲市区显著的靠近卫星地表运动主要位于米伦断层东侧，而吉安乡所在的远离卫星地表运动区域位于米伦断层西南方向，且靠近和远离卫星运动的地表分界线正好沿米伦断层分布。此外，寿丰乡所在的苓顶断层西侧发现显著的靠近卫星向地表运动，其最大形变量级达0.22 m。 图3. 2018花莲地震InSAR形变场。(a) 升轨InSAR形变场；(b) 降轨InSAR形变场；红色实线代表断层地表轨迹，红色五角星为花莲地震震中 InSAR降轨形变场(图3(b))显示米伦断层东侧存在显著的同震地表运动，其中靠近卫星方向形变最大量级~0.25 m，远离卫星方向最大形变量级~0.5 m，即米伦断层上下盘最大相对位移达~0.75 m。此外，卫星升降轨观测形变场均显示米伦断层东侧地表形变量级较西侧更为显著，而根据同震断层的破裂机理可知，断层上盘的运动量往往较下盘更为显著，进一步综合区域地质调查结果 [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ]，可推断米伦断层为东向倾斜断层。同理，依据升降轨InSAR形变场特征，在不考虑苓顶断层东侧失相关的情况下，可初步推断苓顶断层向西倾斜。需要指出的是，卫星视线向的形变并不能直接反映断层在三维空间内的运动模式，需开展卫星视线向变形至北东高三维形变的转换以进一步加深对断层运动机制的认知。
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user: 3. 地表二维形变反演方法 InSAR提取地表变形是北东高三维形变在卫星视线方向的投影，其监测成果可很好地反映地表在卫星视线向的变形情况，但考虑当前断层几何模型、GPS观测变形、以及常规野外考察成果均是以北东高三维空间坐标系为参考基准，卫星视线向变形不便于科研人员的直观理解，且不便于分析断层运动机制。因此，将InSAR监测的LOS向变形转换到北东高三维空间坐标系下，具有较高的实用价值。 根据雷达成像的几何模型，可知视线向形变和北东高三维形变的转换关系如下 [ 30 ]： d L O S = − d N cos ( α − 3 π 2 ) sin θ − d E sin ( α − 3 π 2 ) sin θ + d U cos θ (1) 其中 d L O S 表示视线向形变， d N 、 d E 、 d U 分别表示北、东、高三维地表形变分量，α和θ代表卫星飞行方向角和雷达入射角。由于雷达卫星近南北向飞行的特点，卫星视线向变形对南北方向的形变极不敏感 [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ]，以本文使用的ALOS-2卫星数据为例，其升、降轨飞行方向角分别为349.01˚，190.27˚；入射角分别为27.80˚，40.55˚，计算可得北、东、高各维度在视线向形变中的投影系数(表2)，其中南北向形变的投影系数显著小于东西向和垂直向，进一步考虑单独使用升降轨InSAR观测反演地表北东高三维形变面临的秩亏问题，此处假定地表南北方向变形对视线向形变的贡献分量可忽略，据此可得到东西向和垂直向二维形变与卫星视线方向形变的关系 [ 33 ] [ 34 ]，如式2。 Table 2 LOS projection coefficient of 3D deformatio 北 东 高 升轨 −0.0889 -0.4578 0.8846 降轨 −0.1159 0.6397 0.7598 表2. 北东高三维形变LOS向投影系数 ( d L O S 1 d L O S 2 )         =       ( − sin ( α 1 − 3 π 2 ) sin θ 1     cos θ 1 − sin ( α 2 − 3 π 2 ) sin θ 2     cos θ 2   ) ( d E d U ) (2) 其中下标1为卫星升轨，下标2为卫星降轨，其它各字母含义与公式(1)保持一致。简化升降轨卫星视线向形变为矩阵 D = ( d L O S 1 ， d L O S 2 ) T ，转换系数矩阵为A，东西向和垂直向地表形变向量为 X = ( d E ， d U ) T ，则上式可变换为： D = A X (3) A = ( − sin ( α 1 − 3 π 2 ) sin θ 1   cos θ 1 − sin ( α 2 − 3 π 2 ) sin θ 1   cos θ 2 ) (4) 依据公式3，获得地表东西和垂直方向形变： X = ( A T A ) − 1 A T D (5) 其中X为待解算的东西和垂向二维地表形变向量，可用于分析同震事件造成的地表变形空间分布特征，特别是近断层数据可直接用于解译断层的运动机制。 需要指出的是，此处的转换模型未考虑北方向变形对反演结果的影响，将在一定程度上影响解算二维形变场的精度，对该问题的解决有赖于增加新的独立观测数据，特别是对北方向变形较为敏感的观测成果，如像素偏移技术和多孔径技术提取获得的卫星飞行方向地表形变数据，但上述两种方法在形变提取可行性和精度方面仍存在较多的限制因素 [ 35 ] [ 36 ]。因此，单独利用升降轨InSAR数据反演东西和垂向二维形变场，在快速获取同震地表二维形变方面仍具有较高的实用价值。
