改善搜索自由度的A-star算法机器人路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN117232541B

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202310661492.8

    申请日:2023-06-02

    Abstract: 改善搜索自由度的A‑star算法机器人路径规划方法及系统,涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了解决现有的机器人路径规划没有考虑移动机器人完成任务所需的时间和电源电量,也没有综合考虑路径长度和速度等因素,采用传统的A‑star算法由于搜索策略带有许多路径拐点和大转弯角度的缺点导致产生的可行路径不是理论上的最佳路径等问题。技术要点:在传统的A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数,并通过连接起点和终点得到一条直线段来寻找交接点。在与障碍物相交时,会得到一个交点,然后将该点设为圆心以R为半径绘制一个圆,求出障碍物边界点。接下来,将第一个交界点作为局部起点,最后一个障碍物边界点作为局部终点,带入改进的A‑star算法中得到局部路径,由直线连接的为其他局部路径。最后,将这些局部路径组合成全局路径。

    一种基于符号动态分析的海面风速预测算法及系统

    公开(公告)号:CN118536407A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410992760.9

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明提供了一种基于符号动态分析的海面风速预测算法及系统,涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤:一种基于符号动态分析的海面风速预测算法,包括以下步骤:通过符号动态分析得到滑动窗口尺寸;通过基于滑动窗口尺寸的Hample滤波器对海面风速历史数据进行预处理;通过一维卷积的残差学习结构、通道注意力算法及柯尔莫哥洛夫‑阿诺德网络提取风速特征向量;将风速特征向量通过sLSTM网络得到风速预测值。本发明提供了高效的时间窗口尺寸选择方法,避免了传统方法中的试错过程,提高了算法的效率和适应性,当更换研究对象时,也无需根据不同领域的经验确定时间窗口的尺寸。

    一种转轮式井下形变监测报警装置的报警方法

    公开(公告)号:CN118009942B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410173553.0

    申请日:2024-02-07

    Abstract: 本发明提供一种转轮式井下形变监测报警装置及报警方法,属于巷道围岩形变监测领域。为解决现有巷道监测方法难以全方位、高效采集数据,妨碍对形变量的全面分析和有效预警,造成巷道围岩系统整体健康状况评估不准确的问题。包括设置在转轮外壁上的至少四个窄波束雷达测距装置,转轮中心处的中心电机,转轮通过固定支架固定在巷道上,固定支架上设有远程通信模块、数据处理单元和控制器;数据处理单元用于对监测数据进行形变分析,并通过远程通信模块发送至接收终端;控制器用于控制中心电机按所设定好的角速度旋转,并控制四个窄波束雷达测距模块的工作顺序及各自的工作时长。可有效且全面地采集巷道墙壁的形变参数,全面分析数据并提供预警服务。

    一种基于粒子滤波的差速机器人地磁辅助定位系统

    公开(公告)号:CN117824627B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202311867591.8

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明提供一种基于粒子滤波的差速机器人地磁辅助定位系统,涉及智能机器人自主导航领域,为解决现有的基于粒子滤波的地磁/里程计定位系统在连续工作时,因地磁数据噪声过大,可能会导致误匹配,甚至滤波发散的问题。包括:地磁场采集模块用于采集地磁场强度数据,并将采集的数据发送到定位模块;里程采集模块用于采集机器人驱动轮转过的角度和位移数据,并数据发送到定位模块;定位模块用于对地磁场强度数据和机器人驱动轮转过的角度和位移数据进行解算,以进行实时定位,将定位结果存储在存储模块并发送至上位机;存储模块用于存储地磁场强度数据和定位结果数据,并将地磁基准图发送至定位模块;上位机用于对定位结果进行实时监测。

    一种复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法及系统

    公开(公告)号:CN118226379B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410659191.6

    申请日:2024-05-27

    Abstract: 本发明提供了一种复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法及系统,涉及水下目标定位技术领域。本发明提供的算法包括以下步骤:S1:依据浮标划分定位区域;S2:确定用以定位目标的粒子数目及浮标组合;S3:初始化粒子;S4:建立粒子状态模型,计算粒子状态及粒子权重以估计目标状态;S5:判断目标位置所在分区决定初始化粒子或继续演算目标定位。本发明提出的复杂海域环境高精度实时定位与动态跟踪算法中,根据能接收到信标信号的浮标数的不同划分定位区域,降低粒子数目减小了算法的复杂度。防止初始化位置与目标真实位置相差过大从而导致算法收敛所需时间过长,在目标所在分区进行初始化,缩小粒子的动态范围提高了定位的精度和性能。

    一种基于相关矩阵的风速预测混合模型构建方法及系统

    公开(公告)号:CN118211494A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410626835.1

    申请日:2024-05-21

    Abstract: 本发明提供了一种基于相关矩阵的风速预测混合模型构建方法及系统,涉及气象预测技术领域。包括以下步骤:S1:将时序风速数据通过滑动时间窗口采样得到子数据组,以子数据组构建风速相关矩阵;S2:通过多尺度特征增强卷积网络提取风速特征,生成包含风速信息的下采样特征图;S3:通过随机森林的特征选择方法筛选最优特征子集;S4:通过双向长短期记忆网络进行序列分析,输出风速预测结果。本发明所提供的基于相关矩阵的风速预测混合模型通过多尺度特征增强卷积网络识别风速数据的长期依赖关系和周期性模式,将传统卷积网络中的一个卷积层替换为选择性卷积核网络,通过其特有的可选择性内核网络结构,能够更好地适应风速数据的动态特性与复杂性。

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