-
公开(公告)号：CN118502451B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410964535.4
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种改进遗传算法的空地异构多目标探测方法，包括以下步骤：（1）构建基于混合整数线性规划MILP的空地协同多目标检测任务模型，包括运动学约束、动态避碰约束、任务分配约束和任务完成约束；（2）建立的空地协同多目标探测任务模型的目标函数，包括时间最短、总时间、总能耗和航迹平滑度；（3）利用改进遗传算法求解最优解，将得出的最优解作为分支定界的输入；（4）利用分支定界法进行优化；本发明考虑运动学约束、动态避碰约束、任务分配约束和避障约束，构建了基于MILP的空地协同多目标探测任务模型，更真实、合理地描述空地协同环境覆盖问题。
-
公开(公告)号：CN118570740A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411056896.5
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V20/40 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV5的公交站台场景车辆行人检测方法，包括以下步骤：（1）在公交站台安装摄像头，采集视频数据，构建数据集；（2）基于YOLOV5框架，重构网络得到轻量化网络模型；（3）采用改进距离交并比非极大值抑制算法TDIOU‑NMS来优化冗余候选预测框；（4）训练构建的改进YOLOV5的公交站台场景车辆行人检测模型；（5）将训练好的改进YOLOV5的公交站台场景车辆行人检测模型对验证集进行目标识别，并对模型的检测效果进行评价；本发明优化后的神经网络模型具有更高的置信度和检测速度，能将摄像头视频捕捉的车辆行人实时准确的进行识别，并且精度高、速度快，满足实时检测需求。
-
公开(公告)号：CN118244799A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410686445.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机编队协调控制方法，包括以下步骤：（1）根据运动学和动力学原理建立单一无人机的飞行模型；（2）构建虚拟领航法无人机集群编队相对运动模型；（3）根据无人机的动力学模型和编队运动模型设计滑模控制器对无人机进行控制；（4）设计马尔科夫决策过程，设计滑模控制器的状态空间，动作空间和奖励函数；（5）构建多智能体的表演家‑评论家网络结构；（6）运用多智能体强化学习算法对所述多智能体的表演家‑评论家网络结构进行集中式训练和分布式执行策略；（7）保存训练好的深度强化学习智能体，对无人机对应飞控进行控制来完成编队；本发明对于复杂任务和多变环境具有更好的鲁棒性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118534860B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410993957.4
申请日：2024-07-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法，通过构建环境能耗预测模型，预测环境能耗信息；构建多异构无人系统对多静止地面目标执行任务的合作多任务分配模型，将预测的环境能耗信息作为模型输入，结合任务方案中无人系统的行驶速度，匹配任务执行时间段和能耗预测时间段；基于合作多任务分配模型，采用带精英策略的非支配排序遗传算法，确定最优个体，作为最终的任务预分配方案；执行任务预分配方案，并根据当前实际任务执行情况，动态更新任务时间段，优化任务与分配方案。本发明提高了能耗预测对任务分配结果的精度，以任务执行时间与任务执行能耗为目标优化了海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度。
-
公开(公告)号：CN118534860A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410993957.4
申请日：2024-07-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法，通过构建环境能耗预测模型，预测环境能耗信息；构建多异构无人系统对多静止地面目标执行任务的合作多任务分配模型，将预测的环境能耗信息作为模型输入，结合任务方案中无人系统的行驶速度，匹配任务执行时间段和能耗预测时间段；基于合作多任务分配模型，采用带精英策略的非支配排序遗传算法，确定最优个体，作为最终的任务预分配方案；执行任务预分配方案，并根据当前实际任务执行情况，动态更新任务时间段，优化任务与分配方案。本发明提高了能耗预测对任务分配结果的精度，以任务执行时间与任务执行能耗为目标优化了海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度。
-
公开(公告)号：CN118244799B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410686445.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机编队协调控制方法，包括以下步骤：（1）根据运动学和动力学原理建立单一无人机的飞行模型；（2）构建虚拟领航法无人机集群编队相对运动模型；（3）根据无人机的动力学模型和编队运动模型设计滑模控制器对无人机进行控制；（4）设计马尔科夫决策过程，设计滑模控制器的状态空间，动作空间和奖励函数；（5）构建多智能体的表演家‑评论家网络结构；（6）运用多智能体强化学习算法对所述多智能体的表演家‑评论家网络结构进行集中式训练和分布式执行策略；（7）保存训练好的深度强化学习智能体，对无人机对应飞控进行控制来完成编队；本发明对于复杂任务和多变环境具有更好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN119990695A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510453670.7
申请日：2025-04-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N5/04 , G06F17/16 , G06F7/78
Abstract: 本发明公开了一种基于多机多任务分配问题模型MDTAP的任务分配优化方法，引入约束条件，采用编码方式对多无人机多任务分配效益模型中的不确定矩阵进行N进制转换求解，根据总收益、总花费和总风险构建适应度函数；划分输入值区间，确定分隔点矩阵和区间中点矩阵；计算选择搜索迭代概率或优化迭代的概率，通过轮盘赌法选择搜索迭代或优化迭代，使用搜索迭代和优化迭代两种迭代方法共同寻找适应度函数的最优解。本发明将任务的约束条件融合在函数中，增加任务分配的通用性、多样性和便捷性，适应度函数将任务花费与无人机成本和载荷成本结合，将风险与无人机暴露长和无人机与载荷的成本结合，使分配更加合理实际。
-
公开(公告)号：CN118502451A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410964535.4
申请日：2024-07-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种改进遗传算法的空地异构多目标探测方法，包括以下步骤：（1）构建基于混合整数线性规划MILP的空地协同多目标检测任务模型，包括运动学约束、动态避碰约束、任务分配约束和任务完成约束；（2）建立的空地协同多目标探测任务模型的目标函数，包括时间最短、总时间、总能耗和航迹平滑度；（3）利用改进遗传算法求解最优解，将得出的最优解作为分支定界的输入；（4）利用分支定界法进行优化；本发明考虑运动学约束、动态避碰约束、任务分配约束和避障约束，构建了基于MILP的空地协同多目标探测任务模型，更真实、合理地描述空地协同环境覆盖问题。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.027 seconds)
