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公开(公告)号：CN117852732B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311668225.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 珠海市规划设计研究院 , 桂林航天工业学院 , 珠海机场集团有限公司
IPC: G06Q10/047
Abstract: 本发明公开一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质，应用于计算机科学与地理信息科学技术领域，能够降低多目标点路径搜索的复杂度并提升路径求解效率。该方法包括：根据目标点和道路线化数据进行路网提取得第一样本路网，并构建外围多边形得第二样本路网；将第二样本路网进行路网转面处理得预设路网面；通过第一查询算子对预设路网面进行空间查询操作得到多边形环带；将多边形环带进行悬点处理并进行多边形构面得到预设合并面；通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作得到预设悬点并进行处理得到预设多边形；对预设多边形进行线面转化得到目标多边形；当确定目标多边形满足预设条件，根据目标多边形得到目标路径解。
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公开(公告)号：CN117852731A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311668218.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 珠海市规划设计研究院 , 桂林航天工业学院 , 珠海机场集团有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06F16/9032 , G06F16/903
Abstract: 本发明提出了一种边角涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质，包括：获取待处理路面上目标路网进行线面转换得到多个待处理网面；从目标路网的边缘位置选取其中一个待处理网面作为起始网状带；从起始网状带开始对待处理网面进行查询并标号，将其余的每个待处理网面归于各自所属的网状带；第一条网状带的每个待处理网面均与起始网状带相邻，第N条网状带的每个待处理网面均与第N‑1条网状带中的其中一个待处理网面相邻；将标号值不符合保留规则的网状带删除；符合保留规则的网状带以及起始网状带进行去洞合并得到目标路面带；对目标路面带线面转化得到待处理路面的目标路径。从而快速求得多目标点到达路径的解。
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公开(公告)号：CN117852731B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311668218.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 珠海市规划设计研究院 , 桂林航天工业学院 , 珠海机场集团有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06F16/9032 , G06F16/903
Abstract: 本发明提出了一种边角涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质，包括：获取待处理路面上目标路网进行线面转换得到多个待处理网面；从目标路网的边缘位置选取其中一个待处理网面作为起始网状带；从起始网状带开始对待处理网面进行查询并标号，将其余的每个待处理网面归于各自所属的网状带；第一条网状带的每个待处理网面均与起始网状带相邻，第N条网状带的每个待处理网面均与第N‑1条网状带中的其中一个待处理网面相邻；将标号值不符合保留规则的网状带删除；符合保留规则的网状带以及起始网状带进行去洞合并得到目标路面带；对目标路面带线面转化得到待处理路面的目标路径。从而快速求得多目标点到达路径的解。
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公开(公告)号：CN117852732A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311668225.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 珠海市规划设计研究院 , 桂林航天工业学院 , 珠海机场集团有限公司
IPC: G06Q10/047
Abstract: 本发明公开一种自外向内涟漪思维的多目标点路径搜索方法、系统及介质，应用于计算机科学与地理信息科学技术领域，能够降低多目标点路径搜索的复杂度并提升路径求解效率。该方法包括：根据目标点和道路线化数据进行路网提取得第一样本路网，并构建外围多边形得第二样本路网；将第二样本路网进行路网转面处理得预设路网面；通过第一查询算子对预设路网面进行空间查询操作得到多边形环带；将多边形环带进行悬点处理并进行多边形构面得到预设合并面；通过第二查询算子对预设合并面进行空间查询操作得到预设悬点并进行处理得到预设多边形；对预设多边形进行线面转化得到目标多边形；当确定目标多边形满足预设条件，根据目标多边形得到目标路径解。
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公开(公告)号：CN112837710B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202110208236.4
申请日：2021-02-25
