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公开(公告)号：CN114440878A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210097440.8
申请日：2022-01-27
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SINS和DVL组合导航方法、设备与系统，该方法包括：步骤1：构建RBFNN模型；其中，所述RBFNN模型的输入为以SINS所测量的DVL坐标系下的三维速度，所述RBFNN模型的输出为DVL波束方向的速度值；步骤2：在DVL波束信息完整状态下，对所述RBFNN模型进行在线训练，建立所述RBFNN模型的输入与所述输出之间的映射关系；步骤3：在所述DVL波束信息缺失状态下，以所述SINS所测量的所述DVL坐标系下的三维速度作为输入，根据所述映射关系获得DVL波束方向的速度预测值；步骤4：根据所述SINS所测量的三维速度和步骤3获得的所述DVL波束方向的速度预测值进行导航。
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公开(公告)号：CN113561976A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110953714.4
申请日：2021-08-19
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反馈优化的车辆节能预测自适应巡航控制方法核装置，该方法包括：步骤S1，获取自车预测状态、前车预测状态和后车预测状态；步骤S2，判断当前时刻是否为反馈增益切换时刻，若是，则进入步骤S3，反之，则沿用上一时刻的反馈增益，计算上位控制输入；步骤S3，构建经济优化问题，求解最优反馈增益，计算最优上位控制输入，并将最优控制输入序列对应的自车状态作为下一时刻自身预测状态，并返回步骤S2。本发明可在给定的反馈增益范围内，选取能耗最优的值，并通过设计反馈增益切换时间保证跟踪稳定性。
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公开(公告)号：CN118710528A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411197219.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06T5/60 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种水下图像增强方法及装置，包括：获取待增强水下图像，并将待增强水下图像通过第一图像增强编码器进行编码获得待增强低维特征向量，第一图像增强编码器为根据第一编解码优化数据优化后获得；将待增强低维特征向量输入目标映射网络，获得目标质量低维特征向量，目标映射网络为将第一编解码过程数据作为输入数据以及将第二编解码过程数据作为输出数据对基于注意力机制的神经网络模型进行训练获得；对目标质量低维特征向量通过第二图像增强编码器进行解码获得增强后的水下图像，第二图像增强编码器为根据第二编解码优化数据优化后获得。本发明提供的水下图像增强方法有效提升水下图像增强效果。
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公开(公告)号：CN118015074A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410411353.4
申请日：2024-04-08
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及机器人定位技术领域，具体公开了一种基于平面二维码阵列的迁车台对接方法、装置及系统，包括：获取平面二维码阵列的图像扫描信息，其中迁车台轨道平面设置由多个二维码定位标签形成的平面二维码阵列；对图像扫描信息进行检测以及信息解码获得单个二维码的位置信息和尺寸信息；根据单个二维码的位置信息和尺寸信息确定图像扫描装置与单个二维码的相对位姿信息；根据图像扫描装置与单个二维码的相对位姿信息确定图像扫描装置相对平面二维码阵列的空间位置信息；输出图像扫描装置相对平面二维码阵列的空间位置信息以控制迁车台与地面轨道的对准。本发明提供的基于平面二维码阵列的迁车台对接方法能够提升轨道对接的精度。
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公开(公告)号：CN116778277B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310899182.X
申请日：2023-07-20
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 型训练方法能够有效解决跨域目标检测中前景本发明涉及目标检测技术领域，具体公开了 目标特征和背景环境特征的耦合。一种基于渐进式信息解耦的跨域模型训练方法，包括：构建源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集均输入至视觉目标检测器进行训练，挖掘与配准组件能够分别对源域数据集和目标域数据集提取到的浅层特征进行相似性特征挖掘与配准；语义校正组件能够分别对源域数据集和目标数据集提取到的中层特征进行上下文感知的语义校正；聚合分散组件能够根据源域数据集和目标域数据集的边界框、置信度
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116812477A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311069261.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及机器人转运技术领域，具体公开了一种轨道式转运机器人的控制方法、装置及系统，包括：分别获取转运机器人的实时位置和每个驱动轮的载重分布信息；根据每个驱动轮的载重分布信息构建每个驱动轮的最大驱动力约束，并根据每个驱动轮的最大驱动力约束构建转运机器人总驱动力约束；根据转运机器人总驱动力约束和所述转运机器人的实时位置控制转运机器人的对接；根据所述转运机器人的实时位置和目标对接位置的差值并结合每个驱动轮的最大驱动力约束构建每个驱动轮的驱动力分配策略；根据每个驱动轮的驱动力分配策略生成驱动信号。本发明提供的轨道式转运机器人的控制方法提升了转运机器人与目标轨道的对接精度。
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公开(公告)号：CN116778277A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310899182.X
申请日：2023-07-20
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体公开了一种基于渐进式信息解耦的跨域模型训练方法，包括：构建源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集均输入至视觉目标检测器进行训练，挖掘与配准组件能够分别对源域数据集和目标域数据集提取到的浅层特征进行相似性特征挖掘与配准；语义校正组件能够分别对源域数据集和目标数据集提取到的中层特征进行上下文感知的语义校正；聚合分散组件能够根据源域数据集和目标域数据集的边界框、置信度和分类类别实现不同类别前景目标的聚合和分散。本发明提供的基于渐进式信息解耦的跨域模型训练方法能够有效解决跨域目标检测中前景目标特征和背景环境特征的耦合。
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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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