基于中位数的网络流量熵值估算方法及装置

    公开(公告)号:CN105471639B

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201510816499.8

    申请日:2015-11-23

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: H04L12/24

    摘要: 本发明提供种基于中位数的网络流量熵值估算方法及装置,该方法包括:获取网络数据流的数据包,并发送至Storm集群的各从节点中;接收Storm集群的各从节点返回的中间项S的估计值,该S的估计值为Storm集群的各从节点根据接收的数据包,通过预设熵值估算算法获取的;将接收的S的估计值按照大小进行排序;获取排序后的所有S的估计值的中位数,将该中位数作为S最终的估计值根据获取网络数据流网络流量的熵值的估计值其中,Storm集群包括至少个从节点。该方法能在不增加存储空间和计算复杂度的情况下提高熵值估算的准确率。

    基于FFT数字滤波的机器人安全方向计算方法及装置

    公开(公告)号:CN118857302A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411024314.5

    申请日:2024-07-29

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: G01C21/20 G06F18/15

    摘要: 本申请涉及一种基于FFT数字滤波的机器人安全方向计算方法及装置,其中,方法包括:获取目标机器人的环境观测信息和物理尺寸数据;根据物理尺寸数据确定目标数字滤波器,并通过目标数字滤波器对环境观测信息进行数字滤波处理,以生成频率域中的环境滤波观测信息;基于预设安全方向判定条件和环境滤波观测信息,计算目标机器人的目标通行方向。由此,解决了现有技术无法在复杂未知环境中快速处理机器人传感数据,难以得到能够安全通行的方向等问题。

    基于社会力模型的多智能体集群穿越路径规划方法及装置

    公开(公告)号:CN118760189A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411024315.X

    申请日:2024-07-29

    申请人: 清华大学

    摘要: 本申请涉及一种基于社会力模型的多智能体集群穿越路径规划方法及装置,其中,方法包括:获取每个目标智能体的环境深度观测信息以及对应的邻居智能体的邻居位姿观测信息;确定每个目标智能体之间的相互作用力、预设障碍物对每个目标智能体的斥力以及预设目标点对每个目标智能体的引力,并结合预设有限状态机构建社会力模型;计算社会力模型的相互作用力、斥力和引力,并根据相互作用力、斥力和引力在有限状态机中执行状态转换操作,得到状态转换结果,以通过状态转换结果生成多个目标智能体的目标穿越路径。由此,解决了现有技术无法通过分布式控制同时协调机器人的汇聚和发散行为,难以高效穿越复杂未知环境等问题。

    多智能体协同路径规划决策方法及装置

    公开(公告)号:CN118795890A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202411024311.1

    申请日:2024-07-29

    申请人: 清华大学

    摘要: 本申请涉及一种多智能体协同路径规划决策方法及装置,其中,方法包括:确定多个目标智能体的传感器视角,并获取其环境观测信息;通过数字滤波器压缩环境观测信息,获取环境压缩特征,并重建环境压缩特征生成环境观测重建数据;获取满足预设障碍物检测要求的所有目标智能体,且在每个目标智能体对应的邻居智能体间共享环境压缩特征,得到邻居智能体的邻居重建数据,以计算每个目标智能体和邻居智能体的绕行方向概率,以根据绕行方向概率生成多个目标智能体的规划路径。由此,解决了现有的同步定位建图方法容易生成大量高维数据,且需完成点云匹配等操作,对系统通信和计算设备造成极大压力,难以在多智能体集群之间进行实时传输等问题。

    基于中位数的网络流量熵值估算方法及装置

    公开(公告)号:CN105471639A

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201510816499.8

    申请日:2015-11-23

    申请人: 清华大学

    IPC分类号: H04L12/24

    CPC分类号: H04L41/14

    摘要: 本发明提供一种基于中位数的网络流量熵值估算方法及装置,该方法包括:获取网络数据流的数据包,并发送至Storm集群的各从节点中;接收Storm集群的各从节点返回的中间项S的估计值,该S的估计值为Storm集群的各从节点根据接收的数据包,通过预设熵值估算算法获取的;将接收的S的估计值按照大小进行排序;获取排序后的所有S的估计值的中位数,将该中位数作为S最终的估计值根据获取网络数据流网络流量的熵值的估计值其中,Storm集群包括至少一个从节点。该方法能在不增加存储空间和计算复杂度的情况下提高熵值估算的准确率。