公开(公告)号：CN119556703A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411741387.6

申请日：2024-11-29

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 高焕丽 ,  李玮 ,  华洋洋 ,  李双琦 ,  陈凯宁 ,  赵宇轩 ,  江宏源 ,  蔡鹤

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/692 ,  G05D1/247 ,  G05D1/648 ,  G05D105/22

Abstract: 本发明公开了一种基于分布式滤波同步估计器的协同编队控制方法，包括以下步骤：根据智能体的数学模型构建其状态空间方程；定义全局指令系统，生成全局参考指令；建立多智能体系统的通信网络，对全局参考指令的信道扰动建模；针对受到信道扰动影响的全局参考指令，构建基于受扰输出的分布式滤波同步估计器；求解调节器方程解，得到确定等价输出反馈控制器的前馈增益矩阵；设计确定等价输出反馈控制器，以产生智能体的控制输入，进而实现期望的编队控制效果。本发明提出一类基于受扰输出的分布式滤波同步估计器，并设计分布式确定等价控制器，实现闭环系统稳定，智能体运动轨迹趋近于设定轨迹，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN118230001A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410309746.4

申请日：2024-03-19

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 唐洁 ,  赵宇轩

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种SDF向量高精地图变化检测方法，包括：以环视图像作为输入，处理成鸟瞰图并通过语义分割网络输出分层语义鸟瞰图，在其上构建SDF子图并检测关键点与描述子，通过关键点和描述子在SDF向量高精地图中定位SDF子图，保留满足阈值要求的SDF子图然后优化该SDF子图坐标。训练一个改进Siamese神经网络，利用共享空间注意力机制学习SDF子图与SDF向量高精地图间的差异。通过网络输出的相似度d与变化检测阈值T的关系来检测SDF向量高精地图的变化。本发明通过在Siamese神经网络中引入共享空间注意力机制，使得网络能更好地捕捉SDF子图与SDF向量高精地图中的结构化区域，提升了SDF向量高精地图变化检测的准确性。