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公开(公告)号：CN114358142A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111532049.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 惠俊鹏 , 阎岩 , 路鹰 , 陈海鹏 , 黄虎 , 李丝然 , 范中行 , 范佳宣 , 李博遥 , 任金磊 , 王振亚 , 李君 , 郑本昌 , 何昳頔 , 张佳 , 吴志壕 , 刘峰 , 张旭辉 , 王鹏 , 吴海华 , 刘岱 , 周辉 , 古月 , 肖肖
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于人机结合策略学习的目标智能分配方法和系统，该包括：步骤1，基于人工经验准则策略样本库，建模并训练得到目标分配准则模型；步骤2，基于AHP的量化样本库，建模并训练得到目标特性量化模型；步骤3，根据任务需求和目标态势输入，利用步骤1得到的目标分配准则模型和步骤2得到的目标特性量化模型，进行目标分配建模优化，得到目标分配结果。本发明能够有效融入人类经验，同时支持目标分配的机器学习与训练，有效发挥人机各自的特长的目标分配方法需要探索，以促进人机结合策略学习，提升决策效果和效率。
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公开(公告)号：CN114358141A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111530475.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 李博遥 , 郑本昌 , 路鹰 , 黄虎 , 惠俊鹏 , 陈海鹏 , 王振亚 , 李君 , 阎岩 , 范佳宣 , 李丝然 , 何昳頔 , 张佳 , 任金磊 , 吴志壕 , 刘峰 , 范中行 , 张旭辉 , 赵大海 , 韩特 , 肖肖
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种面向多作战单元协同决策的多智能体增强学习方法，包括步骤如下：针对红蓝方博弈对抗场景，建立多智能体增强学习模型，实现面向多作战单元的智能协同决策建模；采用事后目标转换方法增加有效训练样本数量，实现多智能体增强学习模型的优化收敛；以团队全局任务奖励为基准，以各作战单元具体动作奖励作为反馈信息，构建奖励函数；根据不同作战方案生成多种对手策略，利用奖励函数通过海量模拟博弈对抗对多智能体增强学习模型进行训练。本发明解决了现有技术中存在的红蓝方博弈对抗多作战单元决策协同性低、有价值训练样本难获取等问题。
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公开(公告)号：CN115904145A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211378624.8
申请日：2022-11-04
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06F3/0481 , G06Q50/20 , G09B9/00 , G09B5/06
Abstract: 本发明公开了一种基于虚实一体显示技术的人机交互展示方法，包括：将实装信号输入到无人机；对无人机上的实装信号进行配置；启动推演平台；编辑虚拟装备并生成数字样机；将无人机上实装信号接入推演平台，实装信号与生成的数字样机组成仿真编队；形成符合智能体训练需求的虚实结合编队；根据智能体训练目的，选择智能体评估体系，将底层量化指标关联到平台推演具体数据类型；设置推演试验参数；开始推演，符合智能体训练需求的虚实结合编队根据推演具体数据类型和推演试验参数完成智能体训练推演，记录智能体训练过程与决策效果。本发明实现实装与仿真相结合的推演训练方式，可构建要素齐全、战训一体的训练环境，实现虚实优势互补。
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公开(公告)号：CN115619157A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211287356.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于共识信息压缩与预测的在线任务规划方法及系统，提出了一种知识驱动的自编码器模型，融合目指信息、情报知识对侦查信息进行信源编码，实现目标类型、坐标与运动特性态势信息高效压缩；提出了一种基于蒙特卡洛树的队友行动预测方法，可以实现多智能体基于预测的协同行为动态规划，支撑实现无协商式在线任务目标分配。本发明解决了现有技术中在通信降级条件下存在的在线任务动态规划效能差、泛化性差等问题。
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公开(公告)号：CN114826417A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210253739.8
申请日：2022-03-15
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
IPC: H04B10/532 , H04B10/516 , H04B10/50 , H04B10/61 , H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种用于集群一对多信息共享的发射端、接收端及共享方法，该发射端安装于主飞行器上，用于将实时待分享信息转换为数字编码；构建偏振光场，并将数字编码加载至偏振光场中，形成覆盖从飞行器群所在区域的编码后的偏振光场，利用偏振光场偏振态的实时变化传递实时待分享信息，实施对其他从飞行器群的一对多信息共享；所述接收端安装于从飞行器上，用于在从飞行器处于主飞行器发射端构建并发射的经编码后的偏振光场中时，确定从飞行器所在区域偏振光场偏振态的实时变化，进而获取主飞行器的传递信息，实现与主飞行器的一对多信息共享。本发明解决了集群飞行器一对多信息共享难题，解决了集群飞行器间信息共享对电磁干扰的适应性难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119580061A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411560427.7
