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公开(公告)号：CN120066034A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510204196.4
申请日：2025-02-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种无模型无人水下航行器轨迹跟踪方法及系统，其包括：步骤1，根据给定的期望轨迹及测量得到的无人水下航行器位姿，计算跟踪误差及跟踪误差变化率，构造非线性非奇异终端滑模面；步骤2，根据无人水下航行器位姿、速度及期望轨迹，计算动态回归矩阵；步骤3，根据滑模面及动态回归矩阵，设计非线性自适应律，获得模型不确定性未知上界、输入饱和逆向标度因子下界倒数及无人水下航行器未知物理参数的估计值；步骤4，根据步骤3获得的估计值，结合控制律增益系数及动态回归矩阵，设计无模型鲁棒自适应有限时间控制律。本发明能够解决输入饱和及模型不确定性条件下无人水下航行器物理参数未知的轨迹跟踪控制问题。
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公开(公告)号：CN119861568A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510033450.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种ASV‑AUV混合集群鲁棒模型预测协同控制方法及系统，其包括：步骤1，获取混合集群中任意自主系统的位置状态信息和速度状态信息，自主系统分为ASV和AUV；步骤2，依据协同任务设定自主系统i对应的期望位置向量，结合位置状态信息和速度状态信息，在运动学层计算自主系统的虚拟控制速度；步骤3，根据虚拟控制速度，在动力学层采用干扰观测器估计干扰，通过鲁棒模型预测控制器计算自主系统的控制输入；步骤4，根据控制输入，在执行层采用推进器模型计算出推进系统的实际执行控制量。本发明能够解决具有不确定性的ASV‑AUV混合集群系统的协同控制问题，并提高系统控制的鲁棒性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119773803A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411825072.X
申请日：2024-12-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SRL的智能网联汽车功能降级决策方法及系统，其包括：步骤1，采集环境信息及监测触发事件；步骤2，对步骤1监测到的触发事件的系统风险评估指标进行分级，根据实际的驾驶模式可以确定对应的汽车安全完整性等级，获得自车的系统风险；步骤3，根据步骤1采集到的环境信息，综合静态障碍物、动态障碍物及道路边界各自的风险场，利用行车风险场模型获得自车的行车风险；步骤4，通过CMDP模型描述智能网联汽车功能降级决策过程，以获取最优功能降级策略；其中，CMDP模型的状态空间S和代价函数均包括步骤2的系统风险以步骤3的行车风险。本发明能够现智能网联汽车在复杂多变的场景中高效、安全、稳定的功能降级决策。
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公开(公告)号：CN119379265B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411930144.7
申请日：2024-12-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/20 , G06N5/022 , G06Q10/30 , G06F18/22 , G01M17/007
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶重载车辆系统性能在线监测方法及系统，属于重载车辆运动规划与控制技术领域。本发明考虑了运行环境，特别是路面环境对无人驾驶重载车辆系统性能的影响，测定了无人驾驶重载车辆在不同运行环境以及不同典型工况下的系统响应传递函数，同时构建了性能良好知识库和性能衰减知识库，以系统响应传递函数的特征参数以及生产数据作为系统是否需要维修介入的依据，实现了无人驾驶重载车辆的自动在线监测。
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公开(公告)号：CN119649328A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411702046.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种基于成对图像数据生成与知识蒸馏的雨天目标检测方法，属于自动驾驶目标检测技术领域。该方法包括：获取道路场景真实图像和语义分割掩码；将语义分割掩码与天气条件文本信息输入到训练好的改进扩散模型，得到雨天条件下的道路场景生成图像；在目标检测模型中引入CoT模块与ODConv模块进行优化，然后采用动态加权聚合损失函数对目标检测模型进行改进，得到优化后的目标检测模型；进行知识蒸馏，得到雨天目标检测增强模型；使用雨天目标检测增强模型进行目标检测。本发明提供的方法在雨天场景中表现出色，具备良好的泛化能力，能够在各种复杂场景中提供更高精度的目标检测，有效提升了检测准确率和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119166819A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411325876.3
申请日：2024-09-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06F40/12 , G06F40/30 , G06F18/23213 , G06N5/04 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于LLMs的事故触发源分析与ODC元素提取、分类方法及系统，其包括：将原始事故数据预处理后，得到待处理交通事故分析任务的事故数据，输入经由Prompt模块并通过FS技术引导学习后的LLMs，LLMs利用学习到的触发源提取方法对待处理的事故数据中的触发源进行提取，将提取出的触发源进行词向量化，构造触发源词向量空间；对触发源词向量空间中的触发源词向量进行聚类，使用搜索算法检索触发源文本嵌入数据库，找到与触发源词向量最接近的触发源文本，以从触发源词向量中提取出ODC元素三级分类，将ODC元素三级分类整理到国标文件的二级分类框架下，形成满足国标要求的ODC元素二级分类框架。本发明能有效提升关键ODC元素的提取效率，并能够提升元素分级分类的准确性和效率。
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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：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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