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公开(公告)号：CN110543727B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910836288.9
申请日：2019-09-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群算法的全向移动智能轮椅机器人参数辨识方法，属于智能机器人技术领域，用于解决传统方法在处理复杂问题时容易产生早熟收敛现象以及搜索能力相对不足的问题。首先分析得到全向移动智能轮椅机器人运动学模型表达式；然后分别识别横向、纵向和姿态运动的参数，具体识别方法相同，即仅控制轮椅机器人在待识别方向上运动；根据目标函数计算每个粒子的适应度，并记录当前所有的粒子位置；更新群体中所有粒子的位置和速度；根据目标函数计算更新后粒子的适应度，寻找每个粒子的局部最优解，并从局部最优解中寻找截至目前所有粒子的全局最优解；达到最大迭代次数时即得到的全局最优解。
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公开(公告)号：CN110471419A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910784067.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于差分进化烟花算法的多机器人协同路径规划方法，属于机器人导航与控制技术领域，目的在于提供一种有效的多机器人协同路径规划方法，可以较快地为多个机器人计算出性能较优的运动路径，保障多机器人安全的运行到各自的目标点。本发明在基本烟花算法的基础上增加差分进化火花，选取父代中多个烟花进行组合、变异操作生成新的火花，从而得到了多样性较高的个体以提高烟花群体的多样性，以此来使得算法具有了更好的搜索能力，且能够有效的避免陷入局部最小值。改进算法相比于基本的烟花算法，表现出了更好的优化性能，改进算法收敛速度更快、收敛精度更高，且规划出的路径更短、更平滑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110543727A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910836288.9
申请日：2019-09-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群算法的全向移动智能轮椅机器人参数辨识方法，属于智能机器人技术领域，用于解决传统方法在处理复杂问题时容易产生早熟收敛现象以及搜索能力相对不足的问题。首先分析得到全向移动智能轮椅机器人运动学模型表达式；然后分别识别横向、纵向和姿态运动的参数，具体识别方法相同，即仅控制轮椅机器人在待识别方向上运动；根据目标函数计算每个粒子的适应度，并记录当前所有的粒子位置；更新群体中所有粒子的位置和速度；根据目标函数计算更新后粒子的适应度，寻找每个粒子的局部最优解，并从局部最优解中寻找截至目前所有粒子的全局最优解；达到最大迭代次数时即得到的全局最优解。
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公开(公告)号：CN116149370A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310181484.3
申请日：2023-02-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的多无人分布式动态任务分配方法，用于解决多无人机的动态任务分配问题，并可根据救援场景中的实时信息，对任务进行快速、可靠的重分配。由于在传统的CBBA的方法中，每架无人机从全部任务中选择适合的任务以构建自身的任务包，这使得其在协商过程中发生的冲突较多，降低了效率，因此提出了一种基于聚类的CBBA方法，与传统CBBA方法相比，每架无人机无需从全部任务中选择构建自己的任务包，而是优先选择距离其较近的任务构建任务包，提高效率。改进方法相比于基本的CBBA方法能有效地处理任务增加、无人机故障、群组合并等突发情况，并以最小的代价完成任务的重新分配。
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公开(公告)号：CN110471419B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910784067.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于差分进化烟花算法的多机器人协同路径规划方法，属于机器人导航与控制技术领域，目的在于提供一种有效的多机器人协同路径规划方法，可以较快地为多个机器人计算出性能较优的运动路径，保障多机器人安全的运行到各自的目标点。本发明在基本烟花算法的基础上增加差分进化火花，选取父代中多个烟花进行组合、变异操作生成新的火花，从而得到了多样性较高的个体以提高烟花群体的多样性，以此来使得算法具有了更好的搜索能力，且能够有效的避免陷入局部最小值。改进算法相比于基本的烟花算法，表现出了更好的优化性能，改进算法收敛速度更快、收敛精度更高，且规划出的路径更短、更平滑。
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公开(公告)号：CN110836670B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201911109531.3
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种求解无人机约束航路规划的混合烟花粒子群协同算法，用于解决无人机航路规划问题。本方法采用两个种群并行独立搜索最优路径的方式，一个种群采用改进的烟花算法进行搜索，另一个种群采用粒子群优化算法。烟花通过爆炸在整个搜索空间中寻找最优解的大致区域并提供给粒子，为粒子之后的搜索指引方向。粒子则在接下来的迭代过程中向该区域进行细致的局部搜索。如此，两个种群结合进行搜索进而得到规划问题的最优解。在整个搜索过程中，通过设置安全等级来划分安全路径和不安全路径，然后在一次次的迭代过程中，逐步提高安全等级，进而将最优路径的搜索范围限制在安全的路径中，以保证规划出的路径的安全性。
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公开(公告)号：CN110836670A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911109531.3
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种求解无人机约束航路规划的混合烟花粒子群协同算法，用于解决无人机航路规划问题。本方法采用两个种群并行独立搜索最优路径的方式，一个种群采用改进的烟花算法进行搜索，另一个种群采用粒子群优化算法。烟花通过爆炸在整个搜索空间中寻找最优解的大致区域并提供给粒子，为粒子之后的搜索指引方向。粒子则在接下来的迭代过程中向该区域进行细致的局部搜索。如此，两个种群结合进行搜索进而得到规划问题的最优解。在整个搜索过程中，通过设置安全等级来划分安全路径和不安全路径，然后在一次次的迭代过程中，逐步提高安全等级，进而将最优路径的搜索范围限制在安全的路径中，以保证规划出的路径的安全性。
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