申请日：2024-11-04
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 李晟嘉 , 黄虎 , 郑本昌 , 李君 , 杨威 , 王佳林 , 吴志壕 , 韦文书 , 朱佳琳 , 高厚朴 , 杨尚霖 , 邵子航 , 姚力炜 , 徐骁翰 , 刘峰 , 李丝然 , 董启超 , 果昊涵 , 孙丝 , 刘楠 , 皋其源
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图文模态转化架构的大模型目标分配方法，包括：截取i个局部图像切片，并提取i个图像特征；将i个图像特征按照相邻的方式划分为i‑1个组别，并依次输入到每个组别对应的交叉融合注意力层，得到每个组别相对应的特征序列，并输入到全连接层FFWi‑1，得到i‑1个融合特征；将i‑1个融合特征依次输入到全连接层FW1中提取i‑1个特征；将i‑1个特征输入到大模型中，生成全局理解文本；获得提示文本特征；将全局理解文本与提示文本特征输入到大模型中，生成加强理解文本。本发明解决了图生文跨模态理解能力不足的难题、面对大规模复杂场景下多智能体的目标分配效果较差且计算量大的难题和通信受限下的多智能体无法协同合作的难题。
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公开(公告)号：CN119578587A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411642033.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 黄虎 , 郑本昌 , 李君 , 吴志壕 , 姚力炜 , 陈海鹏 , 韦文书 , 朱佳琳 , 高厚朴 , 刘峰 , 李丝然 , 果昊涵 , 董启超 , 王佳林 , 李晟嘉 , 徐骁翰 , 杨尚霖 , 邵子航 , 孙丝
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种场景集质量评估方法，包括：采用场景关键表征要素对场景集中的各子场景进行表征，提取各场景关键表征要素下的试验因子，并确定试验因子的取值；构建场景集质量评估指标体系；建立智能算法库，使用智能算法库中的各智能算法，在待评测场景集的各子场景中开展推演，并存储不同智能算法的推演评估数据；将所有维度的智能算法的推演评估数据融合为综合评估数据，获得各智能算法对待评测场景集各子场景的综合评估数据；利用待评测场景集中各子场景下各智能算法的推演结果及综合评估数据，以及场景集中各子场景的试验因子取值，确定场景集质量评估指标体系中各底层指标值，采用赋权及指标聚合方法，获得顶层场景集质量评估结果。
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公开(公告)号：CN118862632A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410848729.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于知识抽取的发动机参数模型拟合建模方法，针对发动机参数模型拟合中的关键技术问题，采用优化DDPG算法对发动机参数模型进行知识抽取。算法状态为发动机的油气比、高度、马赫数，算法动作为发动机的推力，以当前状态、当前动作、下一状态和当前奖励为四元组，构造经验池存入两个假设类的四元组，通过经验池采集结合BP算法进行价值网络和策略网络的更新，由此得到发动机参数的拟合模型。
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公开(公告)号：CN114281103B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202111532038.X
申请日：2021-12-14
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Inventor： 惠俊鹏 , 范佳宣 , 张旭辉 , 路鹰 , 陈海鹏 , 李博遥 , 黄虎 , 王振亚 , 李君 , 郑本昌 , 阎岩 , 李丝然 , 何昳頔 , 张佳 , 任金磊 , 吴志壕 , 刘峰 , 范中行 , 王鹏 , 吴海华 , 程炳琳 , 周辉 , 韩特 , 王颖昕 , 刘洋 , 孟元军
IPC: G05D1/10
Abstract: 零交互通信的飞行器集群协同搜索方法，利用目标阵型分布的信息，统计目标位置分布的数据，形成先验信息；初始化搜索经验池和搜索策略，并建立搜索任务交互环境；构建基于多智能体强化学习的飞行器集群协同搜索框架，智能体从环境中获得观测信息；为每个智能体构建内在奖励Q网络、外在奖励Q网络，为飞行器集群构建混合Q网络，进行学习训练；执行时，智能体依据局部的观察进行动作选择，满足大部分实际环境的现实约束。本发明解决了现有技术中存在的搜索空间大场景内奖励稀疏智能体难以获得奖励信号学习缓慢、搜索过程依赖通信和全局信息等问题。
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公开(公告)号：CN115797577A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211429881.X
申请日：2022-11-15
Applicant: 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数字高程模型的地形地貌信息模型的构建系统，基础层包含开源的地图引擎；服务层提供地图显示、地图编辑和路径规划服务；数据层存储数字高程模型；展示层接收特征地貌图层、障碍图层和智能体参数并存储至数据层；应用层调取地图显示服务，实现指定图层、特征地貌图层和障碍图层在地图引擎中的加载；应用层调取地图编辑服务，进行地理信息的标注，并将标注图层与其他图层进行集成，得到地形地貌信息模型；应用层调取路径规划服务，实现路径规划，并将路径规划结果输出至展示层。本发明还公开了一种地形地貌信息模型的构建方法。本发明能够快速产生具备标注信息的地理信息数据，供仿真平台调用。
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