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公开(公告)号：CN113325861A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110613502.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 上海海事大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种非奇异预设时间四旋翼无人机姿态跟踪控制方法，包含：S1、基于无人机安装的陀螺仪等传感器测量得到的包括滚转角、俯仰角和偏航角的姿态数据，引入四旋翼无人机姿态控制系统的拉格朗日系统模型，结合误差变量，得到误差动力学模型；S2、根据步骤S1的数据，生成非奇异预设时间控制器；S3、基于所述非奇异预设时间控制器，控制四旋翼无人机姿态在预设时间内跟踪上期望姿态。其优点是：该方法基于反馈控制技术，通过预设时间控制概念生成非奇异预设时间控制器，保证存在外部干扰情况下四旋翼无人机的姿态误差能在预设时间内收敛到原点的一个邻域内，实现高精度的姿态跟踪。
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公开(公告)号：CN108460969B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201810266876.9
申请日：2018-03-28
Applicant: 上海海事大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种面向自动化码头AGV群的实时安全诱导方法，首先设计自动化码头路网AGV交通流模型，建立面向AGV群的安全诱导模型，然后在安全诱导模型基础上，利用模型预测控制的框架思路来设计实时安全诱导策略以指导AGV群的安全运行，最后将安全诱导策略转化为离线的参数计算和在线的混合整数规划命题，获得最优安全诱导策略。本发明能有效抑制或减少冲突、等待、排队等时空干涉问题以均衡优化AGV流分布，提高码头AGV运行的智能化水平与安全性，实现路网车流的优化分配，提高路网整体效率。
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公开(公告)号：CN111785028A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010758586.3
申请日：2020-07-31
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种车-港-船协同调度方法及系统，所述方法包括：分别获取船舶和车辆的关键信息；根据所述船舶和所述车辆的关键信息分别构建船舶到港预测模型和车辆到港预测模型；根据所述船舶到港预测模型获取船舶预计到港时间，以及根据所述车辆到港预测模型获取车辆预计到港时间；根据所述船舶预计到港时间和所述车辆预计到港时间调整港口的调度作业计划。同时本发明以链式结构为基础，将港口的泊位、岸桥、自动引导车、场桥及堆场五个作业环节进行串联，从而实现对船舶、泊位、岸桥、自动引导车、场桥、堆场和车辆多资源的协同调度，提升港口的转运效率。
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公开(公告)号：CN111542070A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010305959.1
申请日：2020-04-17
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种工业无线传感器网络的高效多约束部署方法，步骤为：S1、使用网格单元离散化三维部署空间中的所有可部署表面，根据预设位置将传感器节点、汇聚节点设置在指定网格单元，剩余网格单元构成路由节点的候选位置集合；S2、在路由节点的候选位置集合中搜索所有传感器节点与汇聚节点之间的最短可行路径，并以所有最短可行路径上的候选位置构成路由节点的最终候选位置集合；S3、建立以网络可靠度、无线链路可靠度、失败重传机制为约束的部署模型，以最小化路由节点的部署数量、最大化网络生存周期为目标，基于线性规划方法建立所述部署模型的目标函数，基于约束条件求解目标函数，并根据最优解部署相应数量的路由节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105740979B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201610062279.5
申请日：2016-01-29
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种自动化码头多自动导引车的智能调度系统及方法，通过码头管理信息系统和AGV群智能调度系统实现作业计划和调度解耦分离的两级分布控制调度模式；本发明采用知识学习方法，建立AGV调度知识管理模块，不断丰富和优化AGV任务实例库、路径实例库和知识库，提高AGV自学习、自组织、自决策的能力；本发明通过对智能化码头路网空间内的交通流滚动预测，以及调用知识库、AGV任务实例库和路径实例库，对AGV的任务调度和路径规划进行协同优化。本发明提出了包含可选路径和自由路径模式的AGV路径规划策略，既能保证常规任务下的路径规划，又能为应急任务提供快速的响应措施。
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公开(公告)号：CN110610165A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910881856.7
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO模型的船舶行为分析方法，包括制作现有船舶类型图像的数据集；通过YOLO模型的卷积神经网络提取数据集中船舶的多尺度特征，并训练神经网络识别船舶图像的能力；将船舶的视频序列作为YOLO模型的输入参数，对视频序列中的船舶进行识别，并获得船舶位置信息；根据待检测船舶在视频序列每帧中的位置，应用时空约束条件和几何知识分析待检测船舶的行为。本发明提供的方法具有较高的鲁棒性，可以对船舶的行为进行分析，并能识别历史船舶行为，有助于海事工作人员识别和预测潜在的危险船舶行为，从而采取早期的主动活动来改善海上交通安全。
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公开(公告)号：CN110070733A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910461276.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种车头时距建模方法，通过采集信号交叉口通过停车线的第一车至第k车的车头时距，并用不同的概率分布函数对所采集的数据进行拟合，通过卡方检测判断拟合效果，为不考虑排队位置时和考虑排队位置时所采集的车头时距，选取适合的概率分布函数进行建模。本发明还提供一种最小绿灯时间计算方法，根据第一车、第二车车型计算得到第二车通过停车线所需时间；并根据大车的数目和大车的排序位置，计算从第三车开始，后继车辆通过停车线所需时间；由此得到一次绿灯时间内，k辆车中包含d辆大车时，通过信号交叉口的最小绿灯时间。本发明可对采集的车头时距准确建模，还可以更合理的设置绿灯时间，提高交通出行效率。
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公开(公告)号：CN104574158B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201510044017.1
申请日：2015-01-28
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种采用三前馈APIOBPCS系统评估供应链弹性与运作成本的方法，在自动渠道的、基于库存和定购的生产控制系统中，增加一阶微分前馈单元，以部分抵消需求波动对库存的影响。在零稳态误差情况下针对生产控制系统的不同极点分布，分析一阶微分前馈环节的参数与供应链弹性的关系。综合考虑库存成本及生产调节成本，构造供应链系统的运作成本系统。通过阶跃需求下的供应链系统仿真，评估一阶前馈环节参数对供应链弹性及运作成本的影响，验证三前馈自动渠道的、基于库存和定购的生产控制系统的有效性。本发明的结果表明，针对不同波动程度的需求，设置一阶微分前馈环节的参数，可以获得弹性与运作成本的良好均衡。
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公开(公告)号：CN105740979A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610062279.5
申请日：2016-01-29
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种自动化码头多自动导引车的智能调度系统及方法，通过码头管理信息系统和AGV群智能调度系统实现作业计划和调度解耦分离的两级分布控制调度模式；本发明采用知识学习方法，建立AGV调度知识管理模块，不断丰富和优化AGV任务实例库、路径实例库和知识库，提高AGV自学习、自组织、自决策的能力；本发明通过对智能化码头路网空间内的交通流滚动预测，以及调用知识库、AGV任务实例库和路径实例库，对AGV的任务调度和路径规划进行协同优化。本发明提出了包含可选路径和自由路径模式的AGV路径规划策略，既能保证常规任务下的路径规划，又能为应急任务提供快速的响应措施。
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