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公开(公告)号：CN105224281B
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201510707633.0
申请日：2015-10-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种语音导航菜单动态生成方法及系统，涉及大数据技术领域。具体为S1、获取用户身份标识，并从服务数据中心匹配用户基本信息和语音导航产品信息；S2、获取个人偏好语音导航产品列表S3、依据列表中各语音导航产品的累积使用时长排序获取各语音导航产品的序位号得到列表对应的个人偏好语音导航产品序位列表lb1；S4、并按照序位列表lb1中序位号将对应的语音导航产品放至语音导航系统相同层次的相同位置，进而获取该用户的语音导航菜单。本发明能在考虑用户个人偏好的基础上，快速获得符合用户需求的推荐列表，从而以语音服务的形式为用户提供按其需求可能性大小排序的服务推荐导航菜单，提高了推荐效率和准确性。
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公开(公告)号：CN107797564A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710538996.5
申请日：2017-07-04
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/104
Abstract: 本发明提供了一种多无人机协同编队中信息交互拓扑启发式优化方法及装置。该方法包括：S1、根据多无人机协同编队需要组成的三维持久编队的队形获取通信网络拓扑；S2、当多无人机协同编队发生通信故障时，根据通信故障的类型在通信网络拓扑中删除通信故障弧或通信故障节点以构建第一重构通信网络拓扑；S3、根据信息交互拓扑重构算法获取第一重构通信网络拓扑对应的三维最优持久图，即为第一最优重构信息交互拓扑；S4、根据第一最优重构信息交互拓扑、多无人机协同编队的若干位置配置和信息交互拓扑重构算法获取满足预设条件n＞|V|×(|V|-1)/2的第二最优重构信息交互拓扑即为所述多无人机协同编队的重优化信息交互拓扑。本发明可以确保大规模的多无人机协同编队在有通信故障时避免发生无人机碰撞事故并恢复编队队形，同时保持编队的通信代价较小。
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公开(公告)号：CN107239860B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710415398.9
申请日：2017-06-05
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种成像卫星任务规划方法，包括：在初始化步骤中，获取交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax；在每轮迭代中执行交叉步骤时，根据交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算该轮迭代中每一待交叉组对应的组内交叉概率值pc，并根据所述组内交叉概率值pc对所述每一待交叉组进行交叉操作；在迭代过程终止后，将最后一轮迭代中得到的种群中具有最大适应度值的个体作为成像卫星任务规划的最优解。本发明提供的处理方法能够保证求解的观测任务规划具有较好的质量，且处理效率高。
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公开(公告)号：CN106842963B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710244691.3
申请日：2017-04-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种多无人机探测任务分配与航迹规划联合优化方法及装置，该方法中针对于固定翼无人机对多块待探测区域执行作业任务的情况，首先获取执行本次任务的执行任务的类型、执行任务时的天气状况、待探测区域信息、固定翼无人机信息，接着根据这一信息基于预设的模型以及算法获得能够使得该模型获得最大总收益的最优解，并将该最优解作为本次作业的任务分配和航迹规划结果。本发明提供的方法能够根据预设的模型及算法自动获得本次作业中每架无人机的任务以及航迹规划，使得各架无人机可以按照该任务以及航迹规划自动执行作业任务，在避免出现各架无人机彼此不协同的情况发生的同时，还能够获得最大总收益，从而能够有效地提高作业的效率。
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公开(公告)号：CN107330544A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710414256.0
申请日：2017-06-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种卫星对地成像任务规划问题处理的方法，方法包括：S1、在采用改进的模拟退火算法处理卫星对地成像任务规划时，获取模拟退火算法中的初始控制温度 和初始解i*；S2、根据初始控制温度 和初始解i*、马氏链长度L0，执行模拟退火算法的迭代过程，以及将迭代过程中每一次迭代的较优解存入记忆矩阵I中；S3、在迭代过程满足停止准则后，采用局部搜索算法处理记忆矩阵I中的每一个较优解，获取待输出的一个较优解作为卫星对地成像任务规划的最优方案。上述方法在获取最优的成像任务规划的同时兼顾效率，较好的解决卫星对地成像任务规划的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107229286A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710415402.1
