一种基于深度学习算法的有向链路预测模型

    公开(公告)号:CN111260028A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010026716.4

    申请日:2020-01-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习算法的有向链路预测模型,服务于分布式大规模网络的拓扑演化。该模型在分布式网络节点的有向邻居链路存在基数约束条件下,基于链路预测主体节点的链接候选邻居节点的当前指标特征和序列特征向量,采用DNN和LSTM深度学习算法,设计了CFSF链路预测模型,解决了存在链接基数约束条件下进行有向链路建立和消失的预测问题,提高了链路预测精度。

    一种面向ROS的无人车倒退方法

    公开(公告)号:CN112833898B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202011615520.5

    申请日:2020-12-30

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 武丹凤 朱纪洪

    Abstract: 本发明提供了一种面向ROS的无人车倒退机制,主要针对ROS导航包不支持无人车倒退行驶至后方目标点的问题。本发明在ROS导航包的局部规划器中,对目标点进行了基于起点位置和偏航角的坐标转换;之后,根据转换后的目标点坐标、无人车起点与目标点的距离、偏航角差值绝对值、起点与目标点连线的斜率,实现了倒退机制的触发判断;最后,通过设置倒退标志位和倒退行驶速度,实现了基于ROS的倒退行为轨迹规划。该机制使得目标点符合参数阈值设定条件时,避免了无人车行驶到后方目标点所执行的大幅度转向行为,优化了到达目标点的距离和时间成本,同时解决了狭窄道路中基于原有ROS导航包进行路径规划时无人车不能到达其后方目标点的问题。

    一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法

    公开(公告)号:CN110967032B

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN201911220761.7

    申请日:2019-12-03

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供了一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法,主要面向野外环境下无人车感知范围有限、局部地图实时生成、地面属性多样的路线规划场景。本发明在划分完小单元栅格的实时地图基础上,通过考虑以每个可行驶单元栅格为中心点的不同区域大小的周围栅格的障碍物标识,增加了两类单元栅格标识;在此基础上,灵活利用不同标识对应的单元栅格,综合考虑距离以及可行驶子区域的横滚角、俯仰角、粗糙度等地面属性,利用改进后的A*算法,实时规划了局部可行驶路线,提高了路线规划的成功率,优化了到达局部终点的距离和时间成本;当在路线规划过程中失败时,设计了路线再规划策略。

    一种面向ROS的无人车倒退机制

    公开(公告)号:CN112833898A

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN202011615520.5

    申请日:2020-12-30

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 武丹凤 朱纪洪

    Abstract: 本发明提供了一种面向ROS的无人车倒退机制,主要针对ROS导航包不支持无人车倒退行驶至后方目标点的问题。本发明在ROS导航包的局部规划器中,对目标点进行了基于起点位置和偏航角的坐标转换;之后,根据转换后的目标点坐标、无人车起点与目标点的距离、偏航角差值绝对值、起点与目标点连线的斜率,实现了倒退机制的触发判断;最后,通过设置倒退标志位和倒退行驶速度,实现了基于ROS的倒退行为轨迹规划。该机制使得目标点符合参数阈值设定条件时,避免了无人车行驶到后方目标点所执行的大幅度转向行为,优化了到达目标点的距离和时间成本,同时解决了狭窄道路中基于原有ROS导航包进行路径规划时无人车不能到达其后方目标点的问题。

    一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法

    公开(公告)号:CN110967032A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201911220761.7

    申请日:2019-12-03

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供了一种野外环境下无人车局部行驶路线实时规划方法,主要面向野外环境下无人车感知范围有限、局部地图实时生成、地面属性多样的路线规划场景。本发明在划分完小单元栅格的实时地图基础上,通过考虑以每个单元栅格为中心点的不同区域大小的周围栅格的障碍物标识,增加了两类单元栅格标识;在此基础上,灵活利用不同标识对应的单元栅格,综合考虑距离以及可行驶子区域的横滚角、俯仰角、粗糙度等地面属性,基于A*算法,实时规划了局部可行驶路线,提高了路线规划的成功率,优化了到达局部终点的距离和时间成本;当路线规划失败时,设计了路线再规划策略。

    两种基于邻居的网络拓扑类有向链路预测指标

    公开(公告)号:CN111245657A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010026710.7

    申请日:2020-01-10

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供了两种基于邻居的网络拓扑类有向链路预测指标。通过考虑进行链路维护的主体节点与其候选邻居节点的链接关系变动(建立与消除)历史,以及链接建立与消除的时间有效性,提出了累积链接变动得分(CLC,Cumulative Link Change score)指标;链路预测节点对中的每一个节点与第三方节点的有向关系构成了9种基本的三联关系类型(TRT,Triad relationship type),每一种模式都可衡量两个节点之间的可执行任务类型相似性,但效果却不尽相同,因此通过考虑多种三联关系类型,并基于主体节点与第三方节点、候选节点与第三方节点不同链接方向的CLC指标值,提出了cTRT指标。

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