一种矿区废弃地移动机器人全覆盖路径规划方法

    公开(公告)号:CN110502006B

    公开(公告)日:2021-12-24

    申请号:CN201910661538.X

    申请日:2019-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种矿区废弃地移动机器人全覆盖路径规划方法,在遥感卫星系统中获取该矿区地面的卫星地图,该卫星地图作为矿区地面的原始地图;采用牛耕式分解法对原始地图进行区域分解,将该原始地图分解成多个不含障碍物的子区域;采用深度优先搜索算法完成对各个子区域遍历顺序的规划;采用生物激励神经网络算法完成各个子区域的内部遍历以及子区域间路径转移,从而获得整个环境的完全覆盖;设计路径代价函数,与A*算法进行对比实验,从时间代价以及路径代价方面评价生物激励神经网络算法在子区域间路径转移的性能。本发明具有良好的环境适应能力和避障能力,能够有效降低全覆盖路径规划实现的难度,实现矿区废弃地的全覆盖路径规划。

    基于深度迁移学习的带式输送机煤流量双目视觉测量方法

    公开(公告)号:CN112561887A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011509023.7

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移学习的带式输送机煤流量双目视觉测量方法,依据Bouguet图像校正算法、直方图均衡化图像增强算法以及霍夫变换图像分割算法,进行煤料图像预处理;依据煤料立体匹配数据集,对预训练PSM‑Net模型进行迁移学习,建立针对煤料立体匹配任务的深度学习模型,并运用双目视觉测量原理进行煤料三维信息计算;采用三棱柱网格化微分遍历求和计算负载胶带体积,并通过空载胶带与负载胶带差分计算获取运载煤流量。本发明采用双目视觉采集数据实现了非接触式测量,且通过深度迁移学习立体匹配模型PSM‑Net、GPU加速计算以及差分计算,实现了稳定、准确以及快速地进行带式输送机运载煤流量计算,同时提高了该方法使用的简便性和实用性。

    一种矿区废弃地移动机器人全覆盖路径规划方法

    公开(公告)号:CN110502006A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910661538.X

    申请日:2019-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种矿区废弃地移动机器人全覆盖路径规划方法,在遥感卫星系统中获取该矿区地面的卫星地图,该卫星地图作为矿区地面的原始地图;采用牛耕式分解法对原始地图进行区域分解,将该原始地图分解成多个不含障碍物的子区域;采用深度优先搜索算法完成对各个子区域遍历顺序的规划;采用生物激励神经网络算法完成各个子区域的内部遍历以及子区域间路径转移,从而获得整个环境的完全覆盖;设计路径代价函数,与A*算法进行对比实验,从时间代价以及路径代价方面评价生物激励神经网络算法在子区域间路径转移的性能。本发明具有良好的环境适应能力和避障能力,能够有效降低全覆盖路径规划实现的难度,实现矿区废弃地的全覆盖路径规划。

    一种面向稀疏奖励的深度强化学习机械臂抓取方法

    公开(公告)号:CN118493388B

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202410677163.7

    申请日:2024-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏奖励的深度强化学习机械臂抓取方法,包括首先分析机械臂抓取任务特点,将其建模为马尔可夫决策问题,设计二元稀疏奖励,减少奖励函数设计的复杂度,降低设计成本;其次,以DDPG算法为主体深度强化学习训练算法框架,搭建Actor‑Critic结构网络,对连续状态动作空间进行处理;然后,设计事后经验回放机制,使用G‑HGG算法进行辅助目标生成,使用预训练动作网络进行动作筛选并加入探索噪声与能量函数对累积经验池进行处理,增强经验利用率,提高训练效率与抓取成功率;最后,搭建机械臂模型与场景信息,利用交互数据进行优化训练,实现机械臂目标抓取,本方法能够解决稀疏奖励下机械臂的抓取学习问题。

    一种路面自适应矿卡轨迹跟踪预测控制方法

    公开(公告)号:CN114454893B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202210099586.6

    申请日:2022-01-27

    Abstract: 本发明公开了一种路面自适应矿卡轨迹跟踪预测控制方法,步骤为首先建立矿卡动力学模型;其次识别道路工况并根据突变工况切换策略选择估计初值,然后基于递推最小二乘估计,利用估计初值得出估计参数,根据估计得到的参数更新预测模型;最后基于预测模型设计预测控制器,计算出矿卡需要施加的前轮偏角,实现矿卡对给定轨迹的精确跟踪。本发明采用信息融合的路面自适应预测控制方法,易于实现,自适应强,适用于矿卡实际运行工况,对于改善突变工况下矿卡轨迹跟踪效果具有一定的借鉴意义,相对于传统AMPC在参数估计准确性和轨迹跟踪精度上有所提高。

    一种多模型组合决策的地热资源勘探方法

    公开(公告)号:CN118378933A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410333270.8

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 本申请涉及一种多模型组合决策的地热资源勘探方法,建立地热资源勘探评价指标体系;将地热勘探实测数据转化为地热实测分类结果;对四个地热资源评价指标进行分类,得到已勘探区的实际评价指标类别值A和待勘探区的预测评价指标类别值B;将实际评价指标类别值A与地热实测分类结果作为样本数据进行机器学习运算,得到机器学习分类判别评价模型;将预测评价指标类别值B导入所述机器学习分类判别评价模型中,得到各模型在待勘探区的初步判别结果;基于各模型标准化的准确率ACC值和AUC值计算各模型预测结果的可用性权重wi,基于初步判别结果以及各模型预测结果的可用性权重wi得到综合判别结果。本申请对地热资源勘探靶区的预测结果更加准确。

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