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[发明专利]一种集群围捕方法、系统及执行装置-CN202310391040.2在审
发明人：彭艳;邓伟;宋锐;瞿栋;钟雨轩;齐俊桐 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开一种集群围捕方法、系统及执行装置，涉及无人艇技术领域，该方法包括获取围捕者的观测信息和移动目标的观测信息；根据围捕者的观测信息和移动目标的观测信息，基于Apolloniuscircle理论，确定围捕总占用角；并根据围捕总占用角判断围捕阶段；根据围捕阶段、围捕者的速度信息与移动目标的速度信息，确定围捕最优速度；根据围捕最优速度控制围捕者到达移动目标处进行围捕。本发明能够使智能体自适应地完成对围捕目标的均匀围捕并且提高围捕成功率。
一种集群围捕方法系统执行装置

[发明专利]物体围捕方法和装置-CN202310643082.0有效
发明人：任勇;魏维;杜军;王景璟;方政儒;王子源;张泽楷;夏照越;侯向往 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种物体围捕方法和装置，涉及人工智能技术领域。该方法包括：首先基于待围捕物体的当前位置和多个潜航器的当前部署位置，确定多个候选围捕策略，然后从多个候选围捕策略中确定目标围捕策略，最后向目标围捕策略中参与围捕的潜航器下发目标围捕策略，以对待围捕物体进行围捕其中，不同的候选围捕策略中参与围捕的潜航器不同，且不同的候选围捕策略中待围捕物体和各潜航器在未来多个时刻的运动位置均不同。采用该方法能够提高物体围捕任务的成功率。
物体围捕方法装置

[发明专利]一种多卫星博弈围捕策略-CN201910006516.X有效
发明人：陈钢;史帅科;王一帆;夏川江;李籽兴 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种多卫星博弈围捕策略，包括：依据目标卫星的历史位置信息，拟合目标卫星的运动轨迹，获得目标卫星的预测位置；依据多卫星围捕任务与目标卫星的预测位置，获得多卫星围捕问题的非合作博弈模型；依据所述多卫星围捕问题的非合作博弈模型，求解博弈纯纳什均衡解，获得多卫星围捕策略。根据本发明实施例提供的技术方案，可获得多卫星围捕问题的博弈模型，以描述多卫星围捕目标卫星的围捕过程，并获取各追捕卫星的围捕策略，从而实现追捕卫星的协作，完成多卫星围捕任务。
一种卫星博弈围捕策略

[发明专利]一种状态预测和DDPG相结合的多无人机围捕方法-CN202111065662.3在审
发明人：丁勇;季烨;何金 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公布了一种状态预测和DDPG相结合的多无人机围捕方法，所述方法首先用四元组建立围捕任务模型，其次采用最小二乘法对无人机状态进行预测，然后，针对多无人机围捕问题设计目标围捕奖赏函数，接着，对基于状态预测的DDPG网络进行训练，最终使用训练完成的网络模型实现多无人机围捕决策。本发明设计的目标围捕奖赏和无人机围捕成功条件，缩小了无人机的学习空间；状态预测和DDPG相结合的多无人机围捕方法，解决了多无人机围捕中的非马尔科夫性问题，避免了“维数灾”的问题，在动态未知环境下围捕过程表现出很好的协作行为，具有较好的围捕效率。
一种状态预测 ddpg 相结合无人机围捕方法

[发明专利]基于虚拟势场的群体智能机器人路径规划方法及装置-CN202211559193.5在审
发明人：邵玥;杜淑媛;尹思昱;孙家梁;陈思坤;王一骁;覃灏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于虚拟势场的群体智能机器人路径规划方法及装置，其中，方法包括：计算围捕机器人和围捕对象执行围捕任务时的多个虚拟势场力；将围捕机器人的多个虚拟势场力进行叠加后，计算围捕机器人的运动速度，将围捕对象的多个虚拟势场力进行叠加后计算围捕对象的运动速度，并实时根据围捕机器人的运动速度和围捕对象的运动速度控制围捕机器人和围捕对象运动。
基于虚拟群体智能机器人路径规划方法装置

