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公开(公告)号：CN119958568A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510122690.6
申请日：2025-01-26
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所 , 北京大学
Abstract: 本发明涉及一种多无人机面向多任务目标的协同规划装置，包括：信息获取模块用于获取各无人机和需执行的多个任务的信息，以及包括无人机起飞位置和各任务位置在内区域的高程地图；所述高程地图中包括障碍物和规避区信息；任务分配模块用于根据获取的集群中无人机数量、初始位置，任务的类型、数量和位置信息，建立任务分配问题；以最小化总路径距离和最小化总成本为分配目标，为每个任务分配相应的无人机；路径规划模块用于基于RRT算法为分配任务的无人机规划出在高程地图中防止碰撞障碍物或规避区的任务执行路径；信息发送模块用于将分配的任务和执行任务的规划路径发送给对应无人机。本发明通过协同规划提高了多无人机执行多目标任务的效率。
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公开(公告)号：CN115774455A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202310102641.7
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种复杂障碍环境下避免死锁的分布式无人集群轨迹规划方法，涉及无人智能集群协同控制方法，是一种基于分布式模型预测控制的，可在复杂障碍环境下避免死锁且保证可行性与运动安全性的分布式无人集群协同运动轨迹规划方法，包括：初始化所有对象的预设轨迹；对象之间交流各自的预设轨迹信息以及与死锁状态相关信息；获取所有对象的状态信息；构建安全走廊；通过更新动态优先级获取避让系数；构建分布式无人集群协同运动路径规划的模型函数并进行求解，实现避免死锁的分布式无人集群协同运动路径规划。本发明能够进行复杂集群系统协同运动轨迹规划，规避死锁现象并确保分布式无人集群协同运动的安全性。
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公开(公告)号：CN118219280B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410642067.9
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种多机协同探索系统、方法、机器人和人端，应用于机器人技术领域，其中，多机协同探索系统包括多个机器人和人端；多个机器人至少包括第一机器人、第二机器人和第三机器人；第一机器人、第二机器人和第三机器人用于进行地图探索，并按照预设顺序进行通讯；通过多个机器人进行地图探索，并定期与其它机器人通讯，将探索得到的地图数据发送给其它机器人。并通过人端每间隔预设时间间隔，接收一次第一机器人、第二机器人和第三机器人中的目标机器人返回并发送的地图数据，人端用于接收操作人员的操作。可以通过多台机器人在探索期间返回预定的地点进行通讯，从而解决通讯受限环境下多机协同探索的问题。
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公开(公告)号：CN117492446A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311788538.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于组合混合优化的多智能体合作规划方法及系统，通过设计Nash稳定任务分配算法NSCOAL和混合优化算法HGGHS，将多智能体组合混合优化部分解耦成多智能体合作规划任务分配层次和混合优化层次，实现多智能体的合作规划；系统包括：任务分配层、混合优化层、MPC控制器。本发明可用于多机器人协同运输、多智能体协同抓捕等涉及多智能体多模态协作的实际应用场景。
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公开(公告)号：CN115774455B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310102641.7
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种复杂障碍环境下避免死锁的分布式无人集群轨迹规划方法，涉及无人智能集群协同控制方法，是一种基于分布式模型预测控制的，可在复杂障碍环境下避免死锁且保证可行性与运动安全性的分布式无人集群协同运动轨迹规划方法，包括：初始化所有对象的预设轨迹；对象之间交流各自的预设轨迹信息以及与死锁状态相关信息；获取所有对象的状态信息；构建安全走廊；通过更新动态优先级获取避让系数；构建分布式无人集群协同运动路径规划的模型函数并进行求解，实现避免死锁的分布式无人集群协同运动路径规划。本发明能够进行复杂集群系统协同运动轨迹规划，规避死锁现象并确保分布式无人集群协同运动的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118863438B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410996049.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06N5/01 , G06N5/04