申请日：2017-06-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑人工干预的无人‑有人机编队信息分发处理方法，该方法包括：在接收到的待分发信息为强制性任务信息时，调用中断模型；对各个强制性任务信息的分发与传递属性初始化，得到初始解；将中断模型的当前优化目标设置为最大化强制性任务信息的分发数量；对当前的中断模型进行求解，得到第一方案；判断第一方案中强制性任务信息的分发数量是否等于任务池中强制性任务信息的总数量；若是，则将中断模型的当前优化目标设置为最小化分发强制性任务信息的总完成时间，采用第二遗传算法对当前的中断模型进行求解，得到第二方案。本发明能够对无人‑有人机编队接收到多个强制性任务信息进行合理的安排，形成最优的信息分发与传递序列。
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公开(公告)号：CN105825303B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201610157900.6
申请日：2016-03-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种甩挂运输的任务分配方法，其特征是包括：1.针对甩挂运输任务分配问题建立模型2、利用建立的甩挂运输任务分配模型计算甩挂车辆完成任务获得的收益3、对甩挂运输任务分配问题模型的进行编码，并利用贪婪算法生成初始种群4、利用遗传算法对初始种群优化，获得最优解5、以上述最优解的方案对应的方案作为甩挂运输任务分配问题的最优方案。本发明从计算任务收益的角度给出甩挂运输中任务分配的具体方案，能够对甩挂运输中的任务分配问题给出合理化的决策，快速给出甩挂运输中任务分配的方案，提高制定任务分配方案的效率，使方案更加合理和准确。
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公开(公告)号：CN107169608A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710389675.3
申请日：2017-05-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种多无人机执行多任务的分配方法及装置。方法包括：获取多个无人机和目标点的位置信息，以及无人机和风场的运动参数；根据位置信息和预设遗传算法构建初始种群，初始种群中的每个染色体均包括无人机数量的欧式飞行路径；根据初始种群、运动参数确定无人机飞行状态和完成欧式路径航迹段的航行时间，根据航行时间和MUAV‑VS‑EVRP模型获取各染色体对应的所有无人机完成任务时间；基于遗传算法，对种群中染色体进行交叉、变异，在达到预定迭代次数后，选取无人机完成任务时间最短的染色体作为无人机的任务分配方案。本发明实施例将无人机航迹规划问题与无人机实际飞行环境相结合，使规划得到的最优飞行路径方案优于无人机速度恒定的方案。
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公开(公告)号：CN107168365A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710414573.2
申请日：2017-06-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种无人‑有人机编队信息动态分发处理方法，包括针对不包括强制性任务信息的任务池，调用预规划模型；对所述待分发任务信息的分发与传递属性初始化，得到第一初始解；对所述预规划模型进行求解，得到对所述待分发任务信息分发与传递的预规划方案；若在按照所述预规划方案对任务池中的待分发任务信息进行分发与传递的过程中，所述任务池接收到强制性任务信息，则停止所述待分发任务信息的分发与传递，并调用中断模型；求解所述中断模型，利用中断模型的解对任务池中的强制性任务信息进行分发与传递。本发明可以在进行任务分发安排的过程中考虑到强制性任务信息的特殊性，使得任务信息得到合理的安排，形成最优的信息分发与传递序列。
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公开(公告)号：CN107037826A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710245177.1
申请日：2017-04-14
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种无人机探测任务分配方法及装置，该方法中针对一架多旋翼无人机对多块待探测区域执行多种作业任务的情况，首先获取执行本次任务的待探测区域信息以及多旋翼无人机信息，接着根据这一信息基于预设的UAV‑O‑OP模型以及遗传算法，获得能够使得该模型获得最大总收益的最优解，并将该最优解作为本次作业的任务分配和航迹规划结果。本发明提供的方法可以使得无人机按照自动规划的结果来自动执行作业任务，避免受到人为操作的影响。此外，由于本发明提供的方法是将预设的最大化收益模型的最优解作为航迹规划结果，因此基于该结果执行作业任务的无人机在执行任务的同时也能够获得最大总收益，花费最短的时间，从而能够有效地提高作业的效率。
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