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user: 5. 结论 本文以ALOS-2卫星PALSAR-2传感器观测SAR影像为数据源，获取了2018年花莲地震的InSAR同震地表形变场，构建形变转换模型，反演得到2018年台湾花莲地震垂向和东西向二维形变场；并联合主震断层运动库伦应力传输和余震空间分布，分析了此次地震的发震机制、地表形变分布模式和断层破裂触发关系，最后利用反演断层滑动模型验证了推测结论的可靠性。结论如下：1) 相比于原始的InSAR卫星视线向形变，垂向和东西向二维地表形变场，可更直接的表征断层运动特征，对强震后断层活动特性的快速解译具有较高的实用价值；2) 基于对二维形变场的分析发现，米伦断层为东向倾斜高角度断层，其同震破裂以左旋走滑为主并兼具逆冲运动，苓顶断层为西向倾斜高角度断层，其同震破裂为左旋走滑兼具逆冲运动；两断层的运动控制了其近场区域的地表形变空间分布；3) 花莲地震主震断层为西向倾斜隐伏断层，其破裂传播至了米伦断层西侧和苓顶断层北侧区域，并触发了苓顶断层和米伦断层的破裂；4) 断层滑移反演模型显示最大滑移量为~1.8 m，位于孕震断层地下~5.5 km深度处。
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user: 摘要 随着科技的发展，机器人发展日新月异，在当今时代，在工业、物流、医疗以及服务领域，都能看到机器人的身影，因为单个机器人功能的局限性，多机器人系统开始发展，多机器人编队避障问题成为研究热点。采用的研究方法主要是是实验法和文献研究法，主要通过查阅文献来获得思路，然后在MATLAB中仿真得到实验结果。研究的主要内容有人工势场法、领航跟随法、人工势场法改进领航跟随法实现过程中遇到的问题、在静态环境中运用人工势场法和领航跟随法使多个机器人协同合作完成编队和避障。实验结果在MATLAB仿真中实现，利用栅格法，对障碍物进行膨化处理，4个机器人从初始位置，初始队形，到达目标位置，在行进过程中遇到障碍物，遇到障碍物时队形发生变换，躲避障碍物后，队形再一次改变，整个过程中，领航者运动轨迹和跟随者不同，在领航者到达位置后，跟随者根据情况改变位置信息从而达到目标位置。
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景 自从人工智能的概念被提及，越来越多的人开始瞄向机器人领域，机器人领域的发展了让大众更能了解人工智能，上世纪七十年代，有人提出编队控制的内容，使多个机器人通过编队来实现各种工作，多机器人系统的提出更是推动了机器人领域的进步，其中，编队避障是多移动机器人所面临的最大的问题，常用的编队避障算法有领航跟随法 [ 1 ]、人工势场法 [ 2 ]、基于行为法 [ 3 ] 以及虚拟结构法 [ 4 ] 等。其中人工势场法因实时性强、突防突发威胁能力强、局部处理能力强等较为常用于避障处理，而领航跟随法因领航者作为控制整个智能体系统运动的主导，仅凭给定的运行轨迹便可以控制整个智能体群组的行为，从而大大简化了控制作用。 1.2. 国内外研究现状 经过二十几年的发展，多机器人系统的研究已在理论和实践方面取得很大进展，并建立了一些多机器人的仿真系统和实验系统。目前，国内的多机器人系统的研究已经有了进展，但国外的研究比较活跃，国外学者们对于多机器人的研究较早，技术也比较成熟，日本对于机器人编队的研究 [ 5 ] 主要是利用在大型足球比赛中，这一比赛项目的大大的促进了多机器人编队系统的研究，美国科研人员研究出来了呈分布式结构的SWARM系统，把原本具有自主能力的机器人降低自身的智能型，按照功能分配到整个编队中，使整个编队呈现出群体智能型。欧盟设立专门进行多机器人系统研究的做RTHA课题——“用于搬运的多自主机器人系统”，美国海军研究部和能源部也对多机器人系统的研究进行了资助。 