-
公开(公告)号：CN115097814B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111596904.1
申请日：2021-12-24
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明属于移动机器人路径规划领域，本发明公开了一种基于改进PSO算法的移动机器人路径规划方法、系统及应用，构造适应度函数综合了两个分别考虑路径长度和障碍风险度的评价函数；改进的PSO算法中引入双向学习策略来扩大粒子的搜索范围、丰富种群多样性；在双向学习策略中，为了克服在优化复杂函数时无法很好地调节寻优进程的问题，提出了双重自适应策略，更好地平衡群体中粒子的搜索行为。然后通过吸引‑排斥策略，使粒子能够分别被全局最优粒子和全局最差粒子所引导进而朝着更优的方向进化，提高了算法的局部寻优性能和收敛能力。本发明完成了基于改进PSO算法的路径规划方法框架，实现了静态环境下的机器人最优路径规划。
-
公开(公告)号：CN116708397A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310848103.2
申请日：2023-07-11
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于联盟链与MQTT的物联网跨域认证系统及方法，属于物联网跨域认证领域。本发明首次提出了基于联盟链与MQTT的物联网跨域认证方法，对物联网相关设备、网关、认证流程等进行上链与追溯，通过MQTT高效完成对物联网设备的接入管理和跨域认证，屏蔽底层异构性问题，同时利用联盟链节点共识简化信任域之间的认证流程，为物联网构建了可信的跨域信息交互环境。本发明与现有技术相比，主要解决了不同系统存在的认证模式不同、证书形式不同、效率低等问题，提供了高效简洁可信的跨域认证流程，同时联盟链+MQTT+物联网跨域认证系统不仅提供了物联网设备和网关相关数据收集和存储机制。
-
公开(公告)号：CN116206603A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211630324.4
申请日：2022-12-16
申请人： 昆明理工大学 , 佛山智优人科技有限公司 , 华南智能机器人创新研究院 , 广东省科学院智能制造研究所
IPC分类号： G10L15/22 , B25J9/16 , G10L15/26 , G10L21/02 , G10L21/0208 , G10L21/0216
摘要： 本发明公开了一种搬运机器人的语音控制方法及系统，其中，所述方法包括：基于设置在搬运机器人上的麦克风设备进行控制语音采集处理，获得控制语音信息；对所述控制语音信息进行语音增强处理，获得增强控制语音信息；对所述增强控制语音信息进行语音识别处理，获得语音识别结果；基于所述语音识别结果生成所述搬运机器人的控制指令，并将所述控制指令发送至语音控制模块中；所述语音控制模块基于接收到的控制指令对所述搬运机器人进行控制处理。在本发明实施例中，解决了在设计移动机器人语音控制系统时过滤噪声能力弱的问题，特别是应对散漫噪声。
-
公开(公告)号：CN115097814A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111596904.1
申请日：2021-12-24
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明属于移动机器人路径规划领域，本发明公开了一种基于改进PSO算法的移动机器人路径规划方法、系统及应用，构造适应度函数综合了两个分别考虑路径长度和障碍风险度的评价函数；改进的PSO算法中引入双向学习策略来扩大粒子的搜索范围、丰富种群多样性；在双向学习策略中，为了克服在优化复杂函数时无法很好地调节寻优进程的问题，提出了双重自适应策略，更好地平衡群体中粒子的搜索行为。然后通过吸引‑排斥策略，使粒子能够分别被全局最优粒子和全局最差粒子所引导进而朝着更优的方向进化，提高了算法的局部寻优性能和收敛能力。本发明完成了基于改进PSO算法的路径规划方法框架，实现了静态环境下的机器人最优路径规划。
-
公开(公告)号：CN107547268B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710684420.X
申请日：2017-08-11
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及了一种基于虚拟骨干网的移动能量补充方法，属于无线传感器网络技术领域。在无线传感器网络中，骨干网可方便地实现数据聚合，有利于达到能量高效的数据收集，但是其面临着骨干节点能量消耗过快，易出现因节点能量耗尽而导致骨干网连接中断的问题。本发明提出了利用移动能量补充技术来解决无线传感器网络中骨干网节点的能耗过快问题，同时也兼顾对非骨干节点的能量补充。该方法根据节点的通信量计算其充电优先级，选择优先级最大的节点作为充电候选节点以优先满足高负载节点的能量需求，有效避免了节点因能量耗尽而失效。本发明为实现具有骨干网的无线传感器网络的长生存周期和可持续运行提供了一种新的方法。
-
公开(公告)号：CN107580293B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201710661681.X
