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[发明专利]用于路径规划的区域分割方法、装置、设备及存储介质-CN202111352625.0有效
发明人：商成思;丁玉隆;崔金强;孙涛;尉越 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明涉及机器人路径规划技术领域，具体是涉及用于路径规划的区域分割方法、装置、设备及存储介质。对待分割区域应用维诺图分割法进行分割，得到维诺分割图；依据维诺分割图，得到维诺分割图所包含的备选边，备选边的两个顶点均位于任务区域内，任务区域为待分割区域中终端执行任务的区域；依据备选边，得到先验分界边；依据先验分界边和维诺分割图，得到目标分割区域。本发明首先通过备选边将待分割任务区域中的非任务区域去除，后续再依据先验分界边对区域进行分割，使得终端在分割之后所得到的路径上进行移动时能够减小转弯次数，从而提高终端执行任务的效率。
用于路径规划区域分割方法装置设备存储介质

[发明专利]一种无人机路径规划方法、无人机及存储介质-CN202010698675.3有效
发明人：张皓;尉越;蒋金强 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-07-20 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机路径规划方法、无人机及存储介质，所述无人机路径规划方法包括：在无人机的上一个访问循环结束后，获取无人机在所述上一个访问循环中访问各个地面目标时接收的所述各个地面目标对应的运动信息，根据所述运动信息确定所述各个地面目标分别对应的第一位置；根据所述各个地面目标分别对应的第二位置确定对所述各个地面目标的访问顺序；根据所述访问顺序以及所述第一位置规划访问路径，以使得所述无人机在下一个访问循环中根据所述访问路径飞行，对所述各个地面目标进行再访问。本发明实现了自动规划无人机的飞行路径，保证无人机对各个地面目标均能实现再访问的效果。
一种无人机路径规划方法存储介质

[发明专利]基于分布式架构获取目标状态的方法、装置及存储介质-CN202111444606.0有效
发明人：孙涛;崔金强;尉越;丁玉隆;宋伟伟 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明涉及分布式架构技术领域，具体是涉及基于分布式架构获取目标状态的方法、装置及存储介质。本发明采用分布式架构中的各个节点体获取目标物体的状态，再结合各个节点体的相邻节点体进行逆协方差交叉迭代运算，最终各个节点体获得融合后的目标状态数据。分布式架构增加了整体系统的健壮性同时降低了对通信带宽的需求。本发明采用节点集合对每个节点体获取到的目标状态数据进行迭代运算，能够使得每个节点体所获得的目标状态数据扩散到整个分布式架构所在的网络中，从而提高了通过分布式架构所获取到的目标状态数据的精度。同时由于采用的迭代算法在每次迭代时都能给出一个一致性的融合结果，使得最终得到的目标状态数据接近于真实状态参数。
基于分布式架构获取目标状态方法装置存储介质

[发明专利]一种基于光电二极管的三维室内定位方法-CN202111269921.4有效
发明人：崔金强;牛冠冲;尉越;丁玉隆;宋伟伟;孙涛 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光电二极管的三维室内定位方法，方法包括：基于光电二极管，构建室内单层空间模块化的指纹库；获取目标物体的轨迹线，并根据指纹点、指纹点对应的光强序列和轨迹线，得到与轨迹线对应的候选光强序列集；获取与轨迹线对应的光强数据，并基于动态时间规整算法和卡曼滤波算法对光强数据和候选光强序列集进行定位计算，得到目标物体的目标位置。本发明基于光电二极管构建包含指纹点的光强序列的室内单层空间模块化指纹库，降低环境光强对指纹匹配的误差和计算复杂度，然后在指纹库中匹配出与输入轨迹线对应的候选光强序列集，最后利用动态时间规整算法和卡曼滤波算法进一步校准定位，避免单个指纹点的误差，使得定位更加精准。
一种基于光电二极管三维室内定位方法

[发明专利]一种分布式协同监视方法、监视平台及存储介质-CN202010679246.1有效
发明人：蒋金强;尉越;丁玉隆;张皓 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式协同监视方法、监视平台及存储介质，所述方法应用于分布式协同监视系统中，所述分布式协同监视系统包括至少一个监视平台，所述方法包括：获取所述分布式协同监视系统中每个监视平台对应的各个第一距离，根据每个监视平台对应的各个所述第一距离确定目标监视平台对应的目标街道；在所述目标监视平台到达对应的目标街道后，根据所述目标监视平台的监视范围，以及所述分布式协同监视系统中其他平台的监视范围确定所述目标监视平台在对应的目标街道上的目标位置，以使得所述目标监视平台到达所述目标位置后进行监视。本发明实现了自动对监视平台的监视位置进行分配。
一种分布式协同监视方法平台存储介质

