-
公开(公告)号：CN117519284A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311474546.6
申请日：2023-11-07
申请人： 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G05D1/695 , G05D109/20
摘要： 本发明一种复杂对抗环境域自适应智能路径规划方法，根据仿真域和现实域中复杂对抗环境的动态差异，构建动态差异值，利用域自适应进行局部路径重规划；提出一种无人集群内飞行器局部路径规划协同修正方法，实现考虑局部路径重规划错误情况下，利用无人集群中飞行器间的协同能力进行局部路径规划的修正，提高飞行器局部路径规划的准确性。本发明解决了现有技术中无人集群以“全局路径规划为基础，局部路径规划为核心”的架构中存在局部路径规划准确率低、智能化低、适应性弱等问题。
-
公开(公告)号：CN116186970A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211442037.0
申请日：2022-11-15
申请人： 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及一种基于受力扩散的不规则区域集群均匀分布解算方法，基于受力模型，给定数目的某装备构成集群，部署在球面上的不规则区域内，要求部署位置尽可能均匀，给出均匀分布的解算方法。在解算方法中，要求不规则区域单连通，初始化时在区域内随机产生给定数目的点位，通过斥力扩散模型让点位扩散到均匀分布为止，点位触碰到区域边界时则滑动，在区域的角部则静止。该方法还可从球面扩展到三维及以上空间，应用到非结构化的网格划分与生成，探测、勘探、有限覆盖等问题的求解。
-
公开(公告)号：CN115907367A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211430920.8
申请日：2022-11-15
申请人： 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06N3/047
摘要： 本发明涉及一种基于飞行器机动能力的在线任务规划方法及系统，提出了一种优化的轨迹样本快速生成模型，基于虚拟域动态优化理论，可实现快速批量生成覆盖飞行器机动区间的优化轨迹样本；提出了一种基于深度置信网络的飞行器机动能力预测模型，可以实现对飞行器机动能力的预测，从而为目标分配时提供分配的机动性能指标参考标准；提出了考虑飞行器机动能力预测结果建立目标分配模型，可以实现考虑飞行器机动能力的前提下在线完成任务目标分配，提高目标分配计算效率的同时并大大提高分配任务成功率。本发明解决了现有技术中在传统“目标分配‑轨迹规划‑目标重分配”序贯架构迭代时效性差、分配任务成功率低、泛化性差等问题。
-
公开(公告)号：CN114329928A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111530474.3
申请日：2021-12-14
申请人： 中国运载火箭技术研究院
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 一种装备模型的模块化组装与总体参数快速生成方法，基于类基因图谱表征重组技术和模块化理论，在战场环境复杂与战场任务多变的情况下，通过积木模块化装备建模和构建极大似然模型对装备多源基因重组数据拟合，建立起装备模型的模块化组装与总体参数快速生成方法，解决了传统建模方法复用性差、模块不通用，难以适应装备快速升级换代的问题，提供了更为友好、更加灵活的建模方法。
-
公开(公告)号：CN109598342B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811410380.0
申请日：2018-11-23
申请人： 中国运载火箭技术研究院
摘要： 一种决策网络模型自博弈训练方法，包括如下步骤：步骤一、采用模拟退火算法对EN网络的初始网络参数进行变异，变异后得到红方EN网络和蓝方EN网络；步骤二、将步骤一中所述的红方EN网络和蓝方EN网络放入对抗环境进行博弈对抗，记录对抗关键节点的决策数据和EN值；步骤三、对步骤二中博弈对抗的胜利方的决策数据和EN值作为有效样本进行保存，将失败方的数据淘汰；步骤四、根据步骤三中的有效样本对EN网络进行训练，获得优化后的网络参数，将优化后的网络参数作为新的初始网络参数；步骤五、循环重复步骤一到步骤四，实现自博弈训练。本发明通过使用自博弈训练方法，可以形成层次化的AI决策智能体,为博弈指挥员提供高水平辅助决策支持。
-
公开(公告)号：CN109606734A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811459745.9
