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公开(公告)号：CN119690131A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411762914.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明公开了一种局部坐标框架下基于距离和边角的有向编队控制方法，包括1)设计多智能体之间的通讯关系；2)建立多智能体系统的动力学模型，并分析系统形成期望编队所需完成的目标；3)针对n个非质点型单积分智能体模型，通过转换函数对距离进行变换确保了相邻智能体之间的信号连通性和避碰性，同时通过对第k个智能体的边角施加约束避免了编队队形平衡点的非唯一性；4)对步骤3)转换后的距离和边角进行误差定义并设计控制器；5)在完成智能体控制器的设计后，将控制器在视觉定位实验平台中进行实物验证。通过引入状态相关的时变控制增益，避免了现有方法需要根据期望的编队模式反复调整控制参数的缺点。
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公开(公告)号：CN116012355A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310075453.X
申请日：2023-02-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自适应假阳性肺结节剔除方法，该方法的实现主体是一种基于3DCNN的自适应假阳性剔除网络，能够对不同大小的肺结节候选快进行分类，剔除假阳性肺结节；此外，根据肺结节的直径自动调整自适应率。本发明将待检测结节采样至22*22*20和32*32*24两种尺寸，之后分别放入两个独立的三维残差卷积神经网络中进行训练分类，借助自适应率对两个独立三维残差卷积神经网络的输出进行融合，能够对不同大小的结节候选快进行分类，剔除假阳性结节；本方法充分考虑了结节的直径，解决了其它系统泛化能力差的问题，从实际应用的过程中最大程度的利用了多尺寸肺结节的特征进行预测，保持了非常高的准确率。
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公开(公告)号：CN117193363A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311251324.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位验证平台的多智能体有限时间编队控制方法，使用单目相机以太网通讯，将图像信息传输给Ubuntu中枢器；利用Ubuntu中枢器含有的算法工具包进行识别tag36h11二维码；进行WIFI网络配置，对Ubuntu中枢器和每个Turtlebot3‑Burger机器人配置不同的子网环境，确保在平台场地范围内Ubuntu中枢器和Turtlebot3‑Burger机器人能够完成信息交互完成协同控制；通过Ubuntu中枢器远程启动每一辆机器人，并可以接收每一辆机器人发布的ROS话题信息，确保Ubuntu中枢器可以通过ROS话题控制机器人；实现所提出的具有饱和输入的多智能体有限时间编队控制。本发明考虑实际环境中多智能体存在饱和输入的情况，提高收敛速度，利用有限时间稳定性理论和齐次理论，保证多智能体系统在有限时间内完成编队任务。
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公开(公告)号：CN120010467A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411992869.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种支持多机器人有目标队形无目标点的编队方法，初始化机器人的相关变量，给出的目标队形就会针对给出的初始的τ,θ,K进行变换。增加迭代变量k。根据前一迭代的机器人阵型的旋转角度θ，机器人阵型的平移矢量τ和机器人阵型的缩放因子K，选择赋值集S以最小化成本函数。基于确定的赋值集S也就是机器人的分配结果，以最小化成本函数；判断算法是否收敛。如果算法尚未收敛，则使用更新后的τ，θ和K。如果算法收敛，那么此时的τ,θ,K就是得到最终的机器人队形变换参数，此时给出的目标队形针对τ,θ,K进行变换，就是机器人最终形成的队形位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119675523A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411762917.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种电熔镁炉三相电极电流预设时间智能回路控制方法，具体包括1)选择电熔镁炉为研究对象并分析设备特性，以电熔镁炉为代表的重大耗能设备熔炼过程的生产指标为每吨合格产品消耗的电能，即单位能耗；2)电熔镁炉控制系统的被控对象包括电熔镁炉单位能耗和电熔镁炉三相电极电流，控制量为电熔镁炉三相拖动电机的转动速度和方向，而熔炼过程中产品单位能耗与三相电极电流值的大小和稳定程度直接影响；3)分析电熔镁炉三相电极电流与三相拖动电机转动速度之间的关系，根据实际三相电极电流值与加热熔化工况下三相电极电流设定值的偏差，采用基于自调节增益的预设时间一致性控制算法获得加热熔化工况下的三相拖动电机转速和方向；4)针对步骤三中预设时间一致性控制方案参数进行调整，进行预设时间算法验证并与传统控制方法PID算法进行相应比较。
