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公开(公告)号：CN114459507A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210202064.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种DVL安装误差标定方法、设备及系统，该方法包括：步骤一，建立DVL的测速模型，步骤二，以李代数表达载体姿态，利用非线性最小二乘法根据该测速模型建立目标函数；步骤三，利用目标函数不断迭代得到极小值，以所述极小值对应的李代数标定所述安装误差角方向余弦阵。本发明实施例中，采用李代数的方法表示旋转矩阵，不存在奇点，不会出现万向节锁死问题，可以实现合并连续变换，适用于一次与二次近似模型，并在一定程度上避免线性方程组的系数矩阵的非奇异和病态问题，提供更稳定、更准确的增量。
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公开(公告)号：CN113807442B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111097076.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06V10/762 , G06K9/62 , G06T7/62 , G06T7/66 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种目标形状及航向估计方法及系统，该方法包括：步骤S1，获取原始的目标点云数据，并聚类；步骤S2，通过三维边界框描述聚类点云数据；步骤S3，将点云的x与y坐标沿一设定方向旋转预设步长；步骤S4，以三维边界框对应在xoy平面的平面矩形框的中心为原点，建立二维直角坐标系，根据点云特征点所处的象限和聚类点云数据中点云分布呈现的形状，计算目标函数值；步骤S5，判断当前航向角度是否处于设定遍历角度范围内，如果是，则返回步骤S3；反之，则进入步骤S6；步骤S6，选择最大的目标函数值对应的航向角为最优航向角；步骤S7，根据最优航向角对应的平面矩形框的中心在激光雷达坐标系下的位置，确定目标的最优三维边界框的位置、尺寸及姿态。
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公开(公告)号：CN113561976B
公开(公告)日：2022-04-19
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：CN114355287A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210055207.3
申请日：2022-01-18
Applicant: 湖南大学 , 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种超短基线水声测距方法及系统，所述超短基线水声测距方法包括：步骤1，获取超短基线定位系统声线的初始掠射角估计值；步骤2，根据所述初始掠射角估计值与声学基阵高度对应的映射表，实时计算当前有效声速ce；步骤3，根据所述ce与实测的声线传播时长τ的乘积，获得应答器斜距。本发明能够提高水声测量斜距的效率，避免传统的声线跟踪算法实时还原水声传播轨迹的复杂运算。
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公开(公告)号：CN115060280B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210705025.6
申请日：2022-06-21
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹预测方法和装置，其包括：S1，获取障碍物车辆的实际历史轨迹；S2，根据障碍物车辆的预测位置和当前实际位置，计算得到预测位置误差，选择本次预测中所使用的历史轨迹时长；S3，根据实际历史轨迹，获得接近实际历史轨迹的拟合轨迹；S4，根据实际历史轨迹，计算符合障碍物车辆历史运动状态的障碍物车辆状态；S5，使用曲线拟合方程计算获得第一历史轨迹、使用运动学方程计算获得第二历史轨迹，再计算第一历史轨迹、第二历史轨迹分别与实际历史轨迹上对应轨迹点之间的误差；S6，在预设范围内对误差进行比较，选择本帧预测方法，以预测障碍物车辆的未来轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115082900B
公开(公告)日：2023-06-16
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。
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公开(公告)号：CN114912516B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210440038.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种协调特征一致性和特异性的跨域目标检测方法及系统，包括：步骤1，构建源域数据集和目标域数据集，搭建基准跨域目标检测模型；步骤2，通过特征特异性记忆读写模块不断更新记忆单元中的记忆元素，指导基准跨域目标检测模型对特征特异性进行学习，再通过特征一致性加权对齐模块使用源域和目标域记忆元素来引导相同类别的记忆元素进行混淆、以及根据待检测目标类别出现的比例对每个类别级域判别器的损失函数进行加权，在语义特异性基础上进一步引导特征对跨域一致性的学习，得到跨域目标检测模型；步骤3，以协调特征一致性和特异性的跨域目标检测模型的损失函数为优化目标对该模型进行训练，并将训练后的模型应用于目标域。
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公开(公告)号：CN115390452B
公开(公告)日：2023-05-12
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。
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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。
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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。
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