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公开(公告)号：CN101630144B
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200910044150.1
申请日：2009-08-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种电子节气门的自学习逆模型控制方法，该控制器的组成结构包括2个部分：1)采用一个径向基函数神经网络作为辨识器，建立电子节气门的非线性模型；2)采用另外一个RBF神经网络作为逆模型控制器，得到合适的控制量。这里的2个RBF神经网络采取了一种自学习策略，包括离线学习和在线学习两个环节：离线学习中，2个RBF神经网络根据现场样本数据，调整优化网络权值参数；离线学习完成后，再采用一种在线学习算法调整优化这两个RBF神经网络权值参数，控制性能达到要求。本发明能克服电子节气门控制中的非线性、时变等难题，提高控制的效果和性能。
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公开(公告)号：CN101635553A
公开(公告)日：2010-01-27
申请号：CN200910044151.6
申请日：2009-08-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于发电机励磁与汽门系统的综合智能解耦控制方法，其特征在于：针对发电机端电压和功角两个变量，分别计算期望值与实际值的误差，设计一种新的综合智能解耦控制器，该控制器由模糊逻辑控制器、神经元PID控制器及解耦补偿器三个部分组成，并给出了该控制器的具体结构、参数设置和参数学习训练算法。该综合智能控制器可以同时调节发电机励磁与汽门系统，控制器输入量为2个：发电机端电压的误差、功角的误差，本发明中的控制器根据设定的控制规则和控制参数，以2个控制输出量分别作用于励磁和汽门系统。本发明能解决发电机励磁与汽门系统综合控制中的强非线性、时变、耦合等难题，获得良好的控制效果。
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公开(公告)号：CN114834449B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210658957.X
申请日：2022-06-10
Applicant: 湖南大学
IPC: B60W30/095 , B60W50/00
Abstract: 一种多势场融合的智能驾驶汽车安全避障方法，包括：1、分别构建智能驾驶汽车与多个障碍物对应的相对速度区域；2、分别构建智能驾驶汽车与多个障碍物对应的速度势场；3、构建满足不同道路边界安全避障的道路势场；4、自适应地分配道路势场和多个速度势场的权值，将加权后的道路势场和多个速度势场相结合得到总势场；5、利用梯度下降法计算总势场的负梯度，得到同时满足多个不同速度的障碍物和不同边界道路的安全避障路径；6、根据智能驾驶汽车在道路上的行驶状态和障碍物的运动情况，判断是否避障完成。本发明所提出方法能够同时适应多个不同速度障碍和不同边界道路，为智能驾驶汽车在复杂动态环境中安全避障提供了解决方案。
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公开(公告)号：CN115147488B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210789995.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V20/70 , G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于密集预测的工件位姿估计方法与抓取系统，搭建密集逐像素预测网络并训练，获取包含工件的场景RGB图像输入该预测网络，利用网络中的特征金字塔网络提取图像的逐像素卷积特征，采用三个回归分支网络从逐像素卷积特征中分别预测逐像素的语义信息、中心点信息和关键点信息，利用前述信息进行多工件实例分割，得到每个工件实例的密集关键点预测，采用投票策略确定各工件关键点2D位置，通过工件关键点2D位置以及对应工件模型上的3D位置建立2D‑3D对应关系，采用UD‑PnP算法计算工件的6D位姿。该方法网络结构简单、鲁棒性强、执行速度快，适合复杂工业场景下弱纹理、多工件任意位姿工件的抓取任务。
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公开(公告)号：CN117575323A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311642472.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种核电厂作业人员安全等级评估方法，包括：根据岗位辐射、工作时长、厂区辐射和辐射防护获取若干个待评价指标数据；获取每个待评价指标数据对应的主观评价权重和客观评价权重；通过合作博弈模型对主观评价权重和客观评价权重进行融合，获取组合权重；对组合权重和对应的待评价指标数据进行加权求和计算，获取安全等级评估结果；其中，主观评价权重的获取包括：根据若干个待评价指标建立模糊判断矩阵；通过模糊判断矩阵获取主观评价权重；客观评价权重的获取包括：根据CRITIC客观赋权法获取每个待评价指标数据的客观评价权重。通过对辐射来源进行不同维度的解析，提出了一种科学可靠的作业人员安全评估方法。
