-
公开(公告)号：CN114563795B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210176224.2
申请日：2022-02-25
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激光里程计和标签融合算法的定位追踪方法及系统，包括：步骤1，里程计初步定位；步骤2，通过预先在待定位场景中布置不同的两个标签，获取激光雷达的精确位姿，其具体包括：步骤21，通过激光雷达扫描获取标签所在区域的点云，获取两个标签在局部坐标系中的相对坐标；步骤22，根据两个标签的绝对坐标，在每一个标签的相对坐标附近搜索距离最近的绝对坐标，进行匹配；步骤23，将两个标签与激光雷达组成三角形，获取激光雷达位姿变换矩阵；步骤24，使用激光雷达位姿变换矩阵，对激光雷达的初步位姿进行变换，得到激光雷达的精确位姿。本发明可应用无GNSS信号、存在较多干扰、结构不断变化地复杂场景，为车辆提供精确的定位。
-
公开(公告)号：CN115598983A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211333752.0
申请日：2022-10-28
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院(CN)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑时变时延的无人车横纵向协同控制方法及装置，其方法包括：步骤1，在线获取底层时变CAN通信延时估计值τCAN；步骤2，根据寻找到的预测时域Np内一系列参考点信息，利用预测模型，结合横纵向一体化评价函数J和横、纵向联合约束s.t.进行最优控制问题滚动求解，输出车辆的控制量。本发明通过结合自适应时延估计器与考虑时变时延的MPC横纵向协同控制算法，解决无人车辆因忽略底层时特性导致的极限工况下车辆控制失稳问题，在保证横、纵向控制精度的同时提升车辆稳定性。
-
公开(公告)号：CN115390452A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211071272.1
申请日：2022-09-01
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种LQR横向控制器参数在线自适应方法及系统，其包括：Step1，设置将会影响控制器的控制效果的条件；Step2，将归一化后的控制误差作为评价函数，采用改进遗传算法对该条件下的LQR横向控制器参数进行优化；Step3，将优化后的LQR横向控制器参数作为训练神经网络的数据集；Step4，将训练后的神经网络用于LQR控制器中，实现不同工况下的LQR横向控制器参数在线自适应。
-
公开(公告)号：CN115242881A
公开(公告)日：2022-10-25
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。
-
公开(公告)号：CN115082900A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210851076.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种停车场场景下智能车辆行驶决策系统及方法，其包括：上层决策单元，用于接收周围环境与自车状态的信息，辨识当前的停车场场景，生成与辨识出的停车场场景相对应的行为树规则，并输出自车的决策行为；下层决策单元，用于接收周围环境与自车状态的信息以及上层决策单元输出的决策行为，使用深度Q学习方法对各自决策行为进行建模，通过决策行为奖励函数输出自车在对应于停车场场景下决策行为奖励值最大时对应的加加速度和方向盘转向角角速度。本发明能够提高车辆行驶的安全性与效率性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114543799A
公开(公告)日：2022-05-27
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。
-
公开(公告)号：CN113568409B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110863235.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑通信存在随机丢包的车辆队列控制方法及系统，方法包括：步骤S1，时刻t向通信范围内能接收到广播信息的所有跟随车广播自身和接收其它跟随车预测时域的假设状态轨迹和控制输入轨迹；步骤S2，构建并求解开环优化问题，得到预测时域内的最优控制输入轨迹和状态轨迹；步骤S3，将用于自车t时刻的控制输入量，将依次对应为自车t+1时刻的假设控制输入轨迹将依次对应为自车t+1时刻的假设状态轨迹步骤S4，设置以及本发明对存在随机丢包的车辆队列系统的通信拓扑结构的要求较低，能广泛应用于多种通信拓扑中。
-
公开(公告)号：CN113568409A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110863235.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑通信存在随机丢包的车辆队列控制方法及系统，方法包括：步骤S1，时刻t向通信范围内能接收到广播信息的所有跟随车广播自身和接收其它跟随车预测时域的假设状态轨迹和控制输入轨迹；步骤S2，构建并求解开环优化问题，得到预测时域内的最优控制输入轨迹和状态轨迹；步骤S3，将用于自车t时刻的控制输入量，将依次对应为自车t+1时刻的假设控制输入轨迹将依次对应为自车t+1时刻的假设状态轨迹步骤S4，设置以及本发明对存在随机丢包的车辆队列系统的通信拓扑结构的要求较低，能广泛应用于多种通信拓扑中。
-
公开(公告)号：CN113335309A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110758225.3
申请日：2021-07-05
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: B60W60/00 , B60W40/105 , B60W40/076 , B60W40/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种车辆纵向控制方法和装置，该方法包括：根据车辆当前速度和最近轨迹点信息确定作为预瞄点的轨迹点；将所述预瞄点的参考速度设置为期望速度，计算所述期望速度与所述车辆当前速度的差作为速度反馈误差，根据所述速度反馈误差计算得到期望加速度、以及额外驱制动力；根据所述额外驱制动力修正所述速度反馈误差，利用修正后的速度反馈误差确定速度控制模式；根据所述速度控制模式，将所述额外驱制动力转化为相应的驱动补偿量或制动补偿量，通过驱动器件或制动器件实现对车辆的纵向控制。本发明实施例中，考虑车辆当前速度和所处不同模式，灵活确定驱动补偿或制动补偿，从而能够实现更加精确的纵向控制。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
108
records
(took 0.042 seconds)
