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公开(公告)号：CN119091654B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411295127.0
申请日：2024-09-15
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了大规模城市路网交通流的分层与分布式模型预测控制方法，涉及城市路网交通规划技术领域，该方法能够通过将分层控制策略与分布式MPC结合，有效利用路网通行的MFD相关性质，在路网车流过饱和的情况下采用该控制策略使路网车辆数维持在一个最优值附近，在实现减缓拥堵的前提下最大限度保障路网内车流的通行效率，并保障计算效率。其方案具体为：对城市路网进行区域划分。对路网划分的区域进行数据收集，得到区域路网的MFD图像及性质。进行分层MPC中上层控制器的优化求解。结合分布式MPC进行分层策略的下层MPC优化求解。继续路网车辆通行，从当前时刻前进至下一时刻，各个传感器继续收集数据，重复优化步骤，实现滚动优化。
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公开(公告)号：CN117911496A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410069396.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进一步，基于实例几何特征和先验点云特征，再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形；对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型；通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算，计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。
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公开(公告)号：CN117218444A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311240810.X
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法，利用各本地图像分类模型在虚拟数据集上的特征输出，并基于Median和MAD处理Gram矩阵以剔除被拜占庭攻击的恶意模型，再选择正常Worker节点提交的节点训练梯度参与聚合，完全避免了拜占庭攻击对全局模型的影响，并使其在正常图像数据中具有较高的分类精度，此外本发明属于无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118456421A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410524019.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于控制障碍函数的双臂机器人运动学跟踪方法、装置、介质及产品，涉及机器人规划技术领域。该方法包括：构建双臂机器人的运动学模型和状态方程，双臂机器人的状态方程以关节角速度为输入；根据运动学模型、状态方程、双臂末端位置约束和双臂姿态约束，得到测量鲁棒控制障碍函数约束，并构建二阶锥规划问题；根据测量鲁棒控制障碍函数约束中扩展K类函数的时变系数的取值范围，对二阶锥规划问题进行求解，得到关节角速度。本发明能够在系统状态存在测量不确定性情况下，保障机器人的运动跟踪性能。
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公开(公告)号：CN116579441A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310601084.3
申请日：2023-05-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置，涉及人工智能领域。本发明方法通过轻量级训练器合理构建基于云边端的联邦学习框架拓扑结构，并基于模型参数、训练时间、训练功耗、通讯时间构建本轮环境的状态，通过智能体决策模型生成包括边缘聚合频率和终端训练轮次数的动作，边缘和终端设备按照该动作进行训练，同时采集信息构成下一轮状态，联邦学习框架和决策模型不断交互产生大量决策轨迹信息，用于决策模型的更新直至模型收敛，训练好的智能体决策模型能够根据每个设备的计算速度、训练功耗、通信时间分配不同的联邦学习训练轮次数，进而达到平衡计算异构与数据异构以及减少能耗开销的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118051310A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410200348.9
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的LRA调度方法、设备及介质，涉及云计算技术领域，方法包括：根据各LRA工作流的任务信息，对输入的多个LRA工作流作业进行组合重构，得到待调度工作流图；将待调度工作流图和可部署任务的服务器数量输入至训练好的图神经网络模型，得到待调度工作流图中各节点在可部署任务的服务器上的部署概率矩阵；对部署概率矩阵进行Argmax操作，得到各LRA工作流的调度策略。本发明基于图神经网络的图分割技术，实现任务到服务器的调度映射，以及实现任务部署过程中资源约束、任务干扰约束，以及任务间网络通信的约束的多目标优化。
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公开(公告)号：CN119091654A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411295127.0
申请日：2024-09-15
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了大规模城市路网交通流的分层与分布式模型预测控制方法，涉及城市路网交通规划技术领域，该方法能够通过将分层控制策略与分布式MPC结合，有效利用路网通行的MFD相关性质，在路网车流过饱和的情况下采用该控制策略使路网车辆数维持在一个最优值附近，在实现减缓拥堵的前提下最大限度保障路网内车流的通行效率，并保障计算效率。其方案具体为：对城市路网进行区域划分。对路网划分的区域进行数据收集，得到区域路网的MFD图像及性质。进行分层MPC中上层控制器的优化求解。结合分布式MPC进行分层策略的下层MPC优化求解。继续路网车辆通行，从当前时刻前进至下一时刻，各个传感器继续收集数据，重复优化步骤，实现滚动优化。
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公开(公告)号：CN118379891A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410495632.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种多交叉口的交通信号协同控制方法、装置、介质及产品，涉及交通控制技术领域，所述方法包括：获取多交叉口交通信号协同系统中各交叉口的观察状态；将多交叉口交通信号协同系统中的任一交叉口确定为当前交叉口，将当前交叉口的观察状态确定为当前观察状态；利用当前交叉口的交叉口Q值模型，基于当前观察状态和各动作，计算当前交叉口在当前观察状态下选择对应动作时的交叉口Q值；基于当前交叉口在当前观察状态下选择各动作时的交叉口Q值，确定当前交叉口在当前观察状态下的目标动作。本发明提高了多交叉口信号控制的效率和效果。
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公开(公告)号：CN117124327A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311233616.9
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于控制障碍函数的机器人接触力约束控制方法，基于建立的机器人的运动学模型、动力学模型与接触力模型构建包含接触力的仿射非线性系统模型，相比于考虑单一的接触力模型具有更好的动态性能，通过将控制障碍函数应用于机器人接触力安全约束控制，与现有的位置安全约束控制方法相比拓宽了控制障碍函数在机器人领域的应用，同时还可与多种现有的力位控制方法相结合，具有良好的接触力约束效果，灵活性高，实时性好，鲁棒性强，应用简便，有效改善了传统力位控制对接触力约束困难的问题。
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公开(公告)号：CN115509249B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211302269.6
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种火星阵风强干扰环境下四旋翼飞行器的姿态控制方法，通过构建四旋翼飞行器的姿态动力学模型，分析其内在特征，在此基础上设计双环自抗扰非线性控制器，通过内外环的扩张状态观测器，对外部扰动进行补偿，实现四旋翼飞行器对设定好的期望姿态角的精确跟踪，从而完成对四旋翼飞行器姿态的控制。
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