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公开(公告)号：CN118051052A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410089110.3
申请日：2024-01-22
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进人工势场法结合领航跟随法的多智能体编队方法，该方法为：首先设定初始参数，获取目标点的当前位置，智能体感知障碍物信息；然后将跟随智能体之间的距离调节至安全距离，计算目标点对领航智能体的引力及分力、领航智能体对跟随智能体的引力及分力，计算动态、静态障碍物所对智能体产生的斥力及分力，并计算所有智能体在势场中所受的合力及其当前移动方向角；接着确定所有智能体下一步的移动步长，计算所有智能体下一个路径点；最后判断多智能体编队是否到达目标点，是则停止路径规划，生成路径；否则进行下一次路径规划。本发明解决了多智能体系统编队和避障问题，并且能够躲避静态以及动态障碍物，实时性强，安全性高。
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公开(公告)号：CN113970753B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111157405.2
申请日：2021-09-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01S17/86
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达和视觉检测的无人机定位控制方法及系统。包括主控单元、激光雷达单元、视觉检测单元、激光测距单元、存储单元和通信单元；所述激光雷达单元、视觉检测单元、激光测距单元、存储单元和通信单元均与主控单元连接；工作方法为：激光雷达单元通过雷达扫描得到地面目标物点云信息，根据点云信息获得粗定位信息；视觉检测单元对实时采集的图像进行精定位识别，对目标物体进行特征提取，得到目标图像精确的定位信息；主控单元通过通信单元将接受到的定位信息和激光测距单元测量的无人机高度信息传输给外部设备。本发明采用多传感器分别对地面目标物进行粗定位和精定位，实现无人机定位控制，降低了惯性测量元件造成的漂移误差，提高了无人机定位控制精度。
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公开(公告)号：CN110488261B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201910783213.9
申请日：2019-08-23
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LiDAR的货架定位孔检测装置及方法。该装置包括执行机构、检测单元、数据存储单元、信息处理单元、通信单元和供电单元，其中执行机构包括直流电机、丝杆、联轴器和支架，检测单元包括工作台和LiDAR传感器。方法为：首先根据LiDAR传感器探头所在平面和距离传感器的深度信息，调整机械臂的位置；然后直流电机驱动工作台运动，使用LiDAR传感器扫描获取货架表面点的云数据；接着信息处理单元进行货架表面点云数据处理，计算出货架定位孔的具体坐标；最后通信单元将具体坐标发送给外部设备。本发明提高了非定点货架的定位精度和抓取效率。
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公开(公告)号：CN115903894A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211448781.1
申请日：2022-11-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的AAPF‑IRRT算法的无人机轨迹规划方法，包括：采用人工势场法与自适应步长方法对Informed RRT*算法进行改进，在Informed RRT*算法的基础上引入人工势场法指引随机采样点向目标点生成，引入自适应步长调整策略以加速随机树在无障碍环境下的扩展速度，得到改进的AAPF‑IRRT算法，并获得无人机飞行轨迹的离散坐标点；利用minimum snap算法结合闭式求解、飞行走廊、时间分配对步骤S02中的离散坐标点进行拟合，获得无人机的飞行轨迹。大大加快了快速搜索随机树算法向渐进最优路径收敛的速度；能够在使得无人机飞行轨迹光滑的前提下保证轨迹不与障碍物发生碰撞。
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公开(公告)号：CN111625933B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010359390.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标人工蜂群算法的牵引变电站节能方法。该方法通过设置列车运行的线路数据和列车参数构建列车模型及其运行环境，以全天的牵引变电所能量损耗为优化目标，建立列车运行时牵引变电站的节能优化模型，充分考虑速度限制、发车间隔、列车最大加、减速度等约束条件，建立起列车运行时牵引变电站的约束条件即节能优化模型条件，并利用多目标人工蜂群算法求解该优化模型，得到牵引变电站能耗最低时的列车运行策略。