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公开(公告)号：CN115802313B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202211472603.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 河南大学
IPC: H04W4/40 , H04W4/029 , H04W24/06 , H04W40/10 , B64U50/38 , B64U10/16 , B64C27/08 , B60L53/12 , B64U101/20
Abstract: 本发明提出了一种基于智能反射面的空地移动网络携能公平通信方法，步骤如下：建立基于多无人机和智能反射面的空地移动网络架构；建立无线功率传输模型；根据无人机的动力学模型和通信模型建立无人机的能源消耗模型；利用智能反射面重构无人机和地面用户之间的信道状态，建立无线通信模型；建立公平通信模型；构建关于公平吞吐量和能源消耗的判断矩阵，确定公平加权吞吐量和能源消耗两个子目标的权重系数；建模为公平吞吐量和无人机剩余能量最大化的多目标整数非凸优化问题，通过多智能体深度强化学习求解复杂的多目标优化问题。本发明基于多智能体深度强化学习优化无人机位置和智能反射面的相位，为地面用户提供公平通信并对无人机无线充电。
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公开(公告)号：CN116307103A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310121835.1
申请日：2023-02-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/08 , G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种基于硬参数共享多任务学习的交通事故预测方法，其步骤如下：对交通事故原始数据进行预处理；对影响交通事故发生的外部因素的数据进行处理分别得到静态因素数据和动态因素数据；通过多通道卷积网络和压缩‑激发网络提取各种静态因素数据的特征；通过Transformer网络提取各种动态因素数据的特征；进行信息融合；根据不同的预测任务分别构建其特定的网络层，在特定的网络层得到不同预测任务的预测值；构建多个预测任务的联合损失函数，利用Adam优化器得到预测模型；利用预测模型得到多个交通事故预测任务的预测结果。本发明实现了对多个交通事故预测任务的共同学习，提供更加全面更加明确的交通事故预测结果，且提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN112200850B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202011110950.1
申请日：2020-10-16
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于成熟特征点的ORB提取方法，用于提高ORB特征点提取算法用于视觉SLAM统的匹配精度，通过对未成熟点的提取，对于像素梯度值没有超过阈值的点将被永久舍弃，其余的点被选为未成熟点，未成熟点经过追踪线程，深度信息能够收敛的未成熟点会被插入到局部建图中激活，转化为成熟地图点，在成熟地图点上进行ORB特征点提取，深度信息未能收敛的点会随着后端优化窗口的滑动，被边缘化移除，成熟地图点具有确切的三维坐标信息，能够与在下一帧上的位姿相匹配，准确反映周围的环境信息，随着相机运动，越来越多的成熟点地图点被插入到局部建图中，构成了局部三维点云地图，局部三维点云地图经过后端优化后，最终得到全局三维点云地图。
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公开(公告)号：CN112200850A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011110950.1
申请日：2020-10-16
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于成熟特征点的ORB提取方法，用于提高ORB特征点提取算法用于视觉SLAM统的匹配精度，通过对未成熟点的提取，对于像素梯度值没有超过阈值的点将被永久舍弃，其余的点被选为未成熟点，未成熟点经过追踪线程，深度信息能够收敛的未成熟点会被插入到局部建图中激活，转化为成熟地图点，在成熟地图点上进行ORB特征点提取，深度信息未能收敛的点会随着后端优化窗口的滑动，被边缘化移除，成熟地图点具有确切的三维坐标信息，能够与在下一帧上的位姿相匹配，准确反映周围的环境信息，随着相机运动，越来越多的成熟点地图点被插入到局部建图中，构成了局部三维点云地图，局部三维点云地图经过后端优化后，最终得到全局三维点云地图。
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公开(公告)号：CN118826246A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410855018.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于模型预测控制的混合储能系统控制延时补偿方法，用以解决带有可再生能源的直流微电网中储能系统的控制延迟问题。通过该控制方法可以减少可再生能源的波动和负载突变对微电网的影响，从而保证微电网的持续稳定运行。在第一层控制方法中求解出储能系统的总功率，再通过低通滤波器分配给相应的储能系统，在第二层控制方法中得出各储能的充放电行为。与传统的模型预测控制方法相比，本发明对大量计算造成的延时进行了补偿，在第二层控制方法中通过对状态空间方程中下一时刻状态变量获取方法的改进，补偿了由于大量计算造成的延时问题。