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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]基于FFM的多任务情况下态势信息分类推荐系统及方法-CN202110076085.1有效
发明人：方浩;李嘉诚;杨庆凯;曾宪琳;商成思;宋晨;班超;李尚昊;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FFM的多任务情况下态势信息分类推荐系统及方法。本发明建立基于Pew的任务处理模型，解析当前任务状态信息，根据不同任务对不同态势信息的关注度不同，同时考虑操作员状态属性，利用FFM模型计算出不同态势信息推荐策略下的任务完成概率，得出该态势信息推荐策略的推荐概率值；从而推选出推荐概率值最高的态势信息推荐策略作为操作员完成任务的信息组，在交互界面上智能显示，提高人机交互系统的智能性、交互性、用户满意度。
基于 ffm 任务情况态势信息分类推荐系统方法

[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]机器人的充电方法、机器人、存储介质和计算机程序产品-CN202211575816.8在审
发明人： 商成思 -专利权人：深圳市普渡科技有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H02J7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种机器人的充电方法、装置、机器人、存储介质和计算机程序产品。方法包括：在当前机器人的状态为充电准备状态时，获取全部机器人的调度信息；基于调度信息生成待充电标识列表与充电决策列表；充电决策列表中包含待充电标识以及与各待充电标识匹配的充电桩标识；若待充电标识列表中不包含当前机器人的标识，则当前机器人放弃充电；若待充电标识列表中包含当前机器人的标识，根据当前机器人的标识在充电决策列表中查找目标充电桩标识，并控制当前机器人根据作业环境地图前往目标充电桩标识对应的充电桩进行充电。采用本方法能够提高机器人的工作效率。
机器人充电方法存储介质计算机程序产品

[发明专利]机器人、机器人的队列调度方法和计算机可读存储介质-CN202211447822.5在审
发明人： 商成思;何科君 -专利权人：深圳市普渡科技有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本申请涉及一种机器人、机器人的队列调度方法和计算机可读存储介质。机器人从所述机器人存储的环境地图中确定资源点及对应的排队点队列；所述机器人存储的环境地图与其他机器人各自存储的环境地图是相对应的；当所述机器人前往所述资源点时，控制所述机器人向所述排队点队列移动；当所述机器人移动至所述排队点队列中的排队点时，基于排队效率和所述机器人的通信范围中的至少一项，从所述资源点和所述排队点队列中选取未被所述其他机器人占据的目标点；控制所述机器人前往所述目标点，直至所述目标点为所述资源点。采用本方法能够减少机器人间的通信量，提高排队效率。
机器人队列调度方法计算机可读存储介质

[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

[发明专利]一种图像检索与分类方法、系统、终端及存储介质-CN202111177496.6在审
发明人：宋伟伟;崔金强;丁玉隆;尉越;商成思 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-10-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像检索与分类方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取待查询图像；将所述待查询图像输入目标哈希分类网络，得到所述待查询图像对应的预测哈希码和预测图像类别；获取目标数据库哈希码，根据所述目标数据库哈希码和所述预测哈希码确定所述待查询图像对应的目标图像集。本发明采用哈希码的方式来确定待查询图像的图像类别和其对应的一组相似图像，解决了现有的基于内容的图像检索方法无法获取图像的场景类别的问题，有助于图像的进一步分析和处理。
一种图像检索分类方法系统终端存储介质

[发明专利]多集群博弈的多智能体状态控制方法、装置及终端-CN202110923586.9在审
发明人：尉越;崔金强;丁玉隆;商成思;宋伟伟;孙涛 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种多集群博弈的多智能体状态控制方法、装置及终端，本发明通过通过根据智能体系统的每个集群中各个智能体之间的第一通信关系确定集群内各个智能体到邻居智能体的第一通信参数，根据每个集群的领导智能体之间的第二通信关系确定每个集群到邻居集群的第二通信参数，根据预设的不等式约束和代价函数、第一通信参数和第二通信参数构建智能体状态控制函数来控制每个智能体之间的状态，使得整个智能体系统达到纳什均衡，本发明能够实现集群间存在博弈时实现整个智能体系统达到纳什均衡。
集群博弈智能状态控制方法装置终端

[发明专利]信号时序逻辑约束下基于终点回溯的任务规划方法和装置-CN202110466457.1在审
发明人：方浩;田戴荧;杨庆凯;曾宪琳;商成思;吴楚;陈仲瑶;李尚昊;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种信号时序逻辑约束下基于终点回溯的任务规划方法和装置，该方法首先离线构建搜索树：在智能体的二维位置工作空间中，加入时间维信息，构建三维空间；信号时序逻辑约束下，在三维空间中，以根据智能体给定任务预估的终点为根节点，向起始状态平面生长快速随机搜索树，直到起始状态平面中每个有可能的位置点都被叶子节点覆盖；在线任务规划时，给定智能体的初始状态，在快速随机搜索树中搜索智能体可达范围内的所有叶子节点，选择代价值最小的叶子节点作为规划节点；智能体从初始状态到规划节点再到根节点的路径就是路径规划结果。本发明能够遍历可达状态空间，提高收敛成功率，降低在线规划复杂度。
信号时序逻辑约束基于终点回溯任务规划方法装置

