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公开(公告)号：CN111290277B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202010121096.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式多智能体协同故障检测方法、存储介质及设备，所述方法，构建多智能体系统故障检测参考模型；针对所述多智能体系统故障检测参考模型中的每个节点设计故障的自检算法，获得故障自检结果；根据所述故障自检结果对所述多智能体系统故障检测参考模型进行校正，优化节点间的协同机制，构成协同检测网络；基于所述协同检测网络构建分布式残差生成器，同时设计对应的门限函数对残差进行评价，获得故障互检结果，结合所述故障自检结果和所述故障互检结果确认所述多智能体系统故障。本发明可实现在仅获得邻居相对输出信息的情况下对多智能体协同故障进行检测，其计算复杂度低且在保证检测精度的同时可最大程度抑制干扰。
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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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公开(公告)号：CN111983923A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010693046.1
申请日：2020-07-17
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种受限多智能体系统编队控制方法、系统及设备，通过建立受限多智能体系统模型，该系统模型包括：多智能体系统拓扑模型、多智能体系统动力学模型和带有多非光滑优化指标的分布式资源分配优化模型；根据所述位置最优解对应的多近端算子、所述多智能体系统动力学模型和所述分布式资源分配优化模型，计算得到各个智能体的满足预设编队条件的第一位置状态信息使用第一位置状态信息对各个智能体进行位置状态控制。本实施例所提供的方法充分利用多智能体系统的群体性优势，可分布式地动态求解优化问题的最优解，并可以光滑地控制受限多智能体系统完成编队任务，可扩展性强，具有很高的实用性。
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公开(公告)号：CN111290277A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010121096.2
申请日：2020-02-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种分布式多智能体协同故障检测方法、存储介质及设备，所述方法，构建多智能体系统故障检测参考模型；针对所述多智能体系统故障检测参考模型中的每个节点设计故障的自检算法，获得故障自检结果；根据所述故障自检结果对所述多智能体系统故障检测参考模型进行校正，优化节点间的协同机制，构成协同检测网络；基于所述协同检测网络构建分布式残差生成器，同时设计对应的门限函数对残差进行评价，获得故障互检结果，结合所述故障自检结果和所述故障互检结果确认所述多智能体系统故障。本发明可实现在仅获得邻居相对输出信息的情况下对多智能体协同故障进行检测，其计算复杂度低且在保证检测精度的同时可最大程度抑制干扰。
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公开(公告)号：CN113778619B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110923586.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明公开了一种多集群博弈的多智能体状态控制方法、装置及终端，本发明通过通过根据智能体系统的每个集群中各个智能体之间的第一通信关系确定集群内各个智能体到邻居智能体的第一通信参数，根据每个集群的领导智能体之间的第二通信关系确定每个集群到邻居集群的第二通信参数，根据预设的不等式约束和代价函数、第一通信参数和第二通信参数构建智能体状态控制函数来控制每个智能体之间的状态，使得整个智能体系统达到纳什均衡，本发明能够实现集群间存在博弈时实现整个智能体系统达到纳什均衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111984031B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010698675.3
申请日：2020-07-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机路径规划方法、无人机及存储介质，所述无人机路径规划方法包括：在无人机的上一个访问循环结束后，获取无人机在所述上一个访问循环中访问各个地面目标时接收的所述各个地面目标对应的运动信息，根据所述运动信息确定所述各个地面目标分别对应的第一位置；根据所述各个地面目标分别对应的第二位置确定对所述各个地面目标的访问顺序；根据所述访问顺序以及所述第一位置规划访问路径，以使得所述无人机在下一个访问循环中根据所述访问路径飞行，对所述各个地面目标进行再访问。本发明实现了自动规划无人机的飞行路径，保证无人机对各个地面目标均能实现再访问的效果。
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公开(公告)号：CN113821033B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111097739.5
申请日：2021-09-18
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人车路径规划方法、系统及终端，所述方法包括：获取无人机拍摄的图像，对所述图像进行语义分割以识别地面无人车和障碍物；提取所述图像中感兴趣的区域，基于所述无人机的位置，对地面无人车和障碍物进行定位；根据地面无人车和障碍物进行定位结果，对地面障碍物的形状进行规划，并根据障碍物的形状规划结果为地面无人车进行路径规划。本发明通过利用无人机对环境中的地面无人车和障碍物进行语义分割，然后生成规划路径，实现了一个无人机可以同时为多辆地面无人车提供避障和提供规划路径的服务，降低了无人驾驶的成本，提高了无人驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN114580578B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210486474.6
申请日：2022-05-06
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端，上述方法包括：循环获取所述智能体集合中的每一个智能体，对所述智能体进行迭代训练并在所述智能体中保存生成的迭代数据，直至所述模型的迭代次数达到设定次数；其中，对智能体进行迭代训练时获取随机训练样本，在每次迭代中通过随机选择的无偏随机局部梯度来计算局部目标函数的全局梯度。与现有技术相比，大大降低了梯度评估的成本和计算复杂性，可用于高维、大规模优化问题。
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公开(公告)号：CN114580578A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210486474.6
申请日：2022-05-06
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端，上述方法包括：循环获取所述智能体集合中的每一个智能体，对所述智能体进行迭代训练并在所述智能体中保存生成的迭代数据，直至所述模型的迭代次数达到设定次数；其中，对智能体进行迭代训练时获取随机训练样本，在每次迭代中通过随机选择的无偏随机局部梯度来计算局部目标函数的全局梯度。与现有技术相比，大大降低了梯度评估的成本和计算复杂性，可用于高维、大规模优化问题。
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公开(公告)号：CN114255241A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111352625.0
申请日：2021-11-16
Applicant: 鹏城实验室
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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