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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113885567B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202111235644.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出一种基于冲突搜索的多无人机的路径规划方法，不仅使搜索出来的路径更符合无人机的飞行特性，更大量减少了路径规划过程中扩展节点的数量，提高了总体的规划效率。包括：将无人机采集到的点云地图预处理为体素网格地图；对所述体素网格地图进行低层级搜索，得到单个无人机的路径；根据所述单个无人机的路径，遍历约束树对所有无人机的轨迹进行冲突检测，若存在冲突则对无人机增加约束，并进行有约束的路径规划，若不存在冲突，则规划成功。
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公开(公告)号：CN115638789A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211221726.9
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算几何三角匹配算法的重力匹配方法。本发明将重力场背景图均转化为投影坐标，并进行三角网格剖分，并将重力异常值信息作为三角形高程信息，利用三角剖分后重力场背景图局部信息与惯导指示航迹实时信息，从几何层面上全面考虑到了重力场三维信息，有效地提升重力匹配定位的精度。本发明得到的匹配三角形是由实时航迹三角形匹配而来的，误差发散程度远远小于传统重力匹配算法，并且算法每次运算的时间少，计算复杂度低，实时性强，适用于水下潜器长航时高精度自主匹配定位。
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公开(公告)号：CN113885567A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111235644.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提出一种基于冲突搜索的多无人机的路径规划方法，不仅使搜索出来的路径更符合无人机的飞行特性，更大量减少了路径规划过程中扩展节点的数量，提高了总体的规划效率。包括：将无人机采集到的点云地图预处理为体素网格地图；对所述体素网格地图进行低层级搜索，得到单个无人机的路径；根据所述单个无人机的路径，遍历约束树对所有无人机的轨迹进行冲突检测，若存在冲突则对无人机增加约束，并进行有约束的路径规划，若不存在冲突，则规划成功。
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公开(公告)号：CN116954214A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310523374.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于孪生表征学习的多智能体强化学习无人驾驶编队方法，把车辆编队问题转换为一个多智能体协作问题，其中每个智能体具有独立决策的能力，能够实现安全快速行驶的前提下灵活编队，即在车流量大时安全避障，不必保持队形，在车流量小时恢复队形；同时，本发明还通过采用孪生网络构建表征学习的辅助任务，从而达到学习准确的联合状态表示的目的，能有效解决联合状态不稳定导致的最终决策结果偏差较大，强化学习无法收敛或收敛困难的问题。
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公开(公告)号：CN116627128A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310516373.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02 , G06N3/126 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割的子母多无人平台任务分配与协同规划方法，通过对目标点区域的Voronoi镶嵌，将目标点划分若干个最优区域，适当合并密集部分后分配作为子母车系统工作区域，提高了无人车系统在高负荷环境下的工作效率；采用子母车的形式，母车负责承载货物，并将子车运送到每个区域的停车点；子车负责前往目标点并在目标点完成预定工作，最大限度提升机器人调度执行效率，充分利用机器人续航能力，大大提高了多无人车集群系统的实用性；采用并改进了基于冲突的搜索(CBS)算法，使算法对大型输入有较好的可扩展性和较高的计算速度，同时避免了无人车之间的碰撞，保证了执行任务时的安全性和可靠性。
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