国内在多机器人领域研究较晚，但我国对于机器人研究给予高度重视，投入了大量的人力、物力财力，加快了研究步伐，目前已经有了很大进展，刘瑞轩、张永林等人 [ 6 ] 将领航跟随与基于行为法结合，使用粒子群算法优化于各行为的适应度函数；郑新娟 [ 7 ] 结合改进的路径规划算法，对多机器人系统的避障和队形变换等问题进行研究，设计了由基于ARM嵌入式系统开发的履带移动机器人、VS2010设计的上位机监控软件及Zigbee无线通信模块组成实验平台系统。柴锐之 [ 8 ] 建立了多机器人队形的表征空间模型，设计了实现这个模型的分层结构，并分析了在这个模型下编队任务的约束；吴军成、肖宇峰 [ 9 ] 等人设计算法通过REYNOLDS类鸟群模拟方法设计了“分离”、“对齐”、“队形”三规则的控制器来实现多机器人任意队形保持控制，并增加“切换”规则来实现多机器人队形变换等等，还有更多学者正在研究阶段。 通过国内外多机器人发展状况的分析，我们可以得出，我国在多机器人研究方面还有很多不足，无论是编队队形的研究还是机器人系统都存在很大差距，在路径规划方面，实施环境监测以及多机器人协调合作的问题较为突出。 1.3. 研究的目的和意义 近来关于移动机器人发展有了很大的进步，移动机器人以环境感知、动态决策与规划、行为控制等的功能受到很多领域研究人员的青睐，在工业中常用多个机器人来搬运货物，在物流中用来运送货物，在生产车间做一些简单机械化的工作，提升生产力等。 单个机器人的性能和工作效率在近年来有很大的提升，但多个机器人协同工作要比单个机器人独立工作更强大，单个机器人所执行任务和能力有限，多机器人之间相互合作能够提升系统的冗余度和容错性，提高执行任务的鲁棒性，如今的多机器人主要在无人机和移动机器人、水下机器人方面发展较为迅速。在执行任务时，多机器人可以根据情况变换队形，提升了执行任务的效率。研究多移动机器人编队和避障问题早已成为热点，本课题所研究的人工势场法改进领航跟随法的控制算法为多移动机器人编队和避障的研究奠定基础，为实现多移动机器人协同合作完成任务方向发展。
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user: 2. 人工势场法改进的领航跟随算法 2.1. 人工势场法 人工势场法路径规划的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种抽象的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生“引力”，障碍物对移动机器人产生“斥力”，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。 常用引力势场函数：在混合势场中，目标点对机器人产生引力，人工势场法所用到引力势场函数为： U a t t ( q ) = 1 2 × k a t t × ( q − q g ) 2 (1) 其中 U a t t ( q ) 为引力场，q为当前机器人， k a t t 为引力增量函数，其值大于零； q g 为机器人与目标点的相对距离，下标g表示目标点；引力 F a t t ( q ) 是由引力势场函数的负梯度所得，其大小计算如式： F a t t ( q ) = − ∇ U a t t ( q ) = − k a t t | q − q g | (2) 常用斥力函数：在混合势场中，障碍物对机器人产生斥力，人工势场法中斥力势场函数公式为： U r e p ( q ) = { 1 2 k r e p ( 1 q − q 0 − 1 ρ 0 ) 2 ，     q − q 0 ≤ ρ 0 0 ，                                                           q − q 0 > ρ 0 (3) 其中 q − q 0 表示机器人与障碍物的距离， ρ 0 为障碍物的影响距离， k r e p 斥力增量系数。斥力 F a t t ( q ) 是由斥力势场函数的负梯度所得，其大小的计算公式为： F a t t ( q ) = − ∇ U a t t ( q ) = { k r e p ( 1 q − q 0 − 1 ρ 0 ) 1 q − q 0 ∂ ( q − q 0 ) ∂ q ，       q − q 0 ≤ ρ 0 0 ，                                                                                               q − q 0 > ρ 0 (4) 则在混合势场中，机器人所受合力公式为： F ( q ) = F a t t ( q ) + ∑ F a t t ( q ) (5) 其中 ∑ F a t t ( q ) 表示所有障碍物对机器人q产生的斥力和，领航者与跟随者模型如图1所示。 