[发明专利]一种无人车路径规划方法、系统及终端-CN202111097739.5有效
发明人：崔金强;牛冠冲;尉越;丁玉隆;商成思 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人车路径规划方法、系统及终端，所述方法包括：获取无人机拍摄的图像，对所述图像进行语义分割以识别地面无人车和障碍物；提取所述图像中感兴趣的区域，基于所述无人机的位置，对地面无人车和障碍物进行定位；根据地面无人车和障碍物进行定位结果，对地面障碍物的形状进行规划，并根据障碍物的形状规划结果为地面无人车进行路径规划。本发明通过利用无人机对环境中的地面无人车和障碍物进行语义分割，然后生成规划路径，实现了一个无人机可以同时为多辆地面无人车提供避障和提供规划路径的服务，降低了无人驾驶的成本，提高了无人驾驶的安全性。
一种无人路径规划方法系统终端

[发明专利]一种相机帧间运动确定方法-CN202110290414.2有效
发明人：胡家瑞;崔金强;尉越;李昱祺 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2023-02-21 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种相机帧间运动确定方法，方法包括：检索第二视频帧内的目标特征点对应的地图路标点，根据第二视频帧和第一视频帧之间的相机帧间运动获取地图路标点在第三视频帧中的预估特征像素位置；构建第三视频帧的第二图像金字塔和第二视频帧的第一图像金字塔，根据预估特征像素位置获取地图路标点在第二图像金字塔的顶层预估特征像素位置，以顶层预估特征像素位置为顶层的搜索起点获取第二图像金字塔各层的最优光流位移量；根据最优光流位移量获取地图路标点在第三视频帧中的目标特征像素位置；根据目标特征像素位置获取第三视频帧和第二视频帧之间的相机帧间运动。本发明能够得到更加稳定精准的相机帧间运动。
一种相机运动确定方法

[发明专利]一种分布式多智能体协同故障检测方法、存储介质及设备-CN202010121096.2有效
发明人：李俨;尉越;田戴荧;齐竹云 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式多智能体协同故障检测方法、存储介质及设备，所述方法，构建多智能体系统故障检测参考模型；针对所述多智能体系统故障检测参考模型中的每个节点设计故障的自检算法，获得故障自检结果；根据所述故障自检结果对所述多智能体系统故障检测参考模型进行校正，优化节点间的协同机制，构成协同检测网络；基于所述协同检测网络构建分布式残差生成器，同时设计对应的门限函数对残差进行评价，获得故障互检结果，结合所述故障自检结果和所述故障互检结果确认所述多智能体系统故障。本发明可实现在仅获得邻居相对输出信息的情况下对多智能体协同故障进行检测，其计算复杂度低且在保证检测精度的同时可最大程度抑制干扰。
一种分布式智能体协故障检测方法存储介质设备

[发明专利]一种受限多智能体系统编队控制方法、系统及设备-CN202010693046.1有效
发明人：尉越;奚乐乐;王星博 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种受限多智能体系统编队控制方法、系统及设备，通过建立受限多智能体系统模型，该系统模型包括：多智能体系统拓扑模型、多智能体系统动力学模型和带有多非光滑优化指标的分布式资源分配优化模型；根据所述位置最优解对应的多近端算子、所述多智能体系统动力学模型和所述分布式资源分配优化模型，计算得到各个智能体的满足预设编队条件的第一位置状态信息使用第一位置状态信息对各个智能体进行位置状态控制。本实施例所提供的方法充分利用多智能体系统的群体性优势，可分布式地动态求解优化问题的最优解，并可以光滑地控制受限多智能体系统完成编队任务，可扩展性强，具有很高的实用性。
一种受限智能体系统编控制方法系统设备

[发明专利]具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端-CN202210486474.6有效
发明人：侯洁;孙涛;崔金强;丁玉隆;尉越 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有约束的分布式随机优化模型训练方法、装置及终端，上述方法包括：循环获取所述智能体集合中的每一个智能体，对所述智能体进行迭代训练并在所述智能体中保存生成的迭代数据，直至所述模型的迭代次数达到设定次数；其中，对智能体进行迭代训练时获取随机训练样本，在每次迭代中通过随机选择的无偏随机局部梯度来计算局部目标函数的全局梯度。与现有技术相比，大大降低了梯度评估的成本和计算复杂性，可用于高维、大规模优化问题。
具有约束分布式随机优化模型训练方法装置终端

