一种基于动力因素与路径信息的相似台风匹配算法

    公开(公告)号:CN109297470A

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201811218282.7

    申请日:2018-10-19

    CPC classification number: G01C13/00 G01W1/02 G06K9/6215 G06Q10/04 G06Q50/26

    Abstract: 本发明公开了一种基于动力因素与路径信息的相似台风匹配算法,旨在提高台风相似性分析的合理性和科学性。本发明设计的算法解决了以往台风相似性分析和匹配工作中过度强调台风路径相似而导致的匹配结果不合理的问题,即路径相似的台风所造成的风力、降雨和灾情影响情况可能大相径庭。本专利算法不仅考虑了台风的历史与未来路径的相似性,而且兼顾了台风的动力因素和影响程度的相似性。本发明所设计的相似台风匹配算法较传统的台风相似分析方法而言,选择的相似匹配特征指标更为全面,分析方法列为合理,更有有助于正确分析台风路径的未来走向和可能造成的影响,有利于制定针对性的台风防御措施。

    一种圆柱坐标式煤仓清理智能机器人

    公开(公告)号:CN110625627A

    公开(公告)日:2019-12-31

    申请号:CN201911008930.0

    申请日:2019-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种圆柱坐标式煤仓清理智能机器人,其特征在于它由转台横梁、转台轴、横梁支撑臂、转台旋转摩擦轮、延长臂、切割头支撑臂和切割头构成,其中转台横梁、转台轴和转台旋转摩擦轮作为转动机构,横梁支撑臂、延长臂和切割头支撑臂作为移动机构。所述煤仓清理机器人通过固定装置安设在煤仓顶部;转动机构可以往复180度运动,使机器人的两个切割头实现煤仓一层煤壁的清理;横梁支撑臂在转台横梁上移动,实现切割头的径向进给运动;切割头支撑臂可以沿着横梁支撑臂在竖直方向上移动,延长臂起到增加切割头支撑臂下降范围的作用。本发明可以代替人工进入煤仓工作,提升了煤仓清理工作的高效性和安全性。

    一种圆柱坐标式煤仓清理智能机器人

    公开(公告)号:CN110625627B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN201911008930.0

    申请日:2019-10-23

    Abstract: 本发明公开了一种圆柱坐标式煤仓清理智能机器人,其特征在于它由转台横梁、转台轴、横梁支撑臂、转台旋转摩擦轮、延长臂、切割头支撑臂和切割头构成,其中转台横梁、转台轴和转台旋转摩擦轮作为转动机构,横梁支撑臂、延长臂和切割头支撑臂作为移动机构。所述煤仓清理机器人通过固定装置安设在煤仓顶部;转动机构可以往复180度运动,使机器人的两个切割头实现煤仓一层煤壁的清理;横梁支撑臂在转台横梁上移动,实现切割头的径向进给运动;切割头支撑臂可以沿着横梁支撑臂在竖直方向上移动,延长臂起到增加切割头支撑臂下降范围的作用。本发明可以代替人工进入煤仓工作,提升了煤仓清理工作的高效性和安全性。

    一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法

    公开(公告)号:CN109376423B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN201811218312.4

    申请日:2018-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法,包括采用风向仪测量风向,多旋翼无人机将结合实时监测的气体浓度和算法逻辑逆风搜索恶臭源。具体为无人机先进行偏向于上风向的斜线运动(Z运动),横穿整个恶臭场源污染区获取足够多的场源浓度;在飞出恶臭污染区后,无人机开始做螺旋运动(Spiral),返回恶臭污染区中;然后逆风做直线运动(Surge),寻找恶臭源。无人机不断重复以上三个运动,逐渐逼近当前平面恶臭污染源。在找到认为的当前平面恶臭源时,无人机下降一定高度(3D)。并且把下降后的位置做为进行新平面溯源的起点,重复以上三个运动,寻找恶臭源。直到无人机下降到允许的最低高度,并且找到了该高度平面的恶臭源时,停止运动,认为找到恶臭源的位置。

    一种基于改进模拟退火的多无人机协同污染物溯源方法

    公开(公告)号:CN111751502B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202010649234.4

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进模拟退火算法的多无人机协同污染物溯源方法,包括采用人工嗅觉法设定疑似污染源泄露区域,根据无人机数量将疑似污染源泄露区域划分为多个子区域。各无人机通过无线传输模块向PC端地面中心传输信息从而进行信息交互。PC端地面中心基于改进模拟退火算法不断更新各无人机位置,并将新的位置信息发送至各无人机。当各无人机在某个位置不停地徘徊,形成半径为1m的圆,且各无人机气体传感器浓度高于某个阈值,则判断为找到污染源。进一步地将本发明算法在人工搭建的高斯烟羽浓度场下进行仿真实验,仿真结果验证了本发明算法在研究污染物溯源领域具有较高的可行性、精确度和溯源效率。

