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公开(公告)号:CN118863198A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410885836.8
申请日:2024-07-03
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/084 , H04W84/18 , H04W4/02
Abstract: 本发明公开了一种无线可充电传感器网络中充电车位置预测方法,包括以下步骤:采用编码器‑解码器结构搭建基于图注意力网络的充电车位置预测模型;随机生成WRSN实例送入充电车位置预测模型,获得候选充电位置集合,基于候选充电位置集合的能量损失对充电车位置预测模型的网络参数进行优化;重复迭代优化直到达到总迭代次数;利用训练好的充电车位置预测模型获得所需的候选充电位置集合,在候选充电位置集合的基础上进一步筛选充电位置以获得最优充电位置集合,最优充电位置均包括若干需要充电车按顺序前去的位置坐标。本发明可根据无线可充电传感器网络的实际情况与需求,计算出最优充电位置集合。
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公开(公告)号:CN116644840A
公开(公告)日:2023-08-25
申请号:CN202310512462.0
申请日:2023-05-09
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的遗传算法的方形件排样优化方法及装置,通过获取待排样的方形件的信息,根据待排样的方形件的信息进行筛选,得到长或宽相等的产品项,并聚类成簇;根据摆放规则将簇中的产品项摆放在原片上并拼接成栈,对栈进行排列组合生成条带,对每个条带进行编码,并初始化种群,得到初始种群,计算初始种群中每个个体的适应度;在未满足终止条件前,筛选出适应度超过阈值的个体,并进入进化过程,进化过程中采用交叉和/或变异操作,生成新一代种群;重复以上步骤,直至满足终止条件,得到最终种群;在最终种群中筛选出适应度最高的个体,并作为最终结果输出,可减少下料过程中存在板材浪费,简化切割过程效果。
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公开(公告)号:CN116934034A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310896136.4
申请日:2023-07-20
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种多波束定向充电车路径规划与调度方法、设备及介质,该方法中包括:构建每个充电位置对应的功能性代表方向集合;构建充电车充电时长列表和节点充电时长列表;基于最小能量损失原则,求解充电车在调度过程中的最短移动路径以及最优的充电车充电时长列表和节点充电时长列表;基于最短移动路径和最优的充电车充电时长列表,构建充电车调度序列;基于充电车调度序列、最优的充电车充电时长列表和节点充电时长列表,构建能量传输调度序列;基于充电车调度序列对充电车进行移动调度,基于能量传输调度序列对各节点进行能量传输调度。本发明能够使WRSN的充电过程中能量损失最小、时间跨度相对较短、充电位置的充电时长更短。
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公开(公告)号:CN116760712A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310712381.5
申请日:2023-06-15
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L41/0897 , G06F9/50 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L41/0895 , H04L41/0894 , H04L67/1004 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的端边云自适应分割任务的迁移方法及装置,通过求解多主多从Stackelberg博弈模型,得到资源丰富的车辆预留的空闲计算资源,并将预留有空闲计算资源的资源丰富的车辆包含在端边云架构的迁移节点中;将车辆的计算任务按任务分割比例分割成若干个子任务,并将若干个子任务分别迁移至端边云架构的迁移节点;将车辆的任务分割比例、计算资源分配和通信资源分配建模成多约束问题,最小化车辆的各子任务在不同的迁移模式下的最大时延之和,根据多约束问题构建MADDPG模型并进行集中式训练,得到经训练的MADDPG模型,获取车辆的状态,并输入经训练的MADDPG模型,得到最佳动作,根据最佳动作选择迁移节点,并确定迁移任务比例,能够显著降低通信时延。
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公开(公告)号:CN117765076A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311781310.7
申请日:2023-12-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/33 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种无序抓取中的散堆工件位姿估计方法、系统及设备,涉及工业自动化领域,包括:使用YOLACT模型对散堆工件的二维图像进行检测和分割,得到多个待抓取工件的类别和掩膜;根据多个待抓取工件的掩膜,使用结构光双目相机构建稀疏点云;计算各待抓取工件的稀疏点云的点对特征;针对每个待抓取工件,根据待抓取工件的类别,在模板点对特征库中选择该类别的工件对应的模板点对特征,将其与待抓取工件的稀疏点云的点对特征进行基于投票匹配的位姿粗配准,再采用迭代最近点算法进行位姿精配准,得到待抓取工件的最终位姿;最终位姿通过位姿检验后用于机械臂对待抓取工件进行抓取。本发明能在提高抓取成功率的同时减少系统总耗时。
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公开(公告)号:CN116720626A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310740108.3
申请日:2023-06-21
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/231 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种订单组批优化方法、终端设备及存储介质,该方法中首先使用杰卡德相似性系数和类间平均距离来度量各个订单类之间的相似性,在计算相似性的时候,直接将部件面积和数目考虑进去;然后使用凝聚层次聚类算法将相似性最高并且符合约束条件的订单类合并成订单簇。本发明可以在保证原片利用率的情况下,替代原有人工编排带来的效率低和耗时长的组批模式。
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