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题名基于多智能体强化学习的AMR协作任务分配方法
- 1
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作者
张富强
张焱锐
丁凯
常丰田
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机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
长安大学智能制造系统研究所
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出处
《郑州大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第3期26-33,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3301702)
陕西省科技重大专项(2018zdzx01-01-01)。
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文摘
为了解决AMR在柔性生产中运输任务的自主分配难题,采用一种基于改进多智能体强化学习算法的多智能体深度确定性策略梯度算法(MADDPG)。首先,引入注意力机制对算法进行改进,采用中心化训练分散式执行的框架,并对AMR的动作及状态进行设置;其次,根据奖励值的大小确定任务节点的覆盖程度以及任务的完成效果;最后,在Pycharm上进行仿真,结果表明:MADDPG算法的平均奖励值较其他算法增幅为3,训练次数减少了300次,在保证求解任务分配完成度的基础上,具有更快的学习速度和更稳定的收敛过程。
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关键词
自主移动机器人
多智能体
强化学习
协作
任务分配
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Keywords
autonomous mobile robot
multi-agent
reinforcement learning
collaboration
task assignment
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于改进GAN的人机交互手势行为识别方法
- 2
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作者
张富强
白筠妍
穆慧
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机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
长安大学智能制造系统研究所
济南职业学院机械制造学院
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出处
《郑州大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第2期43-50,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3301702)
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文摘
为改善现有手势识别算法需要大量训练数据的现状,针对识别准确率不高、识别过程复杂等问题,基于生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器,引入标签信息,提出一种基于改进GAN模型的人机交互手势行为识别方法。首先,在编码器和解码器中分别添加改进InceptionV2和InceptionV2-trans结构增强模型的特征还原能力;其次,在各组成网络中进行条件批量归一化(CBN)处理改善过拟合,以Mish激活函数代替ReLU函数提升网络性能;最后,通过实验证明该方法能够以较少的样本获得100%的分类准确率,且收敛时间短,验证了该方法的可靠性。
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关键词
人机交互
生成对抗网络
变分自编码器
手势识别
条件批量归一化
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Keywords
human-machine interaction
generative adversarial networks
variational autoencoder
gesture recognition
conditional batch normalization
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名智能化仓储的“人-机-物”感知交互与协同作业框架
被引量：4
- 3
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作者
楚昌昊
惠记庄
张富强
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机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
长安大学智能制造系统研究所
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出处
《信息技术与信息化》
2023年第1期207-211,216,共6页
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基金
陕西省科技重大专项,汽车同步器核心零部件智能产线的研发,项目编号:2018zdzx01-01-01
陕西省自然科学基金,智能车间生产物流系统协同运行建模与分析方法研究,项目编号:2021JM-173
中央高校基金项目,云-边缘耦合环境下智能车间自治赋能机理及协同生产决策方法,项目编号:300102250201。
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文摘
针对智能化仓储底层物联设备覆盖区域广、灵活性高的主动感知与协同作业两个层面的需求,探讨人(社会)-机(信息)-物(物理)三元交互的仓储感知系统的基本构成、元素交互,提出一种基于“人-机-物”协同作业架构。考虑智能化仓储环境下多源节点要素特征,从计划、监控、感知、决策的闭环视角,阐述了仓储入库、存储和出库场景下“人-机-物”协同作业逻辑,为仓储物流的数字化、网络化和智能化提供了新的思路。
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关键词
智能化仓储
人-机-物
主动感知
协同作业
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多模态数据融合的加工作业动态手势识别方法
被引量：2
- 4
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作者
张富强
曾夏
白筠妍
丁凯
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机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
长安大学智能制造系统研究所
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期30-36,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3301702)
