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公开(公告)号：CN114604333A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210526341.7
申请日：2022-05-16
Applicant: 鹏城实验室
IPC: B62D57/02
Abstract: 本发明涉及机器人领域，具体涉及一种连续弹跳式张拉整体结构及机器人，在张拉结构框架内设置蓄能释放装置，张拉结构框架的一端与上盖板连接，另一端与下盖板连接；当需要通过弹跳越过障碍物时，蓄能释放装置通过拉动下盖板，使上盖板受到相应的反拉力，进而使上盖板靠近下盖板，收缩上盖板与下盖板的距离；当上盖板靠近下盖板时，张拉结构框架会向外扩张，进而使张拉结构框架积蓄弹性势能；当具有足够弹性势能时，蓄能释放装置突然放开对下盖板的收缩，以释放积蓄的弹性势能，通过蓄能释放装置释放弹性势能实现张拉整体结构的跳跃，以实现连续进行跳跃行进，顺利越过大尺度的障碍物。
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公开(公告)号：CN114218744A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111306487.2
申请日：2021-11-05
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种桁架空中运输系统及其构建方法，所述系统包括：若干无人机；至少一个球铰，所述球铰设置在所述无人机上；至少一个系绳，所述系绳与所述球铰连接，且用于将所述球铰与载荷连接；至少一根杆件，所述杆件设置在无人机与无人机之间，且所述杆件的两端分别与所述无人机连接；所述无人机、所述杆件、所述系绳和所述载荷构成桁架刚性结构。本发明中无人机之间通过杆件连接，无人机与载荷之间通过系绳连接，使得所述无人机、所述杆件、所述系绳和载荷构成桁架刚性结构，提升了对尺寸小且重量大载荷的运输效率。
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公开(公告)号：CN114037049A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111222876.7
申请日：2021-10-20
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请公开了一种基于值函数可信度的多智能体强化学习方法及相关装置，方法包括基于各智能体的观测值确定各智能体的势能函数；基于各势能函数确定局部值函数及候选全局值函数；基于全局环境信息、局部值函数及候选全局值函数确定若干信誉值；基于各局部值函数、候选全局值函数及信誉值确定全局值函数；基于全局值函数及各智能体的势能函数，利用集中训练分布机制训练多智能体。本申请通过确定若干局部值函数可以学习到各智能体的局部环境信息，再结合若干局部值函数形成全局值函数可以提高全局值函数的精准性，提高多智能体强化学习的收敛速度。同时，在计算全局值函数时为各局部值函数配置信誉度，提高多智能体强化学习的学习效率以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114036326A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111177496.6
申请日：2021-10-09
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种图像检索与分类方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取待查询图像；将所述待查询图像输入目标哈希分类网络，得到所述待查询图像对应的预测哈希码和预测图像类别；获取目标数据库哈希码，根据所述目标数据库哈希码和所述预测哈希码确定所述待查询图像对应的目标图像集。本发明采用哈希码的方式来确定待查询图像的图像类别和其对应的一组相似图像，解决了现有的基于内容的图像检索方法无法获取图像的场景类别的问题，有助于图像的进一步分析和处理。
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公开(公告)号：CN111811501A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010597975.2
申请日：2020-06-28
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于树干特征的无人机定位方法、无人机及存储介质，所述方法包括：根据无人机的惯性测量单元的测量数据获取所述无人机的定位参数在预设时段内各个时刻分别与惯性测量单元参数的第一对应关系；获取所述惯性测量单元在所述预设时段内的数据残差与所述惯性测量单元参数的第二对应关系；根据树干特征获取所述预设时段内的树干特征投影残差与所述惯性测量单元参数的第三对应关系；根据所述第一对应关系、所述第二对应关系以及所述第三对应关系获取目标惯性测量单元参数。所述基于树干特征的无人机定位方法基于树干特征以及无人机的惯性测量单元来对无人机进行定位，能够在森林环境下不依靠GPS信号实现定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114859921B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210512753.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的自动驾驶优化方法及相关设备，所述方法包括：在虚拟仿真环境下，采集离线训练数据和相应的真值；构建基于注意力机制的密集交通环境预测模型；利用所述基于注意力机制的密集交通环境预测模型对所述离线训练数据进行训练，得到初步的环境预测模型；将所述初步的环境预测模型代入到基于值的环境模型强化学习算法或者基于策略的环境模型强化学习算法中，在相应的虚拟仿真平台进行强化学习训练，获得强化学习算法模型，所述强化学习算法模型用于为智能体通过密集交通环境提供最优策略。本发明提高了密集交通模型的预测准确率和采样效率，提高了车辆通过密集交通环境的成功率，提高了自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN117521018B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410024460.1
申请日：2024-01-08
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明属于融合估计技术领域，公开了一种基于扩展观测的融合估计方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据状态方程确定初始状态估计量的预测状态估计量；根据所述预测状态估计量和观测方程，确定预测观测值；确定所述预测观测值的多个伪观测值；根据所述预测观测值以及所述多个伪观测值确定多个扩展观测；根据所述多个扩展观测对所述预测状态估计量进行更新，得到多个更新状态量和多个协方差矩阵；融合所述多个更新状态量之后得到融合估计量，以及融合所述多个协方差矩阵得到融合协方差矩阵；根据所述融合估计量以及所述融合协方差矩阵确定融合估计结果，并将所述融合估计结果用于雷达追踪。能够保证雷达追踪效果。
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公开(公告)号：CN114326799B
公开(公告)日：2023-11-28
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：CN115792796A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310104101.2
申请日：2023-02-13
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了基于相对观测等效模型的协同定位方法、装置及终端，包括：通过第一传感器预测当前平台的位置信息，并利用第二传感器对周围锚点进行观测，更新预测的位置信息；检测预设通信范围内的其他无人系统，并根据无迹变换算法建立相对观测的等效观测模型；基于相对观测的等效观测模型，利用当前平台与其他无人系统的相对观测，对当前平台的位置信息进行二次更新或通过一致性融合的方式更新当前平台的位置信息；将二次更新或一致性融合后的位置信息作为当前时刻的定位信息，进行预测，输出当前平台在下一时刻的位置信息。本发明通过无迹变换、融合的方式对无人系统平台定位进行加强，从而获得定位精度的提升以及保证了结果的一致性。
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公开(公告)号：CN114689047B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210616148.2
申请日：2022-06-01
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的组合导航方法、装置、系统及存储介质，方法包括：通过卡尔曼滤波器融合INS和GPS，构建INS和GPS组合导航系统；推导GPS的位置增量与INS的输出值之间的关系，确定深度学习模型的输入值和输出值；构建深度学习模型及其损失函数，并学习输入值与输出值之间的非线性关系；分别进行仿真实验和真实场景实验，调整深度学习模型的超参数，得到训练后的深度学习模型；进行GPS中断测试，生成丢失的GPS位置数据，并根据丢失的数据校准INS的输出值，得到GPS中断后的导航数据。本发明将卡尔曼滤波器和深度学习相结合，提升了INS和GPS组合导航的鲁棒性和精度。
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