一种基于事件驱动策略的无人机分布式编队控制方法

    公开(公告)号:CN115857539A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211446866.6

    申请日:2022-11-18

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于事件驱动策略的无人机分布式编队控制方法,包括以下步骤:步骤1、获取无人机的数据,建立无人机系统;所述无人机系统包括领航无人机和跟随无人机;步骤2、获取无人机系统的编队数据,代入无人机编队控制系统,判断事件驱动条件是否触发;若未触发,无人机系统维持初始状态,执行步骤2;若触发执行步骤3;步骤3、无人机编队控制器进行更新,无人机系统进行局部信息交互,改变无人机的分布状态。与现有技术相比,本发明有效避免控制器和触发条件对于全局信息的依赖,实现了无人机编队的无标度化,适用于无人机个体数量变化和机间连接关系切换等情况。

    基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法及装置

    公开(公告)号:CN115796268A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211527709.8

    申请日:2022-12-01

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于遗传算法优化稀疏自编码器的数据压缩方法与装置,涉及数据处理技术领域。包括:确定稀疏自编码器的网络拓扑结构,初始化稀疏自编码器网络,获得稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值;通过改进遗传算法对稀疏自编码器网络的初始权值和初始阈值进行优化;对未压缩的数据进行归一化处理和数据矫正,获得新的未压缩数据;将新的未压缩数据输入改进的稀疏自编码器网络,将隐含层的输出数据作为压缩后的数据;将压缩后的数据通过算数编码进行无损压缩,获得新的压缩后数据。有效地对样本数据进行降维,稀疏自编码器的多层网络结构使稀疏自编码器具有强大的非线性特征映射能力,无需输入数据具备标签,提高了压缩算法的适用范围。

    一种异构AIoT自组网信号全覆盖方法及装置

    公开(公告)号:CN115515144A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211246972.X

    申请日:2022-10-12

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种异构AIoT自组网信号全覆盖方法及装置,涉及人工智能物联网技术领域。包括:基于随机分布的方式,将静态传感节点固定到待检测区域;基于覆盖优化算法,将移动传感节点部署到待检测区域;获取静态传感节点以及移动传感节点的工作状态,基于工作状态以及移动节点智能调度算法,对移动传感节点进行智能调度,得到待检测区域的信号全覆盖方法。本发明针对异构传感节点在环境中随机部署时出现覆盖漏洞和覆盖重复导致覆盖率低和能量浪费的问题,提出一种基于粒子群优化帝王蝶算法和极限学习机的异构AIOT组网节点部署与覆盖优化方法。能够在保证网络覆盖率的前提下降低节点成本和网络能耗。

    一种基于智能体主动感知的环境模型构建方法和系统

    公开(公告)号:CN112270076B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202011104682.2

    申请日:2020-10-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于智能体主动感知的环境模型构建系统,包括,阵列压力传感装置机器人,压力传感器构成的感知阵列设置在机器人手臂的终端处;插值拟合程序模块,用于将压力数据信息分布图形成环境模型,对压力传感器单元之间间隔导致缺失的数据采用插值拟合的方法来填补扩充;探索移动方向确定程序模块,用于根据当前区域的纹理统计特征确定下一区域的探索移动方向;闭环检测程序模块,用于检测是否探索完毕;环境模型整合模块,用于将各区域的环境模型整合得到完整的环境模型。

    一种人机共驾接管状态测试方法

    公开(公告)号:CN114469097A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111521139.7

    申请日:2021-12-13

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种人机共驾接管状态测试方法,包括建立虚拟车辆模型和虚拟行驶场景,并开启虚拟车辆的机器驾驶模式,将虚拟车辆模型信息和场景信息同步至测试车辆,所述测试车辆设置于固定台架上;设置感官子任务,并设置驾驶权切换条件;实时获取驾驶员感知的虚拟交通信息,当虚拟交通信息符合驾驶权切换条件时,发送接管请求至驾驶员,并获取驾驶员在执行感官子任务时的接管信息。与现有技术相比,本发明具有安全性高等优点。

    一种超长线状环形无线网络数据压缩方法

    公开(公告)号:CN111711970B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202010560944.X

