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公开(公告)号：CN108073175B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810063947.5
申请日：2018-01-23
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟艇自适应规划的欠驱动无人艇编队智能控制方法，包括以下步骤：1)设定队形并进行参数初始化；2)采集领导艇的位置坐标(xL,yL)和艏向角ψL，进行滤波后传输给跟随艇；3)根据队形以及领导艇的位置坐标和艏向角信息实时获取跟随艇在编队中的参考位置(xr,yr)和参考运动姿态ψr；4)引入虚拟艇并进行实时自适应规划获取跟随艇的参考航迹；5)采用RBF神经网络和最小参数学习算法组合策略对学习参数进行在线训练，生成智能编队控制信号，包括跟随艇的主机转速nF和舵角命令信号δF。与现有技术相比，本发明具有适应曲线路径任务、避免过顶、无需领导艇速度信息、简单便捷、实时性强等优点。
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公开(公告)号：CN109598329A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811331182.5
申请日：2018-11-09
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于进化混沌边缘的卷积储备池优化方法，用于提升储备池的计算能力，包括以下步骤：1)将待处理的时间序列Y及其相关输入变量X划分为训练数据集和预测数据集；2)随机初始化输入连接矩阵、储备池第l阶延迟连接矩阵，并设定最大迭代次数和测试误差阈值；3)对超参数进行初始化；4)设定参数搜索空间；5)将训练数据集输入卷积回声状态网络，训练得到输入连接估计矩阵；6)将基于记忆策略和Lèvy随机游走的粒子群优化-重力搜索算法的超参数作为粒子位置，进行混沌边缘储备池优化，从而获取卷积储备池的最优超参数。与现有技术相比，本发明具有模拟时间依赖性、稳定地混沌边缘、预测分类性能高等优点。
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公开(公告)号：CN108388247A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810090570.2
申请日：2018-01-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0295
Abstract: 本发明涉及一种基于有向通信网络的无人车编队驾驶方法，包括以下步骤：1)对无人车编队中的个体无人车的传递函数模型进行辨识；2)设置无人车编队的通信网络拓扑并获取每辆车的输入度；3)根据性能指标构建个体无人车的H2最优编队控制器；4)在H2最优编队控制器后串联滤波器fi(s)，并且获取性能度的稳定域，在稳定域内定量调节，实现标称性能和鲁棒性能的折中；5)将个体无人车H2最优编队控制器转化为最优PID控制器；6)对最优PID编队控制器进行离散化，获得控制信号序列，并输出编队控制命令。与现有技术相比，本发明具有分布式单独设计、便于实际应用、平衡标称性能和鲁棒性能等优点。
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公开(公告)号：CN111320232B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010127629.8
申请日：2020-02-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种可调功率的压载水处理系统的紫外线灭活装置及控制方法，该装置包括反应器、用以检测进水口和出水口处流量的流量计、均匀分布在反应器腔体内的紫外线发生器、用于调节紫外线发生器功率的旋转开关以及分别与流量计和旋转开关连接的控制器，所述的控制器接收流量计的流量信号，根据流量信号调节旋转开关转过的角度，调节紫外线发生器的光强。与现有技术相比，本发明具有根据系统流量来调节系统功率，减小系统的负载压力，避免能量的浪费等优点。
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公开(公告)号：CN111178419A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911349972.0
申请日：2019-12-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于任务聚类的敏捷遥感卫星多目标任务规划方法，该方法包括如下步骤：(1)将观测目标转换为离散点集，通过贪心策略下的边界延拓方法，将待观测目标集合进行聚类分组，每个聚类小组确定为一个内层任务集合，所有内层任务集合的组合确定为外层任务集合；(2)对内层任务集合采用局部禁忌算法，规划内层任务观测顺序；(3)对外层任务集合采用全局禁忌算法，规划最优整体观测路径。与现有技术相比，本发明有效降低了任务规划的复杂度，避免了规划陷入局部最优的状况，提升了获得最优解的概率，降低了问题求解邻域，极大减少了算法的计算时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110989687A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911088647.3