[发明专利]一种多机器人系统人为干预控制方法-CN202010257562.X有效
发明人：方浩;商成思;刘得明;杨庆凯;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多机器人系统人为干预控制方法，运动干预意图场网络可以快速传播操作员的干预意图，加快多机器人系统对操作员输入的响应速度；通过选取不同的意图场参数，控制操作员对多机器人系统的输入影响范围；利用分组控制意图场网络，操作员可以自由改变多机器人系统的编队分组，而且这一过程是完全分布式的，这是本方法相比现有方法的优势；利用意图场网络，每个机器人都可以获知与其对应的人为干预意控制量，并通过非线性权重函数，机器人可以动态计算编队控制与人为干预的加权系数，实现编队控制和人为干预之间的动态权衡。
一种机器人系统人为干预控制方法

[发明专利]一种基于双层网络的多智能体群集控制方法-CN201910706421.9有效
发明人：方浩;刘得明;陈杰;商成思;杨庆凯;曾宪琳 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-08-01 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双层网络的多智能体群集控制方法，设计了双层网络，智能体通过上层网络分布式地估计自身的期望速度，操作员的输入能够通过上层网络进行操作员操作意图的前馈，影响每个智能体的期望速度的估计过程；然后通过传递各自的期望速度，通过下层网络快速计算出各自的实际速度和实际运动方向，实现各智能体的速度一致、距离保持、跟随人的输入进行运动；由此可见，本发明中的每个智能体更早地意识到集群的运动趋势，将人的控制意图更快地传给整个多智能体系统，能够提高多智能体系统对输入的响应，保证了操作员的操作效率，还降低了操作员的精力损耗，降低了多智能体系统的人机比例，从而降低了任务人工成本。
一种基于双层网络智能群集控制方法

[发明专利]一种基于模型预测的人机协同控制方法-CN201510106591.5有效
发明人：方浩;商成思;陈杰 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2015-03-11 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模型预测的人机协同控制方法，属于机器人控制领域。其将机器人的预定目的地、预定轨线表示为系统状态的末端约束条件；在每一控制时刻预测人的控制输入；构建带有非对称度量性质的代价函数；通过投影算法求取既能满足末端约束又能最小化代价函数的控制序列；按模型预测控制方法，取所得第一项为当前时刻的控制量；通过令预测窗口逐渐缩小，配合代价函数的非对称度量性质，可以实现机器人的动态自治。本方法以保证机器人自身约束得以满足为基础，最大程度地遵从了人类的控制输入，以此实现避障，此方法也可用于解决传感器失灵或信息不足时的各类人机协同控制问题。
一种基于模型预测人机协同控制方法

[发明专利]一种面向任务的协同多智能体联盟形成方法-CN201510381498.5有效
发明人：陈杰;方浩;卢少磊;任伟;杨庆凯;尉越;王雪源;李俨;商成思;邵光远 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2015-07-02 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向任务的协同多智能体联盟形成方法，包括如下步骤首先确定需要执行的任务，以智能体的多个能力项作为任务特征向量的基，依据需要执行的任务的侧重点，建立各能力项的权值对比较表，利用AHP方法构建任务特征向量；然后结合需要执行的任务，建立各能力项的影响因素模型，并通过AHP计算每个影响因素对所属能力项的贡献度，累加计算出对应能力项的数值，将每个能力项的数值作为分量值建立能力特征向量；将所建立的任务特征向量以及能力特征向量进行点乘，获得该智能体面向该任务时的匹配值；最后从高到低依次选取匹配值大的智能体直到所有智能体的匹配值之和满足任务需求，则所选取的智能体形成联盟。
一种面向任务协同智能联盟形成方法

[发明专利]一种姿态未知的多移动机器人系统的自适应跟踪控制方法-CN201510319327.X有效
发明人：方浩;陈杰;任伟;刘雨晨;尉越;王雪源;杨庆凯;黄捷;邵光远;卢少磊;李俨;商成思 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2015-06-11 - 公布日： 2015-09-02 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种姿态未知的多移动机器人系统自适应跟踪控制方法，该方法包括如下步骤：针对多移动机器人系统中的每个移动机器人，均进行建模；建立跟随者f与领航者r的具备非线性扰动的误差模型为，在多移动机器人系统中，每个移动机器人均获取其他移动机器人的信息进行非线性扰动评估，获得该移动机器人的非线性扰动的估计值；建立非线性扰动系数的自适应律为；对跟随者与领航者误差角的三角函数建立二阶观测器；最后将观测器与自适应律相结合建立基于观测器的自适应的跟随者的控制律，对跟随者进行跟踪控制，使跟随者能够实现对领航者的跟踪控制。
一种姿态未知移动机器人系统自适应跟踪控制方法

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