从而在可再生能源波动和负载突变时，微电网母线电压波动更小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118570016A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410378193.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提出了一种基于交通网和配电网深度融合下具有能耗感知的电动汽车全过程经济充电导航方法：S1：建立双层架构模型，设计充电导航总目标；S2：根据上层模型交通状况计算全过程中的交通成本；S3：随机选择满足剩余电量约束的充电站，制定交通成本最低的路线；S4：下层获取充电站所处微电网各项历史数据，预测未来24小时微电网内的电力负荷状态；S5：构建充电站优化调度策略目标函数；S6：制定满足充电需求的充电规划；S7：得到动态电价，计算充电成本；S8：计算全过程导航成本；S9：更换充电站选择，得到最优全过程经济充电导航方案。本发明适用于为电动汽车用户提供全过程经济充电导航方案，降低电动汽车用户充电导航的综合成本，提升行驶效率。
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公开(公告)号：CN118569308A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410733084.3
申请日：2024-06-06
Applicant: 河南大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N3/006 , G06F18/25 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于异质动态图注意网络的多智能体轨迹预测方法，包括对运动数据集中的轨迹序列数据进行预处理；根据智能体的类型，利用对应特定类型的编码器提取智能体轨迹序列数据的动态特征；利用异质动态图注意网络提取智能体的交互特征；通过卷积神经网络和门机制选择器提取并更新运动数据集中与智能体相关的地图信息的地图特征，利用门机制选择器在所有智能体之间有选择地共享地图信息，实现地图选择的自适应性；将动态特征、交互特征及地图特征融合为三通道特征后，通过对应特定智能体类型的未来解码器预测出智能体的未来轨迹。本发明在轨迹预测的准确性和安全性方面具有卓越的性能和更好的性能表现，可以提高交通效率，适应于更广泛的交通需求变化。
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公开(公告)号：CN115547040B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211137976.4
申请日：2022-09-19
Applicant: 河南大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种安全势场下基于informer神经网络的驾驶行为预测方法，包括对运动数据集中的数据进行预处理得到轨迹序列特征；将轨迹序列特征编码为潜在时空表示；将潜在时空表示输入到informer神经网络中，预测目标车辆未来的驾驶意图和驾驶轨迹；分别建立跟驰情况下和换道情况下的安全势场模型，计算安全势场范围；构建安全势场范围约束、预测的驾驶意图和驾驶轨迹的联合损失函数，利用Adam优化器优化得到预测模型；使用测试集对预测模型进行预测。本发明将安全势场模型和informer模型有机地结合在了一起，能够实现周围车辆的意图预测和多通道轨迹预测，在驾驶行为预测的实时性、准确性和安全性方面具有卓越的性能。
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公开(公告)号：CN118826245A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410853130.3
申请日：2024-06-28
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的混合储能系统无差拍控制方法，具体步骤为：S1：建立微电网混合储能系统模型；S2：基于actor‑critic网络构建深度确定性策略梯度智能体并进行训练参数设计；S3：利用深度确定性策略梯度智能体对混合储能系统的参考电流值进行补偿；S4：通过直流微电网产生大量数据对深度确定性策略梯度智能体算法进行训练，得到训练的模型；S5：将训练的模型加入到无差拍控制器中，得到准确的参考电流；S6：分别得到电池和超级电容双向转换器下一时刻的控制占空比。通过本申请所提出的方法能够避免对系统损耗进行复杂的数学建模，在不增加在线运算负担的情况下保证直流母线电压的稳定。
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公开(公告)号：CN113029182B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110441165.2
申请日：2021-04-23
Applicant: 河南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明的目的是提供一种考虑无线充电和动态能耗的电动汽车路径规划方法，首先利用蒙特卡洛法确定电动汽车的起点和终点，加载交通路网信息、无线充电道路信息、各路段的平均通行速度、不同交通状况下的能耗信息；系统自动检测电动汽车的荷电状态。然后根据起点和终点使用Dijkstra算法规划出最小能耗路径并计算出考虑无线充电下的最小能耗；接着根据电动汽车的荷电状态判断是否需要前往充电站充电，如需充电，根据用户的不同需求，建立不同的优化目标，本发明有效结合无线充电网、道路交通网和充电站，在行驶过程中考虑到电动汽车的动态能耗，根据用户需求完成充电路径规划，提供较好的路径规划解决方案。
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