[发明专利]一种基于博弈论的多无人艇非完全信息围捕方法-CN202010396066.2在审
发明人：王元慧;刘扬;张晓云;王成龙;王莎莎;刘冲;谢可超 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2020-09-04 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于博弈论的多无人艇非完全信息围捕方法，属于多无人艇围捕领域。本发明包括：步骤1：构建围捕地图环境；步骤2：建立多无人艇围捕问题数学模型；步骤3：构建博弈围捕模型；步骤4：求解单步博弈均衡；步骤5：设计单步博弈扩展算法。本发明能够实现非完全信息时的有效围捕，对逃跑艇和围捕艇运动决策的约束及自信程度个性的赋予更加贴合实际，合理任务分段也提高了围捕效率。
一种基于博弈论无人完全信息围捕方法

[发明专利]一种群体围捕机器人-CN202210113217.8在审
发明人：杨小莉;范衠;王琛;林鹏;黄书山;李恪;姚瑶;陈柏澄;邝文希;施兆辉;石泽 -专利权人：汕头市快畅机器人科技有限公司;汕头大学
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种群体围捕机器人，包括：显示单元，用于显示ID编号；驱动单元，用于驱动群体围捕机器人移动；获取单元，用于获取围捕机器人当前所处的位置与围捕目标和/或与周围物体之间的距离；图像单元，用于捕获图像进行识别判断；生成单元，根据图像单元的信息，通过围捕算法，生成控制指令；控制单元，用于控制显示单元和驱动单元；传输单元，用于获取单元、控制单元和生成单元之间的数据、指令传递；围捕算法包括维持群体围捕机器人之间不发生碰撞的速度排斥影响项、群体围捕机器人趋向目标远离障碍物的速度趋近影响项。本发明搭载了树莓派zero等硬件同时采用自行开发的群体围捕算法，能进行群体机器人的围捕作业。
一种群体围捕机器人

[发明专利]基于模糊推理系统的多机器人角度控制围捕方法-CN201610032491.7有效
发明人：段勇;黄骁 -专利权人：沈阳工业大学
申请日： 2016-01-18 - 公布日： 2018-10-16 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：基于模糊推理系统的多机器人角度控制围捕方法，该方法采用两层模糊推理来实现多机器人围捕策略；第一层模糊推理系统为决策层，用于对围捕任务状态进行识别，选择对应的多机器人策略；当围捕者处于搜索状态时，决策层模糊推理的输出Search，围捕者执行搜索策略；当围捕者处于接近状态时，决策层输出Approach，即接近策略；当围捕者处于围捕状态时，决策层输出Surround，围捕者进行围捕策略。
基于模糊推理系统机器人角度控制围捕方法

[发明专利]一种面向MAUVS围捕的任务分配方法-CN201710607470.8有效
发明人：孟宇龙;张朦朦;张子迎;徐东;姬少培;李贤;吕骏;王杰;方一成;王岩俊 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种面向MAUVS围捕的任务分配方法；针对MAUVS在围捕过程中目标AUV智能逃跑性能提高的问题，若仍然采用传统的围捕策略，即仅仅研究围捕过程中动作控制问题，会导致目标AUV逃逸的几率增大，本发明突破传统的围捕策略，提出了一种面向MAUVS围捕的任务分配方法，有效地提高了模型的精度，进而提高了围捕准确率。
一种面向 mauvs 围捕任务分配方法

[发明专利]一种障碍物和海流环境中多AUV快速围捕方法-CN202110720591.X在审
发明人：陈铭治;朱大奇;孙兵;陈琦;褚振忠;庞文 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种障碍物和海流环境中多AUV快速围捕方法，包括步骤：获取障碍物、海流和AUV航速的信息，利用神经网络计算多AUV分别所在神经元到达各目标神经元的输出值；基于各目标神经元的输出值，建立多AUV围捕任务分配的数学模型，并利用贪婪算法初始化围捕任务分配，之后利用遗传算法优化围捕任务分配的目标函数，生成围捕联盟；利用地图栅格选定围捕占位点位置，并采用围捕占位点分配算法为团队中的多AUV分配围捕占位点；综合海流速度和AUV航行速度，以栅格间AUV最短航行时间计算神经网络模型的输出值，形成海流环境下围捕路径的规划。本发明的方法在多AUV进行围捕作业时考虑了水下海流影响，提高了规划路径效率，减少了围捕所需时间。
一种障碍物海流环境 auv 快速围捕方法

