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公开(公告)号：CN114386527A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210056531.7
申请日：2022-01-18
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统，该方法包括：步骤1，获取源域感兴趣区域特征向量和目标域感兴趣区域特征向量及其与对应的预测类别和与对应的预测类别步骤2，计算类间正则化损失函数值步骤3，计算类内正则化损失函数值步骤4，和作为正则化项结合到域自适应目标检测框架的损失函数中，以联合优化域自适应目标检测损失函数和类别正则化损失函数。本发明实现了两域相同类别特征合理充分的对齐，大大降低了两域特征负迁移的风险，而且还可以灵活地拓展到多种现有的域自适应目标检测框架中。
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公开(公告)号：CN113335309B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110758225.3
申请日：2021-07-05
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: B60W60/00 , B60W40/105 , B60W40/076 , B60W40/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种车辆纵向控制方法和装置，该方法包括：根据车辆当前速度和最近轨迹点信息确定作为预瞄点的轨迹点；将所述预瞄点的参考速度设置为期望速度，计算所述期望速度与所述车辆当前速度的差作为速度反馈误差，根据所述速度反馈误差计算得到期望加速度、以及额外驱制动力；根据所述额外驱制动力修正所述速度反馈误差，利用修正后的速度反馈误差确定速度控制模式；根据所述速度控制模式，将所述额外驱制动力转化为相应的驱动补偿量或制动补偿量，通过驱动器件或制动器件实现对车辆的纵向控制。本发明实施例中，考虑车辆当前速度和所处不同模式，灵活确定驱动补偿或制动补偿，从而能够实现更加精确的纵向控制。
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公开(公告)号：CN113904947A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111344258.X
申请日：2021-11-15
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种车路协同分布式边缘计算任务卸载与资源分配方法和系统，该方法包括：步骤1，获得车辆与基站之间的平均传输速率；步骤2，在满足任务截止时间前提下，建立由多网联车辆任务卸载时延与能耗多目标加权和优化模型描述的原优化问题；步骤3，联合优化任务卸载分割比例、本地计算资源分配策略、通信带宽与边缘计算资源分配策略组成的约束条件，通过可行性分析得到优化变量可行集；步骤4，将所述原优化问题转化为等价优化问题；步骤5，将所述等价优化问题依次分解为第一阶段子问题和第二阶段子问题进行求解，分别得到最优通信与边缘计算资源分配策略和最优车辆任务分割策略与本地计算资源分配策略。本发明能够解决现有的边缘计算集中式决策方案通信开销大、求解复杂度高、资源分配不合理、用户部分隐私泄露等问题。
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公开(公告)号：CN113821875A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111128029.4
申请日：2021-09-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G07C5/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一个基于端云协同的智能车辆故障实时预测方法及系统，该方法包括：步骤1，采集智能车在运行期间的n个系统的原始数据；步骤2，通过部署在云端的CNN‑LSTM预测模型进行实时预测训练，获得与各系统相对应的单系统剩余使用寿命预测模型，并下发至车端；步骤3，通过训练好的单系统剩余使用寿命预测模型，车端实时获得第k个系统的预测剩余寿命，k＝1……,n；步骤4，根据k个系统各自对应的预测剩余寿命，通过串并联系统剩余使用寿命预测模型，得到整车的剩余使用寿命。本发明具有实时性强，精度高，适用性好、持续迭代升级等优点，解决了传统方法只针对车辆单系统或单部件的预测，以及车辆故障预测不及时、不准确等问题。
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公开(公告)号：CN113807420A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111036092.5
申请日：2021-09-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑类别语义匹配的域自适应目标检测方法及系统。该方法包括：步骤1，获取源域带标签图像和目标域无标签图像；步骤2，使用源域带标签图像训练得到经过预训练的基础目标检测器；步骤3，在经过预训练的基础目标检测器上增加域自适应组件，使用源域带标签图像和目标域无标签图像训练得到经过训练的域自适应目标检测模型；步骤4，移除增加的域自适应组件，使用经过训练的域自适应目标检测模型对目标域场景进行目标检测。本发明考虑了跨域目标检测中两域特定类别语义匹配的问题，避免源域和目标域的目标类别在共享类别空间中出现错误对齐的问题，从而促使目标检测模型在目标域上的检测性能得到进一步提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113759804A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111121022.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明实施例公开了一种用于车辆远程控制的方法及系统，该方法包括：采集远程驾驶舱中模拟驾驶套件的操控信号，包括油门踏板开度及变化率、制动踏板开度及变化率；根据油门踏板和制动踏板的开度大小决策车速控制模式；接收并解析车载终端反馈的车辆状态数据，包括车辆的实际车速和挡位；根据车速控制模式，结合车辆状态数据，计算期望车速；生成期望控制指令，并下发至所述车载终端，用于控制所述车辆的运行。本发明实施例中，基于踏板开度及变化率以及车辆状态数据确定期望车速，将车辆的状态数据应用于期望指令的计算中，可有效降低期望指令相对于车辆状态的变化量，使得车辆状态变化更为平稳。
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公开(公告)号：CN113642109A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110940508.X
申请日：2021-08-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的多传感器方案评价与优化系统及方法，该方法包括：第一评价单元，其用于从安全性指标和经济性指标，对车辆上的传感器布置方案进行评分；第二评价单元，用于对传感器布置方案中的各类传感器的性能进行评分；上部神经网络；下部神经网络；迭代优化单元，用于判断上部神经网络与下部神经网络的输出的得分是否满足设定要求，在判定结果为否的情形下，依据第一评价单元和第二评价单元的评分结果，调整传感器布置方案或其中传感器的性能，从而产生仿真数据，利用仿真数据得到神经网络的数据，直至判定结果为是。本发明能够不断迭代优化传感器布置方案以及提高其中传感器的性能，降低前期制造成本。
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公开(公告)号：CN113452566A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110757731.0
申请日：2021-07-05
Applicant: 湖南大学 , 中车株洲电力机车研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种云边端协同资源管理方法，包括如下步骤：步骤S1：接收用户任务请求；步骤S2：获取云边可用资源状态信息；步骤S3：基于用户请求和可用资源状态信息建立考虑可靠性、时延和资源容量约束的系统收益最大化的资源管理优化模型；步骤S4：求解资源管理优化模型，完成用户任务与资源节点匹配，用户将任务卸载至匹配的资源节点。本发明的云边端协同资源管理方法，加入了可靠性进行资源管理，同时考虑了计算、存储和网络资源，易于实现，保证时延，精准可靠，提高了资源利用率和系统收益等。
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公开(公告)号：CN111650942B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010532372.4
申请日：2020-06-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动观测器的有限时间收敛车辆编队控制方法，包括如下步骤：步骤1，将编队中车辆从前到后进行0～N编号，其中第0辆为匀速行驶的领航车辆，步骤2，每辆车利用扰动观测器得到不匹配速度扰动及匹配加速度扰动的估计值；步骤3，在行驶过程中；步骤4；步骤5；步骤6，判断期望加速度高于或是低于节气门开度为零时实际加速度；步骤7，驱动系统或制动系统作用得到驱动力矩Tiw或制动力矩Tib并施加至车身；步骤8，每个跟随车辆不断重复上述步骤2～7，实现车辆编队行驶。本发明的基于扰动观测器的有限时间收敛车辆编队控制方法，车辆编队开展误差可在有限时间收敛，从而保证车辆编队跟踪性能和安全性。
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