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公开(公告)号：CN114355923B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111624520.6
申请日：2021-12-28
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 本发明涉及一种A*引导下基于MPC的轨迹规划及跟踪方法。本发明通过改进的A*算法依据静态栅格化地图进行全局路径规划，依据在栅格地图上移动规则的不同，确定不同的启发函数，更够能快更准确地寻找到最短路径，并且在代价评估函数中加入偏移代价，能够最大程度上避免出现同代价随机选择的不确定情况，提高了全局路径规划的准确性；通过改进的MPC算法依靠代价地图进行轨迹规划和轨迹跟踪，这使得轨迹规划和轨迹跟踪能够同时进行，提高移动效率；在AGV自主导航失败不移动的情况下，提供自恢复策略，使移动机器人能够最大可能的从避障失败中脱离并重新运转起来，保证机器人能够继续向着目标点移动。
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公开(公告)号：CN113935580A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111069002.2
申请日：2021-09-13
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明涉及一种电动汽车协调充电优化调度系统。本发明训练模块根据数据储存模块中的历史电价数据和历史充电数据分别训练生成电价预测模型以及实时优化调度模型，并分别存放于电价预测模块和优化求解模块中。当有车辆到达，信息交互模块读取充电效率和电池数据，得到相应的充电特性，并将充电特性中的到达时间和离开时间输入优化调度系统中的电价预测模块，得到预测电价权重；优化调度模块根据预测电价权重和充电特性得到成本函数，并在满足充电需求的情况下求解其最小值，得到充电决策。本发明能够实时优化调度，在满足电动汽车充电需求的情况下，保证充电负载平衡和能量消耗。
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公开(公告)号：CN112945542A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110156284.3
申请日：2021-02-04
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G01M13/003 , G01B21/00
摘要： 本发明针对带有定位器的气动调节阀的位置精度指标检测过程严重耗时，检测结果重复性严重不足，提供了一种基于智能定位器的气动阀门特性参数检测装置及方法。通过上位机输入控制信号后，智能定位器接收控制信号并利用其控制算法进行实时稳定地控制调节阀开度。信息采集模块与上位机的自动逻辑计算相配合，得出气动调节阀特性参数始终点偏差、死区、基本误差、回差和额定行程偏差，与标准相比较。若符合则打印出厂报表，不符合则对用户发出警报。本装置满足了调节阀位置精度生产检验需求和装配调试效率，提高了控制精度，有利于生产企业提升产品质量水平。
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公开(公告)号：CN114559435B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210292083.0
申请日：2022-03-23
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开基于球体包络且性能最优目标下的机械臂轨迹规划方法。针对机械臂在作业环境中碰到静态障碍物的情况，提出以机械臂时间与能耗综合最优为目标的轨迹规划，在规划过程中不仅考虑了避障，还考虑了机械臂的动力学约束，从而规划的轨迹能够在避开静态障碍物的同时还能最大限度地缩短机器人的工作时间，提高工作效率，降低能耗。该方法实现了机械臂在作业环境中高性能的静态避障，提高效率的同时也保证了安全性。在避开静态障碍物的同时还能最大限度地缩短机器人的工作时间，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114355923A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111624520.6
申请日：2021-12-28
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种A*引导下基于MPC的轨迹规划及跟踪方法。本发明通过改进的A*算法依据静态栅格化地图进行全局路径规划，依据在栅格地图上移动规则的不同，确定不同的启发函数，更够能快更准确地寻找到最短路径，并且在代价评估函数中加入偏移代价，能够最大程度上避免出现同代价随机选择的不确定情况，提高了全局路径规划的准确性；通过改进的MPC算法依靠代价地图进行轨迹规划和轨迹跟踪，这使得轨迹规划和轨迹跟踪能够同时进行，提高移动效率；在AGV自主导航失败不移动的情况下，提供自恢复策略，使移动机器人能够最大可能的从避障失败中脱离并重新运转起来，保证机器人能够继续向着目标点移动。
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公开(公告)号：CN114355915B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111614329.3
申请日：2021-12-27
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的AGV路径规划，本发明依据ros操作系统搭建仿真环境，搭建AGV模型；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建深度强化学习的算法框架；训练网络，让AGV从环境中学习策略；使用训练完成的网络，实现AGV的路径规划。本发明从AGV摄像头中获取的原始图像中获取最优动作，自动提取特征；解决了传统算法容易陷入局部最小值的问题。不需要对环境的先验知识，自行探索环境，学习可行的策略。在环境是实时改变或者环境情况复杂时，能动态的去做出改变，去规避动态的障碍物，达到目标点。
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公开(公告)号：CN115933641A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211438018.0
申请日：2022-11-17
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及基于模型预测控制指导深度强化学习的AGV路径规划方法，针对阿克曼结构AGV，设计了MPC算法，在代价函数中加入了障碍物代价，这使得MPC在轨迹跟踪过程中能实现避障功能；设计强化学习的状态、动作、奖励，搭建了深度强化学习的算法框架；利用MPC的策略训练强化学习网络，设计了训练完成的标准，这使得在训练网络过程中有高效的规划策略，加快了网络的训练效率，训练结束后能以较低的运算负载执行路径规划，让AGV在未知动态环境中也能可靠地、高效地完成规划任务，到达目标点。
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公开(公告)号：CN113159578B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110437101.5
申请日：2021-04-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于强化学习的大型电动汽车充电站的充电优化调度方法。首先在当下实际的电动汽车充电站采集数据，并根据状态空间、动作空间及目标函数的定义对采集的数据进行处理，然后运用处理后的数据进行神经网络模型的训练及测试，在保证所用模型的有效性的前提下，将充电站的实际情况作为模型的输入，以模型的输出作为电动汽车充电的参考策略进行实际的充电操作。有效了解决了充电环境下的不确定性问题，而且本发明的方法并不受限于充电站的规模以及充电站达到的电动汽车的数量，训练所得的模型更具有通用性，适用于不同规模下的电动汽车充电站。为电动汽车充电站解决充电调度模型的通用性以及最大化能源和经济效益问题。
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公开(公告)号：CN112686311B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011609766.1
申请日：2020-12-30
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06Q50/20 , G06N3/08 , G06F18/214 , G10L21/0208 , H04N7/18 , H04R1/10 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及一种在线考试系统。本发明包括提出的系统通过增加监控机位以及与深度学习理论结合起来，对考生的实时监控录像进行智能化的在线处理并判断考生是否作弊，由此形成了一套完整的防作弊的在线考试系统。本发明通过增加机位对考生的行为捕捉地更加清晰，提高了判断是否作弊的准确度。与深度学习相结合且根据考生个人特征以及背景环境训练的防作弊模型使得判断考生是否作弊不再局限于监考老师的判断，形成了完整的一套自动化的防作弊系统，节省了大量的人力物力。
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公开(公告)号：CN114559435A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210292083.0
申请日：2022-03-23
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开基于球体包络且性能最优目标下的机械臂轨迹规划方法。针对机械臂在作业环境中碰到静态障碍物的情况，提出以机械臂时间与能耗综合最优为目标的轨迹规划，在规划过程中不仅考虑了避障，还考虑了机械臂的动力学约束，从而规划的轨迹能够在避开静态障碍物的同时还能最大限度地缩短机器人的工作时间，提高工作效率，降低能耗。该方法实现了机械臂在作业环境中高性能的静态避障，提高效率的同时也保证了安全性。在避开静态障碍物的同时还能最大限度地缩短机器人的工作时间，提高工作效率。
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