公开(公告)号：CN116436980A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202211642751.4

申请日：2022-12-20

Applicant: 之江实验室

Inventor： 朱世强 ,  朱宏伟 ,  向甜 ,  朱佳凯 ,  宋伟

IPC: H04L67/63 ,  G06N3/04 ,  G06N5/04 ,  H04L67/1023 ,  H04L67/12

Abstract: 一种实时视频任务端网边协同调度方法，首先采集端侧/边缘侧平台框架信息、端侧设备能耗信息、各类深度神经网络模型的算子信息以及算子间的数据传输信息；其次，根据信息采集结果，构造算子间的拓扑网络关系和边的权重，依此建立深度神经网络模型的有向无环图；再者，基于数据采集和有向无环图构建的结果，对实时视频任务端网边协同的决策变量、目标函数和约束进行定义和数学化表达，进而构建端网边协同调度模型；最后，将数学化表示的决策变量、目标函数和约束在求解器环境中进行编译和求解，获得最优调度结果，并在实际物理环境中进行部署。

公开(公告)号：CN117873705A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311726226.5

申请日：2023-12-14

Applicant: 之江实验室

Inventor： 宋伟 ,  向甜 ,  朱宏伟 ,  杨慧轩 ,  顾建军

IPC: G06F9/50 ,  G06F8/60 ,  G06N5/04

Abstract: 本说明书公开了一种基于模型切割的任务执行方法、装置、介质及电子设备，其中，智能终端确定本地执行的目标任务以及执行所述目标任务所需的目标模型，并根据所述目标任务对应的任务相关信息以及所述目标模型的模型属性信息，确定所述目标任务的任务特征信息，进而将该任务特征信息发送到云服务器，以使得所述云服务器根据该任务特征信息，确定所述目标任务对应的提示信息，并将该提示信息输入预先部署的推理模型中，以根据所述推理模型输出的分割信息，构建执行切割所述目标模型的分割器，从而根据该分割器，对所述目标模型进行分割，获得各目标子模型，并将各目标子模型部署到各指定设备中，以通过部署后各目标子模型，执行所述目标任务。

公开(公告)号：CN117359633A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311459121.8

申请日：2023-11-02

Applicant: 之江实验室

Inventor： 金天磊 ,  朱佳凯 ,  朱宏伟

IPC: B25J9/16

Abstract: 本申请涉及一种移动操作机器人的控制方法、装置、计算机设备、存储介质和一种移动操作机器人。所述方法包括：获取移动操作机器人的目标位姿；将目标位姿输入至神经网络编码器中进行逆运动学求解处理，输出位移信息与关节角度信息；将位移信息和关节角度信息输入至正运动学解码器进行预测处理，输出预测位姿；根据目标位姿和预测位姿，对神经网络编码器进行迭代计算处理，得到目标位移信息和目标关节角度信息；基于目标位移信息和目标关节角度信息，控制移动操作机器人移动并调整至目标位姿。采用本方法能够同时计算机械臂关节角度和底盘相对移动距离，实现了远距离移动操作机器人的逆运动学求解，与更为精确的远距离移动操作机器人的控制。

公开(公告)号：CN117245668A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311448479.0

申请日：2023-11-02

Applicant: 之江实验室

Inventor： 金天磊 ,  宋伟 ,  朱佳凯 ,  黄秋兰 ,  朱宏伟 ,  顾建军

IPC: B25J9/16

Abstract: 一种基于循环神经网络的机械臂运动规划方法和系统，其方法包括：在机器人运行过程中获取基础环境点云，根据当前关节角度和目标关节角度计算得到的当前末端位置和目标末端位置在时间序列上调整基础环境点云，得到一系列带有时间序号的环境点云；建立循环神经网络模型，输出一系列带有时间序号的关节角度；从所述一系列带有时间序号的关节角度生成各个关节在机械臂基坐标系下的一系列带有时间序号的关节位置；计算规划误差；利用反向传播算法调整循环神经网络模型的权重，不断迭代降低规划误差，当规划误差低于设定阈值时迭代结束；循环神经网络模型的输出的带有时间序号关节角度即为机械臂的关节轨迹。本发明提升了机器人的运动规划能力。

公开(公告)号：CN117610678A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311433978.2

申请日：2023-10-31

Applicant: 之江实验室

Inventor： 宋伟 ,  周昭旭 ,  任杰 ,  金天磊 ,  朱宏伟 ,  顾建军

IPC: G06N20/00 ,  G06F40/186 ,  G06F18/22 ,  G06N5/022 ,  G06F16/242

Abstract: 本申请涉及一种机器人任务规划方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该机器人任务规划方法包括：接收任务指令，并提取任务指令中的目标指令文本；当目标指令文本与预设的知识库中的任务指令文本的相似度未超过预设的相似度阈值时，输入任务指令至大模型中，以生成任务指令的问题描述文件；基于问题描述文件以及领域描述文件，使用规划领域定义语言，生成服务机器人的任务规划；领域描述文件是使用规划领域定义语言生成。通过本申请，提高了机器人任务规划的准确度。

公开(公告)号：CN115935563A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211495900.9

申请日：2022-11-24

Applicant: 之江实验室

Inventor： 朱世强 ,  向甜 ,  朱宏伟 ,  宋伟 ,  杨慧轩

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的网络带宽预测方法及装置，首先进行数据采集，采集不同网络拓扑结构下的数据，包括每个网络节点上的队列数量、每个队列的长度和每个数据包的输出大小以及执行调度策略与权重信息，节点之间的链路连接关系与链路的最大带宽容量，链路上的丢包率等网络性能相关信息；第二步构建特征工程，根据网络拓扑节点的信息构建网络节点的特征向量，根据节点之间每条链路的信息构建链路的特征向量；第三步进行网络系统抽象化表征，将网络抽象成由节点和边表示的图，节点的权重由节点的特征向量赋值，边由节点之间链路的特征向量赋值；第四步对网络中的节点特征、链路特征采用图神经网络算法进行建模，训练得到新的节点特征和链路特征信息；最后根据更新后的节点特征以及链路特征信息，采用机器学习算法对链路之间的带宽进行预测。