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公开(公告)号：CN112859847A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110010473.X
申请日：2021-01-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种工作在通行方向限制下的多机器人协同路径规划方法，其属于多机器人协同控制技术领域。该方法以路径长度与路径平滑度作为路径评价标准，使用A*算法进行单机器人路径规划；然后在全局地图中根据机器人的位置信息及占位信息，建立与栅格地图尺寸一致的、可以动态更新的通道状态表；接着对于路径规划层生成的路径，再判断是否存在局部环路；最后结合通道状态表中相关栅格的占用状态，判断局部环路优化的条件是否成立，成立则将优化后的路径下发给机器人，并更新通道状态表。该方法利用通道状态表，描述机器人之间的相互影响，在实现动态碰撞避免的基础上，对通行方向限制导致的局部环路现象进行分析处理，减小路径代价，提高整体工作效率。
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公开(公告)号：CN108200601A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711237968.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W28/02 , H04L12/865
Abstract: 一种基于数据优先级、链路状态和交通流密度的多链路选择方法，其属于车联网中网络功能虚拟化和异构网络融合技术领域。基于数据优先级、链路状态以及交通流密度的链路选择算法，克服了目前车联网所使用链路选择算法链路利用率过低的缺点，同时也解决了现有关于车联网异构网络融合研究中忽视了WSM传输需求、导致WSM延时过高的问题。利用本发明方法可以使车载通信节点融合多种不同类型的网络接口，实现异构网络融合，同时在保证WSM类型数据传输需求的前提下，降低各种类型数据的延时，并提高链路资源的利用率，保障各种类型服务的QoE。
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公开(公告)号：CN104702527B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201510128354.9
申请日：2015-03-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L12/807
Abstract: 多路径TCP中面向多优先级连接的拥塞时间窗控制方法，属于网络通信技术领域。该方法应用在终端设备上具有多核处理器、同时具有多个独立物理网络接口，并存在多个任务利用MPTCP建立多TCP路径进行网络通信的过程中。当高优先级任务的TCP拥塞时间窗需要增加时，该方法时刻保证它的拥塞时间窗为当前所有任务的TCP拥塞时间窗最大值；当高优先级任务的TCP通道发生数据包丢失时，该方法会将同一网络接口上的各个任务的TCP拥塞时间窗都减小一半。多任务利用MPTCP协议进行网络通信时，该方法在保证各任务都能选择性能较优的传输路径的情况下，高优先级任务能获得更多的网络资源，使得高优先级任务即使在当前TCP路径的收发请求过多甚至拥塞时都能保障其通信服务质量。
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公开(公告)号：CN105142180A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510452014.1
申请日：2015-07-29
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: H04L47/12
Abstract: 一种基于IEEE802.11p协议的图像多信道并发传输方法，其属于图像信息实时传输的技术领域。该方法采用首先将待传输的每帧图像数据分解成9组数据，并封装成9个网络通信报文，再将该9个网络通信报文根据IEEE802.11p协议固有的1路CCH信道和6路SCH信道周期性轮询的工作模式，依次进行传输。从而将图像信息原本在单信道传输，转变为CCH与SCH多信道协同并发传输，使得的负担大大降低，同时也保证了图像信息的实时应用需求。相比于单信道传输该方法的利用多信道并发传输，使得传输速度提升３倍。避免了直接利用CCH信道进行传输时系统报文或其他面向安全关键应用的通信包文拥塞的漏洞，提高了其他面向安全关键应用的实时应用服务质量。
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公开(公告)号：CN103036874B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210496879.4
