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公开(公告)号：CN112783123A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011623798.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种工作流调度执行单元控制方法和控制器。本发明通过采用快通路系统能够高速接收工作流，由内部的多生产者单消费者模型队列缓存，并由工作流调度执行单元分配器根据工作流调度执行单元预选表向工作流调度执行单元发送工作流。快通路系统不负责构建和维护预选表，且其能够实现工作流的高速路由。工作流路由到工作流调度执行单元的准确性由工作流调度执行单元预选表保障，工作流调度执行单元预选表由慢通路系统内各模块根据系统当前状态(工作流调度执行单元规模、容量和压力)构建并维护，进而能解决高并发、高流速工作流的接收问题和超大规模分布式工作流调度执行单元的管理和大规模工作流高速、精准路由问题。
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公开(公告)号：CN112698914A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011627203.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种工作流任务容器生成系统及方法。该系统包括工作流注入模块以及工作流任务容器生成装置；工作流任务容器生成装置包括：工作流输入接口模块、工作流NameSpace生成模块、任务容器生成模块以及状态跟踪与资源监控模块；工作流输入接口模块分别与工作流注入模块、工作流NameSpace生成模块以及状态跟踪与资源监控模块连接；工作流NameSpace生成模块分别与任务容器生成模块以及所述状态跟踪与资源监控模块连接；任务容器生成模块与所述状态跟踪与资源监控模块连接。本发明保证了容器化工作流任务调度顺序与工作流调度算法任务执行顺序的一致性，有效降低了容器化工作流总执行时间，提高了工作流的执行效率。
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公开(公告)号：CN112241125A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011183904.4
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微分平坦特性的无人机轨迹跟踪方法，通过对四旋翼飞行器进行动力学与运动学建模，并对其模型进行微分平坦属性判定，基于此性质通过非线性变化，将欠驱动四旋翼模型转化为全驱动系统。设置虚拟控制量，将高度耦合系统解耦，并将其转化为线性系统。利用模型预测控制处理有约束系统的航迹跟踪控制问题，针对系统时变特性，构造多面体描述系统包含原时变系统，减少在线优化计算复杂度，并以此推导出使系统稳定的实时终端罚值。本发明设计了针对时变系统的模型预测控制方法，处理无人机轨迹跟踪过程中受到的约束与系统时变特性，能够有效的完成无人机轨迹跟踪任务，很好的处理无人机非线性特性，计算复杂度低，跟踪速度快。
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公开(公告)号：CN111798710A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010823440.2
申请日：2020-08-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种闭环在线教学系统。该系统包括在线教学和视频教学两种教学模式。所述闭环在线教学系统包括：云端视频教学模块、学习状态监控模块、作业考试测评模块、云控制实验模块和三闭环云端评价模块。本发明提供的闭环在线教学系统，将学生状态、实验过程评价引入教学过程，从短期、中期和长期三个层次对学生的学习过程进行评价，以解决现有在线教学课堂管控难、学习效果反馈慢、实验实践无法进行等问题，达到线上授课与线下授课实质等效。
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公开(公告)号：CN119130060A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411260916.0
申请日：2024-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于改进分布估计算法的多无人机任务分配方法，在现有分布估计算法的生成概率部分采用数学阈值模型，通过生成可表现出无人机当前自身能力的概率模型，实现在后续种群迭代中更快地达到收敛效果，此外，本发明还融合了两种局部搜索策略，有效应对优化过程中可能出现的陷入局部最优解的问题，通过对路径中的非相邻段进行交换能够打破现有解的局部结构探索新的更优解，插入操作能够有效减少等待时长带来的资源浪费，进而达到局部优化的效果，提高了求解质量，降低了无人机的飞行成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118838681A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410894680.X
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种容器化工作流任务资源调度系统及方法，能够支持大规模集群环境，具备良好的扩展性，能够在高负载情况下保持高效调度性能。该系统包括资源发现模块、资源分配模块、调度模块、容器管理模块及任务状态跟踪模块，其中资源分配模块根据节点资源状态列表判断集群资源是否满足任务资源请求执行需求，当不满足时，基于资源缩放策略来生成资源分配方案，当满足时直接生成资源分配方案。
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公开(公告)号：CN115562261B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211180096.5
申请日：2022-09-26
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 夏元清 , 周彤 , 高润泽 , 詹玉峰 , 翟弟华 , 戴荔 , 吴楚格 , 孙中奇 , 张金会 , 闫莉萍 , 刘坤 , 郭泽华 , 崔冰 , 邹伟东 , 杨辰 , 张元 , 高寒
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D105/22
Abstract: 本发明公开了一种基于工作流的车辆运动学轨迹跟踪模型预测控制方法，针对无人驾驶车辆运动学特征建立了无人驾驶车辆轨迹跟踪优化问题模型，采用交替方向乘子法求解该优化问题，并利用云计算的分布式处理结构完成求解过程，因此加快了模型预测控制算法的计算速度，保证了控制算法的实时性，实现了对模型更细粒度的离散，有效降低了离散周期，进一步提高了控制品质。
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公开(公告)号：CN116933937B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310928575.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迁移学习的电子产品零件备货量预测方法充分利用历史数据，结合分位数回归的方法建立神经网络预测模型，通过对预测模型的不同分位点回归得到多个解与真实的历史数据比较，选择最优估计的分位点，再通过以均方根作为损失函数的神经网络一般建立方法进行验证，此外，对于无法收集到足够的需求样本数据的备件种类，通过模型迁移方法提升预测的准确性，综合以上两方面效果，即可给出后续时间段内的售后备件需求量，指导实际售后服务厂商做出相应的决策，在满足用户备件更换需求的条件下，优化相关成本，与现有备件需求量预测方法相比，对数据的利用更充分，优化性能更优异。
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公开(公告)号：CN117250949A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310930042.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 夏元清 , 高润泽 , 周彤 , 詹玉峰 , 戴荔 , 孙中奇 , 翟弟华 , 张元 , 刘坤 , 吴楚格 , 李怡然 , 邹伟东 , 崔冰 , 杨辰 , 高寒 , 郭泽华 , 闫莉萍 , 潘振华
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于云工作流的实时车辆模型预测控制方法，针对无人驾驶车辆动力学特征建立了无人驾驶车辆轨迹跟踪优化问题模型，采用交替方向乘子法求解该优化问题，并利用云计算的分布式处理结构完成求解过程，因此加快了模型预测控制算法的计算速度，保证了控制算法的实时性，实现了对模型更细粒度的离散，有效降低了离散周期，进一步提高了控制品质，与仅针对无人驾驶车辆运动学特征的方法相比进一步提升了模型和控制的保真度。
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公开(公告)号：CN117193325A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311338392.8
申请日：2023-10-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于云边协同的车辆编队模型预测控制方法，针对多车编队系统，首先建立单一车辆纵向非线性动力学模型，并针对车辆编队行驶构建相关约束。之后在单向通信拓扑结构下建立边端异构车辆编队的分布式线性模型预测控制问题，使各车辆在保持恒定间距的情况下达成编队稳定性与速度一致性的控制目标。其次，在云端利用容器化技术，以相同思路构建分布式非线性模型预测控制问题，并在边端设计基于性能的事件触发机制，完成云边之间通信结构的搭建以及控制器的融合，当预测状态量偏离期望时，将触发云计算。只要性能足够优良，可将云端原先计算的控制序列中的其他元素继续作用于系统，从而在保证控制性能的基础上减少计算资源的消耗。
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