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公开(公告)号：CN116977869A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310759710.1
申请日：2023-06-26
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G06V20/13 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06V10/80 , G06T7/246
Abstract: 本发明涉及一种基于轨迹预测的相关滤波卫星视频目标跟踪方法，在跟踪方法中引入了目标的位置信息，设计了具有注意力和时序特征拼接机制的轨迹预测网络来充分提取时序特征预测未来位置，提出遮挡感知指标和自适应阈值来感知卫星视频中目标是否被遮挡，并在发生遮挡时融合具有自适应权重的预测轨迹和相关滤波跟踪位置结果，从而有效提高遮挡情况下对目标的持续跟踪能力，提升跟踪准确度和成功率。
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公开(公告)号：CN119128357A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410919385.5
申请日：2024-07-10
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体随机追逃博弈的概率可达集计算方法，属于多智能体追逃博弈领域。包括：根据攻击者和防御者的速度分别建立攻击者和防御者的动力学方程；基于攻击者和防御者的动力学方程构建值函数；采用伊藤积分对值函数进行泰勒展开，得到概率可达集结果。本发明将当前的追逃博弈的解决方法扩展到一个更一般的框架中，并考虑了系统动力学的随机部分；建立随机追逃博弈问题与涉及不连续收益函数的随机最优控制问题之间的联系，并考虑博弈中多个智能体之间的互动；利用概率可达性分析来解决多智能体随机追逃博弈的问题。
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公开(公告)号：CN118259694A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410322701.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于积分法和反步法改进的非线性轨迹跟踪控制方法，属于智能体轨迹跟踪领域；首先建立四旋翼无人机的动力学模型；接下来根据三维空间中编队对其期望轨迹跟踪的问题转化为逃避者的轨迹跟踪问题，建立编队逃避者跟踪其期望轨迹的运动学模型；然后根据已建立的模型，设计轨迹跟踪控制器。本发明可以应用于智能体轨迹跟踪领域中，根据设计的四旋翼无人机在追逃模型下追逐者与逃避者的轨迹跟踪控制律，得到稳定的飞行轨迹。
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公开(公告)号：CN116956705A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310692675.6
申请日：2023-06-12
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/20 , G06N20/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的动态空中多目标分配、打击方法，基于多智能体强化学习的多目标分配技术针对多目标打击方案进行智能生成。基于Q值强化学习网络设计了一种新的近似动态结构实现规模适应性目标分配；同时，利用动作结构中的反馈机制提升网络分配的稳定性。与现有方法相比，算法在满足一定打击成功率基础上实现分配方法对目标数量动态变化适应性和分配结果的及时更新。本发明实现了对目标数量动态变化情况中稳定实时的打击分配策略生成和更新；智能体之间的动作信息共享和与目标覆盖率关联的奖励函数共同作用，保证了所有空中目标被能够被均匀选择并打击，提升了本发明对于空中多目标打击任务的执行能力和执行效果。
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公开(公告)号：CN118259695A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410322702.5
申请日：2024-03-20
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于PID控制和反步法改进的编队保持控制方法，属于智能体编队控制领域；首先建立四旋翼无人机的动力学模型；接下来根据三维空间中追逐者与逃避者的编队保持问题，建立编队追逐者与逃避者的相对运动学模型；然后根据已建立的模型，设计编队保持控制器。本发明可以应用于智能体编队控制领域中，根据设计的四旋翼无人机在追逃模型下追逐者与逃避者的编队保持控制律，得到稳定的飞行轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118244625A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410301875.9
申请日：2024-03-17
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种基于正余弦算法改进的智能体路径优化方法，属于智能体和优化算法领域；首先根据正余弦算法正弦和余弦机制，对初始参数选择困难的问题，使用线性微分递减策略和混沌初始化，实时更新坐标；然后利用差分进化中变异、交叉、选择，根据全局和局部搜索，确定每个智能体的最终位置。本发明可以应用于智能体的路径搜索的算法中，在原路径搜索算法易陷入局部最优的问题下，寻找全局最优解。
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公开(公告)号：CN116592886A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310491161.4
申请日：2023-04-29
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种改进的混沌差分鲸鱼算法的智能体路径优化方法，首先根据鲸鱼算法包围和攻击机制，对初始参数选择困难的问题，进行混沌初始化，实时更新坐标；接下来采用反向搜索提高搜索效率；然后利用差分进化中变异、交叉、选择，根据全局和局部搜索，确定每个智能体的最终位置。本发明可以应用于智能体的路径搜索的算法中，在原路径搜索算法易陷入局部最优的问题下，寻找全局最优解。本发明可以应用于智能体的路径搜索的算法中，在原路径搜索算法易陷入局部最优的问题下，寻找全局最优解。
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公开(公告)号：CN118643888A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410812499.X
申请日：2024-06-21
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习追逃博弈中的有限时间逃避策略，属于强化学习和追逃博弈领域；首先在DQN算法的基础上，根据追逐者采用放牧策略，逃避者通过自身的机动性，对动作空间进行了重新考虑；接下来本发明设置了五种基本动作，利用DQN算法的迭代过程，根据追逐者和逃避者的相对状态，通过给定奖励来引导逃避者逃逸；然后在强化学习中引入了势函数，根据追逐者和逃避者的相对势动态调整逃避者的奖励，有效地提高了训练效率。本发明可以应用于多智能体强化学习追逃博弈算法中，实现了逃避者在有限时间内避免多个追逐者的捕获。
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公开(公告)号：CN118760226A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410914905.3
申请日：2024-07-09
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于随机蒸馏网络的无人机机动目标跟踪方法，属于无人机机动目标跟踪领域。包括：根据三维无人机机动目标跟踪场景构建动力学模型；将动力学模型抽象建模为马尔科夫决策过程，设计状态空间、动作空间及奖励函数；基于随机蒸馏网络的强化学习算法对马尔科夫决策过程求解奖励回报最大化的策略，使得无人机以最优轨迹跟踪机动目标。本发明针对三维目标跟踪场景，相比于二维场景更加真实，符合实际情况，能够更好地用于无人机系统中；在随机蒸馏网络的基础上增加一个预测器网络，进一步增大无人机的探索效率，使无人机能够更快地找到最优或次优解，加快收敛效率。
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公开(公告)号：CN118747425A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410741861.9
申请日：2024-06-11
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体追逃博弈具有视场交互的开放编队围捕方法，首先提出一种新的追逐者围捕逃避者的开放编队布局，并建立一种新的交互动力学模型来描述追逐者对逃避者的影响；接下来本发明引入一种视场交互的数学模型，并将视场交互配备至每个追逐者；然后提出一种围捕方法，通过逐步改变编队几何布局大小和形状，以实现有效的捕获。解决以下问题：(1)提出一种新的围捕方法以减小围捕所需要的成本。(2)将视场交互的数学模型应用在围捕方法中。
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