一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN117236561A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311293225.6

    申请日:2023-10-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于SAC的多无人机辅助移动边缘计算方法、装置及存储介质,属于移动边缘计算技术领域。所述方法包括:获取边缘计算系统中的基本要素信息;根据所述信息,建立无人机路径规划及资源分配的优化模型;将各无人机作为决策者,将无人机的观测作为状态,将无人机选择的路径规划及资源分配策略作为动作,基于预设的奖励函数和折扣因子,将所述优化模型转化为马尔科夫决策过程;各无人机利用预先训练的深度强化神经网络,基于实时观测信息对所述马尔科夫决策过程进行求解,得到优化后的无人机飞行轨迹及资源分配策略。本发明通过多无人机联合基站辅助地面用户边缘计算,策略优化以实现任务处理效率的提升、能耗分散及计算资源的节约。

    一种融合注意力机制的跨域道路航标配准算法

    公开(公告)号:CN111832399B

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202010493575.7

    申请日:2020-06-03

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种融合注意力机制的跨域道路航标配准算法。该方法旨在对实时无人机航拍图像与数据库中预存储的二值化矢量道路航标进行配准,从而实时解算无人机的位姿状态;其具体步骤:首先,建立双通道卷积神经网络将跨域航拍图像与二值道路航标映射到同一低维特征空间;其次,构建特征匹配层来衡量深度特征点间的相似度;再次,考虑到道路航标图像中视觉特征稀疏,引入软注意力机制进行有效特征点筛选,以除去错误特征点匹配对;最后,构建回归网络输出几何变换参数。本发明所涉及的融合注意力机制的神经网络结构在满足实时性的同时,可提高道路航标配准精度,有效解决大旋转、平移下的道路航标配准问题。

    基于改进视线导航法和限幅PID的无人艇路径跟踪方法

    公开(公告)号:CN114879477A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210465138.3

    申请日:2022-04-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于移动圆的可变前视距离LOS制导结合PID航向航速控制器的无人艇路径跟踪控制方法。基于移动圆的可变前视距离LOS制导方法以移动圆与期望路径的相对位置关系改变前视距离,当无人艇与期望路径的横向误差较大时,较小的前视距离使得无人艇能够较快地接近期望路径,反之,无人艇与期望路径的横向误差较小时,较大的前视距离能够保证无人艇平稳无震荡地跟踪期望路径。最后,以限幅PI控制器调控推进器的基础控制量,实现航速控制,再以另一个限幅PI控制器调控左右推进器的控制偏差,从而实现差速转向。移动圆的半径应根据实验调整,理论上略大于固定前视距离从而获得更好的防震荡效果。

    一种脱除电站锅炉烟气中三氧化硫的系统

    公开(公告)号:CN106139868A

    公开(公告)日:2016-11-23

    申请号:CN201610737947.X

    申请日:2016-08-26

    Abstract: 本发明公开了一种脱除电站锅炉烟气中三氧化硫的系统,由吸收剂溶液制备与储存子系统、吸收剂溶液分配与喷射子系统两大部分组成,其中:吸收剂溶液制备与储存子系统主要包括疏水罐、溶解罐、储蓄罐、提斗机;吸收剂溶液分配与喷射子系统主要包括循环泵、空气与溶液分配模块、气动式双流体喷嘴、空压机。针对现有电站锅炉脱除SO3方法的缺陷,本系统能够根据电站锅炉实际运行烟气中的SO3量,通过向SCR脱硝装置入口喷射预制备好的吸收剂溶液进行SO3脱除,该系统选用合理的吸收剂,充分溶解成溶液,确保喷入的吸收剂溶液与SO3反应充足,SO3的脱除效率在90%以上。

    基于强化学习的规避静态恶意软件检测器的对抗攻击方法

    公开(公告)号:CN119249418A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411219418.1

    申请日:2024-09-02

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的规避静态恶意软件检测器的对抗攻击方法,通过重新设计强化学习算法中智能体所使用的状态空间和行动空间,改善以往工作中对抗样本生成效率低的问题。首次将对抗样本功能是否保留的验证操作作为样本生成过程的一个组成部分纳入该框架,从而大大提高了验证效率。我们选择了多种当前流行的静态恶意软件检测器作为受害者模型,以评估攻击框架的有效性和鲁棒性。通过对检测器的可解释性和攻击结果的分析,阐明了这些检测器潜在的漏洞。最后,采用了一种基于迁移学习的策略提炼方法,以增强该框架攻击的泛化性。通过学习针对不同检测器训练后的专家智能体的知识,该框架针对不同类型的检测器均可以发起有效的攻击。

