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公开(公告)号：CN114610015A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210070892.7
申请日：2022-01-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了带搬运机器人的柔性作业车间动态调度方法及装置，能够解决未考虑搬运机器人的电池容量和充电维护的多种动态事件情况下的柔性车间调度的技术问题。方法包括：对带搬运机器人的柔性作业车间模型的参数进行初始化；设置遗传算法参数；从染色体种群中确定父代个体；对优选父代集群进行交叉、变异，获取当前待优化染色体种群；对当前待优化染色体种群进行局部搜索，即通过变步长的多邻域结构的变邻域搜索的方式得到最优个体；以当前优化染色体种群中的最优个体的解码结果作为当前调度方案；实时监听动态事件，若发生动态事件，根据事件的类型进行处理并采用对应的修正策略，得到新订单信息与车间资源状态；进行重调度，执行新的调度方案。
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公开(公告)号：CN114489062A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210054398.1
申请日：2022-01-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种面向车间物流的多自动导引车分布式动态路径规划方法，用于实现较大规模物流情形下的高效、无碰撞、少拥堵的路径规划任务。本发明以缩短自动导引车搬运任务总完成时间为优化目标，同时兼顾物流系统内路径冲突和拥堵程度等指标，利用考虑拥堵程度和转向因素的改进A*算法规划出一条运输时间花费较短的路径，显著提高车间物流效率。车间物流系统采用分布式决策并行计算，单个自动导引车运算压力小，计算速度高，显著提高系统的实时性、扩展性和鲁棒性。本发明可以有效解决满足市场需求的大规模物流运输场景下的路径规划问题，更加符合车间物流的实际要求，显著提高自动导引车运输路径的合理性和自动导引车完成运输任务的效率。
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公开(公告)号：CN112327862B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202011281413.3
申请日：2020-11-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开的不确定环境下多机器人协同搜索的路径规划方法，S1：将不确定环境地图进行栅格化，基于不确定环境的先验信息将不确定环境的栅格化地图转化为目标搜索概率图；S2：初始化多机器人的数量、优先级、初始位置和最大步长；S3：判断机器人所在栅格是否为高概率区域，如果是则采用滚动优化遗传算法进行路径规划，否则采用人工势场法进行路径规划；S4：多机器人根据路径规划结果进行搜索，并对目标搜索概率图进行更新；S5：当机器人行驶步长达到最大步长时，搜索结束，完成多机器人在不确定环境中的协同搜索，否则返回步骤S3。能够使多机器人在不确定环境下的限定步长内发现尽可能多的目标，保证障碍物避碰和机器人之间避碰，减少重复探测。
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公开(公告)号：CN112130582B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202010947337.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种多智能体编队形成方法，在期望队形形成时依赖于初始建立的通信链路进行目标点分配和路径规划，并通过各智能体的初始状态信息解算出期望路径；其次，仅用Dubins路径上的关键路径点表征期望路径，大大简化了智能体从初始位置到达目标点的路径规划过程；再者，在执行位置变换操作的过程中，智能体仅通过自带的传感器和短距通信模块进行量测，根据量测结果判断自身是否同时满足设定避让条件，是否需要对交点附近的路段进行二次采样，从而降低自身速度，避免与其他智能体发生碰撞；由此可见，本发明不依赖通信条件，在前进过程中依靠传感器量测信息即可迅速形成期望队形，具有一定的可扩展性，尤其适用于无人潜航器(UUV)。
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公开(公告)号：CN112130587A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202011066438.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的一种针对机动目标的多无人机协同跟踪方法，通过初始化多无人机和机动目标的状态信息，栅格化环境地图，得到以栅格势能量化的栅格地图；多无人机根据预先设定的优化策略，采用A*算法实现基于栅格势能对机动目标进行全路径覆盖搜索，当当前栅格的相邻栅格的栅格势能相同时，根据预设路径规划规则进行全路径覆盖搜索；搜索到机动目标，将多无人机的搜索任务切换为跟踪任务；如果机动目标全部被跟踪，任务完成，否则继续搜索，直到所有机动目标被跟踪。能够实现目标区域的多次全路径覆盖需求、实现含禁飞区域的野外目标环境的搜索任务、及多无人机在面对机动目标变速和快速转向时进行快速决策，提高对机动目标的跟踪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111813066A
公开(公告)日：2020-10-23
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：CN119336014A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411222322.0
申请日：2024-09-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开提供了一种基于蚁群‑强化学习的AGV路径规划方法和系统，该方法首先采用蚁群算法进行全局路径规划，然后以全局路径规划中的点为目标点，采用DDQN算法进行局部路径规划，同时训练用于实际路径规划的神经网络；在DDQN算法中，更新目标值网络参数时，利用加权的双Q网络形式计算目标值。使用本发明能够提升算法收敛速度、网络稳定性以及规划路径质量。
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公开(公告)号：CN118689227A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410763224.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种基于改进A*算法的无人机突防方法，首先利用往返式全覆盖算法对每个覆盖区域进行路径规划，实现了覆盖区域内从起点到终点的路径覆盖，提高了覆盖区域的路径规划效率；然后考虑到不同覆盖区域之间的穿透路径时，不同覆盖区域进出点的选择显著影响了区域间的路径，因此，用遗传算法来决定覆盖区域的最优覆盖序列，以最小化覆盖区域间的路径长度，提高了任务的精度和效率；最后，结合Laguerre图方法与A*算法得到子区域间的穿透路径；由此可见，本发明将多个因素进行综合考虑、优化和整合，提高了无人机在突防任务时进行路径规划的高效性和安全性，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN117215275B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311477049.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及生产调度技术领域，具体涉及一种基于遗传编程的柔性车间大规模动态双效调度方法。本发明在遗传编程实现过程中，除了工序的加工时间、缓冲区等待时间等与工件、机器和AGV相关的特征，终端集还加入了加工时间与转运时间的占比、加工能耗与转运能耗的占比的特征，能够将车间环境特征更全面地应用到调度规则设计中，从而自动地设计更契合和精准的调度规则。在加工过程和搬运过程的强耦合的情况下，将路由规则、机器调度规则和AGV任务分配规则同时进化得到双效调度规则，克服了收敛速度慢，难以快速相应变化，调度规则不适配的缺点，能快速产生更高效、节能的排产方案。
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公开(公告)号：CN117250980A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311051197.7
申请日：2023-08-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于切换事件触发技术的多无人机编队控制方法，针对通信约束情况下多四旋翼无人机系统的收敛速度和控制精度的需求，在使用局部信息的基础上，构造了基于切换事件触发策略的固定时间分布式控制器，并设计Lyapunov函数分析了多四旋翼无人机系统的一致稳定性；固定时间命令滤波器有效地克服了“计算复杂性”问题，并且设计的固定时间误差补偿机制能够在固定的时间内实现对滤波器误差的补偿；方法可以保证在通讯资源有限的情况下，多四旋翼无人机系统的一致跟踪误差能够在固定时间内收敛到原点附近一个足够小的邻域内；本发明方法确保了多四旋翼无人机系统在通信资源有限的情况下能在固定的时间内对期望信号实现快速有效的跟踪。
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