申请日：2018-11-30
申请人： 中国运载火箭技术研究院
摘要： 本发明公开了一种主从式空间微小型飞行器，包括一个主飞行器和多个微小型飞行器，主飞行器包括激光控制模块和主控制模块，微小型飞行器最初通过锁紧机构安装在主飞行器上，通过释放机构将微小型飞行器沿垂直于主飞行器轴向方向释放；激光控制模块发出的激光波束覆盖微小型飞行器所在区域，空间微小型飞行器被释放后，通过探测模块接收主飞行器发送的指令信息；本发明采用发动机与结构一体化成形设计、电气系统模块化以及一体化布局方式实现空间飞行器的模块化、小型化，使其达到厘米尺度、百克量级。
-
公开(公告)号：CN113379063B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202011331267.0
申请日：2020-11-24
申请人： 中国运载火箭技术研究院
摘要： 基于在线增强学习模型的全流程任务时序智能决策方法，第一步，针对红蓝方对抗推演场景，建立增强学习模型，实现面向场景信息的任务时序决策；第二步，采用在线学习异步训练方法对增强学习模型进行强化学习训练，提升训练的鲁棒性和稳定性；第三步，以红方的全流程任务完成概率为基准，通过融合不同的探测与识别弧段得到全局任务完成概率，作为反馈信息；第四步，以全局任务完成概率作为反馈，完成增强学习模型在功能级干扰对抗决策上的训练和部署。本发明解决了现有技术中存在的红蓝方推演
-
公开(公告)号：CN112364566B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011264280.9
申请日：2020-11-12
申请人： 中国运载火箭技术研究院
摘要： 一种基于典型时刻数据特征的推演预测方法，本发明面向对抗博弈过程数据的特征提取架构将预处理过程分解为数据初步筛选、作战典型时序切片和数据归一化三个步骤，并在时序切片过程中根据各局对战评分变化梯度相似度将连续数据进行离散化处理，有效解决传统静态数据特征提取方法无法直接适用于博弈对抗数据特征提取的问题。
-
公开(公告)号：CN114358142A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111532049.8
申请日：2021-12-14
申请人： 中国运载火箭技术研究院
发明人： 惠俊鹏 , 阎岩 , 路鹰 , 陈海鹏 , 黄虎 , 李丝然 , 范中行 , 范佳宣 , 李博遥 , 任金磊 , 王振亚 , 李君 , 郑本昌 , 何昳頔 , 张佳 , 吴志壕 , 刘峰 , 张旭辉 , 王鹏 , 吴海华 , 刘岱 , 周辉 , 古月 , 肖肖
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于人机结合策略学习的目标智能分配方法和系统，该包括：步骤1，基于人工经验准则策略样本库，建模并训练得到目标分配准则模型；步骤2，基于AHP的量化样本库，建模并训练得到目标特性量化模型；步骤3，根据任务需求和目标态势输入，利用步骤1得到的目标分配准则模型和步骤2得到的目标特性量化模型，进行目标分配建模优化，得到目标分配结果。本发明能够有效融入人类经验，同时支持目标分配的机器学习与训练，有效发挥人机各自的特长的目标分配方法需要探索，以促进人机结合策略学习，提升决策效果和效率。
-
公开(公告)号：CN114358141A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111530475.8
申请日：2021-12-14
申请人： 中国运载火箭技术研究院
发明人： 李博遥 , 郑本昌 , 路鹰 , 黄虎 , 惠俊鹏 , 陈海鹏 , 王振亚 , 李君 , 阎岩 , 范佳宣 , 李丝然 , 何昳頔 , 张佳 , 任金磊 , 吴志壕 , 刘峰 , 范中行 , 张旭辉 , 赵大海 , 韩特 , 肖肖
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 一种面向多作战单元协同决策的多智能体增强学习方法，包括步骤如下：针对红蓝方博弈对抗场景，建立多智能体增强学习模型，实现面向多作战单元的智能协同决策建模；采用事后目标转换方法增加有效训练样本数量，实现多智能体增强学习模型的优化收敛；以团队全局任务奖励为基准，以各作战单元具体动作奖励作为反馈信息，构建奖励函数；根据不同作战方案生成多种对手策略，利用奖励函数通过海量模拟博弈对抗对多智能体增强学习模型进行训练。本发明解决了现有技术中存在的红蓝方博弈对抗多作战单元决策协同性低、有价值训练样本难获取等问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
37 条记录 (耗时 0.038 秒)