    基于内在好奇心机制的多无人机通信系统优化控制方法

    公开(公告)号:CN118647032A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410632869.1

    申请日:2024-05-21

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于内在好奇心机制的多无人机通信系统优化控制方法。目标是学习一种最优的多无人机集中控制策略,使无人机能够通过好奇心驱动的探索找到城市环境中的照明区域,并收集能量,持续稳定地为用户提供通信服务。首先,提出了一种基于强化学习RL的多无人机集中控制策略,以最大化累积通信服务分数。在提出的框架中,由内在好奇心模块ICM产生的好奇心奖励可以作为一种内部激励信号,允许无人机在没有任何先验知识的情况下探索环境。其次,提出了一种两阶段探索协议,便于实际实现。本发明的方法可以在开发密集型阶段获得更高的累计通信服务分数,获得更为准确的服务路径,并能很好地处理勘探‑开采的权衡。

    基于SafeRL的无人机辅助MEC系统的任务卸载与安全航行方法

    公开(公告)号:CN117131317A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311068460.3

    申请日:2023-08-23

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 董璐 石祥沛 袁心

    Abstract: 本发明公开了一种基于SAC‑Lagrangian的新型任务卸载与安全航行方法,首先引入自适应惩罚系数将约束优化问题转化为无约束优化问题,而后联合优化用户调度、无人机移动性和资源分配策略。一方面,本发明能够充分利用无人机的计算能力,最小化一段时间内的传输延迟。另一方面,为了确保飞行的安全性,本发明通过优化无人机的飞行策略,尽量减少其在风险区域内的飞行时间。这种综合考虑用户需求、无人机安全和系统性能的方法,能够在保证飞行安全的前提下,实现系统任务时延的最小化;能够更便捷、有效地为智能终端设备提供计算和通信服务。

    一种基于信息预处理和强化学习的机器人避障导航方法

    公开(公告)号:CN116300909A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310185208.4

    申请日:2023-03-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于信息预处理和强化学习的机器人避障导航方法。该方法包括以下步骤:首先,利用不同类型的神经网络层组成信息预处理模块对机器人采集的多模数据进行信息预处理;其次,将无地图环境下的机器人避障导航过程描述为马尔可夫决策过程并引入强化学习框架在仿真环境中训练机器人,设计有关多维目标的奖励函数,实现仿真环境下的避障导航功能;最后,将训练好的信息预处理模块和动作网络移植到现实环境中完成机器人的避障导航任务。本发明通过多模信息预处理模块实现了对环境更完整的感知,端到端的强化学习方法无需关于环境的先验知识,提高了无地图环境下机器人的导航表现和算法在现实环境下的泛化性。

    一种融合注意力机制的跨域道路航标配准算法

    公开(公告)号:CN111832399A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010493575.7

    申请日:2020-06-03

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种融合注意力机制的跨域道路航标配准算法。该方法旨在对实时无人机航拍图像与数据库中预存储的二值化矢量道路航标进行配准,从而实时解算无人机的位姿状态;其具体步骤:首先,建立双通道卷积神经网络将跨域航拍图像与二值道路航标映射到同一低维特征空间;其次,构建特征匹配层来衡量深度特征点间的相似度;再次,考虑到道路航标图像中视觉特征稀疏,引入软注意力机制进行有效特征点筛选,以除去错误特征点匹配对;最后,构建回归网络输出几何变换参数。本发明所涉及的融合注意力机制的神经网络结构在满足实时性的同时,可提高道路航标配准精度,有效解决大旋转、平移下的道路航标配准问题。

    一种生物质分段式气化方法及其专用设备

    公开(公告)号:CN108504396A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810191079.9

    申请日:2018-03-08

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种生物质分段式气化方法及其专用设备,该生物质分段式气化方法包括低温气化和高温气化,生物质经干燥后先进入低温气化段进行中低温气化,产生的粗质合成气进入高温气化段进行高温气化、焦油裂解以及固体颗粒灰分脱除,得到不含焦油和灰分的高温可燃气;其中,低温气化段反应温度为600~700℃,高温气化段反应温度为1100~1250℃。专用设备包括依次连接的空气预热器、原料预热室、低温段气化炉和高温段气化炉,空气预热器提供预热空气,预热空气先进入原料预热室干燥生物质原料,然后进入低温段气化炉和高温段气化炉、用作气化剂。该方法及专用设备可有效降低焦油浓度,提高合成气品质,经济效益、能源效益及环境效益均显著提升。

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