一种基于铁磁微丝纺织技术的电磁超材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN117712700A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311586886.8

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于铁磁微丝纺织技术的电磁超材料及其制备方法,采用铁磁微丝作为纬纱与石英纤维纺织成二维织物作为预制体,通过多层铺叠并使用RTM工艺灌注环氧树脂方式制作成型铁磁微丝超材料,所述铁磁微丝超材料通过树脂传递模塑RTM工艺制作;所述RTM工艺是指由低粘度树脂在闭合模具中流动浸润增强材料并固化成型;所述树脂的粘度为100~400mpa·s;再进行电磁、力学及耐温测试,得到铁磁微丝超材料的最高耐温。验证X波段8‑11GHz频段带宽达到‑17dB低反射率的隐身效果,具有结构承载、耐温和隐身功能一体化的特点。

    一种基于图神经网络强化学习的无人公交集群决策方法

    公开(公告)号:CN115731690B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202211443954.0

    申请日:2022-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络强化学习的无人公交集群决策方法,本发明属于无人驾驶汽车领域,包括:S1获取无人驾驶公交的当前场景,将场景编码为图结构,获得第一状态;S2基于第一状态得到特征矩阵、邻接矩阵和掩码矩阵;S3将特征矩阵与邻接矩阵输入当前网络,通过掩码矩阵过滤后输出每辆无人驾驶公交的动作,根据内部动态奖励函数和能量消耗模型得到当前网络奖励值,产生第二状态,得到一个四元组;S4基于第二状态,执行S2‑S3,输出第二状态对用动作,得到对应奖励值,再次获得新的状态,循环执行S2‑S3;S5基于四元组,利用反向传播训练网络,更新网络参数。本发明综合考虑多种任务的完成、效率的提升、能量的节约与乘客的舒适性。

    加密方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116684115A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310274414.2

    申请日:2023-03-17

    Inventor: 蒋芃 刘琦 祝烈煌

    Abstract: 本公开提供一种加密方法、装置、电子设备及存储介质,包括:获取待加密数据并生成至少两个密钥;基于所述至少两个密钥对所述待加密数据进行加密处理,得到加密数据;对所述加密数据的数据来源进行验证并得到验证结果;响应于确定所述验证结果满足预设条件,对所述加密数据进行再加密处理,得到再加密数据。本公开中首先通过预设的第一密钥以及第二密钥对待加密数据进行了加密处理并得到加密数据,然后再对加密数据的数据来源进行了验证生成了验证结果,最后对验证结果符合预设条件的加密数据进行了再加密处理。

    一种用于混合交通环境行为决策的模块化图强化学习系统

    公开(公告)号:CN115688861B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202211337217.2

    申请日:2022-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种用于混合交通环境行为决策的模块化图强化学习系统,包括:混合交通环境模块:用于提供混合交通运行环境,并将环境状态发送至图表征模块;图表征模块:用于通过环境状态生成节点特征矩阵和邻接矩阵;图强化学习模块:用于接收节点特征矩阵和邻接矩阵,并进行处理,生成驾驶策略;合作驾驶行为模块:基于驾驶策略生成驾驶行为和控制指令,控制车辆运行。本发明系统可以根据需要对各个主要模块,即混合交通环境模块、图表征模块、图强化学习模块中的图神经网络单元和深度强化学习单元,以及合作驾驶行为模块,进行替换、改进和二次开发。

    一种基于混联式分层强化学习的自动驾驶集中决策方法

    公开(公告)号:CN116502703A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310477048.0

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于混联式分层强化学习的自动驾驶集中决策方法,包括,构建深度强化学习网络并对深度强化学习网络进行混联式网络分层,获得上层网络和下层网络;对上层网络进行横向划分,获得横向全局策略网络和纵向全局策略网络;通过离散DRL算法进行训练,横向全局策略网络输出变道指令,纵向全局策略网络输出纵向控制策略;将下层网络划分为纵向下层网络和横向下层控制网络,通过连续DRL算法进行训练,纵向下层网络根据纵向全局策略的网络输出,选择激活对应的子策略网络并输出连续的加速度;横向下层控制网络基于最优控制规则进行变道,完成自动驾驶的集中决策。本发明进一步提高了决策的准确性、全面性和有效性。

    基于社会价值取向的交通流预测方法、系统、终端及介质

    公开(公告)号:CN114446049A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202111637257.4

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域,公开了基于社会价值取向的交通流预测方法、系统、终端及介质。使用博弈论捕获场景内所有交通流内车辆个体之间的动态交互,利用社会价值取向对驾驶车辆驾驶行为的自私性以及利他性进行量化,并将社会价值取向融入到交通流预测的计算中,对驾驶车辆驾驶行为进行预测。本发明使用博弈论来捕获场景内所有车辆个体之间的动态交互,引入了社会价值取向这一参数用于对人类驾驶员驾驶行为的自私性以及利他性进行量化,将这一参数融入到交通流预测的计算中,从而帮助对其驾驶行为进行稳定有效的预测。本发明量化了车辆驾驶人的自私或利他主义程度,能够更好地预测车辆驾驶人将如何与他人互动和合作。

    一种无人平台的感知系统
    40.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111024150A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911117835.4

    申请日:2019-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种无人平台的感知系统,包括外部感知单元和内部感知单元,所述外部感知单元用以感知外界环境信息,所述内部感知单元用以监测无人平台的车辆位置、车速和姿态。其将环境信息分为了内部环境信息和外部环境信息,既能很好的感知外界情况,又能收集内部数据,能够有效的感知多种环境信息,为无人驾驶提供了良好的环境数据支撑。

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