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公开(公告)号：CN119003944A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411102833.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习和可达集的安全轨迹规划方法与系统及系统，属于自动驾驶领域。本发明利用强化学习进行轨迹粗解生成，与基于搜索和采样的方法相比，计算效率更高，无需复杂繁琐的规则设计，具备学习进化的能力；利用可达集对轨迹粗解进行修正，并为轨迹优化问题提供约束条件，保障了车辆行驶的效率以及安全性；利用约束迭代线性二次型调节器进行轨迹优化，与二次优化算法相比，生成的轨迹曲率更小，轨迹舒适度更高。
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公开(公告)号：CN118915744A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410970524.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式驱动转向智能车辆分层轨迹规划方法及系统，属于智能车辆技术领域，本方法首先分析分布式驱动转向车辆的运动学模型，获取非结构化场景相关参数；然后重新设计混合A*算法的代价函数与节点扩展方式，搜索出按模式切换点进行分段的粗略路径，并构造对应的初始轨迹；最后采用基于行车走廊的数值优化方法对初始轨迹进行优化，设计考虑轨迹平滑性、舒适性、安全性、高效性的目标函数与约束条件，构造轨迹优化最优控制问题，然后对轨迹优化最优控制问题进行求解得到最优轨迹。本发明可以实现分布式驱动转向智能车辆能够在狭窄拥堵、障碍物密集的复杂非结构化场景中生成连续、平滑、舒适、安全、高效的轨迹。
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公开(公告)号：CN118665309A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411030991.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: B60P1/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/40 , B65G69/00
Abstract: 本发明涉及矿山自动驾驶技术领域，具体公开了一种无人驾驶矿卡自适应卸载交互方法、装置及系统，包括：获取卸料站周期性上报的第一卸料站状态监测信息；若第一卸料站状态监测信息为卸料口不满且存在空闲卸载位，获取卸料站周期性上报的第二卸料站状态监测信息；若第二卸料站状态监测信息为空闲卸载位不存在异常，则向无人驾驶矿卡发送第一调度指令；获取卸料站周期性上报的第三卸料站状态监测信息；根据第三卸料站状态监测信息生成自适应调整指令；当接收到无人驾驶矿卡发送的卸载完成的信息时，生成第二调度指令。本发明提供的无人驾驶矿卡自适应卸载交互方法通过与无人驾驶矿卡以及卸料站的自适应卸载交互实现无人驾驶矿卡卸载的自适应调配。
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公开(公告)号：CN118348792A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410483054.1
申请日：2024-04-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种水下潜航器有限时间协同分层深度控制方法和系统，该方法包括：协同观测器计算设备接收虚拟领导者轨迹和除第i个跟随者AUV之外的其他跟随者AUV的观测量状态中的必要信息，计算第i个跟随者AUV的观测器状态向量；局部控制器计算设备接收协同观测器计算设备计算的第i个跟随者AUV的观测器状态向量，结合接收到的传感器测量的第i个跟随者AUV的状态信息，计算第i个跟随者AUV的控制量信息；第i个跟随者AUV根据局部控制器计算设备确定的控制量信息控制运行。本发明中通过设计协同观测器与局部控制器，解决异构、带有异质时变参数多AUV系统的协同深度控制问题，方便实际的设计与部署。
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公开(公告)号：CN115683147B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211402386.X
申请日：2022-11-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的混合A星路径规划方法及装置，该方法包括：步骤一，获取障碍物信息，基于密度聚类算法对障碍物进行聚类；步骤二，利用混合A星路径规划方法，根据新的障碍物进行路径规划。本发明利用密度聚类算法对障碍物进行聚类，再利用点集的凸多边形包络算法对同一类中的障碍物进行最小凸多边形包络，最小凸多边形作为一个新的障碍物代替对应类的障碍物出现，从而达到简化非结构化多障碍物环境的目的，避免因划分的栅格宽度小于车辆的最小可通行宽度而造成的启发式函数将轨迹带入死胡同的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116758722B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202310531628.3
申请日：2023-05-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G08G1/00 , G05D1/43 , H04L67/125
