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公开(公告)号：CN118246667A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410320978.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/092 , G06Q10/067 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了多仓储机器人动态调度系统及方法，属于物流调度及人工智能技术领域，构建了多仓储机器人动态调度系统和调度模型和基于注意力机制的层次化神经网络结构，对多仓储机器人调度任务结构进行分解，有效降低多仓储机器人调度问题的动作空间维度，避免维数灾难，提高强化学习算法的学习效率；采用深度强化学习算法训练层次化神经网络模型，提高调度系统计算求解速度；调度系统采用事件触发的方式触发调度求解算法的运行条件，求解周期时间不固定，能够减少计算资源浪费，有利于加速训练时数据采样，加快学习进程；充分利用神经网络部署时推理速度快的优点，可根据动态环境状态实时生成任务指令，缩减调度周期所需时间，提高调度系统的柔性。
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公开(公告)号：CN113148248B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110612048.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G7/00
Abstract: 本发明提出了一种人造卫星温差发电系统的太空环境模拟平台及方法，能够实现对温差发电系统在人造卫星上的各种工作状态进行等效模拟和收集实验数据，进而对人造卫星温差发电系统进行优化设计。研究者利用本发明可以在实验室环境中模拟人造卫星上温差发电系统的发电情况，研究多种不同结构人造卫星和温差发电片的工作情况，寻找能实现最高能量转换效率的组合安装方式；可以在真实实验中采集数据，有效观察仿真中可能会忽略的问题。
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公开(公告)号：CN112180916A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010978012.7
申请日：2020-09-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种适应复杂环境的家庭服务机器人智能导航算法，融合多传感器信息，对机器人的工作环境进行实时重构，有效的增强了系统的鲁棒性，实现机器人在陌生环境中全时段、全天候的导航定位，本发明通过建立评价模型，选出了最适用的局部路径规划算法，并且结合高度信息对局部路径规划算法进行优化，从而解决了由于机器人无法感知地图上的高度信息，无法对当前行进路线是否存在障碍物进行准确判断的问题，本发明优化了传统蚁群算法，解决了家庭服务机器人在拥有多个必经工作点时的路径规划问题，同时，使算法具有更快的收敛速度，明显提高算法的性能。
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公开(公告)号：CN111815040A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010597864.1
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于智能仓库的订单处理和货架指派方法，采用订单聚合策略和货架指派策略结合的方式，综合考虑每种策略的最优性和两种策略的耦合性，为智能仓库的拣选作业做出了合理且快速的调度方案，打破了单一策略的局限，有效提高了拣选作业的效率，本发明能够在实际的仓储环境条件下，面向订单数量多、包含货物种类广、仓内货架规模大且货架存储货物数量有限的情况，合理地聚合订单和分配货架，保证货架进站次数尽可能少，提高拣选效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119960436A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411847595.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了未知环境下移动机器人感导一体化超动态避障方法和装置，该方法移动机器人通过激光雷达获取未知环境障碍物点云信息，通过聚类方法识别动态障碍物，记录动态障碍物的历史运动轨迹，包括坐标和时间信息；利用历史运动轨迹构建运动模型，进而预测未来一段时间的动态障碍物轨迹。根据未来动态障碍物轨迹，规划移动机器人的移动避障轨迹，实现动态避障。使用本发明能够实现动态场景中的移动机器人避障规划，以达到提高机器人路径规划效率和安全性的目的。
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公开(公告)号：CN118776551A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411274598.3
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种未知动态环境下的机基协同建图方法。本发明结合空中智能感知设备视野广阔和地面智能感知设备细节完整的感知优势，首先对二者各自搭建的三维点云地图进行动态点云滤除、噪声点云滤除、天花板及地面点云滤除、场外离群点云团滤除等预处理，得到高质量的静态点云地图；然后采用先基于FPFH特征的SAC‑IA算法粗配准，再基于ICP算法精配准，提高匹配精度的同时防止局部收敛。本发明方法在精度上相比空中智能感知设备单独建图精度提升了8%，相比地面智能感知设备单独建图精度提升了51%，显著降低了建图误差，提高感知精度、提升系统鲁棒性，在中小型室内复杂环境中实现较好的感知效果。
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公开(公告)号：CN117875676B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410277443.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087
Abstract: 本发明公开了订单处理与机器人任务编排的联合调度方法，涉及智能调度技术领域，能够考虑订单指派、货架指派和机器人任务分配的联合优化，获得较优的联合调度方案。具体步骤为：首先获取订单、货架、商品、工作站以及移动机器人的信息。建立关键货架集合。生成货架向工作站的及订单向工作站的指派方案。建立多移动机器人货架搬运任务分配初始方案，连续迭代执行多次机器人间的任务交换，每次交换获得新的任务分配方案，针对新的任务分配方案重新评估完工移动距离，若改进则保留新的任务分配方案；完成任务交换之后得到最终的任务分配方案；输出货架向工作站的指派方案、订单向工作站的指派方案以及最终的任务分配方案。
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公开(公告)号：CN117361013A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311125785.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京云迹科技股份有限公司
IPC: B65G1/137 , B65G1/04 , G06Q10/087 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多机货架仓储调度方法，可以提高多机仓储调度物流系统执行效率；使用深度强化学习算法实现多机货架仓储调度问题的自主决策，人工设计成本低，求解效率高，实时性好，自适应能力好；设计了多机仓储调度网络掩码机制，结合多头注意力神经网络解决了允许执行的动作空间可变的硬性约束问题；设计了多机货架仓储调度动作空间结构，在保证动作数量较少的同时，将多智能体学习问题转化成可以集中式训练的单体马尔可夫决策过程模型，避免了多智能体强化学习中常见的非平稳环境问题和动作空间爆炸的问题，有利于保证强化学习算法的收敛和提高算法的训练速度；设计的顺序执行操作避免了多智能体同时决策产生任务冲突。
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公开(公告)号：CN111754176B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010598474.6
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种面向多移动货架的两阶段智能订单分拣方法，包括：输入智能仓库各类对象的数据信息计算满足所述全部订单货物需求的具有最少货架个数的货架集合；建立订单－货架关系矩阵；对订单池内全部订单分批聚合处理；计算拣选站的货架进站总次数；比较多次计算结果，将其中最好的一次作为最终的结果，其对应的调度方案即为最终选定的调度方案；本发明采用两阶段调度策略，先从规模角度保证使用货架个数最少，再从订单聚合角度保证货架进站次数最少，综合考虑各阶段的最优性，有效提高了拣选作业的效率；本发明不仅适用于仓储行业内各类仓库的拣选作业，还适用于可抽象为集合覆盖问题的各类复杂场景，如移动云计算资源分配、作战火力分配等。
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