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公开(公告)号:CN114485730B
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202210089031.3
申请日:2022-01-25
Applicant: 湖南大学 , 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于牛顿迭代法的DVL误差标定方法及系统,其包括:步骤1,构建DVL误差损失函数f(Φ,δ);步骤2,通过牛顿迭代法逼近损失极小值点获得Φ和δ的最优估计值,其具体包括:步骤21,令X=[Φ,δ],将所述非线性优化函数f(X)进行在初始点二阶泰勒展开;步骤22,根据所述步骤21二阶泰勒展开后的结果,确定迭代方程:步骤23,给定初始值通过i次迭代,求出每次迭代中不同的海森矩阵A(X)及其逆矩阵,从而得到Xi,如果Xi小于预设值,或者迭代次数达到设定的最大值,则Xi作为最优解,停止迭代;否则返回方程(3)继续迭代运行。
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公开(公告)号:CN115359121B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202210984537.0
申请日:2022-08-17
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达遮挡判断与清洗方法及装置,该方法包括:通过激光雷达采集带有点云坐标和信号强度的每帧原始点云数据;将每帧原始点云数据转换为深度图;深度图中的点的参数信息包括:偏角α、偏角β和信号强度;当深度图中阴影面积超过阈值时,判断为异常,并输出阴影区域的最大和最小的水平偏角;根据最大和最小的水平偏角确定清洗范围,对激光雷达表面进行清洗。本发明中,通过将激光雷达采集的每帧原始点云数据转换为深度图,以深度图的阴影部分确定激光雷达表面需要清洗的位置,控制相应喷头进行清洗,能够针对性清洁雷达,保证激光雷达的正常工作和遮挡物的及时高效清洗。
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公开(公告)号:CN115465293A
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202211082496.2
申请日:2022-09-06
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: B60W60/00 , B60W50/02 , G08G1/0967 , G06V20/56 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多传感器安全自认知及安全处理装置及系统,其包括传感器模块、传感器安全自认知模块、传感器软硬件功能安全监测模块和安全处理模块,其中,传感器模块用于获取自车上各个传感器采集到的传感器原始数据,传感器安全自认知模块用于根据传感器原始数据,判断当前行驶环境对自动驾驶的影响,同时结合可行驶区域检测,对各传感器的预期功能安全进行感知,以获取传感器软硬件故障信息,安全处理模块用于根据预设的故障等级以及传感器软硬件功能安全监测模块监控获取得到的传感器模块和传感器安全自认知模块的运行状态,输出相应的安全处理决策。
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公开(公告)号:CN114565616B
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202210202063.X
申请日:2022-03-03
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种非结构化道路状态参数估计方法及系统,其包括:步骤1,将采集到的点云数据与图像数据进行时间同步和空间同步,并获得激光雷达坐标系中的点云数据中的点云到像素坐标系中的像素的映射关系;步骤2,多传感器融合地面分割,输出点云地面分割结果和图像地面分割结果;步骤3,地面点云数据增强;步骤4,道路自适应分块拟合,实现路面建模;步骤5,道路参数估计:基于路面平面模型,通过计算相邻两平面的法向量夹角即可求得相邻平面的相对纵向/横向坡度;通过计算地面点云到对应拟合平面之间的距离,并采用距离的均方根作为路面粗糙度的评价指标;通过拟合每个分块平面的道路边界,进行道路曲率估计。
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公开(公告)号:CN114509086B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202210137726.4
申请日:2022-02-15
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种智能车辆在连续弯道场景下的最优轨迹规划方法及系统,其包括:步骤1,通过传感器获取自车所在道路的道路边界点以及该道路的中心线点的坐标,沿自车纵轴的前、后方向分别设置半径为R的前包络圆和后包络圆,通过前包络圆和后包络圆表征自车,同时将道路边界点均沿垂直于其对应中心线的方向内缩距离R;步骤2,将道路边界点拟合出总数为N条具有相互重叠部分并由多项式和描述的道路边界;步骤3,使用自行车运动学模型作为自车的车辆模型,同时将和作为道路边界约束,结合车辆约束,建立第一最优控制问题,并将最优控制问题转化为非线性规划问题,求出全局最优轨迹。
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公开(公告)号:CN115359121A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202210984537.0
申请日:2022-08-17
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达遮挡判断与清洗方法及装置,该方法包括:通过激光雷达采集带有点云坐标和信号强度的每帧原始点云数据;将每帧原始点云数据转换为深度图;深度图中的点的参数信息包括:偏角α、偏角β和信号强度;当深度图中阴影面积超过阈值时,判断为异常,并输出阴影区域的最大和最小的水平偏角;根据最大和最小的水平偏角确定清洗范围,对激光雷达表面进行清洗。本发明中,通过将激光雷达采集的每帧原始点云数据转换为深度图,以深度图的阴影部分确定激光雷达表面需要清洗的位置,控制相应喷头进行清洗,能够针对性清洁雷达,保证激光雷达的正常工作和遮挡物的及时高效清洗。
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公开(公告)号:CN113904947B
公开(公告)日:2022-10-25
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:CN115186878A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210716146.0
申请日:2022-06-22
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种多AGV在线任务分配方法及系统,其包括:步骤1,根据任务池中各任务的到达时间,对每一个任务的优先级进行排序;步骤2,根据预设拍卖周期,选取任务池中优先级位于前N个的任务作为待分配任务,进行依次拍卖,并向各个AGV发送待分配任务的相关信息;步骤3,AGV优化任务执行顺序;其中,任务包括自身当前未完成的任务和接收到的新任务;步骤4,AGV根据自身状态,判断是否参与竞标,如果判定为“是”,则计算竞标值;步骤5,将任务分配给竞标值最大对应的AGV,并返回步骤3;步骤6,重复执行步骤2~5,直到任务池中的任务数量为0。
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公开(公告)号:CN114912516A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210440038.5
申请日:2022-04-25
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种协调特征一致性和特异性的跨域目标检测方法及系统,包括:步骤1,构建源域数据集和目标域数据集,搭建基准跨域目标检测模型;步骤2,通过特征特异性记忆读写模块不断更新记忆单元中的记忆元素,指导基准跨域目标检测模型对特征特异性进行学习,再通过特征一致性加权对齐模块使用源域和目标域记忆元素来引导相同类别的记忆元素进行混淆、以及根据待检测目标类别出现的比例对每个类别级域判别器的损失函数进行加权,在语义特异性基础上进一步引导特征对跨域一致性的学习,得到跨域目标检测模型;步骤3,以协调特征一致性和特异性的跨域目标检测模型的损失函数为优化目标对该模型进行训练,并将训练后的模型应用于目标域。
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公开(公告)号:CN114670856A
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202210328946.5
申请日:2022-03-30
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
IPC: B60W50/00 , B60W60/00 , B60W40/105 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的参数自整定纵向控制方法及系统,其包括:步骤1,获取预瞄速度误差,输入至当前BP神经网络;步骤2,在切换为驱动模式和制动模式之一后,判断预瞄速度误差是否大于预设阈值,如果是,则进入步骤3;如果否,则进入步骤4;步骤3,离线训练当前模式下BP神经网络的初始参数,获取最优的所述初始参数,对所述当前BP神经网络进行初始化;步骤4,通过Batch Normalization处理归一化方法,所述当前BP神经网络在线计算误差反向传播,并调整权重参数,然后通过所述当前BP神经网络输出当前模式对应的控制参数。本发明能够快速调整控制参数,同时提高车辆纵向控制精度。
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