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公开(公告)号：CN116432386B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310139880.X
申请日：2023-02-20
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06F30/20 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/30 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种用于智能公交系统的多车型时刻表设计方法及系统，其包括：步骤1，根据公交线路实际运营情况，设置线路运营参数及多车型公交资源配置；步骤2，读取并处理对应线路多天的历史运营数据，统计分析对应运营周期内的客流需求规律及车辆站间行驶时长；步骤3，构建用于评估生成的多车型发车时刻表方案的多目标优化函数；步骤4，构建多车型时刻表的约束条件集；步骤5，根据多目标优化函数和多车型时刻表的约束条件集，采用多目标优化算法求解得到该问题的Pareto最优解集；步骤6，从Pareto最优解集中筛选代表不同效益偏好的解，生成对应的发车时刻表方案。本发明能够基于既定资源(56)对比文件黄艳.多车型公交系统中公交车辆与发车间隔的协调优化《.长沙理工大学学报(自然科学版)》.2016,第3卷(第13期),37-41.毛超.带模糊时间窗的多车型车辆调度问题研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 经济与管理科学辑》.2012,(第2期),J145-591.
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公开(公告)号：CN114543799B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210345007.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种抗差联邦卡尔曼滤波方法、设备与系统，该系统包括：在载体上设置的惯性导航系统和N个其它导航系统，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述N个其它导航系统与N个局部滤波器一一对应；其中，所述N个局部滤波器，用于接收各自对应的传感器的输入数据，计算系统状态量的估计值；所述主滤波器，用于融合所述N个局部滤波器得到的状态量的估计值，获得系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵。本发明中，当量测信息增加或减少时，联邦滤波器仅通过调整局部滤波器数量即可完成融合模式的切换，既具有灵活的数据融合结构，又具有抗差能力，稳定性和鲁棒性优势明显。
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公开(公告)号：CN115242881B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202210913897.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于声光混合通信的多水下机器人任务分配方法及系统，包括：步骤1，水下机器人拍卖者根据新任务属性，发布招标信息；步骤2，通过通信连通判断，当通信条件处于场景一时，进入步骤3，当通信条件处于场景二时，构建声光混合通信拓扑模型，进入步骤4；步骤3，水下机器人拍卖者将新任务分配给在等待竞拍时间内最大的任务完成收入的水下机器人；步骤4，新任务属性和招标信息经由各水下机器人集群领队发布给其集群内的水下机器人成员，水下机器人集群领队将其集群内的最大的任务完成收入的相关信息发送给水下机器人拍卖者，并设置等待中标时间，最后由水下机器人拍卖者将新任务分配给最符合第一目标函数所追求对应的水下机器人。
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公开(公告)号：CN115186878B
公开(公告)日：2023-05-16
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
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835
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：CN115465293B
公开(公告)日：2023-05-12
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115936029A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211602729.7
申请日：2022-12-13
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于二维码的SLAM定位方法及装置，该方法包括：步骤1，利用车载相机采集车辆周围的图像，从图像中获取二维码和自然特征点；步骤2，解析二维码得到二维码位姿，并获取自然特征点的位置信息；步骤3，根据二维码位姿和自然特征点的位置信息确定相机位姿；该步骤3包括：构建残差函数，其中包括自然特征点投影误差和二维码定位误差，根据残差函数构建最小二乘问题，求解残差函数的最小值，根据与最小值对应的相机位姿确定相机位姿。本发明所采用的方案采用视觉SLAM融合二维码定位的形式，实现更精确稳定的定位，具有更好的精度、稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114386527B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210056531.7
申请日：2022-01-18
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统，该方法包括：步骤1，获取源域感兴趣区域特征向量和目标域感兴趣区域特征向量及其与对应的预测类别和与对应的预测类别步骤2，计算类间正则化损失函数值步骤3，计算类内正则化损失函数值步骤4，和作为正则化项结合到域自适应目标检测框架的损失函数中，以联合优化域自适应目标检测损失函数和类别正则化损失函数。本发明实现了两域相同类别特征合理充分的对齐，大大降低了两域特征负迁移的风险，而且还可以灵活地拓展到多种现有的域自适应目标检测框架中。
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公开(公告)号：CN115033371A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210961471.3
申请日：2022-08-11
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
Abstract: 本发明公开了一种用于车辆网中服务迁移的方法、设备及系统，该方法包括：定义一车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本为；设置约束条件；根据车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本的计算公式和约束条件，计算在时隙内所有服务的迁移总成本最小的迁移策略。本发明实施例中，针对即时性服务和延续性服务，提供了不同的迁移方案，并综合考虑不同服务类型对应的不同迁移方案以及约束条件，在保障服务质量的情况下，并实现了最低的迁移成本。
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公开(公告)号：CN114509086A
公开(公告)日：2022-05-17
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：CN114485730A
公开(公告)日：2022-05-13
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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