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公开(公告)号：CN120010467A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411992869.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种支持多机器人有目标队形无目标点的编队方法，初始化机器人的相关变量，给出的目标队形就会针对给出的初始的τ,θ,K进行变换。增加迭代变量k。根据前一迭代的机器人阵型的旋转角度θ，机器人阵型的平移矢量τ和机器人阵型的缩放因子K，选择赋值集S以最小化成本函数。基于确定的赋值集S也就是机器人的分配结果，以最小化成本函数；判断算法是否收敛。如果算法尚未收敛，则使用更新后的τ，θ和K。如果算法收敛，那么此时的τ,θ,K就是得到最终的机器人队形变换参数，此时给出的目标队形针对τ,θ,K进行变换，就是机器人最终形成的队形位置。
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公开(公告)号：CN119675523A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411762917.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种电熔镁炉三相电极电流预设时间智能回路控制方法，具体包括1)选择电熔镁炉为研究对象并分析设备特性，以电熔镁炉为代表的重大耗能设备熔炼过程的生产指标为每吨合格产品消耗的电能，即单位能耗；2)电熔镁炉控制系统的被控对象包括电熔镁炉单位能耗和电熔镁炉三相电极电流，控制量为电熔镁炉三相拖动电机的转动速度和方向，而熔炼过程中产品单位能耗与三相电极电流值的大小和稳定程度直接影响；3)分析电熔镁炉三相电极电流与三相拖动电机转动速度之间的关系，根据实际三相电极电流值与加热熔化工况下三相电极电流设定值的偏差，采用基于自调节增益的预设时间一致性控制算法获得加热熔化工况下的三相拖动电机转速和方向；4)针对步骤三中预设时间一致性控制方案参数进行调整，进行预设时间算法验证并与传统控制方法PID算法进行相应比较。
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公开(公告)号：CN116561254B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202310499796.9
申请日：2023-05-05
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/151 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了结合CNN和Transformer的多特征融合对联生成方法，包括以下步骤，在数据预处理阶段，分别构建带词性特征和平仄特征的对联语料库；根据对联上联构建结合词性特征和平仄特征的多特征融合词向量。将对联上联的多特征融合词向量分别输入到CNN编码器和Transformer模型的编码器中进行对联特征提取和对联语义编码，分别得到特征编码向量和语义编码向量。将特征编码向量和语义编码向量结合起来输入到Transformer模型的解码器中。本方法将对联的词性特征和平仄特征加入到词向量中，得到多特征融合的词向量。多特征融合的词向量能提高生成对联的对仗性；将CNN模型和Transformer模型结合起来，强化对联的重点信息，提高生成对联的语义连贯性。
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公开(公告)号：CN118519446A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410592987.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及无人机控制技术领域，特别涉及一种车辆目标脱离视野后的无人机跟踪控制方法。包括无人机自动跟随目标车辆；根据目标车辆消失前在世界坐标系中的变化数据，预测目标车辆在世界坐标系中的预测坐标轨迹；根据目标车辆消失前在图像框坐标系中的变化数据，计算无人机搜寻速度和搜寻方向；加权预测坐标轨迹和搜寻坐标轨迹，确定无人机的期望搜寻轨迹。本发明通过纯视觉的方式即可完成无人机跟车，且在丢失目标车辆后可找回目标车辆；本发明通过不同的情况以分配权重的方式融合两种搜寻目标车辆的方式，可显著提高目标车辆搜寻成功率。
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公开(公告)号：CN117369437B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311251209.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种支持多机器人最小时间任务分配的分布式方法，包括以下步骤：步骤1：初始化数据。步骤2：所有机器人寻找各自到所有目标点中的最小时间。步骤3:寻找全部最小时间中的最大时间，同时取代矩阵C*中的元素。步骤4:对矩阵C*进行试分配。步骤5:取代矩阵C中的元素。步骤6:与步骤2一致，再找出所有机器人到所有目标点中的最小时间。步骤7:寻找所有最小时间中的最小时间，替代矩阵C*元素。步骤8:再次对矩阵C*进行试分配。本发明试分配过程中采用CBAA，在多机器人任务分配时间最小的前提下，CBAA使机器人总的任务分配时间最大，一定程度上减小了机器人的运行速度，降低了机器人能源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118089729A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410210513.9
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例分割网络的室内动态环境下RGB‑D的SLAM方法，在采集到RGB图像的同时使用SOLOv2算法对其进行处理；结合先验语义，将掩码图中的动态物体覆盖上掩码；使用图像处理方法对动态物体进行形态学膨胀；将RGB图像、深度图像和掩码图像输入SLAM系统，构建图像金字塔；使用FAST算法在图像中检测关键点；使用BRIEF算法计算其对应的ORB描述子；对形态学膨胀后的动态物体提取特征点；结合深度图对伪动态特征点的深度值进行聚类并分为动态特征点和静态特征点；剔除聚类后得到的动态特征点；将所有的静态特征点输入追踪线程，并进行后续的局部建图线程及局部回环检测线程。本发明避免对位于动态物体和静态背景交界处特征点的误判，提高SLAM系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119472250A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411762920.7
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自适应PID的电熔镁炉智能设备控制方法，涉及重大耗能设备工业控制领域；该方法对电熔镁炉进行建模，分析当前工况和生产边界条件得到理想的电流设定值，以消除当前三相电极电流与设定值的误差为目的设计相应的PID控制器，使得三相电极电流能够快速跟踪变化的设定电流值从而保证生产过程安全稳定运行。随后进行基于径向基神经网络的自适应控制方法设计：以满足李雅普诺夫稳定条件为目的设计自适应律，并以径向基神经网络逼近其关键变量。最后，结合PID参数与自适应律，得到嵌入了神经网络的具有自整定自适应增益的电熔镁炉动态PID控制器。与现有技术相比较，神经网络自适应PID控制器的控制效果有明显提升，能有效改善系统瞬态与稳态性能。
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公开(公告)号：CN116483074A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310336967.6
申请日：2023-03-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法，包含两阶段的优化：优化算法的评价函数，限制机器人导航过程中存在的角加速度跳变的问题，避免对机器人电机产生突变大负载；引入模糊控制模块，基于机器人搭载的传感器采集到的空间数据对环境障碍物分布进行分析，利用障碍物分布特性以及机器人姿态作为控制器输入对评价函数结构进行实时优化，最终能得到一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法。
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公开(公告)号：CN117193363A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311251324.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位验证平台的多智能体有限时间编队控制方法，使用单目相机以太网通讯，将图像信息传输给Ubuntu中枢器；利用Ubuntu中枢器含有的算法工具包进行识别tag36h11二维码；进行WIFI网络配置，对Ubuntu中枢器和每个Turtlebot3‑Burger机器人配置不同的子网环境，确保在平台场地范围内Ubuntu中枢器和Turtlebot3‑Burger机器人能够完成信息交互完成协同控制；通过Ubuntu中枢器远程启动每一辆机器人，并可以接收每一辆机器人发布的ROS话题信息，确保Ubuntu中枢器可以通过ROS话题控制机器人；实现所提出的具有饱和输入的多智能体有限时间编队控制。本发明考虑实际环境中多智能体存在饱和输入的情况，提高收敛速度，利用有限时间稳定性理论和齐次理论，保证多智能体系统在有限时间内完成编队任务。
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