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公开(公告)号：CN114527776B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210019076.3
申请日：2022-01-07
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机抗风扰控制方法、装置、终端及存储介质，方法包括：采集并处理无人机在风扰场景下的飞行状态数据和传感器数据，并通过数据驱动的方式训练得到表征风扰的神经网络模型；将表征风扰的神经网络模型部署至无人机上，控制无人机进行在线运行，并实时预估当前场景风对无人机的扰动量；通过前馈补偿的方式对无人机的旋翼进行运动补偿，并根据扰动量将无人机从偏移位置恢复至目标位置。本发明能够在不分析复杂的风扰机理模型的前提下，根据预先收集的飞行记录数据，采用数据驱动的方式训练得到风扰的黑箱模型，部署到四旋翼无人机上实时运行，最后通过前馈控制的方式补偿风扰，起到抗风的控制效果，解决了扰动抑制效率低的问题。
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公开(公告)号：CN114604047A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210526045.7
申请日：2022-05-16
Applicant: 鹏城实验室
IPC: B60F3/00
Abstract: 本发明公开一种水陆两栖越障机器人，其包括壳体，旋转机构和多个弧形桨叶；所述壳体的前后两端均转动连接有两个车轮轴；所述壳体内设置有驱动机构，所述驱动机构与位于所述壳体前端的车轮轴连接以驱动车轮轴转动，所述旋转机构设置于所述车轮轴上；多个弧形桨叶位于所述车轮轴的外围，并沿其周向依次排布；所述旋转机构分别与多个弧形桨叶转动连接，并驱动多个弧形桨叶相对于所述车轮轴转动，以使多个弧形桨叶合拢成圆形、展开成风车形；当多个弧形桨叶合拢时，可以普通轮式移动方式在平坦路面行进；当多个弧形桨叶展开时，既可以转动拨水，以在水中浮游行进，又可以扩大外径从而提高越障能力，使得所述水陆两栖越障机器人可以在崎岖路面行进。
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公开(公告)号：CN112637120B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011277400.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种多智能体系统一致性控制方法、终端及存储介质，本发明通过根据多智能体系统中各个智能体之间的通信关系来构建多智能体系统的交互拓扑，并进一步根据交拓扑图构建多智能体系统的一致性控制模型，并设置模型的约束包括一致性条件约束和非光滑不等式约束，设计一致性控制模型的最优解解耦端子，根据最优解解耦端子确定多智能体系统的控制协议，使得多智能体系统能够同时满足一致性条件约束和非光滑不等式约束。
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公开(公告)号：CN114326799A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111619801.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向多移动目标监测任务的无人机任务规划方法，方法包括：获取各个目标的移动轨迹，对所述各个目标的移动轨迹进行离散化处理，得到每个所述移动轨迹上的各个离散点；根据各个离散点的位置和无人机的速度获取各个有向边对应的初始代价值；基于各个所述初始代价值构建非对称旅行商问题；求解所述非对称旅行商问题得到所述无人机的飞行路线。本发明提供了面向多移动目标监测任务的无人机任务规划问题的解决方案。
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公开(公告)号：CN112507802B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202011277401.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度时空推理网络的人体行为识别方法及电子设备，方法包括：将目标视频数据输入预先训练的深度时空推理网络模型中，确定深度时空推理网络模型中各个节点的类聚中心对应的第一激活次数；根据第一激活次数，构建第一行为特征树；利用频繁子树挖掘算法从第一行为特征树中获取第一频繁子树集；根据第一频繁子树集，对目标视频数据中的人体行为进行识别。本发明通过深度时空推理网络提取的人体动态行为时空特征和频繁子树反映的不同层次特征关系进行行为识别，既关注行为中人体部位的自身特征，也关注部位之间的关联与协调，从而提高网络中的特征利用率，提升了网络的识别率，实现对视频数据中人体行为快速准确地识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114265674B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202111155540.3
申请日：2021-09-29
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F9/48
Abstract: 本申请公开了一种时序逻辑约束下基于强化学习的任务规划方法及相关装置，方法包括将待规划任务转换为确定性有限自动机；基于确定性有限自动机及初始策略确定状态动作轨迹；将状态动作轨迹及各状态动作对的外部奖励输入前馈神经网络，通过前馈神经网络输出各状态动作对的内部奖励；基于各外部奖励以及各内部奖励确定初始策略的第一目标函数及第一返回值，并基于第一目标函数及第一返回值更新初始策略的策略参数以得到待规划任务对应的目标策略。本申请通过注意力机制捕捉任务的时序特性，从而执行端在稀疏奖励环境中能够快速学习带有时序关系的任务，从而能够在不同环境中解决LTL约束下的稀疏奖励问题，使得强化学习可以学习到最优策略。
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公开(公告)号：CN114779631B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210278558.0
申请日：2022-03-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及追捕技术分析技术领域，具体是涉及用于形成追捕策略的强化学习模型训练方法和训练装置。本发明逃跑者的控制量并不是确定性的，而是根据追捕者的信息给出的控制量，即逃跑者与追捕者进行了交互，这与实际追捕过程中逃跑者会根据追捕者的信息而做出相应的逃跑策略上的改变是一致的，追捕强化学习模型再根据改变之后的逃跑策略而给出追捕者的追捕策略。如此往复地对追捕强化学习模型进行训练，这样等到的已训练追捕强化学习模型应用到实际追逃过程中，即便逃跑者针对追捕者改变了逃跑策略，追捕者依然能够精准地实现对逃跑者的追捕，从而增加了已训练的追捕强化学习模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114037131B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111270090.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0639 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种空地协同任务路线规划方法、装置、终端及存储介质，方法包括：根据无人机的续航能力、各个待访问的目标点位置和各个车辆停靠点的位置生成至少一个无人机初始路线；采用第一邻域搜索算法对各个所述无人机初始路线中的目标点访问顺序进行优化，得到至少一个无人机中间路线；采用第二邻域搜索算法对各个所述无人机中间路线中的停靠点访问顺序进行优化，将优化过程中的最优解作为目标路线。本发明可以实现在空地协同监测任务中快速高效地进行路线规划。
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公开(公告)号：CN114255241B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111352625.0
申请日：2021-11-16
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及机器人路径规划技术领域，具体是涉及用于路径规划的区域分割方法、装置、设备及存储介质。对待分割区域应用维诺图分割法进行分割，得到维诺分割图；依据维诺分割图，得到维诺分割图所包含的备选边，备选边的两个顶点均位于任务区域内，任务区域为待分割区域中终端执行任务的区域；依据备选边，得到先验分界边；依据先验分界边和维诺分割图，得到目标分割区域。本发明首先通过备选边将待分割任务区域中的非任务区域去除，后续再依据先验分界边对区域进行分割，使得终端在分割之后所得到的路径上进行移动时能够减小转弯次数，从而提高终端执行任务的效率。
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公开(公告)号：CN111984904A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010679246.1
申请日：2020-07-15
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种分布式协同监视方法、监视平台及存储介质，所述方法应用于分布式协同监视系统中，所述分布式协同监视系统包括至少一个监视平台，所述方法包括：获取所述分布式协同监视系统中每个监视平台对应的各个第一距离，根据每个监视平台对应的各个所述第一距离确定目标监视平台对应的目标街道；在所述目标监视平台到达对应的目标街道后，根据所述目标监视平台的监视范围，以及所述分布式协同监视系统中其他平台的监视范围确定所述目标监视平台在对应的目标街道上的目标位置，以使得所述目标监视平台到达所述目标位置后进行监视。本发明实现了自动对监视平台的监视位置进行分配。
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