申请日：2012-11-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种针对车联网数据采集中预防数据注入攻击的保护方法，属于车联网信息安全技术领域。其特征是首先利用尖点突变理论对车辆行驶速度以及交通流流量建立二维交通流建模；其次，基于该模型对路侧基础设施上所接收到的来自车辆的车辆行驶速度以及在路侧基础设施上所统计的交通流流量进行注入攻击的分析、识别以及处理；最后，当数据被检测为注入攻击所产生的数据时，对该数据进行丢弃，并屏蔽其所属用户以后发送的所有数据。本发明的效果和益处是将利用交通流数据自身特点对数据注入攻击进行识别，而无须复杂的身份验证，为车联网中大量用户并存的情况提供有效的防止数据注入攻击的安全方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116229734B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310036633.7
申请日：2023-01-10
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 多互联交叉口交通灯的分布式无模型自适应预测控制方法，属于交通控制领域，为了解决大规模城市交通网络互联系统中，因为预测时刻中的相互影响很难确定，导致系统的预测控制很难实现的问题，要点是通过伪梯度将所述增广控制输入向量表示的动力学模型转换为紧格式无模型自适应控制数据模型，通过将步超前滚动框架嵌入紧格式无模型自适应控制数据模型获取无模型自适应预测控制数据模型，根据所述无模型自适应预测控制数据模型，通过所述重新表示的所述可控控制输入预测所述子系统的M步的放行比，根据所述放行比获取放行时间，效果是大规模城市交通网络互联系统交通放行预测控制。
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公开(公告)号：CN113110443B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110385904.0
申请日：2021-04-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出了一种基于摄像头的机器人循迹及定位方法，属于智能机器人控制技术领域。本发明通过对图像进行二值化、高斯滤波、腐蚀与膨胀等操作，为机器人脱离传感器实现循迹和定位提供了一种策略。本发明所述的基于摄像头的循迹策略降低了对物流机器人工作环境的要求，增强了机器人的环境适应能力，能够准确地获取行进路线，降低了出错率；基于摄像头的定位系统能够实现对机器人的远程监控，能够实时监视其工作状态，一旦出现错误能够及时地发现处理。
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公开(公告)号：CN108595823B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN201810357605.4
申请日：2018-04-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 一种联合驾驶风格和博弈理论的自主车换道策略的计算方法，其属于车联网无人驾驶领域。目前针对于车辆的换道策略，大多都采取基于安全间隙的策略机制，缺乏对车辆之间相互作用的分析，效率较低。同时考虑车辆之间的相互作用以及驾驶员的驾驶风格因素，使用博弈论的方法对参与者进行有效分析，将驾驶员的驾驶风格作为影响博弈收益的因素，利用纳什均衡进行求解，从而产生换道场景下自主车的最优策略。
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公开(公告)号：CN112327831A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011122779.6
申请日：2020-10-20
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于工厂AGV路径规划技术领域，提供了一种基于改进人工势场法的工厂AGV轨迹规划方法，对无人运输车在人工势场中受到的引力和斥力函数进行改进。解决了无人运输车在运动初期易发生碰撞，在运动末期易发生目标不可达的缺陷。同时，对无人运输车所受到的合力函数进行改进，引进了方向向量，增加了合力函数的记忆效应。在陷入局部最小点时能够通过产生额外扰动脱离局部最小点。本发明对人工势场法的算法进行改进，有助于无人运输车在仓库中快速寻找到从起点到目标点的最优路径，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN110505601A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910691998.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种车联网中基于车辆行驶态势场模型的信息发送频率优化方法，属于网络通信技术领域。该方法根据道路车辆实时的运行状态建立行驶态势场模型来描述车辆的风险程度，利用该风险程度可以动态调整安全信息的发送频率，通过实时的安全信息发送频率调整非安全信息的发送频率，以达到提高链路利用率的目的。该方法建立了运动车辆的行驶态势场模型，利用车辆在行驶态势场中具有的风险强度来描述当前车辆的行车风险，同时考虑到了不同的应用场景，具有一般性。并且改进的网络资源优化方法可以有效的提高异构网络的通信效率，通过风险强度的大小来动态调整安全信息发送频率，进而提高链路的利用率。
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