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公开(公告)号：CN119647631B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202510176233.5
申请日：2025-02-18
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的无人机智能决策方法、系统及存储介质，涉及无人机技术领域。本发明中，一方面，通过无人机的探测结果可以更新无人机的决策方案，从而实时调度无人机编队执行任务时的规模，提高了防御效果。另一方面，设计基于微分博弈获取的界栅奖励，确保奖励机制能够准确反映博弈双方的目标达成情况，并通过强化学习的不断迭代优化，使得无人机能够逐步学习到在复杂环境下的有效无人机编队防御策略。
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公开(公告)号：CN118963410A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411005769.2
申请日：2024-07-25
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 合肥工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种混合无人机编队协同博弈的智能决策方法和系统。获取博弈参与方数据，包括攻击型无人机信息、干扰型无人机信息、攻击方策略集合、防御目标信息、防御系统信息和防御方策略集合。计算严格博弈矩阵，以及基于严格博弈矩阵获取初始混合策略纳什均衡。根据所述初始混合策略纳什均衡选取概率最大的初始攻击方策略和初始防御方策略。生成所述初始攻击方策略的攻击方邻居策略集合，生成所述初始防御方策略的防御方邻居策略集合。通过邻居策略集合计算收益最大的混合策略纳什均衡，从而得到了最佳攻击方策略。实现对攻击型无人机和干扰型无人机协同工作时的博弈决策。
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公开(公告)号：CN115328189B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210782058.0
申请日：2022-07-04
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种多无人机协同博弈决策方法和系统。通过生成多无人机的零和矩阵博弈模型，包括博弈双方信息、博弈策略集合和收益矩阵；博弈策略集合包括攻击方编队的第一策略集合和防御方编队的第二策略集合。基于第一策略集合和第二策略集合获取严格博弈矩阵，并根据严格博弈矩阵获取初始混合策略纳什均衡。通过确定使攻击方编队和防御方编队的收益值最大的策略，获取到目标混合策略纳什均衡，从而获取最佳第一策略，并控制攻击方编队执行最佳第一策略。通过零和矩阵博弈模型获取混合策略纳什均衡，并利用收益矩阵确定出最佳策略，从而提高了获取多无人机的博弈决策的效率。
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公开(公告)号：CN110879609B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910991171.8
申请日：2019-10-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种对抗环境下无人机编队信息交互拓扑快速重构方法和装置，涉及无人机通信领域。包括以下步骤：获取无人机未发生故障时无人机编队的三维队形、初始通信网络D1和初始信息交互拓扑T1；获取发生故障的无人机V0；基于发生故障的无人机V0和初始信息交互拓扑T1获取T1中和V0相连的故障通信链接A0；将V0和A0从T1中删除，得到信息交互拓扑T2；判断信息交互拓扑T2是否为三维持久图；若是，则T2即为最终的信息交互拓扑；若否，则获取T2对应的无向图R1；基于R1获取备用边集合；基于备用边集合添加备用边对应的弧到T2中，得到最终的信息交互拓扑。本发明的安全可靠性高。
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公开(公告)号：CN113128698A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110269453.4
申请日：2021-03-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种多无人机协同对抗决策的强化学习方法，涉及无人机领域，包括：获取无人机初始状态数据并进行格式转换；对无人机初始状态数据进行数据补全处理；对数据补全后的无人机初始状态数据进行数据转换和归一化处理，得到无人机状态数据；基于预设的Actor‑Critic算法对无人机状态数据进行处理，得到当前回合的多无人机协同对抗重决策结果；将多无人机协同对抗重决策结果输入到预设的仿真场景中，多无人机基于多无人机协同对抗重决策结果进行对抗，得到多无人机协同对抗数据，并将多无人机协同对抗数据作为下一回合的无人机初始状态数据，以得到下一回合的多无人机协同对抗重决策结果。本发明可以得到最适应当前环境下的无人机重决策方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112595174A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011356317.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种动态环境下多无人机战术决策方法及装置，涉及多无人机对抗战术决策技术领域。基于武器数量组合概率分布，将无人机性能偏好转化为多个含有武器数量组合概率的子优化目标，并基于子优化目标来设计支付函数，把武器数量这个不确定信息转换为多个优化目标，对不确定性进行有效表征，再构建高维矩阵来求解战术决策。
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公开(公告)号：CN119225402A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411338314.2
申请日：2024-09-25
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 合肥工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种多无人机目标分配的攻防策略博弈方法和系统。获取第一无人机编队和第二无人机编队的多无人机编队信息，以根据无人机信息生成多个无人机的策略对，并根据策略对生成多无人机编队的策略组集合，策略对可以包括当前无人机、攻防策略和策略目标；攻防策略包括攻击策略、规避策略和干扰策略。通过计算各无人机在不同攻防策略下的概率分布，从而构建收益矩阵，进一步生成零和博弈矩阵模型。基于该零和博弈矩阵模型，求解多无人机目标分配的攻防策略博弈方案。本发明充分考虑了无人机的三种攻防策略，求解攻防策略博弈方案，从而提高了无人机目标分配问题的求解质量。
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公开(公告)号：CN114081838B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111409243.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 合肥工业大学
IPC: A61J7/04
Abstract: 本发明涉及交互式服药系统，至少包括控制模块、交互组件、存储药物的环形主体和设置于所述环形主体中央空间内的分类机构，所述环形主体按照轴线呈水平方向的方式设置，响应于由交互组件输入的药物信息，所述控制模块通过调节驱动机构来驱动所述环形主体转动指定角度以使得药物在由分类机构分类处理后从所述分类机构的出口基于重力作用进入与所述分类机构的出口对准的指定储药舱；响应于由交互组件和/或至少一个终端输入的服药信息，所述控制模块基于所述服药信息通过调节驱动机构来驱动环形主体基于指定角度转动，使得存储有指定药物的储药舱将药物通过所述分类机构输送至出药舱，通过改变存取药物的方式来缩小了存储装置的占用空间和体积。
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公开(公告)号：CN113975169B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111410903.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种智能药物存储装置及方法，装置至少包括环形主体、驱动机构、控制模块和分类机构，响应于控制模块的控制指令，所述驱动机构控制环形主体转动指定角度，环形主体内的置药舱或至少一个储药舱将药物输送至所述分类机构以进行药物的分类和/或计量，或者环形主体内的出药舱或至少一个储药舱接收由所述分类机构输出的药物。本发明通过控制环形主体的转动角度实现药物的分类和自动提取，并且通过与远程服务器连接实现服药情况的监测，有效降低了患者的服药错误的概率，患者使用便捷。
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公开(公告)号：CN112612206B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011356274.6
申请日：2020-11-27
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种面向不确定事件的多智能体协同决策方法及系统。相比于现有技术，本发明实施例能够基于对抗双方的参数，构建相对态势优势，构建基本信度分配函数求解得到武器来源的基本信度分配，基于武器来源的基本信度分配，可设置智能体性能的可选值和对应的权重；并构建与智能体性能的可选值数量对应的子优化目标；进而构建对抗双方的智能体性能优势矩阵，再设计每个子优化目标的支付函数，即可构建对抗双方的用于评估总策略空间的高维矩阵；最终基于对抗双方的高维矩阵进行求解，输出纳什均衡解。本申请无需依赖雷达性能，在当雷达判定失效或雷达精度不高、能力不强时，也可实现武器来源的判断，进而进行决策。
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