公开(公告)号：CN118818957A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411073119.1

申请日：2024-08-06

Applicant: 北京科技大学 ,  清华大学

Inventor： 黄晨 ,  段京良 ,  李升波 ,  刘畅 ,  李轩 ,  朱哿宇 ,  马飞

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明涉及自动驾驶领域，特别是指一种依托强化学习的PID轨迹跟踪控制方法及装置，方法包括：获取待控制自动驾驶车辆的当前状态、参考轨迹和实际运行误差；构建车辆轨迹跟踪控制的策略模型；将当前状态和参考轨迹输入至车辆轨迹跟踪控制的策略模型，得到PID控制参数；将PID控制参数和实际运行误差输入至PID控制器，得到自动驾驶车辆的控制量，根据自动驾驶车辆的控制量，完成自动驾驶车辆轨迹跟踪控制。本发明利用强化学习强大的学习能力结合PID本身的稳定性以及强鲁棒性，实现车辆轨迹跟踪控制的高实时、高稳定和高精度在线计算。解决当前车辆轨迹跟踪控制的计算实时性差、应用可靠性弱和依赖复杂动态模型等问题。

公开(公告)号：CN114088872B

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202111438515.6

申请日：2020-12-18

Applicant: 北京科技大学 ,  郑州大学

Inventor： 边会婷 ,  李静 ,  王东明 ,  魏子莹 ,  张艺博 ,  黄晨 ,  杨澍

IPC: G01N31/12 ,  G01M99/00

公开(公告)号：CN116416253B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310689836.6

申请日：2023-06-12

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 庄培显 ,  李擎 ,  李江昀 ,  张天翔 ,  万春秋 ,  苗磊 ,  奚亚鸣 ,  林语煊 ,  黄晨

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06T7/70 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开一种基于亮暗通道先验景深估计的神经元提取方法及装置，方法包括：输入原始图像视频数据；计算原始图像视频数据的亮暗通道先验，利用两种先验估计原始图像视频数据景深对应的传输率；将原始图像视频数据以像素为单位点除景深对应的传输率，构建约束性非负矩阵分解的神经元提取框架；迭代求解神经元的相关参数，包括：空间位置及形状大小、动作电位及时序变化、背景，直至迭代结束，最终输出神经元的提取信息，包括：空间位置及形状大小、动作电位和时序变化。本发明能够快速估计与利用原始数据景深，有效地去除原始数据的散射，准确地提取神经元的空间位置及形状大小、动作电位和时序变化等特征信息。