公开(公告)号：CN117475279A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311434559.0

申请日：2023-10-31

Applicant: 北京理工大学 ,  北京控制工程研究所

Inventor： 李震 ,  刘燕闽 ,  徐栓峰 ,  白正琨

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明涉及计算机视觉导航技术领域，具体涉及一种基于目标驱动的强化学习导航方法。本发明利用基于Transformer网络的DETR算法更有效地提取视觉图像中的目标信息，效率更高，泛化性更强；所设计的智能体状态特征提取方法，使得强化学习决策网络能获得全面丰富的状态信息以促进网络学习；其中深度强化学习决策网络中将启发式控制器引入到基线PPO算法中，能够帮助强化学习训练更快收敛，避免陷入局部最优甚至不收敛，提升算法的整体效率。本发明的方法能够在没有环境先验信息的条件下进行自主导航，具有一定的泛化性和可迁移性。

公开(公告)号：CN118795904A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410776082.2

申请日：2024-06-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李震 ,  刘宇航 ,  刘海阔 ,  刘燕闽 ,  黄一典 ,  张雨航

IPC: G05D1/46 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明属于无人机运动规划技术领域，具体涉及一种基于辐射场的四旋翼无人机的运动规划方法。本发明方法能够使得无人机具备自适应学习能力的环境感知功能，应用3D Gaussian Splatting方法生成信息更加丰富的精细地图，使得无人机能够在复杂环境中更好地获取环境信息。而且，本发明的路径规划算法利用状态方程的扩展方式与最小值原理设计的启发式函数，提高了路径搜索的精度与质量，进一步提高搜索路径的最优性，同时输出符合动力学要求的路径降低了轨迹优化的负担。再者，本发明的轨迹规划采样B样条曲线进行简洁的代价设计，充分利用地图的障碍占据与梯度信息，并设计了时间重分配策略保证轨迹的可执行性。基于以上设计，提高了无人机运动规划的环境适应性、可靠性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN105131742A

公开(公告)日：2015-12-09

申请号：CN201510564661.1

申请日：2015-09-07

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李楠 ,  刘燕闽 ,  靳鹏程

IPC: C09D127/18 ,  B33Y30/00

Abstract: 本发明提供的是一种用于3D打印机喷头的防堵塞材料及其涂装方法。本发明具有以下优点：涂料体系简单，配置与生产周期短；涂料工艺简单，涂料成膜时间短。结果表明，本发明所述涂层不仅能满足3D打印机喷头的使用要求，而且具有涂装工艺简单，加工成本低的特点，利用推广应用。