[发明专利]一种基于机器人的多目标协同围捕方法、装置及介质-CN202110810906.X在审
发明人：谭宁;胡锐坤 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器人的多目标协同围捕方法、装置及介质，方法包括：构建环境模型以及机器人运动模型；获取所有待围捕目标的位置信息和所有机器人的位置信息；将围捕某个待围捕目标视为一个任务，通过多目标胜者通吃网络进行任务分配，以确定每个机器人的围捕目标，并将围捕目标相同的机器人组成联盟；获取所述联盟中对应的围捕目标的位置信息、每个机器人的位置信息以及探测到的障碍物位置信息，构建狼群围捕模型；根据所述狼群围捕模型控制机器人协同围捕动态的多个目标
一种基于机器人多目标协同围捕方法装置介质

[实用新型]精子逆流围捕装置-CN202221083537.5有效
发明人：饶金鹏;封纯;金敏;金帆;虞雅 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： C12M1/26 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种精子逆流围捕装置，所述精子逆流围捕装置包括皿体，皿体上分别设有注入池和流出池，且注入池和流出池经水平层流通道连通，水平层流通道上设有用于捕捉从水平层流通道内的液流逆流而出的高活性精子的精子围捕结构；所述精子围捕结构包括精子围捕腔，精子围捕腔面向流出池开设有精子进入口，精子进入口连通水平层流通道和精子围捕腔，且精子围捕腔还开设有精子收集口，可定点收集富集在精子围捕腔内的高活性精子，收集效率很高，有效解决了现有技术中用于分离筛选高活性精子的微流控芯片
精子逆流围捕装置

[发明专利]一种基于缓冲维诺图的复杂动态安保环境下多机协同围捕方法-CN202210918432.5在审
发明人：周萌;王子豪;王晶;王昶;史运涛;董哲;翟维枫;薛同来 -专利权人：北方工业大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于复杂动态安保环境下多机器人分布式协同围捕方法。首先提出了一种缓冲维诺图的避障策略，动态更新机器人与障碍物之间的边界权重，使得机器人缓冲维诺安全区域与障碍物相切但不相交。其次，在可疑机器人周围依据围捕机器人的数量生成均匀分布可疑机器人周围的围捕点，针对围捕机器人，基于匈牙利算法根据距离最短原则实现所有围捕机器人与围捕点之间的最优任务匹配。最后，依据围捕机器人与障碍物间的实时距离，提出两种围捕控制律的设计方法，提高了围捕的能力，优化了围捕时间。
一种基于缓冲维诺图复杂动态安保环境下多机协同围捕方法

[发明专利]一种基于狮群算法的多AUV围捕者协同控制方法-CN201910810291.3在审
发明人：张子迎;潘思辰;陈云飞;徐东;孟宇龙;宫思远;杨旭;邱靖廷 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明属于多水下机器人协同控制领域，具体涉及一种基于狮群算法的多AUV围捕者协同控制方法。本发明针对单个AUV无法完成复杂水下任务、围捕机器人智能性交互性不足以及实际三维环境中存在障碍物的情况，提出了一种基于狮群算法的多AUV围捕者协同控制方法。本发明针对围捕者数量为三个或三个以上的情况。在围捕者小组中围捕者移动性能相当的情况下，通过下潜与上浮操作，与目标保持同一水深的同时，将目标包围在几何中心，并以目标为圆心，距离r为半径，均匀的分布在目标周围，完成协同围捕。本发明应用狮群算法(LGA)进行AUV围捕协同控制，围捕效率更高，收敛特性更好。
协同控制算法多水下机器人机器人智能圆心几何中心移动性能交互性障碍物上浮下潜水深三维收敛协同包围应用小组

[发明专利]多机器人追捕者围捕单移动目标的自适应围捕方法-CN201510567886.2有效
发明人：徐明亮;吕培;许威威;王华;周兵 -专利权人：郑州大学
申请日： 2015-09-08 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多机器人追捕者围捕单移动目标的自适应围捕装置与方法，包括以下方法围捕过程多阶段化首先将围捕过程进行多阶段建模，将围捕任务划分为搜索、追逐、包围、抓捕四个阶段，然后分别采用与以上四种阶段相对应的策略进行控制；基于仿生神经网络的追逐策略将多机器人系统中采用的仿生神经网络方法迁移到围捕环境中，对多机器人追捕者进行追捕引导；角度关系包围方法利用角度关系，对追捕者移动方向进行调整；多虚拟势能点方法设置多个虚拟势能点，形成抓捕队形，完成最终的围捕任务。本发明将围捕过程划分成不同的阶段，在追逐阶段利用仿生神经网络方法来解决环境的未知性、动态性和实时性，完成高效的避障追逐和围捕过程。
机器人追捕围捕移动目标自适应装置方法

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