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公开(公告)号：CN117689080A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311801541.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通时空客流预测系统，涉及城市轨道交通场景下客流预测技术领域，包括：超图生成模块、特征学习模块和输出模块，特征学习模块有三个，每个所述特征学习模块包括N对所述时间特征学习子模块和所述空间特征学习子模块，N为大于等于1的整数。本发明还公开了一种城市轨道交通时空客流预测方法，包括：S1000、数据采集，S2000、数据清理与标注，S3000、定义预测模型，S4000、训练预测模型，S5000、使用预测模型进行预测。本发明提高了客流预测模型的预测精确度。
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公开(公告)号：CN115167217B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210857384.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开基于混杂触发机制的多智能体协同控制方法，包括：确定多智能体系统的智能体动力学模型；确定多智能体系统的网络拓扑模型；根据智能体动力学模型和网络拓扑模型，确定分布式协同控制协议；根据网络拓扑模型和分布式协同控制协议，确定异步时间触发机制；根据网络拓扑模型和分布式协同控制协议，确定分布式事件触发机制；根据上述协议自身控制器更新采样的智能体相对输出和采样的邻居控制器状态，实时计算出智能体自身输入，使多智能体系统实现协同。其基于智能体间的相对输出信息，构建分布式协同控制协，无需测量智能体自身绝对输出信息，且智能体之间只需间歇性、异步、分布式地进行信息交互，具有很好的实用价值。
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公开(公告)号：CN115167217A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210857384.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开基于混杂触发机制的多智能体协同控制方法，包括：确定多智能体系统的智能体动力学模型；确定多智能体系统的网络拓扑模型；根据智能体动力学模型和网络拓扑模型，确定分布式协同控制协议；根据网络拓扑模型和分布式协同控制协议，确定异步时间触发机制；根据网络拓扑模型和分布式协同控制协议，确定分布式事件触发机制；根据上述协议自身控制器更新采样的智能体相对输出和采样的邻居控制器状态，实时计算出智能体自身输入，使多智能体系统实现协同。其基于智能体间的相对输出信息，构建分布式协同控制协，无需测量智能体自身绝对输出信息，且智能体之间只需间歇性、异步、分布式地进行信息交互，具有很好的实用价值。
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公开(公告)号：CN110672109A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911021292.6
申请日：2019-10-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提供一种物流系统的路径规划方法和系统，适用于多个机器人组成的物流系统，所述方法包括：根据系统特征构建系统预设模型；所述机器人进行初始化；所述机器人获取任务指令后执行转移程序直至完成所述任务指令。本发明提供的一种物流系统的路径规划方法和系统，可以更好地保证所建立的物流系统模型的可靠性和可信性，采用分布式的路径协同方法，大大降低了计算的复杂性，使路径规划方法具有更高的灵活性与兼容性；并且能较好地解决于物流系统中常见的碰撞问题和死锁问题，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN118642443A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410751674.9
申请日：2024-06-11
Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于#imgabs0#网建模的实时异常检测系统与方法，涉及工业自动化和过程控制领域，所述系统包括混合#imgabs1#网建模模块、异常检测模块和实时异常检测模块；混合#imgabs2#网建模模块包括混合#imgabs3#网，混合#imgabs4#网定义为#imgabs5#，#imgabs6#为库所的集合，#imgabs7#为变迁的集合，#imgabs8#为当前节点的前节点，#imgabs9#为当前节点的后续节点，#imgabs10#代表当前节点是离散节点还是连续节点，#imgabs11#代表每个库所中的资源数量，#imgabs12#为初始标记，即给每个库所的#imgabs13#赋一个初始值；异常检测模块负责检测异常情况，异常情况包括控制策略异常和#imgabs14#液位传感器异常；实时异常检测模块获取库所的实时状态，与异常检测模块检测出的异常情况进行实时对比，判断异常情况，输出异常告警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114355947B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202210028141.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的机器人复杂时序逻辑任务路径规划方法，该方法包括：将机器人与环境之间的交互过程抽象建模为马尔可夫决策过程模型；将设定环境下的机器人的任务需求描述成信号时序逻辑任务；设计鲁棒度；基于鲁棒度设计奖励函数；在马尔可夫决策过程模型上使用设计的奖励函数，运动强化学习算法求解得到针对信号时序逻辑任务的最优路径规划策略使得任务满足概率最大。与现有技术相比，本发明强化学习训练过程中使用到的奖励函数在体现信号时序逻辑任务的特征的基础上更具有合理性，使得路径规划结果更加合理、有效。
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公开(公告)号：CN110672109B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911021292.6
申请日：2019-10-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明提供一种物流系统的路径规划方法和系统，适用于多个机器人组成的物流系统，所述方法包括：根据系统特征构建系统预设模型；所述机器人进行初始化；所述机器人获取任务指令后执行转移程序直至完成所述任务指令。本发明提供的一种物流系统的路径规划方法和系统，可以更好地保证所建立的物流系统模型的可靠性和可信性，采用分布式的路径协同方法，大大降低了计算的复杂性，使路径规划方法具有更高的灵活性与兼容性；并且能较好地解决于物流系统中常见的碰撞问题和死锁问题，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN113031593B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110214672.2
申请日：2021-02-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种主动感知的任务路径规划方法、系统、机器人及控制器，所述主动感知的任务路径规划方法包括：建立移动机器人的形式化模型与线性时序逻辑，形成任务的自动机；基于所述自动机构建状态网络，并基于主动感知形成对构建的状态网络进行扩展，获得带有主动感知策略的分支网络；计算所述带有主动感知策略的分支网络中各个状态到可结束状态的距离，形成任务路径。本发明综合考虑主动感知策略与移动策略，能够较好的平衡二者的关系，使得移动机器人能够部分可观的环境中完成所需的复杂任务的同时，能够使得总的消耗最小，完成任务的代价最小。
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公开(公告)号：CN114355947A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210028141.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习的机器人复杂时序逻辑任务路径规划方法，该方法包括：将机器人与环境之间的交互过程抽象建模为马尔可夫决策过程模型；将设定环境下的机器人的任务需求描述成信号时序逻辑任务；设计鲁棒度；基于鲁棒度设计奖励函数；在马尔可夫决策过程模型上使用设计的奖励函数，运动强化学习算法求解得到针对信号时序逻辑任务的最优路径规划策略使得任务满足概率最大。与现有技术相比，本发明强化学习训练过程中使用到的奖励函数在体现信号时序逻辑任务的特征的基础上更具有合理性，使得路径规划结果更加合理、有效。
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公开(公告)号：CN113031593A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110214672.2
申请日：2021-02-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种主动感知的任务路径规划方法、系统、机器人及控制器，所述主动感知的任务路径规划方法包括：建立移动机器人的形式化模型与线性时序逻辑，形成任务的自动机；基于所述自动机构建状态网络，并基于主动感知形成对构建的状态网络进行扩展，获得带有主动感知策略的分支网络；计算所述带有主动感知策略的分支网络中各个状态到可结束状态的距离，形成任务路径。本发明综合考虑主动感知策略与移动策略，能够较好的平衡二者的关系，使得移动机器人能够部分可观的环境中完成所需的复杂任务的同时，能够使得总的消耗最小，完成任务的代价最小。
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