Abstract: 本申请公开了一种基于数据驱动的混合交通环境网联车辆控制系统，属于智能交通技术领域。系统包括：安装于混合车辆队列中所有车辆上的车间通信单元、数据存储单元、计算单元以及执行单元。本申请还公开了一种基于上述系统的一种基于数据驱动的混合交通环境网联车辆控制方法。本申请具有如下有益效果：能有效解决实际混合交通场景中车辆队列模型未知，传统的基于模型进行控制器设计的方法无法使用的问题。在车辆队列运行的初始阶段收集数据通过所提技术方案就能得到保证车辆队列内稳定性的控制器和混合车辆队列的近似模型。更进一步，依据辨识出的混合队列模型可以设计更复杂的控制器用于保证智能网联汽车的跟车安全性和舒适性。
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公开(公告)号：CN118068837A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410194006.0
申请日：2024-02-21
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/43 , G05D1/242 , G05D1/246 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/648 , G05D105/05
Abstract: 本发明公开了一种装载区多车多铲协同装载调度及轨迹规划方法与装置，装载区多车多铲协同装载调度及轨迹规划方法包括：步骤1，根据车辆的入场时间、出场时间、以及空/重载情况，确定车辆的优先级顺序；步骤2，根据优先级顺序，生成调度指令，并规划每一辆矿卡的行驶轨迹；步骤3，根据规划好的每一辆矿卡的行驶轨迹，预估各矿卡在每个时刻所处位置，进行多车动态冲突检测，按照优先级顺序使优先级低的矿卡实时避让优先级高的矿卡。本发明用于解决露天矿区装载作业面内存在多辆挖掘机与多辆无人驾驶矿卡的协同装载问题。
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公开(公告)号：CN113778556B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202111072968.1
申请日：2021-09-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种车路协同任务卸载推荐方法及系统，其该方法包括：步骤S1，在预设的时隙处接收用户任务请求和车辆位置信息；步骤S2，获取时隙处各服务节点状态信息；步骤S3，对步骤S1中获取的任务和系统历史数据库中案例进行相似度计算，并选取相似度值最大的N个案例，返回相似案例的服务节点列表及其相似度值作为原始推荐列表L1；步骤S4，筛选出当前时隙满足该用户任务基本需求的可用服务节点，作为筛选过的推荐列表L2；步骤S5，对列表L2中的服务节点，计算对应的卸载成本，并将获得的卸载成本信息，添加至推荐列表L2中；步骤S6，使用多目标决策方法获得最优解作为目标服务节点；步骤S7，将用户任务与步骤S6获得的目标服务节点进行关联，生成卸载指令，并将用户任务卸载至匹配的服务节点。本发明能够在满足用户任务基本需求的条件下，获得更符合用户偏好的任务卸载方案，以优化用户服务质量，提高用户满意度。
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公开(公告)号：CN116758722A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310531628.3
申请日：2023-05-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G08G1/00 , G05D1/02 , H04L67/125
Abstract: 本申请公开了一种基于数据驱动的混合交通环境网联车辆控制系统，属于智能交通技术领域。系统包括：安装于混合车辆队列中所有车辆上的车间通信单元、数据存储单元、计算单元以及执行单元。本申请还公开了一种基于上述系统的一种基于数据驱动的混合交通环境网联车辆控制方法。本申请具有如下有益效果：能有效解决实际混合交通场景中车辆队列模型未知，传统的基于模型进行控制器设计的方法无法使用的问题。在车辆队列运行的初始阶段收集数据通过所提技术方案就能得到保证车辆队列内稳定性的控制器和混合车辆队列的近似模型。更进一步，依据辨识出的混合队列模型可以设计更复杂的控制器用于保证智能网联汽车的跟车安全性和舒适性。
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公开(公告)号：CN116681851A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310647216.6
申请日：2023-06-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T17/05 , G01C21/00 , G06T7/73 , G06V20/56 , G06V20/40 , G06V10/36 , G06V10/764 , G06V10/62 , G06V10/44 , G06T3/40 , G06T5/50
Abstract: 本申请公开了一种快速场景下的基于事件相机的双目视觉SLAM系统及方法，属于视觉空间定位技术领域。该系统包括：事件流信息处理模块，3D点云地图生成模块以及位姿估计模块。本申请融合相邻时间戳TS内事件深度增加建图的稠密程度，降低建图过程中的深度不确定性，提高了建图的精度；在融合TS建图的过程中，使用IRLS算法降低计算复杂度，从而增加了3D点云地图的生成速度，在快速场景下更适用；使用Luacas‑Kanade方法最小化位姿估计过程的误差，使定位更加精确；降低了计算复杂度，使位姿更新频率达到100Hz，实现实时跟踪。
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