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公开(公告)号：CN112070383B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010898123.7
申请日：2020-08-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向动态任务的多智能体分布式任务分配方法，考虑到任务的动态演化性，利用拍卖‑征召算法形成预分配方案，实用性强，可以被用来完成协同多点聚集、协同多目标侦察与协同多目标围捕等任务，使智能体间的决策无冲突且有效保证了任务完成效率，任务分配率达到100％；此外，本发明智能体行为和通讯都是基于统一的框架，基于这种框架智能体可以增添或删减，增加了整个系统的鲁棒性，适用与智能体会出现损毁，以及随时会增加智能体的场景。
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公开(公告)号：CN106325284A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610963236.4
申请日：2016-11-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0217 , G05D2201/0217
Abstract: 本发明公开了一种面向人机协作搜索识别多目标任务的机器人运动规划方法，在任务集合变化时，进行是否超过最大工作负荷的判断，而非采用一个固定的间隔时间，从而减少不必要的等待时间，提高效率；在判断是否超过最大工作负荷时，根据移动机器人自己规划的到达疑似目标观测点的时间，进行是否超工作负荷的判断，判断方式十分简单，有效；本发明在对移动机器人重新规划路径时，需要用到操作员完成目标识别的时间，然而操作员完成目标识别任务的时间是不确定的，故本发明将操作员的目标识别任务完成时间建立为随机模型，提前建立操作员的目标识别任务完成时间的概率分布函数，从而保证路径规划的合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117516569A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311504203.X
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于预测的动态目标拦截路径规划方法，属于动态目标拦截技术领域，特别适用于大量动态目标，并且多个拦截器的情况。本发明在规划拦截路径过程中，引入运动预测模块获取解的适应度，能够有效地处理该拦截问题的动态特性。本发明在迭代过程中，自适应地选择破环算子和修复算子对解进行更新，以在较大的邻域中搜索到更优的拦截路径，提高了拦截路径规划效果，加快了规划速度。在有大量动态目标和多个拦截器的情况下，本发明能够快速得到满意的结果，有效提高了拦截路径规划效率。
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公开(公告)号：CN112241173A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011200666.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开的基于人工势场的多智能体集结点的智能规划方法，通过导入多智能体信息、障碍物信息、多智能体的目标集结点信息；根据计算的多智能体距离目标集结点的最大距离确定多智能体的初始虚拟集结点；根据初始虚拟集结点计算多智能体间的距离及多智能体与障碍物间的距离，当多智能体间的距离和智能体与障碍物间的距离小于预设距离时，根据人工势场模型计算智能体间的排斥力和智能体与障碍物间的排斥力，并确定智能体的移动方向和移动距离，得到移动后的智能体虚拟集结点；当智能体虚拟集结点不再发生变化时的虚拟集结点为智能体的目标集结点。以解决多智能体(陆用多机器人)在复杂障碍环境下的各智能体(各机器人)集结点的冲突问题。
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公开(公告)号：CN112241173B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202011200666.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本公开的基于人工势场的多智能体集结点的智能规划方法，通过导入多智能体信息、障碍物信息、多智能体的目标集结点信息；根据计算的多智能体距离目标集结点的最大距离确定多智能体的初始虚拟集结点；根据初始虚拟集结点计算多智能体间的距离及多智能体与障碍物间的距离，当多智能体间的距离和智能体与障碍物间的距离小于预设距离时，根据人工势场模型计算智能体间的排斥力和智能体与障碍物间的排斥力，并确定智能体的移动方向和移动距离，得到移动后的智能体虚拟集结点；当智能体虚拟集结点不再发生变化时的虚拟集结点为智能体的目标集结点。以解决多智能体(陆用多机器人)在复杂障碍环境下的各智能体(各机器人)集结点的冲突问题。
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公开(公告)号：CN112070383A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010898123.7
申请日：2020-08-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种面向动态任务的多智能体分布式任务分配方法，考虑到任务的动态演化性，利用拍卖‑征召算法形成预分配方案，实用性强，可以被用来完成协同多点聚集、协同多目标侦察与协同多目标围捕等任务，使智能体间的决策无冲突且有效保证了任务完成效率，任务分配率达到100％；此外，本发明智能体行为和通讯都是基于统一的框架，基于这种框架智能体可以增添或删减，增加了整个系统的鲁棒性，适用与智能体会出现损毁，以及随时会增加智能体的场景。
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公开(公告)号：CN106325284B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610963236.4
申请日：2016-11-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种面向人机协作搜索识别多目标任务的机器人运动规划方法，在任务集合变化时，进行是否超过最大工作负荷的判断，而非采用一个固定的间隔时间，从而减少不必要的等待时间，提高效率；在判断是否超过最大工作负荷时，根据移动机器人自己规划的到达疑似目标观测点的时间，进行是否超工作负荷的判断，判断方式十分简单，有效；本发明在对移动机器人重新规划路径时，需要用到操作员完成目标识别的时间，然而操作员完成目标识别任务的时间是不确定的，故本发明将操作员的目标识别任务完成时间建立为随机模型，提前建立操作员的目标识别任务完成时间的概率分布函数，从而保证路径规划的合理性。
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