基于深度学习的多智能体勘探路径规划系统

    公开(公告)号:CN119270866A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411398214.9

    申请日:2024-10-09

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的多智能体协同勘探路径规划系统,旨在提高复杂环境中勘探作业的效率和安全性。系统通过集成卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),构建了深度学习环境感知模块,实现对环境的实时感知和特征提取。结合改进的A*算法,系统能够在考虑实际地形和障碍物分布的基础上,快速规划出最优路径。此外,多智能体协同架构确保了多个勘探设备之间的有效协作,通过任务分配、通信协调和协同控制模块,实现了资源的最优利用。实时环境反馈机制和多目标遗传算法优化模块进一步提高了路径规划的适应性和准确性。智能化决策支持系统的应用,使得系统能够根据实时数据和历史经验自我学习和自我优化,不断提升路径规划的性能。

    一种肢体助力外骨骼
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN222521319U

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202421357263.3

    申请日:2024-06-14

    Applicant: 中北大学

    Abstract: 本实用新型涉及一种肢体助力外骨骼,包括两个上板和两个下板,两个上板分别和两个下板通过转轴转动连接,两个上板和两个下板之间均通过底板固定连接,所述上板的一侧转动安装有电动伸缩杆,电动伸缩杆的输出端转动安装有调节块,下板的一侧固定安装有两个固定块,两个固定块之间共同固定安装有螺纹杆,调节块套设在螺纹杆上,螺纹杆上通过螺纹安装有两个限位块,两个限位块分别与调节块的两侧接触;本方案通过电动伸缩杆控制上板和下板的弯曲,可起到助力的作用,调节块可在螺纹杆上移动,可通过转动限位块对调节块进行限位,在使用过程中,可改变力臂的长度,提高电动伸缩杆的输出效率。

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