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公开(公告)号:CN119941787A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411935379.5
申请日:2024-12-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转等变卷积神经网络的集群智能体运动预测方法,包括:将大规模集群运动预测抽象为密度图序列预测任务,即通过观测到的历史帧密度图来预测未来帧密度图;构建预测模型,所述预测模型包括编码器、转换器及解码器,所述编码器与所述解码器之间跳跃连接;所述转换器为SimVP、SimVPv2及TAU模型中转换器的旋转等变转换器,将传统卷积算子替换为等变卷积算子。根据本发明,在多智能体集群运动轨迹预测等领域实现更准确的预测结果,实现兼顾训练效率和预测准确度的效果。
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公开(公告)号:CN119840841A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411935166.2
申请日:2024-12-26
Applicant: 同济大学
IPC: B64D9/00 , B64U20/00 , B64U10/14 , B64U101/60
Abstract: 本发明公开了一种可用于空中载接物的无人空卡装置,包括:无人机基体组件,所述无人机基体组件包括上部夹板、与所述上部夹板间隔设置的下部夹板、固接于上部夹板与下部夹板之间的至少两个横向碳方管及每个横向碳方管远离上部夹板的一端上固接有飞行组件;接物组件,所述接物组件固接于无人机基体组件上,且所述接物组件包括接物框、与所述接物框过盈配合的至少两个纵向碳方管及所述纵向碳方管远离接物框的一端固接于横向碳方管上。根据本发明,使无人空卡能够自主判断并适应不同高度的货物对接需求,实现精准、稳定的空中接物功能。
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公开(公告)号:CN113159331B
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202110564356.8
申请日:2021-05-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种网络化机器学习系统的自适应稀疏度量化方法,应用于网络化机器学习系统的智能体,其包括:在当前时间步,某个智能体与目标智能体交换通信信息过程中,采用随机稀疏器对通信信息稀疏化;该智能体计算上一时间步其通信信息与目标智能体的通信信息之间的差异,并采用与该差异负相关的稀疏度作为当前时间步所述随机稀疏器所采用的稀疏度。对随机稀疏器所采用的稀疏度进行自适应调节,可以在确保通信质量的同时,尽量降低通信成本。
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