-
公开(公告)号:CN116579372A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310550857.X
申请日:2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体协同导航方法,步骤1,观察全局状态,构建目标选择策略网络和碰撞避免策略网络;步骤2,根据所述目标选择策略网络,选择一个目标,目标指当前运动设备需要导航到的目标地点;步骤3,观察局部状态,局部状态指当前运动设备探测到的与周围障碍物之间的距离;步骤4,判断前方是否存在障碍物,若否,则当前运动设备向选择的所述目标移动一步,并返回步骤1;若是,则根据所述碰撞避免策略网络得到一个角度,当前运动设备转向该角度并向前移动一步,并返回步骤1;所述向前,指当前运动设备转向的角度方向;本发明提高了模型的泛化能力,从而提升了协同导航性能。
-
公开(公告)号:CN116561681A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310550900.2
申请日:2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06F111/18 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法,包括以下步骤;(1)建立设备数字孪生模型;(2)更新设备数字孪生模型;(3)运行设备数字孪生模型,模拟设备故障运行状态;(4)建立随机森林故障诊断模型,输出设备故障分类和故障预测结果;(5)准备验证数据集,记录和评估随机森林故障诊断模型的性能和指标;(6)评估模型性能指标;(7)采用融合型故障诊断算法,使用优化后的故障诊断模型修正设置数字孪生模型的输出,评估模型性能指标;(8)根据输出结果判断无人机是否会发生故障;本发明能够达到实时检测设备运行状态,对设备进行故障诊断的目的。
-
公开(公告)号:CN116381611A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310397416.0
申请日:2023-04-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区间扩展合并的雷达点迹凝聚方法,包括如下步骤:对原始点迹数据进行距离维凝聚:对原始点迹数据进行同一方位上的距离维归并凝聚;初始化区间块结构体参数:完成距离维凝聚后,且区间块数量为空时将当前批次下的新生点迹初始化为新的区间块;迭代进行新生点迹和区间块的关联与更新;点迹争夺与近目标分辨:结合现有区间块质心与点迹特征参数进行冲突情况处理;区间块内部数据的质心凝聚:对满足凝聚条件的区间内部数据进行最终凝聚;点迹滤波:根据凝聚点迹的结果特征滤除非目标点迹。本发明从区间角度入手,有效解决了方位滑窗法带来的凝聚不充分问题,点迹滤波效果良好,保证性能的同时满足了雷达数据预处理的实时性要求。
-
-