弱磁定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN118882660B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202411393511.4

    申请日:2024-10-08

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请的实施例提供了弱磁定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取地磁序列信息;将所述地磁序列信息,输入至已训练的弱磁定位模型,得到与所述地磁序列信息对应的位置信息;其中,所述弱磁定位模型,可通过如下方式进行训练:获取原始地磁的基准图;对所述基准图进行特征增强,得到目标基准图;通过预设算法对所述目标基准图进行处理,得到地磁序列指纹数据库;基于所述地磁序列指纹数据库,训练弱磁定位模型。以此方式,可在大范围的室外弱磁区域内实现有效的定位结果,在数据获取方面减少了大量的时间和人力成本,能够在克服噪声影响的同时生成更符合实际的轨迹。

    一种双机器人大范围协同测量方法和系统

    公开(公告)号:CN118857154B

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411346996.1

    申请日:2024-09-26

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 一种双机器人大范围协同测量方法和系统,方法包括:1、测量标志点的坐标;2、对目标物体进行扫描;在扫描时,若视野受限,则进入3中,否则继续扫描,直至扫描完成;3、计算相邻测站的标志点坐标系到跟踪机器人坐标系的旋转矩阵和平移向量,构建相邻测站的旋转矩阵、平移向量的关系式,计算下个测站转到上个测站的旋转矩阵和平移向量,构建下个测站扫描到的点转到上个测站的关系式;4、扫描时,若视野受限,则利用下个测站扫描到的点转到上个测站的关系式对两测站扫描点云进行合并,直至扫描完成。本发明可实现任意相邻两测站间的自动化换站,可将任意测站的扫描结果变换到其他测站的坐标系下,实现测站间扫描结果的合并。

    一种基于启发式策略的CCBS多智能体路径规划方法

    公开(公告)号:CN119043368A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411524701.5

    申请日:2024-10-30

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于启发式策略的CCBS多智能体路径规划方法,构造无向加权图并设置多个智能体中各自对应的起始点和目标点,初始化智能体的参数,利用底层算法SIPP规划出障碍物环境下多个智能体在无向加权图上各自从起点移动至终点的解决方案,根据解决方案生成CT树初始的CT节点并加入预设的OPEN链表中,从OPEN链表中选取出总成本最小的CT节点并移出,检查总成本最小的CT节点中是否存在冲突,若不存在冲突,则满足搜索结束条件,否则,对冲突进行分类并排序,从中选取优先级最高的冲突处理,直到满足搜索结束条件,输出多个智能体的路径规划结果。该方法可更快速找到路径规划最优解决方案。

    多尺度地磁定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN118980371A

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202411449985.6

    申请日:2024-10-17

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请的实施例提供了多尺度地磁定位方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取地磁数据信息;将所述地磁数据信息,输入至已训练的多尺度地磁定位模型中,得到与所述地磁数据信息对应的位置信息;其中,所述多尺度地磁定位模型,可通过如下方式进行训练:获取地磁序列数据;将所述地磁序列数据,分割成多个地磁子序列;对分割后的地磁子序列进行处理,得到地磁特征序列;基于所述地磁特征序列,计算注意力权重;将所有的地磁特征序列和与其对应的注意力权重融合,得到融合特征;基于所述融合特征,完成对所述多尺度地磁定位模型的训练。以此方式,可大幅度提升定位的精度,有效的解决了不同空间尺度的地磁序列的定位问题。

    一种基于安全通道采样的多机器人动态运动规划方法

    公开(公告)号:CN118548898B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202411009065.2

    申请日:2024-07-26

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于安全通道采样的多机器人动态运动规划方法,构建初始静态地图,预设多个机器人在初始静态地图上各自对应的初始点和目标点,构建GVG路线图并规划出多个机器人各自的初始最短GVG路径并建立安全通道,在多个机器人的安全通道内随机采样得到采样点,规划出在静态地图上多个机器人各自从初始点沿着采样点到达目标点的运动路径,在动态地图上执行多个机器人各自在静态地图上得到的运动路径并进行动态障碍物检测和运动路径的更新,直至每个机器人到达各自对应的目标点,由此得到多个机器人各自在动态地图中的运动路径。该方法可在实时动态高、工作空间受限情况下完成多机器人的路径规划,提高机器人运行效率和安全性。

