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公开(公告)号：CN105172512A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510628028.4
申请日：2015-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60G17/018 , B60G17/0195
Abstract: 面向节能的汽车主动悬架系统的自供能控制方法，涉及汽车主动悬架系统的节能控制领域。解决了主动悬架系统能耗大的问题。根据主动悬架系统的性能指标要求，设计主动悬架系统的反馈控制器；基于电机所处状态和电源的充放电情况，将电机分为3个工作区域；由自供能判别条件，判别主动悬架系统是否能够实现自供能；若是，则计算模式变量γ，通过γ值判断出电机的工作区域和悬架所处的工作模式；根据悬架工作模式，为每一种悬架工作模式设计对应的工作电路，根据每种悬架工作模式下电机回路中可变电阻Rvar与期望电流i*之间的关系，切换相应的工作电路完成悬架工作模式之间的切换和电流流动方向的改变，从而实现自供能控制。本发明适用于其他场合的自供能控制。
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公开(公告)号：CN103264628A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310203891.6
申请日：2013-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B60G17/015 , B60G17/00
Abstract: 一种汽车主动悬架系统的容错自适应控制方法，本发明涉及一种控制方法，具体涉及一种汽车主动悬架系统的容错自适应控制方法。本发明是为解决现有悬架控制技术设计模型较为简单，无法满足执行器故障时系统的动态性能，无法应对外界不确定干扰及未建模动态的问题。步骤一、建立非线性半车主动悬架模型；步骤二、设计非线性鲁棒控制器；步骤三、调节非线性鲁棒控制器的控制增益参数。本发明应用于汽车主动悬架控制领域。
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公开(公告)号：CN119989923A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510177435.1
申请日：2025-02-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了基于示范学习的冗余机器人任务优先级层次结构学习方法，属于冗余机器人示范学习技术领域，包括任务优先级参数化矩阵的建立、连续塑形优先雅可比矩阵的计算、最优优先级参数的求解以及优先级参数的统计学习；通过建立任务优先级参数化矩阵和构建广义零空间投影矩阵，得到连续塑形优先雅可比矩阵；通过非线性优化方法最小化示范数据的层次一致误差，优化连续优先级参数；通过高斯混合回归模型对优先级映射进行泛化学习，实现任务优先级的自动学习和动态调整。本方法在实现优先级层次结构自动学习和动态调整的同时降低了演示人员示教的难度，从而提升了该学习方法在多任务复杂环境下的性能和适用性。
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公开(公告)号：CN117764841A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311802569.5
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/40
Abstract: 一种基于VITs的图像复原方法，本发明涉及基于VITs的图像复原方法。本发明的目的是为了解决现有方法大多基于卷积神经网络复原图像，存在复原的图像精度低的问题。一种基于VITs的图像复原方法具体过程为：步骤一、采集汽车在各种驾驶环境下的退化图像与基准真实图像对，作为训练集；步骤二、构建图像复原网络；步骤三、基于训练集训练图像复原网络，获得训练好的图像复原网络；步骤四、采集待测退化图像，输入训练好的图像复原网络获得复原图像。本发明用于图像复原领域。
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公开(公告)号：CN117763423A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311802556.8
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F30/20
Abstract: 一种基于深度学习的智能汽车激光雷达点云异常检测方法，本发明涉及智能汽车激光雷达点云异常检测方法。本发明为了解决现有深度学习模型对点云进行密集异常检测存在数据标注以及如何在实现密集异常检测的同时保障实时性的问题。将待测点云输入训练好的深度学习模型，得到重建的无噪声点云和异常类别；当异常类别为无异常时，待测点云异常检测结果为没有任何异常；当异常类别为无法处理的异常时，待测点云为异常点云；当异常类别为某个可处理的异常时，计算相对距离差的绝对值，大于阈值待测点云中第k个点为异常点，否则待测点云中第k个点不识别为异常点；直至判断完待测点云中所有点是否为异常点。本发明用于智能汽车激光雷达点云异常检测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111061216B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201911384138.5