    申请日:2020-06-18

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种超长线状环形无线网络数据压缩方法,无线网络中的各个传感器按照超长线状环形分布式数据传递模型进行布置,所有传感器节点被划分为若干个簇,每个簇中的传感器节点包括一个簇头节点和若干非簇头节点;对非簇头节点中的数据初始序列采用环状分布式5/3整数小波分频算法变换后得到小波系数序列,对小波系数序列中的高频系数序列采用阈值过滤得简化小波系数序列,最终将简化小波系数序列传输至簇头节点,在簇头节点中,对简化小波系数序列通过准游程编码进行数据压缩,传输至基站节点。与现有技术相比,本发明降低了分簇的整体功耗,提升了数据压缩率,改善了压缩效果,同时,能够进一步的地降低丢包率,改善信道状况。

    一种基于毫米波雷达和视觉融合的无人机及其控制方法

    公开(公告)号:CN113759963A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202110922558.5

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明属于无人机控制及避障应用领域,具体公开了一种基于毫米波雷达和视觉融合的无人机,包括无人机主体、避障模块、毫米波雷达模块、信息融合处理模块、单目视觉模块和采集与传输模块;无人机主体的控制系统包括电源、主控制器、主板和飞行控制器;操作系统上运行毫米波雷达程序、导航程序、SLAM程序、路径规划程序和飞行控制程序。采用一个毫米波雷达对无人机周围环境进行测距扫描,可实现全天候实时工作,体积小,代价小;利用单目视觉模块去修复毫米波雷达模块获得空间角度上信息的缺陷,从而将无人机检测范围内的物体三维立体信息发送至SLAM程序,解决单个雷达在空间角度上造成的模糊的问题;设计合理,具有很好的应用价值。

    一种智能演讲台机器人
    18.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113425079A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110661534.9

    申请日:2021-06-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种智能演讲台机器人,包括控制器和演讲台本体,演讲台本体自下而上包括底座、升降柱和台面;控制器基于图像采集装置采集的演讲者人脸图像进行人脸匹配,得到演讲者身高数据,并基于演讲者身高数据控制升降柱伸缩;控制器基于传感器装置采集的数据确定演讲者与演讲台本体的相对位置关系并生成移动路径,控制器控制驱动装置带动演讲台本体沿移动路径运动。与现有技术相比,本发明可以通过人脸匹配得到演讲者的身高数据,从而调节升降柱自适应调整演讲台本体的高度,适应不同演讲者的身高,提升演讲者的形象以及演讲氛围,可以通过传感器装置确定演讲者与演讲台本体之间的相对位置关系,自主移动至演讲者身边,保证演讲的连续性。

    一种多体慧联云控平台
    19.
    发明授权

    公开(公告)号:CN111770133B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202010432080.3

    申请日:2020-05-20

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种多体慧联云控平台,包括移动智能体、边缘智能体和云控中心,所述云控中心分别连接所述移动智能体和所述边缘智能体,所述移动智能体用于移动采集感知数据,所述边缘智能体用于静态采集感知数据,所述云控中心用于存储感知数据、进行数据计算以及指挥调度。与现有技术相比,本发明具有指挥调度安全高效、数据传输效率高、安全性高、智能体跟踪效果好等优点。

    一种面向人机技能传授的虚拟作业演示系统

    公开(公告)号:CN112365580A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011276712.8

    申请日:2020-11-16

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向人与机器人技能传授的虚拟作业演示系统。该系统主要由虚拟场景建模、作业信息捕捉、知识挖掘分析三个部分组成。基于虚拟现实技术搭建家庭作业场景,实现演示者的全身运动捕捉和环境全域信息感知,并设计一种结合运动特征与操作物语义的行为分层多权重分割识别算法来获取任务行为高层次语义知识,生成任务行为状态机。本发明提出的虚拟作业演示系统具有效率高、成本低等优点,不仅能为服务机器人仿人行为学习提供丰富、完善、精确的作业演示数据,而且能挖掘作业顺序、作业目标等任务知识,对促进机器人任务知识库的构建和维护、提高机器人的适用性和灵活性具有重要意义。

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