    一种用于AGV的带宽优化方法

    公开(公告)号:CN118647055A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202411120484.3

    申请日:2024-08-15

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请涉及一种用于AGV的带宽优化方法,所述方法包括以下步骤:计算AGV运动时参考轨迹和实际轨迹的误差,并计算误差变化率;基于所述误差变化率判断信道环境,若误差变化率大于预先设定的误差变化阈值,则信道环境恶劣,否则,信道环境良好;若信道环境恶劣,利用带宽调节器对带宽进行优化;若信道环境良好,则维持原带宽。通过监控轨迹的误差变化率,优化带宽,使AGV的控制性能提高。

    一种基于安全通道采样的多机器人动态运动规划方法

    公开(公告)号:CN118548898A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202411009065.2

    申请日:2024-07-26

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于安全通道采样的多机器人动态运动规划方法,构建初始静态地图,预设多个机器人在初始静态地图上各自对应的初始点和目标点,构建GVG路线图并规划出多个机器人各自的初始最短GVG路径并建立安全通道,在多个机器人的安全通道内随机采样得到采样点,规划出在静态地图上多个机器人各自从初始点沿着采样点到达目标点的运动路径,在动态地图上执行多个机器人各自在静态地图上得到的运动路径并进行动态障碍物检测和运动路径的更新,直至每个机器人到达各自对应的目标点,由此得到多个机器人各自在动态地图中的运动路径。该方法可在实时动态高、工作空间受限情况下完成多机器人的路径规划,提高机器人运行效率和安全性。

    多AGV协同调度仿真平台及仿真方法

    公开(公告)号:CN116774603B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202310413805.8

    申请日:2023-04-18

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明公开了一种多AGV协同调度仿真平台,包括服务层,通信层和物理层;服务层集中部署软件,将需要计算的程序部署在边缘云系统,对仓储环境进行仿真;通信层提供信息传输通道,具有网路接入、数据传输、信号处理、资源调度功能,支持若干设备通过无线通信接入互联网;物理层实现仿真功能。本发明还公开了一种所述多AGV协同调度仿真平台的仿真方法。本发明的仿真效果好、通信可靠性和稳定性均较高。

    基于近端策略优化的多类型终端随机接入竞争解决方法

    公开(公告)号:CN117241409A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311504327.8

    申请日:2023-11-13

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种基于近端策略优化的多类型终端随机接入竞争解决方法,具体包括:S1:初始化各类型终端状态与数据队列状态、小区基站状态、竞争资源数量与竞争队列状态;对各类型终端进行优先级划分,得到不同优先级的终端;获取当前环境状态;S2:在基站侧建立智能体模型,基于分布式队列机制,结合当前环境状态利用近端策略优化PPO算法的策略网络对智能体模型进行训练,获取最优选择动作、以及即时奖励,并构成经验数据存储至经验池中;S3:构建目标函数,基于经验池中所存储的经验数据对目标函数进行深度学习,利用预设阈值对参数进行训练更新,完成多类型终端随机接入的分配优化。

    一种OPC_UA节点感知自适应优先级分类方法

    公开(公告)号:CN117195110A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311468706.6

    申请日:2023-11-07

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 本申请涉及一种OPC_UA节点感知自适应优先级分类方法,该方法包括:提取变量节点的语义特征,并基于语义特征确定变量节点中数据的类型;判断第二类型数据是否变化,是则将第二类型数据归类为过程数据,否则给第二类型数据对应的节点打上低优先级标签;判断过程数据是否为字节串类型数据,是则给过程数据对应的节点打上低优先级标签,否则将过程数据归类为非图像型数据;判断非图像型数据中变异系数是否大于阈值,是则将非图像型数据归类为激变数据,否则给非图像型数据对应的节点打上中优先级标签;判断激变数据对应的节点的属性是否支持历史化存储,是则给激变数据对应的节点打上中优先级标签,否则给激变数据对应的节点打上高优先级标签。

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