一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法

    公开(公告)号:CN103810741B

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201410056652.7

    申请日:2014-02-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法。该方法基于多智能体技术,构建了一种虚拟矿井紧急撤离人群仿真框架,仿真框架主要由人群仿真引擎、几何场景仿真引擎、场景数据库、事件记录器、人机交互界面5部分组成。考虑到在矿难发生时生理、心理等健康因素对矿工的影响,以及不同角色的矿工在矿难发生时对矿井知识的认识不同,做出的行为决策不同,该方法面向角色理论,构建了班组长、有经验的矿工、普通矿工、救援者等不同角色的多智能体矿工人群应急撤离模型与算法。本发明提出的仿真方法能很好的模拟矿井真实情况,具有很好的通用性与逼真性,能为井下安全事故分析与预防、矿井安全培训、救援演练提供有效技术支撑。

    基于模糊自适应的DFPSO算法的水轮机调速器参数优化方法

    公开(公告)号:CN105114242A

    公开(公告)日:2015-12-02

    申请号:CN201510433946.1

    申请日:2015-07-22

    CPC classification number: Y02E10/226

    Abstract: 本发明请求保护一种基于模糊自适应的DFPSO算法的水轮机调速器参数优化方法,包括步骤:(1)建立水轮机调节系统数学模型;(2)确定模糊自适应和差分进化粒子群算法的适应度函数;(3)对该算法的速度惯性因子进行模糊设置,具体是将线性递减的惯性因子和粒子当前最优性能评价指标作为模糊输入;(4)计算粒子的适应度值,保留粒子的个体最优值和全局最优值,并更新粒子的速度和位置;(5)若满足交叉条件,则在粒子间进行基因交叉;(6)判断是否满足终止条件,满足则停止并输出最优值,不满足则返回步骤4-6。本发明能确保系统在频率扰动和负荷扰动工况下拥有良好的动态性能:较小的超调量、较短的稳定时间和调节时间等。

    基于模糊自适应的DEPSO算法的水轮机调速器参数优化方法

    公开(公告)号:CN105114242B

    公开(公告)日:2017-07-28

    申请号:CN201510433946.1

    申请日:2015-07-22

    CPC classification number: Y02E10/226

    Abstract: 本发明请求保护一种基于模糊自适应的DEPSO算法的水轮机调速器参数优化方法,包括步骤:(1)建立水轮机调节系统数学模型;(2)确定模糊自适应和差分进化粒子群算法的适应度函数;(3)对该算法的速度惯性因子进行模糊设置,具体是将线性递减的惯性因子和粒子当前最优性能评价指标作为模糊输入;(4)计算粒子的适应度值,保留粒子的个体最优值和全局最优值,并更新粒子的速度和位置;(5)若满足交叉条件,则在粒子间进行基因交叉;(6)判断是否满足终止条件,满足则停止并输出最优值,不满足则返回步骤4‑6。本发明能确保系统在频率扰动和负荷扰动工况下拥有良好的动态性能:较小的超调量、较短的稳定时间和调节时间等。

    一种基于体感的虚拟矿井自然交互方法

    公开(公告)号:CN104750397B

    公开(公告)日:2018-06-15

    申请号:CN201510166323.2

    申请日:2015-04-09

    Abstract: 本发明请求保护一种基于体感的虚拟矿井自然交互方法,该方法包括:运用Kinect体感器获取用户的手势信号、深度信息以及骨骼点信息;通过图像预处理对手势信号里的图像、深度信息及骨骼信息进行平滑滤波;利用深度直方图分割出手势图像,再运用八邻域轮廓跟踪算法找出手势轮廓,识别静态手势;根据骨骼信息,用改进动态时间规划进行动态手势的特征匹配识别;利用手势识别结果触发相应的Win32指令消息,并将消息发送给虚拟现实引擎,把指令消息分别映射到虚拟矿井交互系统原本的键盘鼠标操作,实现对虚拟矿井的体感交互控制。本发明方法提高了人机交互的自然高效性,增加了虚拟矿井表现的沉浸感、自然感。能有效的普及虚拟现实与体感交互技术在煤矿及其他领域的应用。

    一种基于体感的虚拟矿井自然交互方法

    公开(公告)号:CN104750397A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201510166323.2

    申请日:2015-04-09

    Abstract: 本发明请求保护一种基于体感的虚拟矿井自然交互方法,该方法包括:运用Kinect体感器获取用户的手势信号、深度信息以及骨骼点信息;通过图像预处理对手势信号里的图像、深度信息及骨骼信息进行平滑滤波;利用深度直方图分割出手势图像,再运用八邻域轮廓跟踪算法找出手势轮廓,识别静态手势;根据骨骼信息,用改进动态时间规划进行动态手势的特征匹配识别;利用手势识别结果触发相应的Win32指令消息,并将消息发送给虚拟现实引擎,把指令消息分别映射到虚拟矿井交互系统原本的键盘鼠标操作,实现对虚拟矿井的体感交互控制。本发明方法提高了人机交互的自然高效性,增加了虚拟矿井表现的沉浸感、自然感。能有效的普及虚拟现实与体感交互技术在煤矿及其他领域的应用。

    一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法

    公开(公告)号:CN103810741A

    公开(公告)日:2014-05-21

    申请号:CN201410056652.7

    申请日:2014-02-19

    Abstract: 本发明提供了一种基于多智能体的井下应急撤离虚拟人群仿真方法。该方法基于多智能体技术,构建了一种虚拟矿井紧急撤离人群仿真框架,仿真框架主要由人群仿真引擎、几何场景仿真引擎、场景数据库、事件记录器、人机交互界面5部分组成。考虑到在矿难发生时生理、心理等健康因素对矿工的影响,以及不同角色的矿工在矿难发生时对矿井知识的认识不同,做出的行为决策不同,该方法面向角色理论,构建了班组长、有经验的矿工、普通矿工、救援者等不同角色的多智能体矿工人群应急撤离模型与算法。本发明提出的仿真方法能很好的模拟矿井真实情况,具有很好的通用性与逼真性,能为井下安全事故分析与预防、矿井安全培训、救援演练提供有效技术支撑。

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