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公开(公告)号：CN120043537A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510518510.6
申请日：2025-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种双阶段自适应复杂地形全局路径规划方法，以最细分辨率对应的栅格单元为单位，融合坡度、地表覆盖物、粗糙度和地形起伏度计算移动成本；确定区域的通行代价；将第一阶段规划的路径作为第二阶段的参考路径，综合考虑了第二路径规划阶段效率和精度的问题，采用了自适应分辨率机制，在第二阶段对中间各段路径采用了自适应路径终点判断，增强了路径的灵活性和可扩展性，实现了复杂地形路径的准确快速路径规划。
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公开(公告)号：CN119779313B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510265753.3
申请日：2025-03-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/00 , G01C11/04 , G06T17/00 , G06Q10/047
Abstract: 本发明提供一种用于山体监测的多无人机协同路径规划方法，该方法通过设定的无人机集群编队采集待测山体的图像，利用Harris角点检测算法对待测山体进行特征点提取，标记出山顶特征点、山洼特征点及山脚特征点，并计算得到各特征点在世界坐标系下的坐标，进而得到待测山体三维模型，而后利用贪心算法进行将特征点作为任务检测点分配给无人机集群，利用待测山体三维模型，根据A‑Star算法对分配到检测任务的各无人机进行三维路径规划。本发明利用无人机自动编队协同采集待测山体图像，减少了人工的投入，同时可适应不同的地形和环境情况，数据采集覆盖范围更广，提高了工作效率，为山区自然灾害的监测提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN119364291B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411935916.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种无人机集群在复杂环境中的通信方法及系统，通信方法包括：遍历无人机集群中所有节点对，并将节点间的连接关系填充至邻接矩阵中，建立无人机集群邻接矩阵；利用人工势场避障函数和连通性维护函数同时对无人机集群进行约束；将无人机集群邻接矩阵中赋值为0的节点定义为离群无人机，采用距离向量算法规划离群无人机的返回路径，直至离群无人机回到无人机集群；重复执行以上步骤，直至无人机集群到达设定的目标点。本发明在实现集群自动避障的同时增强了集群中无人机之间的通信能力，集群中的离群无人机能够在短时间内迅速重新与集群建立连接，进一步增强了多种复杂环境中集群无人机之间的通信能力。
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公开(公告)号：CN119414862B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510006823.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于批处理先验知识树的无人机路径规划方法，通过在人工势场法的合势力函数中加入采样点范围控制参数，根据障碍物的密集程度动态调整采样点的生成范围，并定义阈值，当采样点的合势力函数小于阈值时，则保留该点，否则剔除。该过程大大减少随机生成采样点策略导致的冗余采样及计算资源的浪费；本发明在路径优化过程中,将一个椭圆采样集合转化为两个局部子集椭圆采样集合，减少采样面积，提高采样效率；并通过更新起始点到信标点的路径代价，增加第二个椭圆面积，从而增大障碍物间可通行区域在椭圆内部的概率；同时引入障碍物密集程度因子，增加信标点生成在障碍物旁边的概率以及路径通过复杂障碍物的可能性，优化路径。
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公开(公告)号：CN119414862A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510006823.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于批处理先验知识树的无人机路径规划方法，通过在人工势场法的合势力函数中加入采样点范围控制参数，根据障碍物的密集程度动态调整采样点的生成范围，并定义阈值，当采样点的合势力函数小于阈值时，则保留该点，否则剔除。该过程大大减少随机生成采样点策略导致的冗余采样及计算资源的浪费；本发明在路径优化过程中,将一个椭圆采样集合转化为两个局部子集椭圆采样集合，减少采样面积，提高采样效率；并通过更新起始点到信标点的路径代价，增加第二个椭圆面积，从而增大障碍物间可通行区域在椭圆内部的概率；同时引入障碍物密集程度因子，增加信标点生成在障碍物旁边的概率以及路径通过复杂障碍物的可能性，优化路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119148761B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411639892.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法，包括：根据优化目标一和优化目标二，分别构建两个蚂蚁组和相应的两个启发信息；将每个蚂蚁组划分成多个蚂蚁子群，构建蚁簇；每架无人机基于其成员信息素来竞争获取下一个任务的执行权；获得下一个任务的执行权的无人机根据状态转移规则选择下一个任务；仅当蚁簇构造完一个任务分配解时，更新局部信息素；仅当所有的蚁簇完成构造任务分配解时，更新两个蚂蚁组的全局信息素；迭代完成时，档案集中的所有解构成最终的任务分配方案，无人机集群按照任务分配方案，执行任务。
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公开(公告)号：CN119364291A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411935916.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种无人机集群在复杂环境中的通信方法及系统，通信方法包括：遍历无人机集群中所有节点对，并将节点间的连接关系填充至邻接矩阵中，建立无人机集群邻接矩阵；利用人工势场避障函数和连通性维护函数同时对无人机集群进行约束；将无人机集群邻接矩阵中赋值为0的节点定义为离群无人机，采用距离向量算法规划离群无人机的返回路径，直至离群无人机回到无人机集群；重复执行以上步骤，直至无人机集群到达设定的目标点。本发明在实现集群自动避障的同时增强了集群中无人机之间的通信能力，集群中的离群无人机能够在短时间内迅速重新与集群建立连接，进一步增强了多种复杂环境中集群无人机之间的通信能力。
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公开(公告)号：CN118534860B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410993957.4
申请日：2024-07-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法，通过构建环境能耗预测模型，预测环境能耗信息；构建多异构无人系统对多静止地面目标执行任务的合作多任务分配模型，将预测的环境能耗信息作为模型输入，结合任务方案中无人系统的行驶速度，匹配任务执行时间段和能耗预测时间段；基于合作多任务分配模型，采用带精英策略的非支配排序遗传算法，确定最优个体，作为最终的任务预分配方案；执行任务预分配方案，并根据当前实际任务执行情况，动态更新任务时间段，优化任务与分配方案。本发明提高了能耗预测对任务分配结果的精度，以任务执行时间与任务执行能耗为目标优化了海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度。
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公开(公告)号：CN118534860A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410993957.4
申请日：2024-07-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度方法，通过构建环境能耗预测模型，预测环境能耗信息；构建多异构无人系统对多静止地面目标执行任务的合作多任务分配模型，将预测的环境能耗信息作为模型输入，结合任务方案中无人系统的行驶速度，匹配任务执行时间段和能耗预测时间段；基于合作多任务分配模型，采用带精英策略的非支配排序遗传算法，确定最优个体，作为最终的任务预分配方案；执行任务预分配方案，并根据当前实际任务执行情况，动态更新任务时间段，优化任务与分配方案。本发明提高了能耗预测对任务分配结果的精度，以任务执行时间与任务执行能耗为目标优化了海上动态环境下异构无人系统任务分配与调度。
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公开(公告)号：CN118244799B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410686445.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机编队协调控制方法，包括以下步骤：（1）根据运动学和动力学原理建立单一无人机的飞行模型；（2）构建虚拟领航法无人机集群编队相对运动模型；（3）根据无人机的动力学模型和编队运动模型设计滑模控制器对无人机进行控制；（4）设计马尔科夫决策过程，设计滑模控制器的状态空间，动作空间和奖励函数；（5）构建多智能体的表演家‑评论家网络结构；（6）运用多智能体强化学习算法对所述多智能体的表演家‑评论家网络结构进行集中式训练和分布式执行策略；（7）保存训练好的深度强化学习智能体，对无人机对应飞控进行控制来完成编队；本发明对于复杂任务和多变环境具有更好的鲁棒性。
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