申请日：2019-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 基于二元样条尺度函数的贴片机运动系统智能控制方法，本发明涉及一种贴片机运动系统的模型辨识及智能控制方法。本发明的目的是为了解决现有技术中贴片机运动系统模型和参数(系统模型中的质量、摩擦系数、粘滞阻力系数等参数)未知的情况下跟踪精度低的问题；具体过程为：建立贴片机运动系统的动力学模型；构造二元样条尺度函数，并将其进行平移和伸缩变换，建立二元平方可积函数空间上的框架；根据建立的框架，选择合适的尺度，对建立的模型中的未建模动态项进行函数逼近；根据建立的模型和逼近函数，设计智能控制算法，使贴片机运动系统跟踪精度得到提高。本发明属于贴片机运动系统的轨迹跟踪控制领域。
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公开(公告)号：CN111709397B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010659641.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多头自注意力机制的无人机变尺寸目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决现有无人机目标检测算法对于小目标检测性能差的问题。本发明包括：建立数据集；建立网络结构：采用多头自注意力机制建立多头自注意力目标检测头网络，所述多头自注意力目标检测头网络的后端采用Faster Rcnn基本框架，在多头自注意力目标检测头网络的回归层再次引入自注意力机制；分步骤进行网络训练；对目标物体进行检测：对图像进行预处理后输入多头自注意力目标检测头网络，多头自注意力目标检测头网络输出检测结果。本发明用于对大小变化目标无人机的目标检测。
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公开(公告)号：CN113824375A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111123214.4
申请日：2021-09-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于永磁同步伺服电机控制的参数自整定方法，属于运动控制领域，本发明为了解决永磁同步伺服电机中位置与速度环PI参数需要手动反复调整的问题。建立永磁同步伺服电机从电流到电机机械转速的传递函数；注入电流信号并收集转速信号，得到二者信号之间的频率幅值差异和相位差，得到永磁同步伺服电机的开环离散波特图数据点；对数据点进行最小误差拟合，得到永磁同步伺服电机从电流到电机机械转速的传递函数中的参数；建立位置环与速度环闭环控制结构，结合所述传递函数，得到位置环与速度环的闭环传递函数；根据位置环与速度环的闭环传递函数、所述传递函数中的参数、固定参数，得到位置环与速度环的闭环传递函数中PI参数。它用于获得PI参数。
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公开(公告)号：CN111679658A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010604371.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 不确定非线性控制系统的自适应故障检测与隔离方法，涉及非线性控制系统故障检测与隔离方法。本发明是为了解决现有故障诊断方法能够判断的故障类型较为单一，且未考虑系统参数不确定性的问题。本发明所述方法包括：针对控制系统模型设计不确定参数估计方案，对不确定参数估计值进行实时更新；基于得到的不确定参数的估计值，设计故障检测状态估计器，对系统状态进行估计，得到系统状态估计残差；当在某时刻检测出系统出现故障，判断出现的故障属于哪一种类型，即启动隔离方案。属于非线性控制系统故障检测与隔离领域。
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公开(公告)号：CN111578940A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010330835.9
申请日：2020-04-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于跨传感器迁移学习的室内单目导航方法及系统。所述方法包括：根据仿真单线激光雷达数据，采用确定性策略梯度的深度强化学习方法，确定自主导航模型；获取实际环境中移动机器人在同一时刻的实际单线激光雷达数据和单目摄像头数据；根据实际单线激光雷达数据，采用自主导航模型，确定移动机器人的航向角；根据同一时刻的移动机器人的航向角和相应时刻的单目摄像头数据，采用Resnet18网络和预训练好的YOLO v3网络，确定激光雷达单目视觉导航模型；根据待确定的单目摄像头数据，采用激光雷达单目视觉导航模型，确定移动机器人当前时刻的航向角；根据当前时刻的航向角进行移动机器人的导航。本发明提高了搭载单目摄像头的移动机器人导航的准确性。
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