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公开(公告)号：CN118014000A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410198216.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出一种基于零阶优化的分级式拓扑下的多智能体强化学习方法，包括，对环境中的所有智能体进行预分组并构建一种分级式拓扑交流结构；智能体与环境交互获取到本地的目标函数信息；通过分级拓扑交流结构对本地目标函数进行聚集并处理；最后智能体利用全局目标函数估计信息计算获得零阶梯度，更新策略网络梯度。本发明提供了一种基于零阶优化的分级式拓扑下的多智能体强化学习方法，该方法能在保证收敛性能的基础上，提升了交流效率，分担了智能体的通信压力。
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公开(公告)号：CN116300621A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310283382.2
申请日：2023-03-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种网络攻击下基于事件触发的无人水面船舵减摇系统安全控制方法及装置、电子设备，包括：构建无人水面船舵减摇系统模型；构建网络攻击下无人水面船的系统模型；构建可靠控制器，得到闭环控制的无人水面船系统模型；对所述闭环控制的无人水面船模型进行事件触发控制，并求解可靠控制器增益；采用所述可靠控制器和事件触发机制对所述无人水面船进行安全控制。本发明可以有效抵抗一类攻击所带来的不利影响，同时减小海浪对无人水面船运动的干扰，系统仅在特定事件时进行通信，减轻了计算负担，可以有效地节省能源、通信资源的消耗和执行器磨损，为无人水面船的安全稳定运行提供了关键的技术支持。
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公开(公告)号：CN116069883A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211677838.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯核推理的机器人环境探测方法，包括步骤：初始化机器人历史航路点集合、信息增益阈值和推理模型训练参数等；在机器人当前感知范围内随机采样一组运动学可达的位姿集合作为候选控制动作；显式计算各候选动作的互信息并建立训练样本集合；继续采样一定量的候选动作作为查询样本，通过贝叶斯核推理方法预测查询样本的信息增益及不确定性；根据查询样本的预测结果决策最优候选动作，最终执行最优候选动作并更新环境地图，直至探测完毕。本发明的贝叶斯核推理探测方法可预测环境空间候选点的信息增益及不确定性，运算复杂度较低，适用于机器人在大尺度、杂乱的未知环境中实现在线、安全的探测。
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公开(公告)号：CN111665469B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010530393.2
申请日：2020-06-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间时频分布的水下多径信号参数估计方法，该方法将传统的阵列信号处理技术与时频分布相结合以提高系统的信号处理能力。首先，采用二次时频分布来减少交叉项和提高时频分辨率。其次，通过构造扩展的二维空间时频分布矩阵实现在被动场景下未知多径信号数目的精确估计。再次，根据信号在时频域的能量分布，引入向前向后平滑的思想以保证脊线的局部平滑性，利用属于同一多径信号的自源时频点的主特征向量相同的特性，获得每条多径信号对应脊线的时频点集合。最后，根据脊线检测结果可在欠定条件下实现多径信号瞬时频率和方位的准确估计。
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公开(公告)号：CN113642237A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110916510.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N7/00 , G06F16/904 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的水下战场威胁评估及可视化仿真系统和方法，属于水下威胁评估领域，所述系统包括水下威胁评估模块与威胁评估可视化仿真模块。所述水下威胁评估模块基于贝叶斯网络，针对水下战场的特征进行了结构设计及算法改进；所述威胁评估可视化仿真模块展示战场环境及作战单位的模拟三维模型，并将威胁评估模块所得到的威胁程度信息展示在特定的威胁信息展示界面中。威胁评估模块通过获取水下战场数据，对其进行相应的预处理与特征分析操作，并利用评估算法得到作战单位的威胁程度信息。可视化仿真模块对威胁信息进行展示。本发明为水下作战单位及相关人员提供对于水下战场的威胁态势分析及直观展示。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113573272A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110843985.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种针对多跳水声无线传感器的RTS竞争访问控制协议的设计方法。多个水下节点在划分好的时隙内工作，通过计算网络最佳容量规划控制报文的发送时机，通过一种全新的RTS竞争算法，确定各节点在多接收机制中的收发时序，规避不同发送节点之间的数据碰撞，有效缓解了水下无线传感器网络中的“暴露终端”问题，大幅提高了水声信到利用率，降低了能量开销。通过RTS竞争算法还降低了网络传播时延总和，动态调节网络拥塞，缓解了漏斗效应，提高了网络中各水下节点的使用寿命。
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公开(公告)号：CN113267185A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110451962.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本申请公开了一种抗磁干扰的定位方法及装置、系统、电子设备、存储介质，该方法包括：接收运动物体的加速度、角速度和磁场；对所述加速度和角速度进行阈值检测，当所述加速度和角速度均在阈值范围内时，再通过阈值检测判别磁场是否受到干扰，若存在干扰，则拟合磁干扰函数曲线，递推后续干扰量补偿校准磁场，若不存在干扰，则无需对磁场进行补偿，对判别后的磁场和加速度进行零速校正，得到运动物体的位置、姿态和速度；当所述加速度和角速度不全在阈值范围内时，对所述加速度和角速度进行航位推算，得到运动物体的位置、姿态和速度。该方法提高行人航位推算系统的定位精度和抗磁干扰能力。
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公开(公告)号：CN113190022A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110291303.3
申请日：2021-03-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本申请公开了一种基于视觉SLAM的水下有缆机器人定位系统，其特征在于，包括通过线缆连接的水下有缆机器人和岸上计算机，所述的水下有缆机器人上至少具有控制器、电机驱动模块以及图像采集模块；所述控制器分别与所述电机驱动模块和图像采集模块连接，并将接收自岸上计算机的遥控指令发送给所述电机驱动模块；电机驱动模块，用于控制所述水下有缆机器人在水下的运动；图像采集模块，在控制器接收到采集图像指令后开始采集所述水下有缆机器人在水下运动时看到的水下图像；所述控制器还将所述图像采集模块获取的水下图像以及在此过程中获取的时间戳数据发送给所述岸上计算机，用于作为视觉SLAM算法的输入，输出水下有缆机器人的位置。
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公开(公告)号：CN109711620B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201811599040.7
申请日：2018-12-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU神经网络和迁移学习的短期电力负荷预测方法，属于电力负荷预测领域。针对短期电力负荷预测问题，提出了一种基于GRU神经网络和迁移学习的短期电力负荷预测方法，利用基于GRU的循环神经网络解决了传统神经网络无法提取时间特征的问题，扩展影响负荷变化的辅助信息输入，包括日期温度天气等影响因素，并加入Dropout层和规范化层避免了过拟合问题，提高了负荷预测的准确度；通过迁移学习对历史知识进行迁移，对正常投入使用的网络进行调整，利用目标预测数据进行再训练和微调，发挥历史数据的价值，使负荷预测的精度和效率进一步提高。
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公开(公告)号：CN112936304A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110144204.2
申请日：2021-02-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种自演进式服务机器人系统及其学习方法，属于智能机器人技术领域。当配备有一个根据其生产厂商预定义的训练数据集训练而来的起始本地模型的服务机器人，在进入某一特定用户的家居环境之后，需要学习一些在用户家居环境中新出现的类别时，可以请求用户给出这些新类别数据的人工标注，并使用这些带人工标注的新类别数据，通过连续学习逐渐完善自身存在缺陷的起始本地模型。参考人类在学习新知识时通常会在同一时间段内学习全部新课程相关知识的这一学习习惯，机器人在进行连续学习时的最佳学习方法为，在某一时间段内学习所有新类别对应的一小部分数据。本发明具有贴近服务机器人的实际应用场景，平衡学习的时效性和效果的特点。
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