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公开(公告)号：CN118211496A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410629025.1
申请日：2024-05-21
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体放射源项估计方法，首先构建多智能体协作放射源搜索任务的交互模型，然后采用基于粒子群优化的粒子滤波器算法估计交互模型中未知放射源项状态的后验概率分布，并采用高斯混合模型获取交互模型中的放射源项状态特征，最后采用多智能体时间延迟深度确定性策略梯度模型获取最佳放射源项搜索策略，并通过最佳放射源项搜索策略对放射源项进行估计，有效解决了现有多智能体放射源搜索方法存在多智能体交互式环境状态表示困难、搜索任务难以收敛以及多机器人协作决策和路径规划困难的问题。
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公开(公告)号：CN118209098B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410621306.2
申请日：2024-05-20
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明提供了一种机器人的未知辐射场分布地图构建方法，属于自主导航机器人和核应急技术领域。本发明在不使用点云数据的情况下，利用占据栅格地图带有颜色编码的256个数据信息构建环境辐射分布层：根据Gmapping算法构建2D全局地图；根据AMCL算法，对移动机器人的位姿进行预估定位；根据Dijkstra算法和DWA算法，实现障碍物的规避，并选取到达放射源位置的最优路径；根据核辐射探测器获取的辐射数据对占据栅格地图的数据值进行插值；根据插值后的数据对放射源周围剂量率强度由浅入深黄橙红进行渲染，最后将环境辐射分布层融合到SLAM地图。本发明实现未知复杂环境中的辐射分布可视化等问题。
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公开(公告)号：CN116300480A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310581492.7
申请日：2023-05-23
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进粒子滤波和生物启发神经网络的放射源搜寻方法，包括初始化栅格地图和初始化神经元活性值；基于改进粒子滤波算法估计放射源位置；根据当前机器人辐射信息和栅格地图状态预测机器人未来路径；采用差分进化算法优化求解机器人未来路径的最优控制输入；实时更新机器人当前的栅格状态和辐射信息；实时获取机器人当前位置的辐射信息并根据生物启发神经网络模型更新栅格地图的状态和神经元活性；判断放射源是否在机器人覆盖范围内，若不在覆盖范围内，则继续进行源位置估计；若在覆盖范围内，则停止搜索。本发明采用两种算法的结合能够提高放射源搜寻的成功率，增加了执行放射源搜寻任务的有效性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118211496B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410629025.1
申请日：2024-05-21
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能体放射源项估计方法，首先构建多智能体协作放射源搜索任务的交互模型，然后采用基于粒子群优化的粒子滤波器算法估计交互模型中未知放射源项状态的后验概率分布，并采用高斯混合模型获取交互模型中的放射源项状态特征，最后采用多智能体时间延迟深度确定性策略梯度模型获取最佳放射源项搜索策略，并通过最佳放射源项搜索策略对放射源项进行估计，有效解决了现有多智能体放射源搜索方法存在多智能体交互式环境状态表示困难、搜索任务难以收敛以及多机器人协作决策和路径规划困难的问题。
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公开(公告)号：CN118209098A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410621306.2
申请日：2024-05-20
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明提供了一种机器人的未知辐射场分布地图构建方法，属于自主导航机器人和核应急技术领域。本发明在不使用点云数据的情况下，利用占据栅格地图带有颜色编码的256个数据信息构建环境辐射分布层：根据Gmapping算法构建2D全局地图；根据AMCL算法，对移动机器人的位姿进行预估定位；根据Dijkstra算法和DWA算法，实现障碍物的规避，并选取到达放射源位置的最优路径；根据核辐射探测器获取的辐射数据对占据栅格地图的数据值进行插值；根据插值后的数据对放射源周围剂量率强度由浅入深黄橙红进行渲染，最后将环境辐射分布层融合到SLAM地图。本发明实现未知复杂环境中的辐射分布可视化等问题。
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公开(公告)号：CN116300480B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310581492.7
申请日：2023-05-23
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进粒子滤波和生物启发神经网络的放射源搜寻方法，包括初始化栅格地图和初始化神经元活性值；基于改进粒子滤波算法估计放射源位置；根据当前机器人辐射信息和栅格地图状态预测机器人未来路径；采用差分进化算法优化求解机器人未来路径的最优控制输入；实时更新机器人当前的栅格状态和辐射信息；实时获取机器人当前位置的辐射信息并根据生物启发神经网络模型更新栅格地图的状态和神经元活性；判断放射源是否在机器人覆盖范围内，若不在覆盖范围内，则继续进行源位置估计；若在覆盖范围内，则停止搜索。本发明采用两种算法的结合能够提高放射源搜寻的成功率，增加了执行放射源搜寻任务的有效性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115270994A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211014555.2
申请日：2022-08-23
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的弹群中个体攻击意图识别方法，其包括、获取弹群中导弹个体的位置特征和速度特征；对弹群中所有导弹个体的位置特征进行降维操作，获得弹群位置特征；根据弹群位置特征及导弹个体的位置特征和速度信息，获取导弹个体与弹群的相对特征，并进行归一化处理；将弹群中所有导弹个体多个连续时刻的归一化数据拼接后输入已训练的神经网络进行识别，识别出弹群中具有攻击意图的导弹个体。
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公开(公告)号：CN118604730A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410655503.6
申请日：2024-05-24
申请人： 西南科技大学
摘要： 本发明公开了一种黎曼流形的放射源搜索方法，涉及核应急领域，其包括S1、使用固定机器人执行基于黎曼流形的源定位方法，在警戒区域边缘探测数据，获取源参数先验信息；S2、使用移动机器人执行基于粒子滤波的源定位方法，进入警戒区域探测数据，结合源参数先验信息，得到当前探测位置的源参数后验估计结果；S3、使用移动机器人执行基于Fisher信息距离的决策方法，结合当前探测位置的源参数后验估计结果，前往下一探测位置；S4、反复执行S2和S3，直到满足搜索任务的终止条件，完成对遗失放射源的搜索，本发明解决了现有方法放射源探测数据利用率低、定位精度低、搜索时间长的问题。
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