公开(公告)号：CN109669462A

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201910019184.9

申请日：2019-01-08

Applicant: 电子科技大学中山学院

Inventor： 梁瑞仕 ,  黄卓 ,  邬涨财 ,  熊仲宇 ,  屈小杰 ,  易晓莲

IPC: G05D1/02

Abstract: 本申请实施例提供了一种的智能规划方法及系统，涉及人工智能技术领域，可以通过智能规划的方法，从宏观层面实现对多机器人的全局调度，同时考虑机器人与包裹之间的距离并相应设置优先级，从而使各个机器人之间能够有效进行协同工作，进而采取最优的方案完成仓储作业任务，有效降低物流成本。此外，上述方法及系统中涉及的领域描述是用于描述仓储场景的通用模型，该模型在创建后通常可以反复使用，很少需要修改的情况，用户只需要针对具体的仓储问题修改问题描述即可，因此上述方法及系统相较于现有的规划方法具有良好的可移植性和可扩展性，并且可以高效地完成对仓储问题的规划。

公开(公告)号：CN111967641A

公开(公告)日：2020-11-20

申请号：CN202010662485.6

申请日：2020-07-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 秦科 ,  许毅 ,  卢国明 ,  罗光春 ,  邬涨财 ,  杨宇雪

IPC: G06Q10/04 ,  G06F16/215 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的规划子目标合并方法，主要解决规划系统在预处理过程中子目标合并的粒度上限选取问题，包括生成数据集，并对样本进行数据扩充和数据清洗；将获取的样本作为深度学习的模型进行训练，模型选取Resnet深度残差网络，对不同领域的规划问题分开训练，从而产生各个领域的特征模型；修改ASOP规划系统的预处理代码，加入子目标粒度阈值的更新功能，通过训练后的模型，规划系统能够根据具体规划问题来确定粒度的上限。本发明通过深度学习的方法，从宏观层面确定粒度的上限阈值，进而平衡规划系统在求解问题时的效率和质量，有效提高规划系统的规划能力，计算机动态的自主调整也大大降低了人力的成本。

公开(公告)号：CN108766027A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810838598.X

申请日：2018-07-27

Applicant: 电子科技大学中山学院

Inventor： 梁瑞仕 ,  屈小杰 ,  黄卓 ,  邬涨财 ,  易晓莲

IPC: G08G1/14

CPC classification number: G08G1/148

Abstract: 本发明公开了一种采用自动规划技术的停车场规划调度方法，包括构建领域描述、构建问题描述、实时生成动态数据、生成完整规划问题、求解规划问题，构建以PDDL语言描述的停车场领域，其中的类型包括车辆、停车位、道路、方向和交叉路口，设计具体的问题描述，分为两部分，静态数据部分和动态数据部分。本发明的目的是为了克服现有停车场管理系统中车位利用率低，泊车者寻找停车位难的问题，本发明通过通信网络，实时监测停车场信息，获取空闲停车位，可以有效提高停车场中停车位的利用率，再结合自动规划技术，能够实现最优停车规划，帮助用户快速到达目标停车位，尤其是在大型停车场中，能够大大节省用户的停车时间，减少停车场内拥堵情况的发生。