一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法

    公开(公告)号:CN119148761A

    公开(公告)日:2024-12-17

    申请号:CN202411639892.X

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进多目标蚁群算法的无人机集群任务分配方法,包括:根据优化目标一和优化目标二,分别构建两个蚂蚁组和相应的两个启发信息;将每个蚂蚁组划分成多个蚂蚁子群,构建蚁簇;每架无人机基于其成员信息素来竞争获取下一个任务的执行权;获得下一个任务的执行权的无人机根据状态转移规则选择下一个任务;仅当蚁簇构造完一个任务分配解时,更新局部信息素;仅当所有的蚁簇完成构造任务分配解时,更新两个蚂蚁组的全局信息素;迭代完成时,档案集中的所有解构成最终的任务分配方案,无人机集群按照任务分配方案,执行任务。

    一种动态场景下视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN118279753B

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410703162.5

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种动态场景下视觉SLAM方法,包括以下步骤:(1)对原始RGB图片进行实例分割;(2)利用改进后图像金字塔的LK光流法进行特征点跟踪,判断平行动态特征点;(3)计算相邻两帧的图像的基础矩阵,同时采用改进的融合动态概率的多视图几何方法对未被检测出的动态特征点进行进一步的筛查;(4)合成没有动态物体的图片;(5)利用估计的相机位姿三角化得到三维地图点,并通过视觉重投影误差优化相机位姿;(6)优化相机位姿和地图点;(7)进行回环检测和回环优化;本发明提高视觉SLAM系统在动态场景下的精度和鲁棒性。

    一种基于角度约束的多无人艇协同拦截方法

    公开(公告)号:CN118444685B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410903534.9

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于角度约束的多无人艇协同拦截方法,包括以下步骤:(1)基于预设的无人艇运动学模型和动力学模型得到各艘无人艇的控制信号并进行编队;(2)在编队阶段,确定领航无人艇和跟随无人艇,基于一致性构建无人艇编队。判断预设范围内是否存在来袭无人艇;(3)将任务环境简化为二维平面,同时获取当前时刻无人艇编队中每艘无人艇的任务环境信息,并将任务划分为跟踪阶段和拦截阶段;(4)跟踪阶段,无人艇以领航‑跟随编队的策略向来袭无人艇移动;拦截阶段,所有无人艇以动态包围策略拦截目标;本发明有助于保持不同模式之间的稳态特性。

    一种基于多模型集成的鸟声识别方法

    公开(公告)号:CN119541504A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411437885.1

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模型集成的鸟声识别方法,包括以下步骤:(1)获取鸟声信号并对对数据进行预处理;(2)结合梅尔频率倒谱系数、短时傅里叶变换和分贝转换特征提取方法,从鸟声数据中提取出关键特征;(3)使用多个改进后的预训练卷积神经网络模型分别进行训练;每个卷积神经网络模型具有不同的结构或参数设置,以捕捉鸟声的不同特征;(4)使用指数平滑方法与加权平滑方法设计集成模块,将多个训练好的卷积神经网络模型进行集成;将各个模型的输出结果融合;(5)对集成后的模型进行综合性能评估;本发明显著提升了鸟声识别的总体准确率。

    一种抗遮挡的无人机目标跟踪方法

    公开(公告)号:CN118445521B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410903542.3

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种抗遮挡的无人机目标跟踪方法,包括以下步骤:(1)通过机载摄像头获取视频流,手动框选所要跟踪的目标对象的边界框;(2)对所框选的目标对象边界框内的图像进行HOG方向梯度直方图,CN颜色直方图,LBP局部二值模式的特征提取;(3)分别对HOG、CN、LBP特征向量进行滤波操作;计算在HOG、CN、LBP特征下的响应值;计算在HOG、CN、LBP特征下的平均峰值能量;(4)通过各个特征下的平均峰值相关能量计算出HOG、CN、LBP特征下的权重;并求出融合后的响应图;(5)计算融合后的平均相关能量;(6)构建目标抗遮挡策略以及目标匹配策略;本发明在目标出现遮挡或丢失时,可以继续跟踪。

    一种基于角度约束的多无人艇协同拦截方法

    公开(公告)号:CN118444685A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410903534.9

    申请日:2024-07-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于角度约束的多无人艇协同拦截方法,包括以下步骤:(1)基于预设的无人艇运动学模型和动力学模型得到各艘无人艇的控制信号并进行编队;(2)在编队阶段,确定领航无人艇和跟随无人艇,基于一致性构建无人艇编队。判断预设范围内是否存在来袭无人艇;(3)将任务环境简化为二维平面,同时获取当前时刻无人艇编队中每艘无人艇的任务环境信息,并将任务划分为跟踪阶段和拦截阶段;(4)跟踪阶段,无人艇以领航‑跟随编队的策略向来袭无人艇移动;拦截阶段,所有无人艇以动态包围策略拦截目标;本发明有助于保持不同模式之间的稳态特性。

    一种动态场景下视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN118279753A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410703162.5

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种动态场景下视觉SLAM方法,包括以下步骤:(1)对原始RGB图片进行实例分割;(2)利用改进后图像金字塔的LK光流法进行特征点跟踪,判断平行动态特征点;(3)计算相邻两帧的图像的基础矩阵,同时采用改进的融合动态概率的多视图几何方法对未被检测出的动态特征点进行进一步的筛查;(4)合成没有动态物体的图片;(5)利用估计的相机位姿三角化得到三维地图点,并通过视觉重投影误差优化相机位姿;(6)优化相机位姿和地图点;(7)进行回环检测和回环优化;本发明提高视觉SLAM系统在动态场景下的精度和鲁棒性。

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