公开(公告)号：CN113742640B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202110952292.9

申请日：2021-08-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李炎锋 ,  万丹丹 ,  王宏燕 ,  陆瑶 ,  田伟 ,  刘爽 ,  杨泉

IPC: G06F17/11 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提出了一种关于国内举办大型体育赛事期间的碳排放核算方法，针对国内大型体育赛事碳排放量缺乏定量核算手段的问题，基于全生命周期理论，确定运行阶段的目标范围、核算边界和目标范围内各单元的碳排放因子。并通过对碳源进行全面而科学的综合分析，将可再生能源对大型体育活动的碳减排量以及植被和设备固碳归纳到碳排放核算清单中，建立了国内大型体育赛事碳排放核算方法。根据单位面积大型体育赛事碳排放量和人均大型体育赛事碳排放量，核算大型体育赛事达到的碳排放标准，为制定低碳减排措施提供定量参考。本发明考虑了碳排放因子选取的地域性，提供了多种碳排放因子来源可供比选，体现了计算模型及数据库的地区适应性。

公开(公告)号：CN118444710A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410645261.2

申请日：2024-05-23

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张祥银 ,  陆瑶

IPC: G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明属于规划方法，具体涉及一种针对突发障碍物的多无人机协同路径重规划方法。它包括：计算无人机飞行路径的步骤；根据障碍物调整飞行路径的步骤；协调无人机与其他无人机之间飞行路径的步骤。本发明相对于现有技术具有以下有益效果：本发明提出了一种针对飞行过程中出现突发障碍物的多无人机协同路径重规划方法。利用精心设计的启发式函数，PA*算法不仅加快了搜索速度，还提高了路径规划的质量。此外，算法通过限制节点与约束路径之间的安全距离和通信距离，确保了无人机间的非碰撞飞行和通信链路的稳定。

公开(公告)号：CN117420847A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311566524.2

申请日：2023-11-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张祥银 ,  陆瑶 ,  张相森

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/646

Abstract: 本发明公开了基于反向学习差分进化算法的多无人机协同路径规划方法，本发明在基本差分进化算法的基础上引入了量子理论和失败者反向学习机制，通过量子理论将常见的变异策略改变为基于量子行为的变异策略，从而得到了多样性较高的变异向量以提高种群的多样性，使算法具有了更好的搜索能力；通过在差分进化算法进行选择步骤前，定义代价值大于最优代价值的个体为失败者，令失败者进行反向学习，从而淘汰了性能较差的个体以提高算法收敛速度，更有效的避免算法陷入局部最小值；改进算法相比于基本的差分进化算法，表现出了更好的优化性能，改进算法收敛速度更快、收敛精度更高，且规划出的路径更短、更平滑。

公开(公告)号：CN113742640A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110952292.9

申请日：2021-08-19

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李炎锋 ,  万丹丹 ,  王宏燕 ,  陆瑶 ,  田伟 ,  刘爽 ,  杨泉

IPC: G06F17/11 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明提出了一种关于国内举办大型体育赛事期间的碳排放核算方法，针对国内大型体育赛事碳排放量缺乏定量核算手段的问题，基于全生命周期理论，确定运行阶段的目标范围、核算边界和目标范围内各单元的碳排放因子。并通过对碳源进行全面而科学的综合分析，将可再生能源对大型体育活动的碳减排量以及植被和设备固碳归纳到碳排放核算清单中，建立了国内大型体育赛事碳排放核算方法。根据单位面积大型体育赛事碳排放量和人均大型体育赛事碳排放量，核算大型体育赛事达到的碳排放标准，为制定低碳减排措施提供定量参考。本发明考虑了碳排放因子选取的地域性，提供了多种碳排放因子来源可供比选，体现了计算模型及数据库的地区适应性。

公开(公告)号：CN119690080A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411845662.9

申请日：2024-12-13

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 张智皓 ,  张祥银 ,  张昊 ,  邓徽 ,  陆瑶

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/246 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/648 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明属于路径规划方法，具体涉及一种针对复杂环境的多机器人协同路径规划方法。它包括：准备步骤，以及后续的执行步骤，步骤一：对每个机器人单独规划最短路径；步骤二：对机器人进行全局优先级分配；步骤三：引入机器人和冲突消解；步骤四：判断冲突并分类消解冲突；步骤五：关键冲突时的优先级分配；步骤六：解决关键冲突；步骤七：保存和展示路径。本发明相对于现有技术具有以下有益效果：以CA*算法为基础，提出一种基于冲突分类和优先级博弈的冲突消解方法，可以有效解决多机器人路径规划中的占路、封堵、迎面相撞等问题，且在解决这些问题的基础上有效提高了算法的效率。