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公开(公告)号：CN118551832A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410639083.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N5/01 , G06N3/126 , G06Q10/047 , G06Q10/0835
Abstract: 发明所提供了一种处理带时间窗的多仓库车辆路径问题的轻量级混合遗传算法和可变邻域搜索算法，设计了一种先执行客户点聚类，再基于贪心插入的初始路线方案生成方法，使初始方案即具有较好的性能；使用随机交叉长度和随机交叉插入点的改进遗传交叉算子，显著改进了原本交叉算子的搜索性能；引入多点随机交换的6突变算子提高了突变算子的搜索性能，从而能使搜索性能得以提升。本发明的方法不仅适用于带时间窗的多仓库车辆路径问题的优化应用，也适用于同类问题的相关变型，如带时间窗的多仓库绿色车辆路径问题，带时间窗的多仓库电动车辆路径问题等应用，仅需要根据具体的优化问题设定适合优化目标和约束，即可实现较好的路径优化效果。
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公开(公告)号：CN118536580A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410639983.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N5/01 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06Q10/047 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明提供了一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的粒子群‑遗传‑大邻域搜索算法，通过适用于带时间窗约束的多仓库车辆路径规划问题处理方法，对遗传算法的优化方案进行本地搜索，使方法的本地搜索能力得到了显著提升，使用的8种破坏算子和7种修复算子也扩展了大邻域搜索算法的邻域空间。由于大临域搜索针对的是最优基因而非全部基因，从而使算法的高效性得到保证，同时构建的亲本基因与最优基因之间的交叉运算，也能够使最优基因的本地搜索优化效果在基因种群中有效传播。相比现有技术，本发明通过先聚类再分配最后生成路线的初始化方法，从方案初始即具有了质量上的明显优势。
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公开(公告)号：CN118349004A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410640707.2
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种未知环境下的集群无人车分布式控制方法，将无人车SLAM算法与集群式分布控制算法有机结合，有别于现有技术中将无人车建图算法和导航算法分开考虑的处理方式。本发明利用了无人车之间的自组网通讯，辅助SLAM算法中的动态点云滤除过程，从而在降低计算量的同时提高了点云分类的可靠性，且对现有各类三维点云传感器，以及多种以特征点为输出的特征提取子，均可提供较强的适应性。该方法借助对ELBO函数的估计，实现了自动估计障碍物数量，同时在无人车轨迹规划部分，通过最大化无人车之间每一时刻的欧式距离，实现了无人车之间的避障。通过本发明优化所得的轨迹允许交叉，因而能够使得规划算法更具灵活性，更有利于为无人车群的精准导航提供强有力支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119502884A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411475736.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于辛伪谱法的无人驾驶车辆横摆运动最优控制方法，通过执行伪谱法来近似原连续时间系统的最优控制问题，设计的线搜索与凸优化技术能够有效保证迭代速度和数值稳定性，结合模型精度检验与网格自适应更新策略能够改善初始网格划分不当所造成的问题，本发明最终可生成光滑连续的控制律，从而实现更精确的车辆系统横摆运动控制。
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公开(公告)号：CN118502307A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410647603.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种分布式集群车辆控制方法，仅使用无人车的单车动力学系统而无需对整个编队进行动力学建模，从而使控制方法具有了分布式特征。通过生成虚拟无人车，能够在较小的计算负担下的实现无人车编队避障。针对编队追踪问题，本发明设计了更易求解的优化问题，有效减小了方法陷入局部最优的可能性。本发明创新性地利用了无人车不同任务优先级的特性，相比现有技术同时执行编队追踪和避障任务的单一优先级的特点，本发明可更换地适应复杂的障碍物环境和邻居位置分布。此外，本发明利用多边形表示障碍物的方式，可保证在任意障碍物上都能够找到虚拟无人车，从而在避障损失项中引入虚拟无人车的预测运动点，确保无人车能够环绕障碍物前进。
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公开(公告)号：CN118466506A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410638972.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种集群车辆避障行驶方法，其通过一系列假想智能体定义来取代真实无人车，有效保证了集群控制量的一致性；还设计了两层规则用于计算虚拟智能体的速度方向，使集群在朝向障碍物运动、环绕障碍物运动和远离障碍物运动三种情况下均能成功避障且保证运动不被锁死；对于任意形状的障碍物本发明均可通过凸多边形切割的方式应用本发明。最后本发明采用了PD控制实现对假想智能体未来速度的跟踪，使无人车系统表现出与二阶线性系统相似的行为并实现集群避障。该方法创造性地将原本无法直接使用在非线性动力学系统上的olfatti‑saber算法应用于无人车，各无人车在运动中只需要考虑本车邻居范围内的其它无人车的状态，从而使集群避障任务具备了更高的适应性和成功率。
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公开(公告)号：CN118607620A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410670781.9
申请日：2024-05-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/126 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06Q10/047 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明提供了一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的自适应粒子群‑遗传混合优化算法，通过将粒子群算法和遗传算法进行融合，并引入了历史最优基因和全局最优基因的概念，使方法的全局搜索能力得到了显著提升，且保证了两种最优基因更新的实时性；利用设定的自适应交叉长度系数，基于迭代优化情况修改交叉基因片段长度，增加了交叉操作的启发性，也进一步提高了遗传算法的搜索能力，三阶段的交叉操作也提高了优化效率。此外，本发明的方法还设计了基于时空距离的客户节点聚类方式，有助于保证聚类节点的时空统一性。
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公开(公告)号：CN119576282A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411477098.X
申请日：2024-10-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种PCD格式点云数据可视化处理软件框架搭建方法，针对现有技术普遍只支持PCD格式文件简单读取的局限性，提供了可在Linux、Windows等平台间移植与运行的点云数据可视化处理程序开发方式，能够较全面地实现点云数据可视化编辑、修改和存储等多种功能，从而极大地扩展了PCD格式点云数据的应用场景和处理深度。
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