本发明有效的提高了牵引变电站节能优化的精度，具有运算简单、探索能力强、设置参数较少、鲁棒性强等优点，降低了牵引变电站的能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114137829A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111143223.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于ALMBO优化算法的质子交换膜燃料电池子空间辨识方法，首先，选取模型辨识的输入输出变量，并在PEMFC测控平台采集数据。然后，构建输入输出数据的Hankel矩阵，并通过SVD分解求取系统的阶次。本发明发明引入改进的优化算法—变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法(ALMB O)，在迁移算子中，引入变异反向学习策略，对蝴蝶的位置进行变异更新，增加种群的多样性。在调整算子中，融入自适应的思想，使得调整算子随着迭代次数的变化进行线性调整，提高了算法适应度，增强算法的寻优能力。并对适应度最差的5个粒子采用柯西变异，提高其寻优能力。本发明无需复杂的电堆特性分析，且引入改进的优化算法，寻优精度高，模型输出更加贴切真实工作特性。
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公开(公告)号：CN110719032B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201910834023.5
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于开关电源的通用非线性建模模块及其建模方法，通用ITIS模块对应三种不同的建模模型，分别是通用ITIS模块稳态模型、通用ITIS模块大信号模型、通用ITIS模块小信号模型。使用通用ITIS模块对开关变换器中的包含部分感性元件和开关器件在内的非线性部分进行统一表达，将开关变换器中复杂的非线性部分的建模预先完成，建立目标变换器的稳态模型、大信号模型或小信号模型时，仅需建立目标变换器等效ITIS模块外部线性网络状态方程，将其代入通用ITIS模块即可。本发明大大简化了用户建模的难度，提高建模分析的效率。
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公开(公告)号：CN111626336A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010358455.6
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于不平衡数据集的地铁故障数据分类方法。该方法包括以下步骤：输入原不平衡数据集，并将不平衡数据集划分为训练数据集与测试数据集；将训练数据集分为正类样本集和负类样本集，其中正类样本集为少数类样本、负类样本集为多数类样本；利用K-Means聚类算法，将正类样本集划分为K个不同的簇；针对每个簇，使用改进的SMOTE算法对数据集采样，最终得到一个平衡数据集；将SVM作为弱分类器，并以AdaBoost算法构建集成分类器；使用测试数据集对集成分类器的性能进行评估。本发明能够在保证整体正确率的同时，有效提高不平衡数据集中少数类样本的识别率，在非均衡数据集的分类预测中具有更好的效果。
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公开(公告)号：CN111625933A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010359390.7
申请日：2020-04-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06Q50/06 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标人工蜂群算法的牵引变电站节能方法。该方法通过设置列车运行的线路数据和列车参数构建列车模型及其运行环境，以全天的牵引变电所能量损耗为优化目标，建立列车运行时牵引变电站的节能优化模型，充分考虑速度限制、发车间隔、列车最大加、减速度等约束条件，建立起列车运行时牵引变电站的约束条件即节能优化模型条件，并利用多目标人工蜂群算法求解该优化模型，得到牵引变电站能耗最低时的列车运行策略。本发明有效的提高了牵引变电站节能优化的精度，具有运算简单、探索能力强、设置参数较少、鲁棒性强等优点，降低了牵引变电站的能耗。
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公开(公告)号：CN111541369A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010366542.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02M3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于开关电感/开关电容单元的交错并联DC/DC升压变换器，属于电力电子变换器领域。该变换器在交错并联升压单元的基础上，结合由电感和二极管组成的开关电感单元、由电容和二极管组成的开关电容单元，通过控制两个功率开关管的导通与关断，可以改变二极管的通断情况、电路中电感电容的连接方式，从而达到提升电压增益的效果。本发明电压增益较高，开关器件承受的电压应力较低，电感电流平均值及纹波较小，有助于降低开关器件的导通损耗及单个电感的体积，适用于燃料电池、光伏电池等新能源发电系统。
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