Abstract: 本发明公布了一种基于形式化方法的无人集群动态分配决策方法及系统，包括偏序融合模块，任务推理模块，任务分配和在线同步模块；设计偏序集乘积算法，通过增量式的计算在线提出的动态线性时序逻辑LTL任务公式的偏序集和现有的偏序集的乘积，获取能完整满足所有线性时序逻辑任务的偏序集；结合智能体的复杂动作模型和无人集群子任务计算出完整的动作轨迹链；基于智能体功能和时序约束，对动作链中的动作进行分配，并设计基于模拟退火的局部搜索算法对动态任务进行在线更新。本发明适用于大规模复杂动作模型的集群动态任务的高效任务规划，包括多导弹协同打击、多机器人协同运输、多无人机协同侦察等场景。
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公开(公告)号：CN118863438A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410996049.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 北京大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06N5/01 , G06N5/04
Abstract: 本发明公布了一种基于形式化方法的无人集群动态分配决策方法及系统，包括偏序融合模块，任务推理模块，任务分配和在线同步模块；设计偏序集乘积算法，通过增量式的计算在线提出的动态线性时序逻辑LTL任务公式的偏序集和现有的偏序集的乘积，获取能完整满足所有线性时序逻辑任务的偏序集；结合智能体的复杂动作模型和无人集群子任务计算出完整的动作轨迹链；基于智能体功能和时序约束，对动作链中的动作进行分配，并设计基于模拟退火的局部搜索算法对动态任务进行在线更新。本发明适用于大规模复杂动作模型的集群动态任务的高效任务规划，包括多导弹协同打击、多机器人协同运输、多无人机协同侦察等场景。
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公开(公告)号：CN117931457B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410326648.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公布了一种基于形式化方法的集群协同任务最短时间决策方法及系统，包括：偏序分析模块、任务分配模块、在线适应模块；针对无人集群即多智能体系统的协同任务，通过加入时序分析的方法，将协同任务分解为多个子任务；基于分支定界法设计任务分配算法，将多个子任务分配给各个智能体，生成每个智能体的运动和动作序列，使得所有的偏序关系均满足且所有任务的完成时间最小；再通过针对环境不确定性的自适应机制，基于在线同步及分布式沟通同步协议，设计计划自适应调整算法，得到无人集群协同任务自适应后的任务分配方案。本发明可大幅度提高异构多智能体集群协同任务的计算效率。
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公开(公告)号：CN118219280A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410642067.9
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种多机协同探索系统、方法、机器人和人端，应用于机器人技术领域，其中，多机协同探索系统包括多个机器人和人端；多个机器人至少包括第一机器人、第二机器人和第三机器人；第一机器人、第二机器人和第三机器人用于进行地图探索，并按照预设顺序进行通讯；通过多个机器人进行地图探索，并定期与其它机器人通讯，将探索得到的地图数据发送给其它机器人。并通过人端每间隔预设时间间隔，接收一次第一机器人、第二机器人和第三机器人中的目标机器人返回并发送的地图数据，人端用于接收操作人员的操作。可以通过多台机器人在探索期间返回预定的地点进行通讯，从而解决通讯受限环境下多机协同探索的问题。
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公开(公告)号：CN117931457A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410326648.1
申请日：2024-03-21
Applicant: 北京大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公布了一种基于形式化方法的集群协同任务最短时间决策方法及系统，包括：偏序分析模块、任务分配模块、在线适应模块；针对无人集群即多智能体系统的协同任务，通过加入时序分析的方法，将协同任务分解为多个子任务；基于分支定界法设计任务分配算法，将多个子任务分配给各个智能体，生成每个智能体的运动和动作序列，使得所有的偏序关系均满足且所有任务的完成时间最小；再通过针对环境不确定性的自适应机制，基于在线同步及分布式沟通同步协议，设计计划自适应调整算法，得到无人集群协同任务自适应后的任务分配方案。本发明可大幅度提高异构多智能体集群协同任务的计算效率。
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