    一种基于动态种群的大气污染物溯源算法

    公开(公告)号:CN113325129A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110424025.4

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本发明公开一种基于动态种群的大气污染物溯源算法,属于智能控制与大气环境监测交叉领域。本发明针对多无人机大气污染物溯源问题,具体步骤为:1)初始化参数;2)按照种群的更新策略对种群角色进行分配更新;3)算法终止条件的判断,若符合终止条件,则算法终止,否则,转入步骤4;4)根据无人机个体的当前位置和各自的更新策略更新无人机个体的位置,进而完成大气污染物溯源任务。本发明算法基于模糊控制的单无人机溯源算法,结合种群角色中各司其职的特点,提出了一种基于动态种群的大气污染物溯源算法,在搜索效率与成功率方面有优越的性能,能够有效地解决大气污染物的溯源问题。

    一种基于改进模拟退火的多无人机协同污染物溯源方法

    公开(公告)号:CN111751502A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN202010649234.4

    申请日:2020-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进模拟退火算法的多无人机协同污染物溯源方法,包括采用人工嗅觉法设定疑似污染源泄露区域,根据无人机数量将疑似污染源泄露区域划分为多个子区域。各无人机通过无线传输模块向PC端地面中心传输信息从而进行信息交互。PC端地面中心基于改进模拟退火算法不断更新各无人机位置,并将新的位置信息发送至各无人机。当各无人机在某个位置不停地徘徊,形成半径为1m的圆,且各无人机气体传感器浓度高于某个阈值,则判断为找到污染源。进一步地将本发明算法在人工搭建的高斯烟羽浓度场下进行仿真实验,仿真结果验证了本发明算法在研究污染物溯源领域具有较高的可行性、精确度和溯源效率。

    一种基站式无人机大气环境监测系统

    公开(公告)号:CN109709984A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201910046460.0

    申请日:2019-01-18

    Abstract: 本发明提供了一种基站式无人机大气环境监测系统,涉及大气监测领域。该系统包括主控中心,无人机基站,无人机。区域范围内设置多个无人机基站,各无人机基站用于停放和维护无人机,无人机上装有大气传感器,通过主控中心规划各无人机航线,并远程控制无人机起降。飞行过程中,各无人机监测数据传送回主控中心,在电子地图上显示各点的监测信息。本发明解决了现有的无人机技术在大气环境监测中监测范围有限,监测效率低下,同步性不强等问题。在大范围内多无人机进行同步监测,协同性和应急能力强,管理灵活方便,减少了大量人力物力,对协助大气污染物溯源,预测污染物扩散趋势,快速应对突发性大气环境污染事故具有很大作用。

    一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法

    公开(公告)号:CN109376423A

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201811218312.4

    申请日:2018-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于3D_Z_螺旋逆风算法的无人机恶臭溯源方法,包括采用风向仪测量风向,多旋翼无人机将结合实时监测的气体浓度和算法逻辑逆风搜索恶臭源。具体为无人机先进行偏向于上风向的斜线运动(Z运动),横穿整个恶臭场源污染区获取足够多的场源浓度;在飞出恶臭污染区后,无人机开始做螺旋运动(Spiral),返回恶臭污染区中;然后逆风做直线运动(Surge),寻找恶臭源。无人机不断重复以上三个运动,逐渐逼近当前平面恶臭污染源。在找到认为的当前平面恶臭源时,无人机下降一定高度(3D)。并且把下降后的位置做为进行新平面溯源的起点,重复以上三个运动,寻找恶臭源。直到无人机下降到允许的最低高度,并且找到了该高度平面的恶臭源时,停止运动,认为找到恶臭源的位置。

    一种基于动态种群的大气污染物溯源算法

    公开(公告)号:CN113325129B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202110424025.4

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本发明公开一种基于动态种群的大气污染物溯源算法,属于智能控制与大气环境监测交叉领域。本发明针对多无人机大气污染物溯源问题,具体步骤为:1)初始化参数;2)按照种群的更新策略对种群角色进行分配更新;3)算法终止条件的判断,若符合终止条件,则算法终止,否则,转入步骤4;4)根据无人机个体的当前位置和各自的更新策略更新无人机个体的位置,进而完成大气污染物溯源任务。本发明算法基于模糊控制的单无人机溯源算法,结合种群角色中各司其职的特点,提出了一种基于动态种群的大气污染物溯源算法,在搜索效率与成功率方面有优越的性能,能够有效地解决大气污染物的溯源问题。

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