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公开(公告)号：CN119759049A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411885306.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D1/43 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/20 , G05D109/10
Abstract: 本发明涉及一种基于空地异构机器人的未知空间协同探索系统，包括无人车以及装载在无人车上的多架无人机，无人车上配备有用于对环境构建精细化地图的第一感知模块和第一算力平台，无人机上配备有用于对环境构建轻量化地图的第二感知模块和第二算力平台；无人车和无人机中均设置有无线通信模块，采用半集中式自组织通信方式进行通信；进行协同作业探索未知空间时，无人机以无人车为中心向四周未知区域探索，基于自身的第二感知模块和第二算力平台构建轻量化地图并回传给无人车，无人车对无人机传送的轻量化地图以及自身通过第一感知模块和第一算力平台构建的精细化地图进行融合。与现有技术相比，本发明具有环境自适应强以及可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN119756375A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411927576.2
申请日：2024-12-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉语言大模型的多机器人协同导航方法及系统，方法步骤包括：根据用户输入的任务指令，结合每个机器人构建的语义地图，大语言模型进行解析后将子任务指令分配给机器人；每个机器人实时获取环境图像，根据被分配的子任务指令，利用视觉语言导航大模型进行解析预测下一步动作，机器人执行相应动作并进行状态更新；操作员通过人机交互界面实时监控机器人状态、查看任务进度，并在需要时调整任务或处理执行过程中的异常，机器人根据反馈信息动态调整执行策略，优化任务完成导航。与现有技术相比，本发明将多模态数据的深度融合，赋予机器人更强的环境感知与任务理解能力，提高了多机器人系统协作效率和增强动态环境适应性。
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公开(公告)号：CN119550345A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411892699.7
申请日：2024-12-20
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种结合通用与专用模型的机器人动作生成方法及系统，其中，所述的方法包括：构建通用模型和专用模型，对所述的通用模型进行预训练，对预训练后的通用模型进行参数微调，并基于微调后的通用模型训练所述的专用模型；获取任务指令和实时视觉信息，将所述的任务指令和和实时视觉信息输入微调后的通用模型，输出动作序列和任务潜在特征；获取实时点云感知数据，并将所述的实时点云感知数据与所述的动作序列和任务潜在特征输入训练后的专用模型，输出机器人连续动作。与现有技术相比，本发明提高了机器人动作生成的速度以及增强了机器人动作生成的泛化性。
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公开(公告)号：CN119204148A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411316397.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06N3/0895 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种面向具身智能机器人的跨模态自监督学习的感知预测方法，获取机器人的运动输入向量和感知输入向量并利用认知模型学习二者相关性，学习过程包括：获取机器人行为相关的运动输入向量和感知输入向量，通过分别进行自编码和解码，计算运动输入向量和感知输入向量对应的重构损失；基于自编码后的运动、感知输入向量，通过跨模态查询计算跨模态映射损失；基于运动感知输入向量对应的重构损失，以及跨模态映射损失，加权得到总损失，基于总损失对认知模型的参数进行更新，实现基于自监督学习的模态内隐式表达和模态间联系的建模。与现有技术相比，本发明可以有效提升具身智能机器人行为的自适应水平，具有自主发育和持续学习等优点。
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公开(公告)号：CN116232854B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202310210815.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 同济大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L43/12 , H04L43/08 , H04L43/04
