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公开(公告)号：CN115494861A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210969856.4
申请日：2022-08-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种面向目标源的分布式图形构造方法，属于集群智能体分布式图形构造技术领域，尤其涉及一种基于目标选择的启发式图形构造方法。本发明提供一种基于目标选择行为的分布式图形构造方法，在初始时刻各智能体访问距离其最近的目标位置；在运动的过程中，智能体利用目标选择行为解决分布式决策带来的目标重复选择以及拥堵问题；再者，在智能体向目标点运动的过程中利用人工势场法使得智能体无碰撞地运动到目标位置，完成图形构造任务。
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公开(公告)号：CN112232711B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011256930.5
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种针对侦察任务的多同构无人车分布式任务分配方法，涉及多智能体协同决策技术领域，能够在无人车能力有限，并且室外路况对无人车产生多维约束的情况下，每一辆无人车对所有任务进行评价，最终按照评价结果完成任务分配。包括如下步骤：初始化系统信息。加载地图，对地图进行栅格化处理。根据栅格化的地图信息和初始化的系统信息，获取环境信息和无人车自身状态，构造匹配函数；利用所构造的匹配函数，计算每一辆无人车针对所有任务的匹配度。构建无人车和任务的匹配关系。执行KM算法进行任务分配。执行任务。
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公开(公告)号：CN115063597A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210809485.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于类脑学习的图像识别方法，对原始图片数据进行预处理得到输入向量；建立脉冲神经网络模型进行学习，模型包括输入层、类脑学习算子和输出层；先对所述输入向量进行脉冲时序编码得到脉冲神经网络的输入数据，再将所述输入数据输入到脉冲神经网络的输入层，然后通过类脑学习算子学习输入向量的特征，最后将脉冲神经网络的输出层最先激发的脉冲神经元作为网络识别的类别，经过多次训练学习后，得到最后的识别网络；将待识别的原始图片数据进行预处理，用识别网络进行图片识别。本发明在脉冲神经网络中使用类脑学习算子，优化了脉冲神经网络计算能耗高，可解释性差的缺陷，符合对类脑网络的预期。
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公开(公告)号：CN111813066B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010695931.3
申请日：2020-07-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种五金柔性生产车间多机器人协作方法，能够实现工件加工任务的分配及工件在不同工位上的流转，同时避免较大的计算代价。本发明方法充分使用分布式协作的方法，针对现有技术状况，能够实现工件加工任务的分配及工件在不同工位上的流转，同时避免较大的计算代价。本发明采用多AGV路径冲突消解方法避免AGV在运动过程中可能发生的碰撞。本发明使用集中干预调节的方法，发现和预测系统冲突和故障问题，并做出及时调度和调整，提高五金车间的自动化水平和柔性水平。
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公开(公告)号：CN114040336A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111303453.8
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于缩影判定定位法与粒子群优化算法的信标部署方法，本发明中检验定位效果的方法是通过将整个室内环境进行栅格化，然后采用缩影判定定位算法对每个栅格进行定位计算，通过评价每个栅格的定位效果，最终获得室内环境的整体定位效果，有效减少定位误差。该算法对空间内任一点进行定位时，仅需要符合要求的四个信标信息，这种定位算法大量减少了信标的使用，避免测量效果不佳的信标对最终的定位结果产生影响，也降低了计算的复杂度，提高计算速度。除此之外，该算法中对同一信标进行多次测量，对偏差较大的测量结果进行舍弃，保留较优测量结果并取平均值，这种方式能够进一步减少测量误差，避免单次测量产生的误差偶然性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273686B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010094204.1
申请日：2020-02-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法，首先建立种群，染色体表示一条综合航迹，所述综合航迹由所有无人机的航迹串接而成；设定遗传算法的适应度由所有无人机总航迹长度L、不同无人机到达时间的差异度T以及航迹对所设定的无人机机动性能约束的违背度W进行综合评价；采用遗传算法优化染色体，完成遗传算法迭代后得到最优染色体。采用最优染色体分解得到各个无人机的航迹。使用本发明能够解决多无人机集结并实现同时到达任务点的技术目标，同时尽可能的减少时间误差。
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公开(公告)号：CN111273686A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010094204.1
申请日：2020-02-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种三维环境下多无人机同时到达指定地的路径规划方法，首先建立种群，染色体表示一条综合航迹，所述综合航迹由所有无人机的航迹串接而成；设定遗传算法的适应度由所有无人机总航迹长度L、不同无人机到达时间的差异度T以及航迹对所设定的无人机机动性能约束的违背度W进行综合评价；采用遗传算法优化染色体，完成遗传算法迭代后得到最优染色体。采用最优染色体分解得到各个无人机的航迹。使用本发明能够解决多无人机集结并实现同时到达任务点的技术目标，同时尽可能的减少时间误差。
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公开(公告)号：CN106272563B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201610846074.6
申请日：2016-09-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J19/04
Abstract: 本发明属于仿生机器人技术领域，特别涉及一种仿生眼。基于串、并联控制的三自由度仿生眼，其技术方案是：基板固定在垂直支架上，垂直支架固定在水平支架上，眼球安装在基板上，由上四连杆机构实现眼球的左右运动，右四连杆机构实现眼球的上下运动，眼球内部设有第三电机，第三电机用于驱动传感器沿眼球光轴方向旋转。本发明通过简单的连杆并联机构可以实现仿生眼球的俯仰、方位转动，实现仿生眼球的沿光轴自旋运动，三个自由度的运动使仿生眼能够实现更高的定位精度。
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公开(公告)号：CN106737572A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611024065.5
申请日：2016-11-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: B25J9/00
CPC classification number: B25J9/00 , B25J9/0009
Abstract: 本发明公开了一种垂直运动倒挂式机械臂安装平台，该机械臂安装平台由机架、驱动机构及升降组件构成，外围装置为机械臂；驱动机构及升降组件安装在机架上，机械臂安装在升降组件下方，升降组件在驱动机构的驱动下带动机械臂纵向移动。本发明整体结构简单，效率高效，方便灵活，机械臂采用倒挂的方式安装在基座上，实现了工作区间的扩大化，并特别针对于关节不具备自锁能力的机械臂，能够使机械臂在平面一定半径360度范围内任何点都可以达到，提高了整体机械臂装置的适用性与实用性。
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公开(公告)号：CN114220089B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111436510.X
申请日：2021-11-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种基于分段式渐进型脉冲神经网络进行模式识别的方法，获取模式识别任务的样本，建立编码层，对样本进行处理并编码成脉冲神经网络可以处理的形式；建立输入层，将编码层的输出转换成脉冲序列；建立记忆层，记忆层中的脉冲神经元用于构建记忆；之后进行幼儿学习阶段，并建立输出层，通过启发式的方法建立记忆层和输出层的突触，进而能够准确提取记忆层的记忆并做出决策；然后进行精确学习阶段，输入全部所述模式识别任务的样本，只进行突触权值调整，并使用教师信号指导权值调整，学习完成后得到可用于当前模式识别任务的脉冲神经网络；将学习完成后的脉冲神经网络突触权值和突触结构进行固定，输入待进行模式识别的数据，得到模式识别结果。
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