一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法

    公开(公告)号:CN119148761B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411639892.X

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法,包括:根据优化目标一和优化目标二,分别构建两个蚂蚁组和相应的两个启发信息;将每个蚂蚁组划分成多个蚂蚁子群,构建蚁簇;每架无人机基于其成员信息素来竞争获取下一个任务的执行权;获得下一个任务的执行权的无人机根据状态转移规则选择下一个任务;仅当蚁簇构造完一个任务分配解时,更新局部信息素;仅当所有的蚁簇完成构造任务分配解时,更新两个蚂蚁组的全局信息素;迭代完成时,档案集中的所有解构成最终的任务分配方案,无人机集群按照任务分配方案,执行任务。

    一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法

    公开(公告)号:CN118534860B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410993957.4

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法,通过构建环境能耗预测模型,预测环境能耗信息;构建多异构无人系统对多静止地面目标执行任务的合作多任务分配模型,将预测的环境能耗信息作为模型输入,结合任务方案中无人系统的行驶速度,匹配任务执行时间段和能耗预测时间段;基于合作多任务分配模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法,确定最优个体,作为最终的任务预分配方案;执行任务预分配方案,并根据当前实际任务执行情况,动态更新任务时间段,优化任务与分配方案。本发明提高了能耗预测对任务分配结果的精度,以任务执行时间与任务执行能耗为目标优化了海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度。

    一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法

    公开(公告)号:CN118534860A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410993957.4

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明公开了一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法,通过构建环境能耗预测模型,预测环境能耗信息;构建多异构无人系统对多静止地面目标执行任务的合作多任务分配模型,将预测的环境能耗信息作为模型输入,结合任务方案中无人系统的行驶速度,匹配任务执行时间段和能耗预测时间段;基于合作多任务分配模型,采用带精英策略的非支配排序遗传算法,确定最优个体,作为最终的任务预分配方案;执行任务预分配方案,并根据当前实际任务执行情况,动态更新任务时间段,优化任务与分配方案。本发明提高了能耗预测对任务分配结果的精度,以任务执行时间与任务执行能耗为目标优化了海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度。

    一种用于半导体电池片加工的串焊机

    公开(公告)号:CN118492723A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410781528.0

    申请日:2024-06-18

    Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域,具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机,包括串焊机主体以及焊接平台;还包括焊接头;收集盒,收集盒位于焊接头外侧,收集盒底部开设有多个连通孔,连通孔位于焊接头外侧;收集机构,收集机构与收集盒连接,此用于半导体电池片加工的串焊机,通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气,使得收集盒内产生负压,从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气,同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时,都对焊接头表面进行吹气,以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理,通过每次焊接头焊接一次后,都对焊接头表面进行吹气清理,减轻工作人员工作量,提高串焊机主体的焊接效率。

    一种无人机编队协调控制方法

    公开(公告)号:CN118244799B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202410686445.3

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种无人机编队协调控制方法,包括以下步骤:(1)根据运动学和动力学原理建立单一无人机的飞行模型;(2)构建虚拟领航法无人机集群编队相对运动模型;(3)根据无人机的动力学模型和编队运动模型设计滑模控制器对无人机进行控制;(4)设计马尔科夫决策过程,设计滑模控制器的状态空间,动作空间和奖励函数;(5)构建多智能体的表演家‑评论家网络结构;(6)运用多智能体强化学习算法对所述多智能体的表演家‑评论家网络结构进行集中式训练和分布式执行策略;(7)保存训练好的深度强化学习智能体,对无人机对应飞控进行控制来完成编队;本发明对于复杂任务和多变环境具有更好的鲁棒性。

    一种抗遮挡的无人机目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN118445521A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410903542.3

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种抗遮挡的无人机目标跟踪方法,包括以下步骤:(1)通过机载摄像头获取视频流,手动框选所要跟踪的目标对象的边界框;(2)对所框选的目标对象边界框内的图像进行HOG方向梯度直方图,CN颜色直方图,LBP局部二值模式的特征提取;(3)分别对HOG、CN、LBP特征向量进行滤波操作;计算在HOG、CN、LBP特征下的响应值;计算在HOG、CN、LBP特征下的平均峰值能量;(4)通过各个特征下的平均峰值相关能量计算出HOG、CN、LBP特征下的权重;并求出融合后的响应图;(5)计算融合后的平均相关能量;(6)构建目标抗遮挡策略以及目标匹配策略;本发明在目标出现遮挡或丢失时,可以继续跟踪。

    一种基于深度学习的综合干旱监测方法

    公开(公告)号:CN116050920A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310073589.7

    申请日:2023-02-07

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的综合干旱监测方法,该方法基于深度学习算法构建综合干旱模型,其包括如下步骤:获取区域内历史降水、气温数据和遥感干旱指数;计算标准降水蒸散发指数(SPEI);构建综合干旱监测模型,模拟得到综合干旱指数(CDI);将数据集划分为训练数据集和测试数据集,评估综合干旱监测模型的性能;通过反复调整获取最佳综合干旱监测模型;将待监测的气象数据输入监测模型,得到监测结果。本发明的综合干旱监测方法提高了干旱监测的准确性与有效性,综合干旱指数(CDI)具有遥感干旱指数和标准降水蒸散发指数(SPEI)两类数据的特征,此外,该模型只使用了免费的遥感数据和少量的气象站点数据,不仅获得了有效的监测结果,而且成本更低。

    一种自主采摘的末端执行器
    29.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115943811A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202310024943.7

    申请日:2023-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种自主采摘的末端执行器,包括爪肩部分、执行壳体部分、爪指部分、前连接板、气流辅助装置、摄像部分与剪切部分;壳体部分包括均为十字形结构的执行壳体与背部盖板,执行壳体与背部盖板相互嵌合并在中部形成密封空间。本发明提供一种摄像辅助、气动结合、自动伸缩的自主采摘的末端执行器,通过夹持与吸附两种方式结合有效的解决由于不同果实的生长状态导致不好夹取的问题。

    一种基于无人机的交通违章监控方法

    公开(公告)号:CN112562345A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011350833.2

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的交通违章监控方法,包括以下步骤:步骤1:在终端服务器上部署巡检路线和监控行为,所述巡检路线通过GPS定位模块实现,包括定点执勤和路线巡检;监控行为包括车辆违停、行人违章、车辆行驶违章;步骤2:终端服务器将巡检路线和监控行为信息上传至无人机控制系统;步骤3:无人机控制系统控制无人机飞行至定点位置;步骤4:路线巡检:启动图像采集与违章检查系统;步骤5:图像采集与违章检查系统;本发明提供的一种基于无人机的交通违章监控方法,将成像设备、机器视觉处理单元、无线传输模块和云台置于无人机上,对重点地区和没有交通信号灯覆盖的地区实施了交通检测,达到了准确、快速执法的要求。

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