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公开(公告)号：CN116914194A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310882407.0
申请日：2023-07-18
Applicant: 湖南大学
IPC: H01M8/04298 , H01M8/04992 , B60L58/30
Abstract: 本发明公开了一种云端协同的燃料电池剩余使用寿命远程监控方法，包括：获取燃料电池实时的电气特性参数和周围环境信息；对燃料电池实时的电气特性参数和周围环境信息进行预处理；将经过预处理的燃料电池实时的电气特性参数和周围环境信息上传至云服务器中的基于空间注意力机制的卷积神经网络和长短时记忆神经网络相结合的混合预测模型，得到电堆电压预测结果；将电堆电压预测结果下发至现场终端设备，并将电堆电压预测值与预设报警阈值进行比较；若电堆电压预测值低于预设报警阈值，则使现场终端设备发出警报。本发明能够在汽车供能系统中的对燃料电池剩余使用寿命进行预估，并对在汽车行驶环境中的燃料电池剩余使用寿命进行远程监控及高效预警。
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公开(公告)号：CN116817903A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311068052.8
申请日：2023-08-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验视觉引导的智能机器人全局定位方法及系统，方法包括：选择智能机器人的工作场景；建立工作场景的栅格地图与图像数据集；关联坐标信息与图像数据集信息；训练并部署轻量级神经网络；对智能机器人进行基于先验视觉引导的全局定位。在自适应蒙特卡洛定位算法的基础上，加入采用轻量级神经网络进行场景分类来实现先验视觉引导，使智能机器人具备自主性、低成本与快速性的全局定位能力。为了进一步确保定位结果准确性与可靠性，在激光雷达、里程计、惯性传感器和相机等设备下使用粒子变化均值与惯性测量传感器融合观测来动态监测机器人的定位状态。设计了视觉引导定位的结果自校验策略，有效提高机器人全局定位系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111260621B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010036848.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种印制电路板表面缺陷定位与识别方法，首先采集印制电路板待测图像与模板图像；其次，使用第一个卷积神经网络得到特征点预测分布图，筛选得到最佳特征点；然后，使用第二个卷积神经网络计算最佳特征点的描述向量，匹配待测图像与模板图像的最佳特征点；接着，根据匹配点计算仿射变换矩阵，并将待测图像投影到模板图像上；再次，计算被投影的待测图像与模板图像的功率谱，根据功率谱差异得到待测图像的异常频率分量，再通过傅立叶反变换得到疑似缺陷区域；最后，使用第三个卷积神经网络对疑似缺陷区域进行识别及分类。本发明可准确地对印制电路板表面缺陷进行定位与识别，保障电路板质量，并对环境噪声有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115979973A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310271270.5
申请日：2023-03-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/25 , G01N33/15 , G06V10/764 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于双通道压缩注意力网络的高光谱中药材鉴别方法，包括：1、构建第一金银花中药材高光谱数据集和第二金银花中药材高光谱数据集；2、构建分组融合模块，将第一金银花中药材高光谱数据集输入到分组融合模块，最终生成空间通道的输入矩阵和光谱通道的输入矩阵；3、搭建空谱双通道压缩注意力网络模型，优化空谱双通道压缩注意力网络模型的参数；4、利用第二金银花中药材高光谱数据集对训练后的空谱双通道压缩注意力网络模型进行验证。本发明利用分组融合模块降低了高光谱数据的冗余程度，同时利用双通道压缩注意力网络学习金银花高光谱数据的空谱特征表示，减少了有效信息丢失，降低了注意力计算的资源消耗，提高了金银花的鉴别精度。
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