一种基于深度强化学习的多智能体放射源项估计方法

    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

    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。

    一种机器人的未知辐射场分布地图构建方法

    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

    IPC分类号: G01C21/00 G01S17/86 G01T7/00

    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。

    一种基于局部特征的建筑铝模板识别结构及其方法

    公开(公告)号:CN113701821B

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202111020817.1

    申请日:2021-09-01

    摘要: 配,减少了系统在线识别和分辨板件的时间,提本发明公开了一种基于局部特征的建筑铝 高识别效率。模板识别结构及其方法,包括用于传输检测板件的传输装置;传输装置入口处侧边安装红外对管检测模组和用于姿态调整的气动立柱机构;沿传输装置传送方向依次安装线位移激光传感器和高速工业相机检测组件;高速工业相机检测组件后侧安装线激光扫描仪;高速工业相机检测组件外侧安装工控机,工控机分别与传输装置、红外对管检测模组、气动立柱机构、线位移激光传感器和线激光扫描仪电连接。本发明通过预先对各(56)对比文件CN 111737795 A,2020.10.02CN 111815503 A,2020.10.23CN 112182277 A,2021.01.05CN 211563731 U,2020.09.25CN 213223329 U,2021.05.18CN 108917593 A,2018.11.30CN 109357630 A,2019.02.19CN 107270833 A,2017.10.20CN 209655974 U,2019.11.19CN 212512907 U,2021.02.09CN 111062150 A,2020.04.24IN 201614015888 A,2016.12.16WO 2020223594 A2,2020.11.05方雄“.铝模板与早拆模支撑架构施工模式研究”《.四川建材》.2016,第42卷(第3期),186-187.莫莉“.浅谈铝合金建筑模板”《.轻工科技》.2015,(第7期),36-37.Zhang, YM等“.Sound transmission lossproperties of truss core extrudedpanels”《.APPLIED ACOUSTICS》.2017,(第131期),134-153.冯翠芝.“基于线激光三角法的目标深度探测”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2013,(第2期),第I138-1516页.Konolige等.A low-cost laser distancesensor”《.2008 IEEE InternationalConference on Robotics and Automation》.2008,第1-9卷第3002页.

    基于多源信息感知的辐射场地图构建方法

    公开(公告)号:CN116929335A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202310926656.5

    申请日:2023-07-26

    摘要: 本发明提供了一种基于多源信息感知的辐射场地图构建方法,属于辐射场地图构建技术领域,该方法包括:通过紧耦合的方式融合激光雷达、惯性测量单元IMU以及里程计的多源数据,得到最优的机器人运动数据,并构建二维栅格地图SLAM;对辐射信息进行采集,并剔除辐射信息中错误的信息,得到新的辐射信息;将新的辐射信息与二维栅格地图SLAM相结合,得到辐射场地图。本发明通过多传感器感知信息融合和使用神经网络对辐射场信息进行融合以解决现有机器人定位精度不高、辐射场地图构建不准的问题。