岳伟
- 作品数：46 被引量：26H指数：4
- 供职机构：大连海事大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”霍英东教育基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程航空宇航科学技术文化科学更多>>
- 通讯网络影响下自主车队分散式控制被引量：5
- 2011年
- 针对基于网络的自主式车队控制这一重要课题,建立了充分考虑车队间通讯网络限制影响(如:网络量化、延时以及丢包的问题)的交叠式混合车队纵向控制模型.针对该车队系统设计分层式结构的控制器,第一层为反馈线性化控制器,第二层为分散式保性能控制器.通过顶层反馈线性化控制器消除车队系统的非线性,进而针对线性交叠系统设计分散式保性能控制器.该分散式保性能控制器解决了车队间通讯网络存在网络量化、延时及丢包的问题,不但实现车队的稳定运行控制,而且使车队控制效果大大改善.并通过仿真试验证明所获得的控制方法的有效性.
- 岳伟郭戈王丽媛
- 关键词：保性能控制
- 一种基于自适应动态规划的自动驾驶车队协同自适应巡航控制方法
- 本发明公开了一种基于自适应动态规划的自动驾驶车队协同自适应巡航控制方法，包括：根据车辆的动态特性，采用车辆纵向运动的动力学方程并实施固定时间间隔跟车策略，得到实际车间距与期望车间距的误差，根据车辆纵向运动的动力学方程和实...
- 刘中常杨欣赵文艳岳伟李莉莉
- 基于蜣螂算法的多无人机山地环境下搜索动态目标的方法
- 本发明公开了一种基于蜣螂算法的多无人机山地环境下搜索动态目标的方法，所述方法包括以下步骤：通过构建的无人机搜索区域的检测概率模型根据搜索区域网格获取潜在目标的概率分布图，以得到搜索区域的环境信息；基于信息扩散策略与信息融...
- 岳伟张晓勇邹存名梁霄刘中常李莉莉
- 通讯网络影响下自主车队的控制被引量：10
- 2011年
- 对通信网络影响下自主式车队的控制,建立了车队通讯网络诱导因素影响下的混合车队控制模型,这模型充分学虑了车队与通讯网络诱导因素(如:量化、延时与丢包),在很大程度上完善了现有的车队控制系统模型,在该模型基础上设计可以解决车队通讯网络影响的保性能控制算法,并进一步设计克服领队车辆干扰的控制器.仿真试验表明,本文获得的控制方法不但可实现车队的稳定运行控制,而且使车队控制效果大大改善.
- 岳伟郭戈
- 关键词：混合模型保性能控制H∞控制
- 一种在线深度估计的QMM-MPC水下机器人视觉对接控制方法
- 本发明提供一种在线深度估计的QMM‑MPC水下机器人视觉对接控制方法，属于水下机器人视觉对接领域，该方法包括以下步骤：建立弱光工况下及深度信息不确定影响下的六自由度AUV视觉伺服模型；基于六自由度AUV视觉伺服模型，结合...
- 岳伟季嘉诚邹存名
- 文献传递
- 一种基于最大熵强化学习的多机器人协同围捕方法
- 本发明提供一种基于最大熵强化学习的多机器人协同围捕方法。本发明方法，包括：建立追逃对抗场景；基于建立的追逃对抗场景和SAC的多智能体强化学习算法，设计适用于多机器人的MASAC算法；基于课程学习的多机器人围捕策略，设计奖...
- 刘中常戴兵刘田禾岳伟
- 一种多无人机多蚁群协同搜索目标方法
- 本发明公开了一种多无人机多蚁群协同搜索目标方法，包括如下步骤：S1:采用栅格法对搜索海域进行划分并标号，建立目标概率图模型；S2:建立目标函数，对无人机转向代价、无人机碰撞威胁代价、搜索概率进行加权求和；S3:采用多蚁群...
- 岳伟席云王丽媛刘中常
- 一种基于多智能体深度强化学习的利用障碍物实施围捕方法
- 本发明提供一种基于多智能体深度强化学习的利用障碍物实施围捕方法，包括：构建包含N个追捕机器人、一个逃逸机器人和一个静态障碍物的追逃场景；基于构建的追逃场景，构建多智能体深度强化学习算法MATD3框架；基于构建的多智能体深...
- 刘中常戴兵谭成刘田禾岳伟
- 一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法
- 本发明公开了一种基于差分隐私机制的分布式在线优化方法，包括获取分布式网络中相互通信的智能体集合，将智能体集合建模为通信拓扑图，智能体视为节点，智能体之间的通信关系视为边；初始化节点状态，设置迭代次数；对于每次迭代，对于每...
- 李莉莉李茜李铁山岳伟庹玉龙
- 一种基于贪婪蚁群算法在移动自组网中进行广播的方法及系统
- 本发明实施例公开了一种基于贪婪蚁群算法在移动自组网中进行广播的方法方法及系统，其包括：确定信息源节点并进行广播初始化设置；对时间间隔Δt后节点的地理位置进行位移预测；寻找广播过程中信息传输路径并基于目标函数确定出当前传输...
- 李莉莉张晓勇岳伟
- 文献传递
