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公开(公告)号：CN113283827B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110413367.6
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院)
IPC: G06Q10/0835 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/092
Abstract: 本发明公布了一种基于深度强化学习的两阶段无人机物流路径规划方法，首先通过对物流配送区域和相关数据的预处理，构建深度强化学习模型，建立相应的无人机飞行状态空间，动作空间和回报值函数，并结合离线学习和在线学习方式对深度强化学习模型进行训练；其次采用两阶段优化方法对无人机物流过程中物流配送路径和飞行路径进行规划。对于无人机飞行路径规划阶段主要基于深度强化学习的实时动作选择完成。本发明在物流路径规划阶段通过深度强化学习估计无人机配送成本，使得物流路径的优化更贴合实际无人机飞行过程，并基于深度强化学习实现了无人机实时飞行路径的规划，具有较快的计算速度和较高的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN113283827A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110413367.6
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京航空航天大学合肥创新研究院(北京航空航天大学合肥研究生院)
Abstract: 本发明公布了一种基于深度强化学习的两阶段无人机物流路径规划方法，首先通过对物流配送区域和相关数据的预处理，构建深度强化学习模型，建立相应的无人机飞行状态空间，动作空间和回报值函数，并结合离线学习和在线学习方式对深度强化学习模型进行训练；其次采用两阶段优化方法对无人机物流过程中物流配送路径和飞行路径进行规划。对于无人机飞行路径规划阶段主要基于深度强化学习的实时动作选择完成。本发明在物流路径规划阶段通过深度强化学习估计无人机配送成本，使得物流路径的优化更贴合实际无人机飞行过程，并基于深度强化学习实现了无人机实时飞行路径的规划，具有较快的计算速度和较高的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN113971339B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202111184768.5
申请日：2021-10-12
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F16/29 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种停车场场景下人车混合交通仿真方法及系统，通过分别对行人和车辆进行仿真并获取相应的行人和车辆仿真数据，然后根据获取的行人和车辆的仿真数据将行人与车辆映射到同一个场景里，再计算行人与车辆的可能发生的冲突情况，最后根据计算结果对行人仿真中的行人和车辆仿真中的车辆进行相应的控制来仿真行人与车辆在同一场景下的冲突处理，能够实现对停车场等大流量复杂人车混行场景下的人车混合流的交通仿真，有效解决了现有交通仿真技术无法适用于人车活动范围高度重合的停车场场景的问题。本发明可以模拟出一个停车场的疏散场景，提高的疏散效率，也可以给停车场的设计提供科学指导。
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公开(公告)号：CN113642796B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110948567.1
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/47 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据的动态共享电动自动驾驶车辆路径规划方法，首先结合历史数据对规划周期进行划分，得到相互独立的规划时间段，在时间维度上对问题进行分解，可以有效提高算法的求解效率；其次，结合滚动时间窗的思想，依次结合实时用户需求数据对不同规划时间段内车辆路径规划问题进行建模，特别的，每个规划时间段内的需要考虑的用户包括直接被划分到该规划时间段的用户以及前一个规划时间段为被服务且最晚期望到达时间未被超过的用户；最后，本发明给出了结合局部邻域搜索和模拟退火思想的大邻域算法对每个规划时间段内的路径规划问题进行求解，得到可行的路径集合。本发明算法的适用性强，可拓展性高，对实时的参数不敏感。
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公开(公告)号：CN118102348A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410367277.1
申请日：2024-03-28
Abstract: 一种基于信息时效价值的多主体协作感知方法，属于无线传感网络合作感知领域，包括：构建系统模型；构建感知模型；构建通信模型；合作感知中的信息年龄度量；实时增益建模；优化问题建模；采用梯度下降功率分配‑合作感知传感器调度算法实现功率分配和传感器调度问题的优化；设计并执行基于实时增益的合作扩展卡尔曼滤波算法。本发明用原始级的信息合作来进行通信增强感知框架，使整个系统长期观测质量和能耗达到最优；根据卡尔曼滤波器追踪误差矩阵和信息年龄的关系，基于信息增益和MAB理论的传感器调度算法提高合作效率；基于实时增益的合作卡尔曼滤波算法解决信息融合问题。本发明提高了感知精度、可靠性和鲁棒性，降低了传输时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113657671A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110947624.4