申请日：2019-11-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明涉及一种基于嵌套正方形视觉信息的无人机降落方法，该方法包括如下步骤：(1)设计嵌套正方形地标；(2)无人机降落过程实时采集地标图像；(3)提取地标图像中的嵌套正方形轮廓信息；(4)根据嵌套正方形轮廓信息确定无人机与地标的相对位置并生成追踪控制指令；(5)根据跟踪控制指令控制无人机降落。与现有技术相比，本发明考虑了无人机因高度变化或水平位移丢失视野以及图像运算导致相对位姿滞后的问题，降落精度高，可靠性好。
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公开(公告)号：CN108897334B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201810799545.1
申请日：2018-07-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三角不确定中心区间二型模糊神经网络的仿昆虫扑翼飞行器姿态控制方法，包括以下步骤：1)设定仿昆虫扑翼飞行器姿态控制模型中的比例微分控制器和模糊神经网络的初始参数；2)采集扑翼飞行器姿态角信息，经滤波融合后获得实际量测的姿态角；3)对实际量测的姿态角和预设的姿态角作差，获得对应的姿态角误差和姿态角误差的一阶导数，将其作为比例微分控制器和模糊神经网络的输入量，获得控制器的输出，同时更新模糊神经网络的参数；4)仿昆虫扑翼飞行器机载飞行控制单元根据比例微分控制器和模糊神经网络的输出对姿态角进行调控。与现有技术相比，本发明具有抗干扰能力强、鲁棒性强、便捷性和实用性高等优点。
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公开(公告)号：CN108572550A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810218580.X
申请日：2018-03-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的在线实时推力分配方法，包括：步骤S1：确定船舶推进装置布局，载入各推进器的参数，其中，推进器的参数包括：推进器推力方向可变范围、推力大小可变范围、推力方向变化率范围，推力大小变化率范围；步骤S2：接受到控制信号后，根据控制信号得到目标合推力，其中，所述合推力由纵向推力和、横向推力和与艏摇力矩和组成；步骤S3：将各推进器的推进器推力方向可变范围、推力大小可变范围、推力方向变化率范围，推力大小变化率范围作为约束条件，建立目标函数：步骤S4：采用机器学习算法中的粒子群算法对推力分配问题进行优化，得到最佳推力分配。与现有技术相比，本发明解决了粒子群算法收敛速度慢的缺陷。
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公开(公告)号：CN112101747B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010887052.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F17/11 , F41H11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于禁忌共识拍卖算法的无人艇拦截任务分配方法，包括以下步骤：1)根据拦截艇和入侵艇的实时信息进行初期投标，获得初期中标列表；2)消除初期中标列表中的冲突，并更新初期中标列表为中期中标列表；3)将中期中标列表作为禁忌优化算法的初始解序列，获取最优解序列，并根据该最优解序列进行当前时间的拦截任务分配方案；4)实时获取并更新拦截艇和入侵艇的实时信息，重复步骤1)‑3)，实现动态拦截任务方案的再分配。与现有技术相比，本发明有效提高了任务分配的整体效能，缩短了无人艇集群的整体拦截时间，避免了因目标分配不合理而导致的拦截任务失败，极大提升了系统获得最优分配方案的概率。
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公开(公告)号：CN110989687B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911088647.3
申请日：2019-11-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明涉及一种基于嵌套正方形视觉信息的无人机降落方法，该方法包括如下步骤：(1)设计嵌套正方形地标；(2)无人机降落过程实时采集地标图像；(3)提取地标图像中的嵌套正方形轮廓信息；(4)根据嵌套正方形轮廓信息确定无人机与地标的相对位置并生成追踪控制指令；(5)根据跟踪控制指令控制无人机降落。与现有技术相比，本发明考虑了无人机因高度变化或水平位移丢失视野以及图像运算导致相对位姿滞后的问题，降落精度高，可靠性好。
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