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明涉及一种组合式音乐盒，包括：1个主音乐盒和1个至9个副音乐盒，其中，所述主音乐盒和所述副音乐盒共同含有底盒，第一接触架，第二接触架，第一凸台，第二凸台，第一弹簧，第二弹簧，第一导孔，第二导孔，连接横杆，控制器，第一支撑台，第二支撑台，喇叭，圆柱和液晶屏，主音乐盒还含有第一电阻、第二电阻和电压采集点，副音乐盒还含有第一隔离片，第二隔离片，第一接触片，第二接触片和串联电阻，所述的主音乐盒的第一电阻的两个引脚分别接电源和第二电阻，第二电阻的一个引脚同时连接到第一接触架和第一电阻，另一个引脚同时连接到第二接触架和电源地。相对现有技术，本发明可实现音乐盒的独立工作模式下播放第一音乐和在组合工作模式下播放第二音乐的功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117371897B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311334983.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 广西交科集团有限公司 , 桂林航天工业学院
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06F30/18
Abstract: 本发明涉及计算机科学与地理信息科学领域，其具体公开了一种基于路网的多目标点物流派送路径的规划方法，包括以下步骤：S1、对路网图进行拓扑构面；S2、搜索图形中度为2的节点，确定必经路线；S3、根据必经路线的部分，筛选出必经多边形；S4、根据必经多边形，剔除必不经线路；S5、根据必不经线路和必经线路，剔除必不经多边形；S6、若出现悬点，则路网不存在多目标点物流派送必经路径。本发明还公开了一种基于路网的多目标点物流派送路径的规划系统。本发明的一种基于路网的多目标点物流派送路径的规划方法及系统，能够有效的判断路网约束条件下多目标点物流派送必经路径是否存在，以便于后续对路网约束条件下物流派送路径的设计与规划。
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公开(公告)号：CN119415613A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411526851.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 广西交科集团有限公司 , 桂林航天工业学院
IPC: G06F16/29 , G06F16/2457
Abstract: 一种城市路网拓扑连接关系及路口信息提取方法及系统，该方法包括以下步骤：获取路网基础数据；从路网基础数据中提取原始道路中心线数据；对原始道路中心线数据进行第一处理，第一处理为从原始道路中心线数据中提取出断头路数据，得到初筛道路中心线数据，断头路数据包括断头路口端点数据；对初筛道路中心线数据进行采样处理，提取中心线数据及中心线交点数据；基于中心线交点数据和断头路口端点数据，结合中心线数据和断头路数据得到路网拓扑连接关系图。本申请提供的技术方案，能够对现有路网数据进行高校准确提取，简化路网数据。
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公开(公告)号：CN118444696B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410539198.4
申请日：2024-04-30
Applicant: 广西交科集团有限公司 , 桂林航天工业学院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及计算机图形学与地理信息科学技术领域，其具体公开了一种多目标点的无人机无约束巡逻路径规划方法，包括以下步骤：S1、获取巡逻点样本数据；S2、通过巡逻点构建TIN三角形网络；S3、确定初始基准三角形；S4、以基准三角形为准，通过相邻原则搜索三角形；S5、判断搜索的三角形与基准三角形临近关系，确定搜索结果三角形；S6、当搜索结果三角形覆盖所有巡逻点，完成搜索；S7、将初始基准三角形和搜索结果三角形合并得到巡逻路径的规划结果。本发明的一种多目标点的无人机无约束巡逻路径规划方法，能够降低无约束条件下无人机巡逻路径的规划难度，提高无约束条件下无人机巡逻路径的规划效率。
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公开(公告)号：CN118567347A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410401551.2
申请日：2024-04-03
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明提供了一种四足机器人的运动轨迹控制方法，通过利用传感器获取四足机器人的当前位置和当前姿态；利用智能摄像头获取全局环境信息，进行初始环境建模，得到初始模型；利用深度强化学习在所述初始模型上规划运动轨迹，并在所述运动轨迹中识别并标注障碍物，得到全局环境模型，并根据所述全局环境模型和所述障碍物的相关信息，生成相应的保护指令；利用动力学模型实时优化所述运动轨迹，以及实时调整运动参数，控制所述四足机器人姿态和运动轨迹。本发明不仅可以实现运动轨迹的规划和优化，还可以更好的控制四足机器人的运动，保护自身不受损坏，提高了复杂环境的适应能力和四足机器人的运动效率。
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公开(公告)号：CN118342499A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410449230.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: B25J9/16 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的四足机器人运动控制方法，属于四足机器人运动控制领域；包括：构建目标策略网络和神经系统，收集四足机器人与环境的交互数据，随机挑选交互数据输入值目标策略网络进行计算，同时添加动作噪声向量，得到候选策略数据，基于预设策略对目标策略网络参数进行更新，将候选策略数据输入到神经系统进行迭代，得到策略参数集，将策略参数集封装到目标四足机器人并通过第三方软件对所述目标四足机器人发送环境交互命令实现对四足机器人运动的控制。本发明在迭代过程中采用双网络训练，降低了过估计偏差的概率，同时引入动作噪声，增强了四足机器人应对环境变化的能力。
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