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  • 本发明涉及了智能体控制技术领域,具体涉及了基于强化学习的异构智能体协同决策方法及相关设备,方法为基于涵盖空间观测层、决策控制层与执行仿真层跨域多Domain‑Dynamic环境,进行卫星观测,其中,高轨卫星执行目标区域搜索与初始探测,低轨卫...
  • 本发明公开了基于人工智能的无人机飞行路径优化方法及系统,涉及无人机飞行控制领域,包括:规划模块,用于上传无人机飞行区域的地貌模型,在地貌模型中选择无人机飞行任务的途经点,以确定飞行任务参照路径;构建模块,用于接收规划模块中确定的飞行任务参照...
  • 本发明涉及无人机智能协同与自主决策领域,尤其涉及一种多无人机协同决策方法。本发明涉及自监督解释机制与跨无人机一致性验证流程。在此基础上,本发明进一步将可解释性报告生成、内部一致性校验、多模态交叉验证及群体共识对齐等技术引入多无人机系统的协作...
  • 本发明公开了一种基于合作博弈的飞行器集群多任务调度系统及其工作方法,所述系统包括仿真环境模块、分层策略网络模块、中心化价值网络模块以及训练与执行模块;所述仿真环境模块用于构建多智能体空战对抗环境,生成训练所需的状态、奖励和交互数据;所述分层...
  • 本发明涉及一种城市高密度空域中无人机航迹优化方法、系统、设备及介质,该方法包括:基于实时空域交通密度和环境条件,将城市空域按垂直高度和时间轴动态划分为不同尺度的空间时间四维网格单元;在每个四维网格单元中建立指向目标位置的引导矢量场,当检测到...
  • 本发明涉及运动目标跟踪技术领域,涉及一种基于多元广义高斯分布的无人机目标跟踪方法,包括:获取无人机的位置测量数据;基于预设的无人机运动模型,对无人机的当前时刻的先验状态进行预测;基于MGGD分布对无人机运动模型中的过程噪声和测量噪声进行建模...
  • 本发明涉及一种基于无人机群的自适应联邦学习控制方法及学习系统,属于智能无人机群技术领域;方法包括:无人机群中控制无人机对各训练无人机进行时间同步,训练无人机执行联邦学习任务;学习过程中,各训练无人机进行本地模型训练,将更新后的模型参数或梯度...
  • 本发明提供一种用于机器人的自动避障方法及系统,涉及机器人自动避障技术领域,本发明通过融合多源感知数据构建高精度环境模型,基于地形点云生成自由通道模型量化通行空间几何约束,结合障碍物点云与多普勒频移动态合成三维速度矢量,实现对静态地形与动态障...
  • 本申请提出一种自动导引车调度方法、调度装置、电子设备及存储介质,自动导引车调度方法包括:获取导航网格,并获取多台导引车的任务状态,多台导引车包括自动导引车以及其他自动导引车;基于每台导引车的任务状态和预设的优先级规则表,从多台导引车中确定待...
  • 本发明适用于无人船速度规划技术领域,提供了一种面向海上行船场景的速度规划方法,包括以下步骤:S1、获取船只姿态信息及动态障碍物信息;S2、基于路径规划模块获取局部路径规划结果;S3、基于局部路径规划结果进行速度边界决策;S4、基于是否动障碍...
  • 本发明涉及一种船舶自动靠泊安全控制系统,属于港口船舶作业安全控制技术领域。其中,该系统包括依次连接构成闭环控制的四个核心模块:态势同步感知模块通过船岸惯性单元时空同步与数据融合,生成全要素动态姿态信息;数字孪生推演模块基于船舶六自由度运动模...
  • 本发明涉及储能系统运维与移动机器人技术融合领域,具体是一种多维环境感知的移动储能安全巡检机器人系统,所述该系统集视觉、红外、气体、声学与电磁五维传感于一体,核心模块含多维感知基座、鲁棒定位底盘、跨模态融合引擎及安全决策接口,采用EKF‑SL...
  • 本发明公开了面向无人地面车辆的分布式编队控制方法及系统,属于协同控制技术领域,包括:设置沿目标轨迹运动的虚拟领导者,并使每个车辆并行执行以下步骤直至达到最大运行时间:获取车辆当前的位置和速度;估计虚拟领导者当前的位置及其变化率,并发送给邻居...
  • 本发明属于自动驾驶及人工智能决策领域,公开了一种面向多场景自动驾驶的强化学习决策系统及方法,决策系统包括离线数据增强、通用基座模型训练与特定场景在线微调三大核心环节,首先,采用扩散模型生成多样化轨迹数据并通过安全约束筛选;其次,利用Cycl...
  • 本申请涉及机器人技术领域,提供一种适用于室内环境的服务机器人路径规划方法,包括:获取激光雷达的点云数据、惯性测量单元的惯性数据和里程计的位移数据,通过将高精度时间同步、实时建图定位、全局路径引导和局部避障决策有机地整合在一起。这样,有效提升...
  • 本发明公开了一种基于耦合特性的车辆编队协同控制方法及系统,包括:构建针对车辆的多自由度耦合动力学模型,用于描述车辆的纵横向耦合特性;为编队中的每辆车设计并部署分布式控制器,用于基于自车及通过车联网V2V通信获取的邻车状态信息实时估计并补偿系...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的光伏电站光伏板智能清扫机器人方法,包括如下步骤:采集光伏板表面的原始图像数据并预处理;输入改进NCDE模型的特征编码模块,输出污染特征序列;输入改进NCDE模型的控制流构造与时间对齐模块,生成统一控制信号序列;...
  • 本发明涉及机器人控制装置及其方法,该机器人控制装置能够包括传感器和处理器,该处理器配置为,在使机器人沿着包含目标地点的第一路径运行的期间,基于利用传感器识别外部对象,从而判断外部对象与机器人是否会在第一路径上发生碰撞,基于生成用于规避机器人...
  • 本发明公开了基于深度强化学习的无人驾驶汽车路径跟踪规划方法,包括坐标化地图并确定起始点、目标点位置和障碍位置;使用强化学习算法规划最短路径;使用插值方法重新规划最短路径,去除冗余步骤并降低该路径的曲率;建立车辆非线性运动学模型;设计LQR控...
  • 本发明公开了一种自动避让障碍物的船舶自动驾驶方法,本方法将船舶行驶中拍摄到的船舶四个方向的图像先进行分区和抓取各构成元素的轮廓,再分析相邻时间间隔内各个轮廓的变化情况和运动方向,船只通过设定的基于每种情况下的应对方法进行自动航行,由视觉结合...
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