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公开(公告)号：CN109683630A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910071844.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/101
Abstract: 本发明提供了无人机领域内的一种基于粒子群和PRM的无人机航迹规划方法，在无人机飞行空间中进行随机采点，并根据环境中禁飞区、雷达区等障碍物信息利用PRM方法构建概率地图，把连续空间的规划问题转化为拓扑空间的规划问题，之后，根据无人机的位置以及分配到的任务位置确定源点位置和目标点位置，并把无人机从源点到达目标点的路程作为优化目标函数，针对无人机航迹规划模型的特点对分配方案进行编码，利用粒子群算法对问题进行求解，在概率地图中得到一条最短的飞行路径，通过在采样的过程中增加在障碍物附近的采点量，从而强化算法在窄通道中的路径搜索，使其更适用于复杂地形。
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公开(公告)号：CN120064567A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510144489.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 南京邮电大学 , 扬州森科科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于数据安全的群智能多无人机大气污染监测方法，包括如下步骤：控制中心对待监测区域无人机基站以及待派发无人机的身份信息和安全参数进行初始化，同时将无人机数据采集功能锁闭；无人机与待监测区域无人机基站取得联系完成身份验证以及数据采集功能解锁；无人机根据控制中心动态规划的路径信息执行监测任务，同时把监测数据加密发回控制中心。本发明提出的监测方法基于群智能优化算法，通过动态生成无人机的监测路径点，并结合无人机协同监测组的优化策略，实现了对点源与面源污染的高效监测，并且通过身份认证和数据加密技术，有效保护敏感信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109460354B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811202039.6
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提出了一种基于RDF推理进行测试用例约简的方法，包括预处理步骤，OWL建模，初步推理，进一步推理及测试用例约简。该方法从含有RDFa的HTML源代码出发，提取出RDF的信息，并生成初始的RDF图；利用工具进行owl建模，并完成初步推理工作；分析owl模型中元素间的关系，完善元素的属性等，设计推理规则，利用推理工具推导出页面元素间隐含的关系，生成完善的RDF图；结合RDF图生成测试用例的原理，标记出所有的测试路径，根据测试路径对已经生成的测试路径进行约简，最终生成精简的测试用例集。该方法能够生成覆盖范围广，数量少的精简测试用例集，同时提高了测试效率，降低测试成本。
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公开(公告)号：CN108170147B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201711495472.9
申请日：2017-12-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自组织神经网络的无人机任务规划方法，包括自组织神经网络初始化步骤，选取获胜节点步骤，计算获胜节点的优胜邻域步骤，网络参数更新步骤，动态响应步骤。首先初始化网络结构和节点权值，对权值进行归一化处理，然后接收输入向量，选择与输入向量内积最大的节点作为获胜节点，计算所有在获胜节点的优胜邻域内的节点，并对这些节点的权值按其离开获胜节点的距离不同程度地进行更新。当有突发情况时，动态调整网络的参数以及时响应。本发明对获胜邻域内的节点更新权值，算法的执行过程中加入了多约束条件，引入混乱机制解决无人机在多个任务点迂回问题，采用动态响应机制，提升了无人机集群在动态环境中的适应性，实现了更加有效的无人机任务规划。
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公开(公告)号：CN109460354A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811202039.6
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提出了一种基于RDF推理进行测试用例约简的方法，包括预处理步骤，OWL建模，初步推理，进一步推理及测试用例约简。该方法从含有RDFa的HTML源代码出发，提取出RDF的信息，并生成初始的RDF图；利用工具进行owl建模，并完成初步推理工作；分析owl模型中元素间的关系，完善元素的属性等，设计推理规则，利用推理工具推导出页面元素间隐含的关系，生成完善的RDF图；结合RDF图生成测试用例的原理，标记出所有的测试路径，根据测试路径对已经生成的测试路径进行约简，最终生成精简的测试用例集。该方法能够生成覆盖范围广，数量少的精简测试用例集，同时提高了测试效率，降低测试成本。
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公开(公告)号：CN108650183A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810465969.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/741 , H04L29/08 , H04L29/12 , G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Web动态路由匹配技术的无人机信息查询系统，包括前端框架、通信层与表现层；所述前端框架用于对用户输入的URL地址进行URL参数解析得到查询参数，并将解析出的查询参数发送给通信层；所述通信层用于接收前端框架发送的查询参数，并将前端框架解析出的查询参数发送给服务器，同时能接收服务器根据查询参数返回的无人机信息数据，以及能将所接收的无人机信息数据发送给表现层；所述表现层用于接收通信层发送的无人机信息数据，并能根据无人机信息数据渲染页面。本发明具有使用方便且查询速度快的优点。
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公开(公告)号：CN108171315B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201711440621.1
申请日：2017-12-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了基于SMC粒子群算法的多无人机任务分配方法，根据无人机执行任务的距离、时间等指标以及任务时间窗、无人机最远航程等约束建立任务分配的优化目标函数，针对无人机任务分配模型的特点对分配方案进行编码，把无人机任务分配问题建模成一个有约束的离散最优化问题。之后，本发明利用粒子群启发式的优化算法对问题进行求解，并且针对粒子群算法收敛速度快，容易陷入“早熟”的缺点，采用序贯蒙特卡洛算法中重要性采样和重采样的思想对粒子群算法进行改进，增加算法对具有潜力的区域进行搜索，从而得到更加合理的分配方案。
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