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公开(公告)号：CN117369437B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202311251209.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种支持多机器人最小时间任务分配的分布式方法，包括以下步骤：步骤1：初始化数据。步骤2：所有机器人寻找各自到所有目标点中的最小时间。步骤3:寻找全部最小时间中的最大时间，同时取代矩阵C*中的元素。步骤4:对矩阵C*进行试分配。步骤5:取代矩阵C中的元素。步骤6:与步骤2一致，再找出所有机器人到所有目标点中的最小时间。步骤7:寻找所有最小时间中的最小时间，替代矩阵C*元素。步骤8:再次对矩阵C*进行试分配。本发明试分配过程中采用CBAA，在多机器人任务分配时间最小的前提下，CBAA使机器人总的任务分配时间最大，一定程度上减小了机器人的运行速度，降低了机器人能源消耗。
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公开(公告)号：CN118089729A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410210513.9
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例分割网络的室内动态环境下RGB‑D的SLAM方法，在采集到RGB图像的同时使用SOLOv2算法对其进行处理；结合先验语义，将掩码图中的动态物体覆盖上掩码；使用图像处理方法对动态物体进行形态学膨胀；将RGB图像、深度图像和掩码图像输入SLAM系统，构建图像金字塔；使用FAST算法在图像中检测关键点；使用BRIEF算法计算其对应的ORB描述子；对形态学膨胀后的动态物体提取特征点；结合深度图对伪动态特征点的深度值进行聚类并分为动态特征点和静态特征点；剔除聚类后得到的动态特征点；将所有的静态特征点输入追踪线程，并进行后续的局部建图线程及局部回环检测线程。本发明避免对位于动态物体和静态背景交界处特征点的误判，提高SLAM系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118778656A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410953804.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态观测器的多智能体固定时间编队控制方法，包括以下步骤：步骤一：构建多智能体系统之间的通讯连接图，得出邻接矩阵A、B和H。步骤二：建立领导者智能体和跟随者智能体的动力学模型，获得领导者智能体实时状态信息的估计值。步骤三：使用观测器的领导者状态信息估计值，结合受输入饱和约束的二阶系统确定编队误差，最后根据编队误差设计跟随者智能体的控制器。步骤四：完成跟随者智能体的控制器的设计后，将控制器分别在Matlab软件中进行数值仿真验证和视觉定位实验平台中进行实物验证。本发明设计了基于饱和输入函数的控制器，利用固定时间稳定性理论和齐次理论，可以保证多智能体系统在固定时间内完成编队任务。
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公开(公告)号：CN117193363B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311251324.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位验证平台的多智能体有限时间编队控制方法，使用单目相机以太网通讯，将图像信息传输给Ubuntu中枢器；利用Ubuntu中枢器含有的算法工具包进行识别tag36h11二维码；进行WIFI网络配置，对Ubuntu中枢器和每个Turtlebot3‑Burger机器人配置不同的子网环境，确保在平台场地范围内Ubuntu中枢器和Turtlebot3‑Burger机器人能够完成信息交互完成协同控制；通过Ubuntu中枢器远程启动每一辆机器人，并可以接收每一辆机器人发布的ROS话题信息，确保Ubuntu中枢器可以通过ROS话题控制机器人；实现所提出的具有饱和输入的多智能体有限时间编队控制。本发明考虑实际环境中多智能体存在饱和输入的情况，提高收敛速度，利用有限时间稳定性理论和齐次理论，保证多智能体系统在有限时间内完成编队任务。
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