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公开(公告)号：CN119864054B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510346352.0
申请日：2025-03-24
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/24 , G10L25/30 , G06N3/086 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于神经进化的环境声音分类方法、模型、介质及设备，方法包括：S000，在预设可行域内搜索特征超参数、卷积神经网络超参数、跨层连接结构；S100，优化超参数和跨层连接结构，包括：S110，算法初始化；S120，将跨层连接结构编码并与超参数一起发送至网络模型；S130，计算优化结果的适应度；S140，采用神经进化算法获取优化结果；S150，判断，若满足迭代条件则执行S120，否则更新优化结果，S200，根据优化结果构建并训练网络模型，包括：S210，获取训练集和测试集；S220，进行特征提取；S230，采用卷积神经网络加工处理；S240，将分类结果分数输出至S130。
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公开(公告)号：CN119396162B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411993319.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度强化学习的无人车编队避障控制方法和装置，该方法未采用SLAM对环境进行显式地图构建，无人车可以在未知环境中实时地感知、决策和行动，无需事先获取环境地图，可实现更高的实时性和适应性。深度强化学习方法通过与环境交互来学习环境的动态特性和障碍物形状特征，从而实现对无人车在面对不同相似环境中可以精确的决策，无人车可以根据学习到的策略自主做出决策，同时能够适应不同的环境和场景，该方法具有一定的自主性和鲁棒性；通过不断地学习优化无人车的决策能力，做到快速部署，持续进步；基于图论的编队控制方式通过分布式控制协议实现队形的动态调整和变换，使编队能快速适应环境变化和任务需求。
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公开(公告)号：CN119610129A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510076391.3
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: B25J9/16 , G06Q10/0631 , G06F17/10 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种多机器人多区域重点持续监控方法、存储介质和电子设备。方法包括：建立二维网格地图，机器人和目标视为质点；为目标的初始位置处赋目标影响值，并使目标影响值以第一梯度向四周传播，以建立目标影响图；为机器人的当前位置处赋机器人影响值，并使其以第二梯度向四周传播，以建立机器人影响图；对单个机器人而言，叠加其余机器人的机器人影响图与所有目标影响图，以获取综合影响图；执行位置分配；在机器人到达目的位置时更新机器人的位置，并且更新传感器访问位置处的目标影响值。根据本发明的多机器人多区域重点持续监控方法，能够快速标记出重点监控区域，使多机器人在重点区域内执行持续监控任务。
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公开(公告)号：CN118348501B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410781678.1
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及基于融合特征的多目标雷达回波关联方法和系统，该方法在雷达观测的多个目标轨迹接近的情况下，通过当前时刻已经与目标相关联的轨迹观测信息，推测出下一时刻的目标的估计轨迹信息，结合当前时刻前的回波信号强度构建融合特征，通过融合特征、下一时刻的轨迹和回波信号强度联合观测信息相互之间的对比，实现目标间的精确关联，该设计创新性的采用了回波信号强度与轨迹形成的融合特征进行同一性相关计算，有效提高了目标关联精度，大幅减少了密集群目标雷达观测过程中出现的跟丢、跟混的情况，从而有效提高了雷达对于密集群目标的目标跟踪能力。
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公开(公告)号：CN115328186A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211129303.4
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G05D1/08 , B62D57/032
