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公开(公告)号：CN113269040A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110445391.8
申请日：2021-04-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种结合图象识别与激光雷达点云分割的驾驶环境感知方法，包括：(1)在真实道路上，收集地面激光雷达点云数据和图像数据。(2)使用收集的图像数据作为参考，将激光雷达点云数据与图像数据进行标定，标记收集的激光雷达点云数据。(3)初始化点云分割网络，对标记的激光雷达点云数据进行训练，更新网络参数。(4)将训练好的网络移植到无人车工控机中，获得点云所属物体的类别。(5)对图像数据进行识别。(6)对分割后的激光雷达点云数据与图像识别后的图像数据进行融合，获取道路和物体所在的准确位置。本发明实时感知环境，克服了图像识别在天气不好、光线较差的情况下识别效果不佳的缺点。
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公开(公告)号：CN113110550A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110442229.0
申请日：2021-04-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习与网络模型蒸馏的无人机飞行控制方法，构建无人机环境模拟器；基于强化学习算法，在不同场景中进行大规模训练，得到最优控制策略，以此构建无人机飞行控制系统；基于网络模型蒸馏技术，通过教师网络和学生网络计算辅助控制信息，量化当前场景与训练场景的差异，展示强化学习控制策略对当前场景的适应能力，以此构建无人机辅助控制系统。本发明基于强化学习算法，通过在模拟器中大规模训练，使无人机自主学习控制策略，构建无人机控制系统；基于网络模型蒸馏技术，通过量化当前场景与训练场景的差异，展示强化学习控制策略对当前场景的适应程度，以此规避陌生场景，减少安全风险。
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公开(公告)号：CN112051863A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202011020526.8
申请日：2020-09-25
Applicant: 南京大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种无人机自主反侦察及躲避敌方攻击的方法，基于Unity3D构建模拟器，构建敌我双方攻击的对战场景；通过模拟器预留的人类玩家接口，与规则写好的少量对手进行有限回合对抗，收集无人机躲避敌方反侦察及攻击的解决方案的样本数据；利用收集到的人类玩家逃跑数据进行学习，通过强化学习中的模仿学习进行学习，得到预训练模型；基于预训练模型，通过强化学习算法PPO实现在模拟器中的逃跑能力学习；将训练好的无人机躲避侦察及攻击模型与人类玩家进行测试并迁移到现实环境中。本发明提出的无人机自主躲避攻击的解决方案，在现实场景中应用意义重大，可以在成本较低的前提下训练出较好的无人机躲避攻击的策略，能够实际应用于无人机飞行控制领域。
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公开(公告)号：CN113281999A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110441572.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习和迁移学习的无人机自主飞行训练方法(1)创建无人机仿真模拟器环境；(2)构建基于深度学习的环境转移模型，并随机初始化其中的映射；(3)构建强化学习的A3C算法，并随机初始化其飞行策略；(4)构建基于深度学习的环境逆转移模型；(5)收集无人机操作员和策略在现实环境下操作无人机进行飞行得到的飞行数据；(6)基于现实飞行数据，更新环境转移模型；(7)使用和进行基于动作校正的迁移学习，校正飞行策略，并在模拟器执行得到模拟飞行数据；(8)基于模拟飞行数据，使用A3C算法更新飞行策略，同时更新环境逆转移模型。直至策略收敛。最终得到策略作为的现实无人机的初始飞行策略。
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公开(公告)号：CN112162564A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011020765.3
申请日：2020-09-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于模仿学习和强化学习算法的无人机飞行控制方法：创建无人机飞行仿真环境模拟器；定义飞行的基本动作集合；根据飞行基本动作将轨迹数据进行分类；对于每个飞行动作，利用模仿学习学出从飞行基本动作到原始动作的映射网络参数；统计每个基本动作的最小连续行动数量；构建上层的强化学习网络，并将最小连续行动数量作为飞机动作不一致性的惩罚p加入；在模拟器中，获取当前的观测信息和奖励，使用pDQN算法，选取对应飞行基本动作；将飞机自身的状态信息输入到飞行基本行动对应的模仿学习神经网络中，输出模拟器的原始行动；将得到的原始行动输入到模拟器中获取下个时刻的观测和奖励；使用pDQN算法进行训练，直到上层的策略网络收敛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131661A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010946929.9