申请日：2017-08-04
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于虚拟力的无线传感器网络汇聚节点重定位方法，属于延长无线传感器网络生存周期的节能技术领域。本发明首先获得所有传感器节点的位置和剩余能量等信息，然后根据虚拟力模型求得所有节点对汇聚节点产生的虚拟引力及边界斥力，最后让汇聚节点在合力的作用下沿着合力方向移动到新的位置进行数据的收集处理。本发明通过综合考虑传感节点的剩余能量及、距离汇聚节点远近以及在网络拓扑中所处位置来构建虚拟力模型，从本质上促使汇聚节点向着剩余能量高的区域移动，均衡了节点间能耗，有效避免了能量空洞的形成，为延长无线传感网络的生存周期提供了一种新的方法。
-
公开(公告)号：CN108471356A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810195650.4
申请日：2018-03-09
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种虚拟骨干网环境下基于层次结构的移动能量补充方法，属于无线传感器网络技术领域。在无线传感器网络中，传感器节点能量受限问题严重制约了网络的性能，而目前存在的能量补充方法几乎都是基于平面结构的，不能够有效的刻画出网络中传感器节点由于能耗差异呈现出的层次性问题。本发明根据能耗差异将网络中的传感器节点分成骨干节点层和普通节点层，分别对应能耗大的传感器节点和能耗小的传感器节点。并优先为骨干节点层补充能量同时兼顾普通节点层的能量补充。有效的避免了节点因能量耗尽而失效。本发明为虚拟骨干网环境下基于层次结构的无线传感器网络提供了一种新的解决方法，实现了网络的长生存周期和可持续运行。
-
公开(公告)号：CN115314943B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210940849.1
申请日：2022-08-07
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： H04W28/086 , H04W40/10 , H04W84/18 , H04W72/53 , H04W72/1263
摘要： 本发明提供一种无线传感器网络中基于深度强化学习的一对多能量补充方法。先将充电驻点选取问题抽象为选址中的带权集合覆盖问题，基于WSC_RA算法求解出近似最优充电驻点集合，在覆盖所有传感器的前提下，驻点的总的位置个数最少。在确定充电驻点的基础上，基于dueling DQN算法对全局信息进行规划，综合考虑传感器的能量消耗率、地理位置等因素确定访问充电驻点的顺序。将状态空间和行为空间离散化，根据充电场景设计奖励函数，捕捉充电动作在时间序列中的关系，自适应地调整充电路径。同时基于Gradient Bandit策略采样，加快神经网络训练速度。本发明实时考虑全局充电调度，避免传感器能量耗尽死亡的同时提高网络的平均剩余能量，延长网络生存寿命。
-
公开(公告)号：CN114861534A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210453889.3
申请日：2022-04-24
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明属于计算智能和视觉认知技术领域，公开了一种对视觉认知反应数据的处理方法、系统、设备及介质，所述基于最优选择的花朵算法对视觉认知反应数据的处理方法包括：将视觉认知中反应时数据的ex‑Gaussian模型的负对数似然值作为目标函数；使用改进的基于花朵授粉算法对目标函数进行优化，得出最佳函数适应度值对应的参数μ，σ，τ；利用上述三个参数拟合ex‑Gaussian模型，进行视觉认知中反应时数据的认知本发明进一步加强了算法的寻优能力，提升了算法的寻优性能，能够更好地应用于ex‑Gaussian模型参数求解问题，以便更准确地探明三个参数和视觉认知过程中各个阶段的对应关系。
-
公开(公告)号：CN108471356B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201810195650.4
申请日：2018-03-09
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明公开了一种虚拟骨干网环境下基于层次结构的移动能量补充方法，属于无线传感器网络技术领域。在无线传感器网络中，传感器节点能量受限问题严重制约了网络的性能，而目前存在的能量补充方法几乎都是基于平面结构的，不能够有效的刻画出网络中传感器节点由于能耗差异呈现出的层次性问题。本发明根据能耗差异将网络中的传感器节点分成骨干节点层和普通节点层，分别对应能耗大的传感器节点和能耗小的传感器节点。并优先为骨干节点层补充能量同时兼顾普通节点层的能量补充。有效的避免了节点因能量耗尽而失效。本发明为虚拟骨干网环境下基于层次结构的无线传感器网络提供了一种新的解决方法，实现了网络的长生存周期和可持续运行。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
48 条记录 (耗时 0.047 秒)