Abstract: 本申请公开一种基于逻辑故障探针的CPS节点故障识别方法和系统，在该方法中，针对CPS节点集群中的每一CPS节点，基于为所述CPS节点所配置的信号采样模块进行采样，以确定相应的CPS节点状态数据；其中，所述CPS节点状态信息包括节点模态状态；基于各个CPS节点的节点标识信息，对所采样的各个CPS节点状态数据分别进行标识；根据经标识的各个CPS节点状态数据进行故障分析，以确定所述CPS节点集群中的每一CPS节点的故障状态结果。由此，提供了一套完整可行的CPS逻辑故障探针技术，能够对CPS系统中各个节点的故障特征进行自动化识别和定位，实现了对无人系统故障的自动化监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115017704B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210635206.6
申请日：2022-06-07
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别是指一种动静态节点耦合的虫害重点区域感知的覆盖方法及系统，该方法包括：获取移动感知节点位置、障碍物位置、静态感知节点位置以及虫害重点区域位置；确定障碍物产生的第一斥力势场以及移动感知节点受障碍物的总斥力；确定静态感知节点产生的第二斥力势场以及移动感知节点受静态感知节点的总斥力；确定虫害重点区域产生的第三引力势场以及移动感知节点受虫害重点区域的引力；确定移动感知节点运动时受到的合力；基于合力的引导，完成面向森林虫害重点区域感知的动静态节点耦合覆盖。采用本发明，可以有效避免感知节点重复覆盖导致的资源浪费，从而完成动静态节点耦合的协同覆盖任务。
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公开(公告)号：CN113763548B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110939893.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉‑激光雷达耦合的贫纹理隧洞建模方法及系统，包括以下步骤：获取深度相机采集的点云信息、激光雷达采集的激光信息以及无人机的运动信息；基于激光信息生成栅格地图，基于运动信息得到无人机的位姿信息；采用贝叶斯融合方法将点云信息、栅格地图和位姿信息进行融合，得到地图模型；基于上一时刻的地图模型，通过特征匹配对最新的地图模型进行修正。与现有技术相比，本发明融合深度相机和激光雷达进行SLAM建图，充分利用激光雷达较大的范围信息和深度相机较为丰富的局部信息，互补提高了信息的精确度，使地图模型的建立更加接近于真实隧洞环境。
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公开(公告)号：CN116992597A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311032138.5
申请日：2023-08-15
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于GABP的航空发动机篦齿流量系数设计方法及装置，涉及航空发动机空气系统参数设计技术领域。包括：获取待设计流量系数的发动机篦齿数据；将发动机篦齿数据输入到构建好的遗传算法反向传播GABP神经网络；根据发动机篦齿数据以及GABP神经网络，得到航空发动机篦齿流量系数。本发明提供了基于GABP的航空发动机篦齿流量系数设计方法，为航空发动机空气系统设计提供新的解决方案，节省人力物力，缩短设计周期。
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公开(公告)号：CN116643587A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310623947.7
申请日：2023-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/10 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于信息素启发的多无人机自主覆盖方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、构建多无人机自主收集自然灾害区域数据的覆盖场景图；步骤S2、基于信息素聚合模型，构建多无人机路径信息素地图，标记多无人机路径；步骤S3、根据多无人机自主覆盖任务，定义状态函数、动作函数及奖励函数，建立基于神经网络的多无人机自主覆盖模型并进行训练；步骤S4、采用训练好的多无人机自主覆盖模型进行多无人机自主覆盖。与现有技术相比，本发明具有高效节能、覆盖率高、适用性广的优点。
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公开(公告)号：CN116359910A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310056537.9
申请日：2023-01-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种低照度条件下快速移动目标多视角协同跟踪方法及装置，所述方法包括低照度条件下快速移动目标多视角跟踪算法和无人机集群协同跟踪算法；利用无人机搭载的毫米波雷达传感器、RGB视觉传感器与红外视觉传感器进行多源环境感知；通过三时空异构对齐算法将多源感知数据在时间和空间维度上归一化；将时空归一化后的多源融合感知数据输入多源融合感知特征计算网络进行当前帧下被追踪目标的世界坐标计算；将计算结果与上一帧的计算结果进行对比，判断被追踪目标在世界坐标系下的位置和移动方向的变化；通过集群通信共享被追踪目标的世界坐标信息，使用多智能体强化学习进行无人机集群的轨迹制定与更新，实现无人机集群协同跟踪。
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