陕西省科技重大专项(2018zdzx01-01-01)。
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文摘
为了解决单模态数据所提供的特征信息缺乏而导致的识别准确率难以提高、模型鲁棒性较低等问题,提出了面向人机交互的加工作业多模态数据融合动态手势识别策略。首先,采用C3D网络模型并在视频的空间维度和时间维度对深度图像和彩色图像两种模态数据进行特征提取;其次,将两种模态数据识别结果在决策层按最大值规则进行融合,同时,将原模型使用的Relu激活函数替换为Mish激活函数优化梯度特性;最后,通过3组对比实验得到6种动态手势的平均识别准确率为96.8%。结果表明:所提方法实现了加工作业中动态手势识别的高准确率和高鲁棒性的目标,对人机交互技术在实际生产场景中的应用起到推动作用。
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关键词
多模态数据融合
加工作业
动态手势识别
C3D
Mish激活函数
人机交互
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Keywords
multi-modal data fusion
machining operation
dynamic gesture recognition
C3D
Mish activation function
human-computer interaction
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分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名改进天牛群算法在柔性作业车间调度中的应用
被引量：1
- 5
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作者
丁凯
赵欣悦
吕景祥
朱斌
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机构
长安大学智能制造系统研究所
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期111-118,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51705030)
中国博士后科学基金特别资助项目(2022T150073)。
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文摘
为解决柔性作业车间调度问题,在模拟自然界中天牛觅食行为的天牛须算法基础上,结合群智能优化理论,提出了一种基于莱维飞行、反向搜索和自适应参数调整混合策略的改进天牛群算法(LRA-BSO)。首先,建立柔性作业车间调度模型;其次,提出了基于Tent混沌映射生成初始种群的方法,以提高初始种群质量;再次,应用莱维飞行策略和反向搜索策略,并通过适应度反馈自适应调整天牛群的搜索步长以及搜索距离,以改善算法全局搜索能力,避免陷入局部极值;最后,为验证改进的天牛群算法的性能,通过6个多维度标准测试函数验证了LRA-BSO算法的寻优能力。通过FJSP的10个标准算例和1个实际案例验证了LRA-BSO算法在FJSP中的适用性。测试结果表明:改进的天牛群算法在8个标准算例中的表现均优于或持平于其他智能优化算法,表现出了较好的寻优能力;在实际案例验证中,改进后的算法相对于原始的天牛群算法,在收敛速度上提升了48%。
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关键词
柔性作业车间调度
天牛群算法
莱维飞行策略
反向搜索策略
自适应参数调整
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Keywords
flexible job-shop scheduling
beetle swarm optimization
Levy flight
reverse search
adaptive parameter adjustment
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TH18
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于生产甘特图的AGV资源约束调度方法
被引量：3
- 6
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作者
张富强
白筠妍
张林朋
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机构
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
长安大学智能制造系统研究所
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出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期23-29,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3301700)
中央高校基本科研项目(300102250201)
+1 种基金
陕西省自然科学基金资助项目(2021JM-173)
陕西省科技重大专项(2018zdzx01-01-01)。
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文摘
面对制造企业数字化、网络化和智能化转型升级需求,自动引导车(AGV)被广泛应用于生产作业的物流运输过程。在对多品种小批量工件任务的工艺路线规划基础上,迫切需要对各加工运输环节进行集成以更加符合实际生产的要求。针对有限AGV资源的柔性车间调度问题,构建了以最大完工时间、AGV数量和资源不均衡率最小化的多目标模型,采用基于生产甘特图的改进鲸鱼算法进行求解。首先,介绍了鲸鱼算法的基本原理;其次,设计了基于AGV数量、工序加工顺序和AGV编号的三段式编码方式将离散的数据转化为鲸鱼个体中的连续位置;最后,采用3种措施对算法进行改进:在初始化时通过反向学习策略获得较好的初始种群,而在迭代过程中分别加入自适应权重和变异因子,使算法的收敛精度和全局搜索能力得到提高。为验证算法的性能,用改进鲸鱼算法与基本鲸鱼算法、经典的NSGA-II求解上述模型。仿真结果表明,改进鲸鱼算法求解的质量较高且运行时间相较于NSGA-II缩短了21.6%。所提算法在有限AGV资源约束的智能化车间调度问题求解中有一定的实用价值。
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关键词
柔性车间调度
鲸鱼优化算法
多目标优化
自动引导车
生产甘特图
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Keywords
flexible job shop scheduling
whale optimization algorithm
multi-objective optimization
automatic guided vehicle
production Gantt chart
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分类号
TH18
[机械工程—机械制造及自动化]
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