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公开(公告)号：CN116347524A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310158808.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/14 , H04L67/10 , H04L67/568
Abstract: 本发明提出一种边缘网络中终端设备的低时延任务执行方法和系统。本发明目的降低集中式移动边缘网络中多终端业务请求导致任务高时延的问题，针对该问题本发明综合考虑计算、通信以及存储三者间关系，并基于凸优化理论、松弛以及梯度下降等理论构建了时延最小化模型，提出了一种基于服务缓存与资源分配联合优化算法，该算法将非凸优化问题转变为凸优化问题，然后通过松弛、凸优化等理论对偶法上述问题进行求解。
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公开(公告)号：CN115407656B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211029530.X
申请日：2022-08-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于动态自适应LQR的智能农机自主作业控制方法，包括：建立智能农机的运动模型，并基于LQR算法生成该运动模型的目标函数，建立关于该目标函数的状态权重矩阵和控制权重矩阵的动态调整模型；在该智能农机的工作过程中，获取该智能农机于当前时刻的位姿态信息，根据该位姿态信息以该动态调整模型调整该状态权重矩阵和该控制权重矩阵；以调整后的目标函数解算出当前时刻的航向偏差控制量，并以该航向偏差控制量对该智能农机进行运行控制。本发明还提出一种基于动态自适应LQR的智能农机自主作业控制系统，以及一种用于智能农机自主作业控制的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN114326717A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111520657.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种智能农机转场与作业的融合路径规划方法及系统，包括：根据农机位姿信息，全局搜索栅格地图，以规划一条从起点位置到作业区域的转场路径；以作业区域最短的一条边作为目标边，以目标边的边长和方向，生多条平行的线段路径，线段间隔为作业耕宽，并根据最小转弯半径，在每条线段路径的末端添加转弯路径，得到作业路径；以目标边中距离转场路径末端最近的点为作业起点，添加一段连接转场路径终点和作业起点的平滑路径，并在作业路径的末端添加一段与线段路径平行等长的退出路径，全局搜索栅格地图，以规划从退出路径末端到起点位置的离场路径；连接转场路径、作业路径、离场路径和退出路径，作为农机最终的行驶与作业路径。
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公开(公告)号：CN114689035B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210307473.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G06V20/10 , G06V10/34 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06T7/521 , G06T5/70 , G06T7/11 , H03H17/02
Abstract: 一种基于多传感器融合的长航程农田地图构建方法和系统，包括：机器人通过GPS模块，连续获取定位数据，并在接收两帧定位数据之间的时间段，机器人使用其惯性传感器对定位数据进行更新，以得到包含机器人实时位置与航向的状态变量；机器人通过其激光雷达实时扫描外界环境信息并转换为当前点云数据，同时机器人通过视觉传感器实时扫描外界环境的RGB信息，将RGB信息和历史采集的历史RGB信息相比较，将相似度大于阈值的历史RGB信息对应的历史点云数据和当前点云数据反馈给激光雷达的建图模块，得到当前状态变量下的增强点云数据；机器人走完农田地图构建任务中的预设路线后，融合各个状态变量下的点云数据得到点云地图，作为农田地图构建任务的执行结果。
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公开(公告)号：CN114326717B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111520657.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种智能农机转场与作业的融合路径规划方法及系统，包括：根据农机位姿信息，全局搜索栅格地图，以规划一条从起点位置到作业区域的转场路径；以作业区域最短的一条边作为目标边，以目标边的边长和方向，生多条平行的线段路径，线段间隔为作业耕宽，并根据最小转弯半径，在每条线段路径的末端添加转弯路径，得到作业路径；以目标边中距离转场路径末端最近的点为作业起点，添加一段连接转场路径终点和作业起点的平滑路径，并在作业路径的末端添加一段与线段路径平行等长的退出路径，全局搜索栅格地图，以规划从退出路径末端到起点位置的离场路径；连接转场路径、作业路径、离场路径和退出路径，作为农机最终的行驶与作业路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115451948B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210950380.X
申请日：2022-08-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于多传感器融合的农业无人车定位里程计方法和系统，包括：通过视觉传感器检测获取农业无人车所处环境的多个视觉特征点，利用深度传感器采集到的环境点云获取视觉特征点的深度信息，将获取到深度信息的视觉特征点作为稳定特征点，统计稳定特征点数量占视觉特征点总数的比例，作为复杂度；惯性传感器采集相对位姿信息，根据相对位姿信息生成惯性位姿信息；通过卡尔曼滤波器融合惯性位姿信息和视觉特征点，得到第一位姿信息，根据相对位姿信息为环境点云进行去畸形化处理，得到校正点云，以结合惯性位姿信息执行点云配准处理，得到第二位姿信息；根据复杂度，选择第一位姿信息或第二位姿信息，作为农业无人车的最终定位结果。
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公开(公告)号：CN115407656A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211029530.X
申请日：2022-08-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于动态自适应LQR的智能农机自主作业控制方法，包括：建立智能农机的运动模型，并基于LQR算法生成该运动模型的目标函数，建立关于该目标函数的状态权重矩阵和控制权重矩阵的动态调整模型；在该智能农机的工作过程中，获取该智能农机于当前时刻的位姿态信息，根据该位姿态信息以该动态调整模型调整该状态权重矩阵和该控制权重矩阵；以调整后的目标函数解算出当前时刻的航向偏差控制量，并以该航向偏差控制量对该智能农机进行运行控制。本发明还提出一种基于动态自适应LQR的智能农机自主作业控制系统，以及一种用于智能农机自主作业控制的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN110221908B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910504749.2
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种用于嵌入式装置的进程管理方法及嵌入式装置。该方法包括获取云端服务器传输的进程的标识以及所述进程的数据，所述云端服务器中保存有嵌入式装置所需的多个进程的数据；根据所述进程的标识以及所述进程的数据，更新或者新增所述嵌入式装置的所述进程。解决了因存储空间的限制所导致的嵌入式操作系统的环境适应能力差的问题。
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公开(公告)号：CN118820708A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410801124.3
申请日：2024-06-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种犯罪态势研判模型训练方法，所述方法包括：步骤S1、获取已有的历史犯罪时间序列数据并对其进行预处理得到目标序列数据集；步骤S2、构建初始模型；步骤S3、采用目标序列数据集对所述初始模型进行多轮迭代训练得到犯罪态势研判模型。本发明的通过LSTM模型的基本结构来构建犯罪态势研判模型，以捕获犯罪时间序列数据中的长期依赖关系，提高犯罪态势研判模型的时效性和准确性；同时在犯罪态势研判模型中引入注意力模块来自动学习犯罪时间序列数据中的重要特征，使犯罪态势研判模型更加关注对犯罪预测有影响的信息，提高对特征的表达能力，进而提高犯罪态势研判模型的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117407709A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311250976.X
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2415 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种犯罪研判模型训练方法，包括：S1、获取已有犯罪数据并对其进行样本均衡处理；S2、对样本均衡处理后的数据进行数据编码；S3、按照预设的数据处理规则对数据编码后的数据进行处理以得到目标数据；S4、构建初始模型，所述初始模型包括多个残差处理模块和多个注意力模块；S5、采用所述目标数据对所述初始模型进行多轮迭代训练以得到犯罪研判模型，并在迭代训练过程中采用交叉熵损失更新模型参数。本发明引入注意力机制和深度残差神经网络构建犯罪研判模型，其中，通过引入注意力机制可以自动关注犯罪数据中的关键犯罪特征以减少人工干预犯罪特征选择的过程，通过引入深度残差神经网络可以应对大规模数据场景下的犯罪研判要求。
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