申请日：2021-08-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的航班延误预测方法，包括步骤S1：获取目标航班相关的航空公司属性、航班属性、执行班机属性、紧前航班的延误信息、起飞机场及航站信息，并对所获数据进行预处理；S2：根据预处理后信息提取多维解释变量并计算航班延误；S3：采用聚类算法设置延误分类规则；S4：依照航班延误时长设置延误等级标签；S5：基于集成学习算法模型并训练数据；S6:利用航班的多维特征预测目标航班的延误情况。本发明提供的一种基于轻量级梯度提升机的航班起飞延误预测方法，能够显著提升训练效率、降低内存消耗并且可以获取更高的准确率。
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公开(公告)号：CN113650993A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110942550.5
申请日：2021-08-17
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: B65F3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于优化路径的智能垃圾处理方法，该方法首先对管辖内所有的垃圾车进行编号，存储垃圾车和垃圾箱的型号和装载容量等关键信息；并在垃圾箱内装载智能传感器，然后将服务区域块状化，确定不同垃圾车的大致行走区域，其次等到固定垃圾箱内的传感器将信息传输至数据平台，数据平台对所有传感信息进行处理，最后数据平台根据优化算法，将清理任务发送到垃圾车终端，垃圾车根据优化的路径实施垃圾清理。本发明基于垃圾车行驶总成本最低和垃圾箱内垃圾堆积时间最短双重目标构建模型，提出的方法具有实际意义，可以有效地城市整体环保水平。
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公开(公告)号：CN111488336A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010290526.3
申请日：2020-04-14
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06Q50/26 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/11 , G06T7/136 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种集成小波变换和图像二值化的路网交通瓶颈识别方法。主要步骤包括：输入速度时间序列数据，根据小波变换原理查找速度突变点，输出速度突变点的时间和位置；其次，将速度突变点的速度数值按照从小到大的顺序进行排序，根据四分位法选定速度的阈值，并且将速度时间序列数据转化为速度时空热力图；之后，设定速度阈值作为图像二值化的参数，并通过图像二值化将速度时空热力图分成拥堵区域和非拥堵区域；最后，针对二值化图像中不规则散落的拥堵区域，考虑到其对交通路网整体的拥堵影响较小，利用中值滤波，剔除不规则、零星分布的像素点和小瓶颈点，以提高对城市路网中常发性交通瓶颈的计算效率和识别准确度。
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公开(公告)号：CN111429052A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010179947.9
申请日：2020-03-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 无人机不受地形影响，且由于其方便快捷的特性，能够很好的应用到某些特定的货物运送过程中。但无人机本身运载能力较小，且受电池能源的限制而不能长时间的飞行。近年来，一种协同无人机和货车的配送形式受到越来越多的关注，在该模式中，货车可以搭载大量货车，无人机随着货车一同行驶，必要时搭载小部分货物执行配送任务并在能量消耗完毕前返回货车补充能源，由此大大增加了无人机的配送能力。本文旨在构造一种协同无人机配送的车辆路径问题的初始解，保证了无人机和货车协同运作的合理性，并且尽可能提高解的质量，为后续在邻域范围内搜索更优提供基础，同时，一个好的初始解也可以当作决策方案进行实施。
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公开(公告)号：CN111415117A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010198787.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑随机行驶时间的集装箱堆场内卡车路径优化方法，该方法主要优化集卡的运输路径，选择最短运输时间，从而增加堆场的运营效率。结合堆场内容易拥堵造成集卡行驶时间不确定的特点，本发明在引用前人研究成果的基础上考虑临近路段网络的相互影响，创造了在行驶时间不确定的情况下计算路径可靠最短行驶时间的方法。该方法结合了拥堵情况下路段行驶时间的计算公式，并考虑相邻路段的相互影响，能够较为真实的反应堆场内实际情况。利用该方法，本发明构建了集卡路径的优化模型。在求解方面，首先利用SCE-UA算法给出较优的集装箱分配方案，然后利用改进的A*算法搜索最短路径。通过本发明得到的可靠最短路径能够应用于实际堆场内的运输，可大大提高堆场的运营效率。
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