一种多网联无人机物流系统的取送货轨迹设计方法及系统

    公开(公告)号:CN119311023A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411435788.9

    申请日:2024-10-15

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种多网联无人机物流系统的取送货轨迹设计方法包括:获取无线电地图、无人机速度、无人机数量和无人机的访问位置节点,通过所述无线电地图、无人机速度、无人机数量和所述无人机的访问位置节点计算最优路径矩阵和有效性路径矩阵,采用所述无人机数量、所述最优路径矩阵和所述有效性路径矩阵计算得到多无人机访问顺序轨迹。本发明综合考虑路程、时间和功耗的因素,首先计算得到多无人机访问位置节点间的最优路径;然后采用无人机用户组配对方案计算得到多无人机访问顺序轨迹,优化了多无人机飞行轨迹设计,在有限的无人机续航能力下,提升了无人机物流的效率。

    基于遗传算法和三维荧光光谱识别的水污染溯源系统

    公开(公告)号:CN119023630A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202310596372.4

    申请日:2023-05-25

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提供了基于遗传算法和三维荧光光谱识别的水污染溯源系统,包括图像采集生成模块、布点采样机器人、水样收集模块、第一溯源子系统和第二溯源子系统;所述图样采集生成模块包括图像采集单元、图像分割单元、图样定位单元;所述布点采样机器人与所述图样定位单元无线连接;所述第一溯源子系统获取所述水样收集模块内的水样,基于遗传算法获取第一污染源头推算点;所述第二溯源子系统获取所述水样采集模块内的水样,基于三维荧光光谱识别方法获取污染源头第二推算点。本发明无需对水域添加化学试剂,不造成任何破坏,测试快速且准确。可以适用于复杂水域的水污染溯源,提高溯源效率,适用于对于特定水域的长期监测治理使用。

    一种基于网联无人机的移动边缘计算轨迹设计方法及系统

    公开(公告)号:CN115348559A

    公开(公告)日:2022-11-15

    申请号:CN202210970050.7

    申请日:2022-08-12

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于网联无人机的移动边缘计算轨迹设计方法及系统,其中基于网联无人机的移动边缘计算轨迹设计方法具体包括以下步骤:进行参数初始化;响应于初始化状态信息,获取最佳航点访问顺序;根据最佳航点访问顺序,获取第一无人机初始轨迹;根据第一无人机初始轨迹,确定最佳传输策略;本申请通过探究两个连续巡航点之间的最佳传输策略,可以合理利用有限的计算资源,减小任务完成时间和能量消耗,并且可以及时获得处理后的数据以便制定应对方案,输出最佳传输策略。

    一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法

    公开(公告)号:CN119584166A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411748205.8

    申请日:2024-12-02

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明考虑完整的相移、无人机的计算与通信资源、非正交多址的解码顺序与无人机轨迹等因素,联合设计了一种智能反射面辅助的无人机边缘计算系统资源控制方法,该系统将求解相移、计算和通信资源、解码顺序与无人机轨迹的复杂原始问题划分成三个子问题进行交替优化,并在每个子问题中应用不同方法,最终获得最佳结果。这样可以有效解决多变量联合设计问题,并实现较低复杂度下稳定的收敛效果,可实现速率最大的设计目标。本发明通过合理设置无人机机载能量的大小,让无人机以尽可能小的能耗实现满足无人机机载能量条件下的系统计算容量最大化,使系统尽可能高效率地完成通信任务,以便于更好地满足地面接入点的通信需求。

    基于深度强化学习的物流无人机轨迹设计方法及系统

    公开(公告)号:CN117647995A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311647590.2

    申请日:2023-12-04

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的物流无人机轨迹设计方法及系统,该方法包括:初始化轨迹模型参数,所述轨迹模型参数包括无人机起点位置信息、用户总数量、每个用户的位置信息、无人机参数信息、无人机飞行速度;根据所述第一轨迹模型参数得到最佳配送顺序和最佳初始轨迹;将所述最佳初始轨迹输入至预设神经网络模型以对所述最佳初始轨迹优化后得到最优飞行轨迹。本发明能够充分考虑无人机的配送顺序与无人机飞行速度对总能耗的影响,初步降低了无人机的能耗。在无人机初始轨迹的基础上使用深度强化学习来达到能耗与中断时间的平衡,优化后的无人机总中断时间明显低于初始轨迹的总中断时间。

    基于无人机感知巡检的路径规划方法及系统

    公开(公告)号:CN117270567A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311336543.6

    申请日:2023-10-16

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机感知巡检的路径规划方法,包括:计算无人机接收天线的回波功率,得到无人机的感知半径;基于所述感知半径确定每个地面传感目标对应的感知圆;判断每个感知圆之间的关系,以得到每簇对应的无人机访问位置的备选区域;确定备选区域的边界上一点,使得该点到预设几何中心的距离最短,将该距离最短的点设置为该簇的无人机访问位置以得到无人机对每个地面传感目标的访问位置,根据无人机对每个地面传感目标的访问位置计算无人机的最佳访问顺序和最佳轨迹。本发明综合考虑无人机能耗、无人机感知范围以及雷达波束赋形对无人机巡检的影响,得到最优的飞行轨迹,相比于现有方案考虑更加全面,巡检效率高并且能降低巡检风险。

    一种无人机物流轨迹设计方法及其系统

    公开(公告)号:CN116757597A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310853937.2

    申请日:2023-07-12

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本申请公开了一种无人机物流轨迹设计方法及其系统,其中,无人机物流轨迹设计方法包括以下步骤:进行参数初始化;响应于完成参数初始化,进行无线电地图的生成;对无线电地图进行预处理,获取可行网格图;根据可行网格图计算两地面用户节点之间最短路径;响应于计算完成两地面用户节点之间最短路径,获得最佳访问顺序及初始轨迹;对最佳访问顺序及初始轨迹进行输出。本申请通过探究两个地面用户之间的最佳传输策略,可以合理利用有限的计算资源,减小任务完成时间和能量消耗,并且可以及时获得处理后的数据以便制定应对方案。

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