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公开(公告)号：CN118456421A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410524019.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于控制障碍函数的双臂机器人运动学跟踪方法、装置、介质及产品，涉及机器人规划技术领域。该方法包括：构建双臂机器人的运动学模型和状态方程，双臂机器人的状态方程以关节角速度为输入；根据运动学模型、状态方程、双臂末端位置约束和双臂姿态约束，得到测量鲁棒控制障碍函数约束，并构建二阶锥规划问题；根据测量鲁棒控制障碍函数约束中扩展K类函数的时变系数的取值范围，对二阶锥规划问题进行求解，得到关节角速度。本发明能够在系统状态存在测量不确定性情况下，保障机器人的运动跟踪性能。
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公开(公告)号：CN116579441A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310601084.3
申请日：2023-05-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴)
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种云边端协同联邦学习智能优化方法及装置，涉及人工智能领域。本发明方法通过轻量级训练器合理构建基于云边端的联邦学习框架拓扑结构，并基于模型参数、训练时间、训练功耗、通讯时间构建本轮环境的状态，通过智能体决策模型生成包括边缘聚合频率和终端训练轮次数的动作，边缘和终端设备按照该动作进行训练，同时采集信息构成下一轮状态，联邦学习框架和决策模型不断交互产生大量决策轨迹信息，用于决策模型的更新直至模型收敛，训练好的智能体决策模型能够根据每个设备的计算速度、训练功耗、通信时间分配不同的联邦学习训练轮次数，进而达到平衡计算异构与数据异构以及减少能耗开销的目的。
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公开(公告)号：CN118379891A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410495632.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种多交叉口的交通信号协同控制方法、装置、介质及产品，涉及交通控制技术领域，所述方法包括：获取多交叉口交通信号协同系统中各交叉口的观察状态；将多交叉口交通信号协同系统中的任一交叉口确定为当前交叉口，将当前交叉口的观察状态确定为当前观察状态；利用当前交叉口的交叉口Q值模型，基于当前观察状态和各动作，计算当前交叉口在当前观察状态下选择对应动作时的交叉口Q值；基于当前交叉口在当前观察状态下选择各动作时的交叉口Q值，确定当前交叉口在当前观察状态下的目标动作。本发明提高了多交叉口信号控制的效率和效果。
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公开(公告)号：CN117124327A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311233616.9
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于控制障碍函数的机器人接触力约束控制方法，基于建立的机器人的运动学模型、动力学模型与接触力模型构建包含接触力的仿射非线性系统模型，相比于考虑单一的接触力模型具有更好的动态性能，通过将控制障碍函数应用于机器人接触力安全约束控制，与现有的位置安全约束控制方法相比拓宽了控制障碍函数在机器人领域的应用，同时还可与多种现有的力位控制方法相结合，具有良好的接触力约束效果，灵活性高，实时性好，鲁棒性强，应用简便，有效改善了传统力位控制对接触力约束困难的问题。
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公开(公告)号：CN117911496A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410069396.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进一步，基于实例几何特征和先验点云特征，再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形；对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型；通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算，计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117218444A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311240810.X
申请日：2023-09-22
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/94 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种可防御拜占庭攻击的联邦学习图像分类方法，利用各本地图像分类模型在虚拟数据集上的特征输出，并基于Median和MAD处理Gram矩阵以剔除被拜占庭攻击的恶意模型，再选择正常Worker节点提交的节点训练梯度参与聚合，完全避免了拜占庭攻击对全局模型的影响，并使其在正常图像数据中具有较高的分类精度，此外本发明属于无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118051310A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410200348.9
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的LRA调度方法、设备及介质，涉及云计算技术领域，方法包括：根据各LRA工作流的任务信息，对输入的多个LRA工作流作业进行组合重构，得到待调度工作流图；将待调度工作流图和可部署任务的服务器数量输入至训练好的图神经网络模型，得到待调度工作流图中各节点在可部署任务的服务器上的部署概率矩阵；对部署概率矩阵进行Argmax操作，得到各LRA工作流的调度策略。本发明基于图神经网络的图分割技术，实现任务到服务器的调度映射，以及实现任务部署过程中资源约束、任务干扰约束，以及任务间网络通信的约束的多目标优化。
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公开(公告)号：CN119611356A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411815426.2
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/095 , G06N3/0442 , G06N3/08 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶意图与轨迹预测的实时碰撞检测方法，构建了不需要深度学习的基于意图的轨迹预测框架，基于非路口场景和路口场景分别提取的特征构建驾驶意图预测模型，并采用基于树形Parzen估计(Tree‑structured Parzen Estimator，TPE)的贝叶斯优化算法完成对驾驶意图预测模型的训练，采用训练得到的驾驶意图预测模型预测受控车辆周围障碍车辆的驾驶意图，再针对非路口场景和路口场景分别预测受控车辆周围障碍车辆的驾驶轨迹，通过对受控车辆与障碍车辆的驾驶轨迹的比较计算判断受控车辆与障碍车辆是否会发生碰撞，有效地提高了碰撞检测的计算实时性。
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公开(公告)号：CN119376408A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411317472.X
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明属于无人机指挥决策技术领域，涉及一种通信约束下的多无人机协同任务分配方法。该方法具体过程为：步骤1：确定无人机和任务目标的初始态势信息；步骤2：采用PI算法构建任务束，为每架无人机引入RPI矩阵Z；步骤3：计算无人机通信误码率计算模型，判断两架无人机之间能否正常通信；步骤4：针对可正常通信的无人机进行一致性处理为：对于同一个任务，若矩阵Z中分配给某一任务的无人机数目大于该任务需要的无人机数目，依次剔除RPI值最大的无人机，直到分配的无人机数目等于任务需要的无人机数目，更新各无人机的任务束和RPI矩阵Z；步骤5：判断无人机执行序列是否收敛，若收敛，生成可执行路径；若不收敛，返回步骤2。
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公开(公告)号：CN118859845A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410887734.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明的目的是提供一种安排位置伺服系统输入指令的过渡过程的方法，可以解决最速离散跟踪微分器规划的速度曲线超出系统最大能力速度问题；本发明得到最大下一步位置期望值的表达公式，并构造出位置指令的方程，将此方程代入最速离散跟踪微分器计算，能够满足最大加速的约束，同时能够对速度曲线产生最大速度限幅的要求，满足系统最大能力。
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