公开(公告)号：CN119575980A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411737053.1

申请日：2024-11-29

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 陈辉 ,  张永祺 ,  罗欣 ,  陈义 ,  周泽鹏 ,  张震宇 ,  王涵宇 ,  王耿林 ,  管健 ,  殷翼鹏

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/65 ,  G05D1/644 ,  G05D1/686 ,  G05D109/30

Abstract: 本发明公开了复杂环境下无人水面航行器(USV)最优轨迹规划方法及系统，其中方法步骤包括：对目标进行状态初始化，得到初始状态信息；基于初始状态信息，构建系统模型；构建基于威胁的知识图谱，并推理得到威胁度信息；结合多目标后验克拉美罗下界与威胁度信息，构建评价指标；基于评价指标，完成最优轨迹规划。本发明结合目标和洋流运动态势构建基于海洋威胁的知识图谱。并通过强化学习方法对图谱中的威胁语义信息进行推理，颇为有效地解决了传统威胁评估方法缺乏对威胁特征的自学习能力的缺点，能够深入挖掘评估指标之间的相关性。本发明可以在有效规避目标威胁和洋流扰动的同时优化目标的跟踪效果。

公开(公告)号：CN119251254A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411363785.9

申请日：2024-09-28

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 陈辉 ,  张欣雨 ,  杜双燕 ,  王莉 ,  王其洋 ,  周泽鹏 ,  管健 ,  王涵宇 ,  任可可 ,  蔡子悦

IPC: G06T7/246 ,  G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了基于非平稳异常噪声环境下的扩展目标跟踪方法，包括：S1、对目标的运动状态和扩展状态进行初始化，获得状态的初始化信息；S2、根据所述状态的初始化信息，获得目标的量测模型；S3、将所述目标的量测模型和运动状态模型为GSTM分布，通过引入伯努利变量，将目标状态一步预测密度和量测似然函数，构建分层高斯状态空间模型；S4、基于所述分层高斯状态空间模型，对目标的运动状态和扩展状态进行预测更新；S5、通过变分贝叶斯方法对目标状态参数量测更新，判断是否继续跟踪，继续跟踪则返回S4，反之则完成扩展目标跟踪。本发明有效解决了在复杂噪声环境中对扩展目标跟踪效果较差的问题，具有更强的鲁棒性和适应性。