[发明专利]一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法-CN202010108021.0有效
发明人：方浩;田戴荧;陈杰;杨庆凯;曾宪琳;尉越;陈仲瑶 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性时序逻辑的分布式多智能体任务协作方法，解决了多智能体任务解耦问题。各智能体通过检测耦合边，构建自身的解耦乘积式Büchi自动机，并通过该解耦乘积式Büchi自动机构建出自身动作序列；耦合边的端点对应需要协作的动作；在各个智能体利用解耦乘积式Büchi自动机独立执行自身动作序列时，判断当前所执行动作及其对应触发条件是否在所述耦合集中，如果是，则当前所执行动作为需要协作的动作，请协作智能体协作做出动作；当有智能体失效时，选举出负责继承的智能体继承失效智能体的任务。
一种基于线性时序逻辑分布式智能任务协作方法

[发明专利]一种无人机抗风扰控制方法、装置、终端及存储介质-CN202210019076.3在审
发明人：殷煜涵;尉越;崔金强;丁玉隆 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机抗风扰控制方法、装置、终端及存储介质，方法包括：采集并处理无人机在风扰场景下的飞行状态数据和传感器数据，并通过数据驱动的方式训练得到表征风扰的神经网络模型；将表征风扰的神经网络模型部署至无人机上，控制无人机进行在线运行，并实时预估当前场景风对无人机的扰动量；通过前馈补偿的方式对无人机的旋翼进行运动补偿，并根据扰动量将无人机从偏移位置恢复至目标位置。本发明能够在不分析复杂的风扰机理模型的前提下，根据预先收集的飞行记录数据，采用数据驱动的方式训练得到风扰的黑箱模型，部署到四旋翼无人机上实时运行，最后通过前馈控制的方式补偿风扰，起到抗风的控制效果，解决了扰动抑制效率低的问题。
一种无人机抗风扰控制方法装置终端存储介质

[发明专利]一种多智能体系统一致性控制方法、终端及存储介质-CN202011277400.9有效
发明人：尉越;李昱祺;丁玉隆 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04L67/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种多智能体系统一致性控制方法、终端及存储介质，本发明通过根据多智能体系统中各个智能体之间的通信关系来构建多智能体系统的交互拓扑，并进一步根据交拓扑图构建多智能体系统的一致性控制模型，并设置模型的约束包括一致性条件约束和非光滑不等式约束，设计一致性控制模型的最优解解耦端子，根据最优解解耦端子确定多智能体系统的控制协议，使得多智能体系统能够同时满足一致性条件约束和非光滑不等式约束。
一种智能体系统一控制方法终端存储介质

[发明专利]一种面向多移动目标监测任务的无人机任务规划方法-CN202111619801.2在审
发明人：丁玉隆;尉越;崔金强;奚乐乐 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多移动目标监测任务的无人机任务规划方法，方法包括：获取各个目标的移动轨迹，对所述各个目标的移动轨迹进行离散化处理，得到每个所述移动轨迹上的各个离散点；根据各个离散点的位置和无人机的速度获取各个有向边对应的初始代价值；基于各个所述初始代价值构建非对称旅行商问题；求解所述非对称旅行商问题得到所述无人机的飞行路线。本发明提供了面向多移动目标监测任务的无人机任务规划问题的解决方案。
一种面向移动目标监测任务无人机规划方法

[发明专利]时序逻辑约束下基于强化学习的任务规划方法及相关装置-CN202111155540.3在审
发明人：田戴荧;丁玉隆;蒋卓;崔金强;商成思;尉越 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请公开了一种时序逻辑约束下基于强化学习的任务规划方法及相关装置，方法包括将待规划任务转换为确定性有限自动机；基于确定性有限自动机及初始策略确定状态动作轨迹；将状态动作轨迹及各状态动作对的外部奖励输入前馈神经网络，通过前馈神经网络输出各状态动作对的内部奖励；基于各外部奖励以及各内部奖励确定初始策略的第一目标函数及第一返回值，并基于第一目标函数及第一返回值更新初始策略的策略参数以得到待规划任务对应的目标策略。本申请通过注意力机制捕捉任务的时序特性，从而执行端在稀疏奖励环境中能够快速学习带有时序关系的任务，从而能够在不同环境中解决LTL约束下的稀疏奖励问题，使得强化学习可以学习到最优策略。
时序逻辑约束基于强化学习任务规划方法相关装置

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