申请日：2020-09-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种无人机自主跟拍运动目标的方法，包括在模拟器中训练跟拍虚拟目标，实现步骤为：(1)构建无人机模拟器；(2)在无人机模拟器中采集样本；(3)利用采集样本进行无人机飞行控制策略训练；所述无人机飞行控制策略训练过程中，使用神经网络来表示初始无人机飞行控制策略模型，用当前的初始飞行控制策略模型在无人机模拟器中控制无人机，在无人机模拟器提供的马尔科夫过程中采样，针对收集到的样本，用近端策略优化的方法优化当前初始飞行控制策略模型，直至初始飞行控制策略模型不再提升，得到无人机飞行控制策略模型。相比以往的手工控制无人机航拍的方法，使用强化学习学出的飞行控制策略，由于训练采样丰富，往往能够面对各种复杂情况，有反应灵活、控制平稳、人力成本低等优点。
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公开(公告)号：CN113282721B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110464526.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供了一种基于网络结构搜索的视觉问答方法，包括如下步骤：采用第一人工神经网络模型对原始图片进行特征提取；采用第二人工神经网络模型对文本信息进行特征提取；待搜索的网络结构框架为编码‑解码器框架，定义三种搜索算子供框架网络搜索，所述搜索算子的输入为基于所述原始图片或/和所述文本信息所提取的图像特征或文本特征；使用基于梯度交替优化策略搜索网络结构的架构权重和算子的操作权重；使搜索网络按照多分类的方法输出候选词向量，并选择概率最大的词向量作为答案输出。本申请的有益之处在于提供了一种能在更大的空间搜索出更好的效果的基于网络结构搜索的视觉问答方法。
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公开(公告)号：CN112162564B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202011020765.3
申请日：2020-09-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于模仿学习和强化学习算法的无人机飞行控制方法：创建无人机飞行仿真环境模拟器；定义飞行的基本动作集合；根据飞行基本动作将轨迹数据进行分类；对于每个飞行动作，利用模仿学习学出从飞行基本动作到原始动作的映射网络参数；统计每个基本动作的最小连续行动数量；构建上层的强化学习网络，并将最小连续行动数量作为飞机动作不一致性的惩罚p加入；在模拟器中，获取当前的观测信息和奖励，使用pDQN算法，选取对应飞行基本动作；将飞机自身的状态信息输入到飞行基本行动对应的模仿学习神经网络中，输出模拟器的原始行动；将得到的原始行动输入到模拟器中获取下个时刻的观测和奖励；使用pDQN算法进行训练，直到上层的策略网络收敛。
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公开(公告)号：CN113282721A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110464526.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06N3/04
Abstract: 本申请提供了一种基于网络结构搜索的视觉问答方法，包括如下步骤：采用第一人工神经网络模型对原始图片进行特征提取；采用第二人工神经网络模型对文本信息进行特征提取；待搜索的网络结构框架为编码‑解码器框架，定义三种搜索算子供框架网络搜索，所述搜索算子的输入为基于所述原始图片或/和所述文本信息所提取的图像特征或文本特征；使用基于梯度交替优化策略搜索网络结构的架构权重和算子的操作权重；使搜索网络按照多分类的方法输出候选词向量，并选择概率最大的词向量作为答案输出。本申请的有益之处在于提供了一种能在更大的空间搜索出更好的效果的基于网络结构搜索的视觉问答方法。
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公开(公告)号：CN112131660A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010944781.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体强化学习的无人机集群协同学习方法，构造基于空气动力学的环境模拟器；每个无人机获取并维护本机的局部观测值；作为student，每个无人机获取并维护来自队友的建议观测值；作为teacher，为其他无人机给出指导值；基于本机局部观测值与从队友获取的建议观测值执行动作策略，获取奖励并转移到下一状态；基于MADDPG思想进行训练，直到值网络与策略网络收敛；执行阶段以分布式的方式进行，即每个无人机基于局部观测值和队友提供的建议观测值，通过动作策略执行。本发明可以在成本较低的前提下实现无人机集群之间观测值的互补，实现无人机单独自主决策，解决“主从”结构带来的通信问题。
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