图1. 领航者与跟随者模型 2.2. 领航跟随法 Leader-Follower法其基本思想是：在由多智能体组成的群组中，其中某个智能体被指定为领航者，其余的智能体被指定为跟踪领航者运动的跟随者，跟随者以设定的距离或速度等参量跟踪领航智能体的位置和方向。进一步来讲，对同一个多智能体系统，领航者可以仅仅指定一个，也可以存在多个，但控制群组编队形状的领航者只能有一个。通过设定领航智能体与跟随智能体间不同的位置关系，便可得到不同的网络拓扑结构，即不同的编队队形。该方法的突出特点在于，智能体群组成员间的协作作用是通过对领航智能体状态信息的共享来实现的。 2.3. 算法实现 移动：初始机器人坐标：(r_x， r_y)；目标坐标：(r_px， r_py)；设置4个角度范围：(−Π/4，Π/4)；(Π/4， 3Π/4)；(3Π/4， 5Π/4)；(5Π/4， 7Π/4)；判断角度值范围，改变x、y轴坐标，到达目标位置；机器人运动方式为先确定方向向量，判断角度值范围，然后通过改变坐标位置，到达指定位置点。 编队：确定领航者以及领航者位置：(leader_x， leader_y)；领航者到达目标位置：(r_px1， r_py1)；定义在领队到达指定位置时，队形如何变换，确定每个机器人应该移动到队形中的位置，在遇到障碍物时，更新坐标，判断机器人是否到达指定位置。 路径规划：初始化机器人的参数：起点位置、引力增益函数、斥力增益函数、障碍物影响距离、障碍物个数、障碍物影响距离以及步长；给出障碍物信息以及目标位置；设置数组，数组中包含障碍物位置信息以及目标位置；运用角度函数计算出机器人和障碍物和目标之间与x轴的夹角，运用引力模块计算出目标对车的引力在x，y轴中的分量，运用斥力模块计算出斥力在x，y轴中的分量计算车的下一步位置，判断是否到达目标位置。 2.4. 建立编队队形 在实际生活中，经常见到线性队形(如图2所示)，给人一种整洁的的视觉需求，运用在编队中更易于控制，0号为领航者，1、2、3为跟随者；排成一排呈现“一”字，各个机器人之间更加密切，在变换队形时更加方便，快捷。 图2. 线性队形 在面对变换队形使用菱形队形(如图3所示)有更高的自由空间，各个机器人之间灵活度较高，队员之间的妨碍更小化，0号作为领航者，1、2、3号作为跟随者，在遇到障碍物时，0号按照轨迹行驶，队伍中的队员变换队形躲避障碍物，躲避障碍物后回归线性队形。 图3. 菱形队形 2.5. 领航者与跟随者人工势场设计 机器人编队中，领航者在势场环境中会受到引力和斥力的作用，在两种里的共同作用下，领航者沿着合力的方向运动。编队中跟随者机器人所受到的力主要来自于三个方向：领航者对跟随者的引力作用，障碍物对跟随者机器人斥力的作用，跟随者受到其他跟随者势力场的作用。 2.6. 情况概述 1) 无障碍物 在编队行进过程中，要保持队伍之间不发生碰撞，必须保持各个机器人之间间隔一定的距离，即各个机器人的位置坐标不能重合，在行进过程中，一直保持线性队形按照轨迹运动，用L1来表示各个机器人之间的间隔距离，情况如下：当机器人间隔大于等于L1时，无碰撞；当机器人间隔小于L1时，发生碰撞； 2) 有障碍物时 在队伍行进过程中，遇到障碍物时，领航者更新坐标，根据轨迹继续行驶，跟随者更新位置坐标，进行队形变换，到达目标位置，在经过障碍物后，回归原始队形，再次保持线性队形行进。在进行队形变换时，各个队员之间间隔发生变化，各个机器人与障碍物之间也存在一定间隔，用L2来表示各个机器人与障碍物的间隔距离，情况如下：当机器人与障碍物之间距离大于等于L2，无碰撞；当机器人与障碍物之间距离小于L2时，发生碰撞。 2.7. 流程图 流程图如图4所示。 图4. 流程图 2.8. 多机器人控制结构 分散式控制(如图5所示)指的是编队中只需要保持自己在编队中的相对位置关系，不需要与别机进行传递与交互，这种控制方法大大解决了大量计算问题与数据交互。 图5. 分散式结构
