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公开(公告)号：CN117908555A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410091726.4
申请日：2024-01-23
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种矿区排土场多车均匀装卸路径规划方法及系统，包括：步骤1，进入规划起点后，获取作业区内它车状态信息，轨迹信息以及作业点的访问次数信息；步骤2，基于地图数据初始化的势场图，并根据作业区内它车的路径对势场图的势场进行调整；步骤3，通过变势场的规划方法生成作业路径和驶出路径；步骤4，作业完成后，返回步骤2；步骤3包括：步骤31，规划作业路径；步骤32，规划驶出路径。本发明具有较高的实时性、安全性以及实际可应用性。
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公开(公告)号：CN117553787B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410027822.2
申请日：2024-01-09
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及水下无人航行器导航技术领域，具体公开了一种水下无人航行器的协同导航方法、装置及系统，包括：接收主UUV发送的协同信息；根据自身惯性导航系统输出的实时导航结果对第一滤波器进行扩展卡尔曼滤波状态更新，当第一滤波器接收到的协同信息为脉冲信号时将第一滤波器根据协同信息获得的第一滤波器状态参数输出至第二滤波器，当第一滤波器接收到的协同信息为通信波信号时，将通信波信号传输的主UUV位置信息输出至第二滤波器；根据第一滤波器状态参数、主UUV位置信息以及自身惯性导航系统的实时导航结果对第二滤波器进行扩展卡尔曼滤波更新，获得最终导航结果。本发明提供的水下无人航行器的协同导航方法能够有效提升导航精度并提升实时性。
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公开(公告)号：CN117719538A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410002004.7
申请日：2024-01-02
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种四轮独立转向车辆的路径跟踪控制方法与装置，路径跟踪控制方法包括：获取当前的车辆状态；根据输入的车辆状态，上层控制器结合四轮独立转向车辆运动学模型，计算得到转向半径；根据计算得到的转向半径，下层控制器结合四轮独立转向车辆的具有不确定性的转向动力学模型，将满足转向半径和阿克曼转向关系的转向角一致协调控制目标转化为转向角之间的耦合约束，该耦合约束用于计算转矩控制输出。本发明能够解决四轮独立转向车辆在路径跟踪过程中，由于转向动力学不确定性和不一致性引起的路径跟踪性能恶化和轮胎磨损问题，同时考虑了控制过程中的约束满足情况。
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公开(公告)号：CN117522684B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311846312.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4007 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T3/14 , G06T3/60 , G06T7/13
Abstract: 本发明涉及侧扫声呐技术领域，具体公开了一种水下侧扫声呐图像拼接方法、装置及系统，包括：获取水下侧扫声呐的实时定位信息，并对所述实时定位信息进行航迹处理获得定位航迹处理结果；获取水下侧扫声呐的图像采集信息，并对所述图像采集信息进行去噪以及矫正处理，获得矫正图像；根据所述定位航迹处理结果确定目标地理坐标信息；根据所述矫正图像与所述目标地理坐标信息进行配准获得侧扫声呐图像拼接结果。本发明提供的水下侧扫声呐图像拼接方法能够有效提高侧扫声呐的拼接质量。
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公开(公告)号：CN117522684A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311846312.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4007 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T3/14 , G06T3/60 , G06T7/13
Abstract: 本发明涉及侧扫声呐技术领域，具体公开了一种水下侧扫声呐图像拼接方法、装置及系统，包括：获取水下侧扫声呐的实时定位信息，并对所述实时定位信息进行航迹处理获得定位航迹处理结果；获取水下侧扫声呐的图像采集信息，并对所述图像采集信息进行去噪以及矫正处理，获得矫正图像；根据所述定位航迹处理结果确定目标地理坐标信息；根据所述矫正图像与所述目标地理坐标信息进行配准获得侧扫声呐图像拼接结果。本发明提供的水下侧扫声呐图像拼接方法能够有效提高侧扫声呐的拼接质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116922448B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311139718.4
申请日：2023-09-06
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: B25J19/00 , G01S7/48 , G01S17/86 , G01S17/931 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及工业机器人技术领域，具体公开了一种用于高铁白车身转运机器人的环境感知方法、装置及系统，包括：获取转运机器人行驶过程中实时点云数据和实时图像数据；根据实时点云数据和实时图像数据进行处理确定转运机器人的行驶起点至行驶终点的所有障碍物信息；将实时图像数据进行标注后输入至轨道线识别模型进行预测，获得轨道线区域中心点，轨道线识别模型为根据障碍物图像训练集以及所有障碍物信息输入至包括轨道线分割任务和轨道线嵌合任务的神经网络模型中进行训练获得；根据轨道线区域中心点进行拟合确定轨道线坐标信息。本发明提供的用于高铁白车身转运机器人的环
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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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