Abstract: 本申请涉及一种基于任务分层优化的双足机器人级联控制方法，包括：获取双足机器人的期望速度和期望角速度，根据期望速度和期望角速度，计算期望基座状态；获取双足机器人的运动状态，并根据运动状态进行基座状态估计和足端接触力估计；根据期望基座状态和基座状态估计，构建单刚体模型，计算双足机器人支撑腿的控制力旋量；根据期望速度，计算双足机器人摆动腿的落足点，并得到轨迹规划；根据控制力旋量以及轨迹规划，使足端接触力跟踪控制力旋量，计算松弛变量；根据当前足端接触力和松弛变量计算双足机器人的关节控制力矩；根据关节控制力矩，实时控制双足机器人运动。采用本方法能够实现双足机器人的高速运动级联控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114791865A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210346626.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关系图的配置项自洽性检测方法、系统和介质，本发明方法包括确定待检测的配置项集合{C}，遍历的配置项集合{C}的配置项C1，若配置项C1为非叶节点，则根据预设的配置项关系图中计算配置项C1的影响域，检查配置项C1的影响域在配置项集合{C}中是否存在冲突项，若不存在冲突项，继续遍历；否则判定配置项集合{C}不符合自洽性，将冲突项对输出，结束并退出；对遍历完毕则判定配置项集合{C}符合自洽性。本发明基于配置项关系图能够实现针对任意待检测的配置项集合{C}是否自洽的自洽性检测，可为Linux内核定制提供有效的支撑、满足内核快速定制要求、提高内核配置效率。
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公开(公告)号：CN112580537A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011542223.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于多无人机系统持续覆盖特定区域的深度强化学习方法，其步骤包括：步骤S1：建立待覆盖区域特征提取的深度卷积神经网络模型；步骤S2：基于强化学习actor‑critic网络，建立多无人机系统持续覆盖特定区域的深度强化学习模型，分别建立多无人机系统控制决策模型和动作值函数的双向循环神经网络模型；步骤S3：基于WLU，为多无人机决策系统设计个体奖励函数；步骤S4：基于强化学习策略梯度方法，训练步骤S1和S2中的神经网络模型。本发明具有鲁棒性能好、可扩展性强、覆盖周期短、协调性好等优点。
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公开(公告)号：CN110197120A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910328676.6
申请日：2019-04-23
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 一种用于无人值守传感器系统的人员目标识别方法，其步骤包括：步骤S1：数据预处理；将无人值守地面传感器设备获取的原始数据转换成两种形式的数据：时间序列数据和功率谱密度频谱数据；步骤S2：循环神经网络训练；将步骤S1得到的两类数据分别作为训练样本，分别输入到两个不同的循环神经网络中训练；步骤S3：并联循环神经网络识别信号；将步骤S2得到的训练生成的两个模型并联，一个模型判断有无人走路，一个模型判断有无人跑步，两个模型的结果作或运算，最后判断是否有人。本发明具有原理简单、可以实时对人员进行检测、并能够显著提高识别准确率等优点。
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公开(公告)号：CN119862454A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510347006.4
申请日：2025-03-24
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种环境音频开集识别方法、模型和电子设备。方法包括：初步分类，获取第一输出向量#imgabs0#，降维成第二输出向量#imgabs1#，利用生成对抗网络的损失函数#imgabs2#、密度损失#imgabs3#以及#imgabs4#与#imgabs5#之间的偏移损失#imgabs6#训练，根据分类标签将#imgabs7#分为C个互异子集#imgabs8#，#imgabs9#，为#imgabs10#分配互反点#imgabs11#且最大化#imgabs12#与#imgabs13#的差异，为#imgabs14#分配吸引子#imgabs15#以控制样本分布，并利用#imgabs16#将开集数据控制在低量级区域，计算吸引子‑互反点损失#imgabs17#。根据本发明的环境音频开集识别方法，可识别未知类别。
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公开(公告)号：CN119492383B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510081106.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多机器人目标位置分配方法、介质及电子设备。方法包括：将传感器感知范围建模成网格面积的整数倍；初始化网格信息素；执行位置分配：获取机器人的位置及其相邻顶点，选择信息素最大的相邻顶点作为预分配位置；若任两个机器人之间的距离小于等于预设距离，则以各自上一位置更新预分配位置；否则：若相邻顶点数量大于1，则以除上一位置之外的相邻顶点更新预分配位置；否则，以唯一相邻顶点更新预分配位置；在机器人处于自循环时跳出自循环；在机器人处于两点振荡时减少两点振荡；在机器人处于L形振荡时减少L形振荡；以预分配位置作为目标位置；更新机器人的位置；更新所有网格信息素。根据本发明的方法，能够应对规划低效问题。
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