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user: 3. 仿真 利用栅格图来搭建模拟环境 [ 10 ]，设置仿真模拟的参数，设置栅格图长宽以及每一小格的大小，确定机器人初始位置左边及目的地的坐标，模拟环境矩阵，设置元素值，障碍物以及机器人个数，确定机器人坐标，确定领航者，在不同环境下队形设置，如果障碍物在一定范围内，机器人呈菱形队形，如果探测距离内无障碍物，机器人处于线性队形，在变换队形时领航者到达目的地，其他队员排好队依次移动到达目的地，最后创建图像。 根据上述参数设置和编队建模，利用MATLAB工具搭建50 × 50的正方形的仿真环境，目的地坐标(45， 30)，领航者初始位置坐标(11， 25)，跟随者1号坐标为(5， 25)，跟随者2号坐标为(8， 27)，跟随者3号坐标为(8， 23)。整个编队初始呈现为菱形结构(如图6所示)。 图6. 初始队形 在势场力的作用下，使机器人在期望角度方向行进，在障碍物斥力和领航者引力的作用下，遇到障碍物时通过下移、上移等的动作躲避障碍物，当障碍物较少时，其运动轨迹为(如图7所示)。 在障碍物较少时，机器人对障碍物躲避情况不明显，增加障碍物个数，由图8可以看出，遇到障碍物时，机器人通过下移以及右移等的一系列轨迹改变较为平滑的躲过障碍物，其运动轨迹为(如图8所示)。 图7. 障碍物较少时运动轨迹 图8. 障碍物增加运动轨迹 在遇到到障碍物时，队形改变，由菱形变为线性(如图9所示)。避过障碍物后，回归菱形(如图10所示)。在即将到达目标位置时，队形变为线性(如图11所示)。 图9. 遇障碍物改变队形 图10. 避过障碍物后队形 图11. 到达目标位置前队形 在整个过程中，多移动机器人编队队形进行多次改变，采用分布式控制系统，对遇到变换队形时更新信息有较大的帮助，每次改变队形更新一次坐标信息，在模拟情况中，对障碍物膨化处理，利用网格可以更清楚的看出队伍行进过程中的变化，运动轨迹看起开更加清晰。
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user: 4. 总结 本文对人工势场法改进的领航跟随法内容展开，文章简述了人工势场法和领航跟随法的内容，结合两种算法，对机器人编队及避障的内容加以深入，从整合材料理论知识到实践，初步建立编队队形，确定队形呈线性到躲避障碍物变换队形，到达目标位置，两种算法的结合使得机器人在编队方面可以更加灵活，执行任务时有更高的效率。本文工作总结如下： 1) 基于领航跟随法控制策略，加入路径规划的编队总体架构，实现分散式编队的整体队形，领航者和跟随者间通过建立期望角度和距离，实现队形变换及躲避障碍物； 2) 建立编队队形，初始位置队形保持线性，行进过程遇障碍时变换菱形，不同情况下队形不同，势场力的作用下各个机器人到达队形中指定位置； 3) 不同情况下多机器人队形情况差异，多传感器分布式的控制结构中，机器人和传感器一对一可以更好地更新数据从而达到机器人到达目标位置更精确的目的； 4) 搭建仿真环境，通过对编队算法的仿真验证了算法在不同情况下的执行力； 本文建立的编队策略是在障碍物处于静态环境中的一种方式，还存在一些不足之处，对未来发展中还有很大的空间，在编队避障算法的研究由更大的展望，本文对未来可规划发展如下： 1) 多移动机器人面对不同环境。本文只对障碍物为静态环境下避障编队进行研究，对于动态环境下机器人编队及避障问题，需要考虑队伍行进过程中遇到障碍时躲避角度以及方向问题；在动态环境中突发情况时，机器人采用立刻停止命令或者固定方向移动躲避； 2) 多移动机器人队员间问题。在躲避障碍物时，队伍中的成员是否作为障碍物来看待，在队员突然遇到突发情况时，空余的位置补缺问题； 3) 增加机器人时整体结构不同。在增加更多机器人时，编队结构，控制队形以及多个领航者共同控制，在大型多个机器人控制时与少量机器人控制的不同； 4) 多个算法综合实现。本文结合了两种算法实现，为减小误差以及机器人到达位置更精确，可以考虑多种算法混合结合使用，提出一种更加高效率、更加实用性的策略方法。
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user: 摘要 空间耦合LDPC (Spatially-Coupled LDPC， SC-LDPC)码由于阈值饱和特性，被证明是未来无线通信系统的有力候选码型。SC-LDPC码是一种卷积LDPC码，在二元无记忆对称信道下采用置信传播算法时具有逼近香农限的性能。本文提出了一种构造二进制和多进制空间耦合LDPC码的统一方法。基于有限域GF(q)上的本原元、加法子群、乘法子群，构造了6类二进制和多进制空间耦合准循环LDPC码(Spatially-Coupled Quasi­Cyclic LDPC， SC-QC-LDPC)，用此构造的LDPC码的围长至少为6。