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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：CN117804448A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410200168.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种自主系统定位方法、装置、计算机设备及存储介质。自主系统定位方法包括对自主系统的惯性测量数据进行状态预测以及运动补偿，并得到包含构造点的点云；将采集的超宽带数据和激光雷达特征点时间对齐和空间对齐，并记录与激光雷达特征点相对应的位置信息；基于超宽带数据补偿沿预定方向维度的激光雷达误差；计算当前迭代轮次中各个构造点的状态量预测值与各个构造点所属平面的测量值之间的残差；根据残差调整IESKF的迭代权重，并基于调整后的IESKF匹配构造点云并更新地图点。本发明利用IESKF将激光雷达特征点与IMU数据和超宽带数据进行融合，引入超宽带数据来补偿沿预定方向维度的激光雷达误差并在卡尔曼增益公式部分进行调整，提高了室内定位的性能。
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公开(公告)号：CN117742370A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410160448.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及飞行器制导技术领域的多飞行器协同制导方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：建立领导者、跟随者及目标的相对运动关系数学模型，以分析跟随者制导信息的不完备特性；采用滤波算法获取领导者与跟随者间的完备协同制导信息；获得领导者的攻击角度约束制导律；根据所述完备协同制导信息，获得跟随者的时空协同制导律；领导者依据攻击角度约束制导律，跟随者依据时空协同制导律，进行领从单向通信模式下的时空协同制导。本发明能够在低通信弱导引条件下协同制导信息不完备时，通过协同制导信息的估计和协同制导指令的实施控制领导者和跟随者以期望落角同时到达指定位置。
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公开(公告)号：CN115454145A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211335763.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种飞行速度不可控条件下高速飞行器协同制导方法及系统。该方法包括：构建飞行器的速度动力学方程；设计三维制导场景下变增益比例导引律；基于所述变增益比例导引律以及所述速度动力学方程，确定制导状态相对于剩余飞行轨迹长度的动力学方程；基于所述制导状态相对于剩余飞行轨迹长度的动力学方程，采用改进欧拉法预测和校正剩余飞行时间；基于所述剩余飞行时间确定协同制导指令；基于所述协同制导指令对多个飞行器进行控制。本发明能够在飞行速度不可控条件下实现多枚高速飞行器对三维空间指定位置的精确同时到达。
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公开(公告)号：CN115454145B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202211335763.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种飞行速度不可控条件下高速飞行器协同制导方法及系统。该方法包括：构建飞行器的速度动力学方程；设计三维制导场景下变增益比例导引律；基于所述变增益比例导引律以及所述速度动力学方程，确定制导状态相对于剩余飞行轨迹长度的动力学方程；基于所述制导状态相对于剩余飞行轨迹长度的动力学方程，采用改进欧拉法预测和校正剩余飞行时间；基于所述剩余飞行时间确定协同制导指令；基于所述协同制导指令对多个飞行器进行控制。本发明能够在飞行速度不可控条件下实现多枚高速飞行器对三维空间指定位置的精确同时到达。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117742370B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410160448.3
申请日：2024-02-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及飞行器制导技术领域的多飞行器协同制导方法、系统、电子设备及存储介质。其中，方法包括：建立领导者、跟随者及目标的相对运动关系数学模型，以分析跟随者制导信息的不完备特性；采用滤波算法获取领导者与跟随者间的完备协同制导信息；获得领导者的攻击角度约束制导律；根据所述完备协同制导信息，获得跟随者的时空协同制导律；领导者依据攻击角度约束制导律，跟随者依据时空协同制导律，进行领从单向通信模式下的时空协同制导。本发明能够在低通信弱导引条件下协同制导信息不完备时，通过协同制导信息的估计和协同制导指令的实施控制领导者和跟随者以期望落角同时到达指定位置。
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公开(公告)号：CN117875676A
公开(公告)日：2024-04-12
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：CN119995475A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510054203.7
申请日：2025-01-14
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 邓方 , 靳鹏飞 , 蔡烨芸 , 王向阳 , 丁宁 , 付海岭 , 请求不公布姓名 , 董伟 , 请求不公布姓名 , 请求不公布姓名 , 请求不公布姓名 , 吕茂斌 , 陈晨 , 周家东
IPC: H02S10/10 , H02S40/44 , H02S40/22 , H02S40/30 , H02S30/00 , H02S10/20 , H02N11/00 , H02J7/32 , H02J7/35 , H10N10/17 , H10N10/80
Abstract: 本公开提供了一种光伏‑热电耦合的柔性能量收集装置，属于能源领域。包括聚光层、光伏发电层、能量管理模块、温差发电层以及导热层。聚光层用于将环境光聚集到光伏发电层；光伏发电层将光能转化为电能，输出给能量管理模块；温差发电层设置在光伏发电层和佩戴载体之间；当温差发电层工作在模式1时，利用光伏发电层与载体的温差发电，输出给能量管理模块；当温差发电层工作在模式2时，由能量管理模块和/或光伏发电层提供电能，温差发电层利用珀耳帖效应产生热能或者吸收热能，为所述载体补充或释放热能。本能量收集装置在融合光伏发电和温差发电的同时在特定条件下利用珀耳帖效应将电能转换为热能，进而为人体或设备提供制热或制冷功能。
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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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