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公开(公告)号：CN112188072A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011155716.0
申请日：2020-10-26
Applicant: 湖南大学 , 深圳珑璟光电科技有限公司 , 湖南大学深圳研究院
Abstract: 本发明实施例涉及超构表面之中的超构透镜技术领域，特别是涉及一种成像模组，包括衬底、超构透镜、感光芯片和光学胶。超构透镜包括四种超构透镜单元，其电介质基底设置于衬底，包括第一超构透镜单元、第二超构透镜单元、第三超构透镜单元和第四超构透镜单元，第一超构透镜单元与第二超构透镜单元的电介质纳米柱的面内角度的差值为九十度，第三超构透镜单元，与第一超构透镜单元和第二超构透镜单元的电介质纳米柱的面内角度的差值为四十五度，第四超构透镜单元可供左圆或者右圆偏振光通过。感光芯片设置于超构透镜。光学胶设置于超构透镜与感光芯片之间。成像模组的四种超构透镜单元分别对四种偏振光敏感，成像模组可同时进行四种偏振成像。
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公开(公告)号：CN118884965B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411389199.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于经济模型预测控制的无人艇路径跟踪控制方法，建立欠驱动无人艇的非线性运动学和动力学模型；对预设航迹信息进行离散化处理，得到离散化后的目标航迹点序列信息；获取无人艇的工作参数信息，结合非线性运动学和动力学模型计算得到阶段成本、终端成本和误差成本，进而确定经济模型预测控制算法的成本函数；基于经济模型预测控制的航迹控制器将无人艇的实际航点与目标航迹点序列信息作为输入，构建经济模型预测控制约束优化问题，控制无人艇移动；确定无人艇进入航点可接受范围内，且该航点为目标航迹上最后一个航点时，完成对无人艇的路径跟踪。在满足无人艇在实际环境中的作业需求前提下，优化了无人艇的能源损耗与控制性能。
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公开(公告)号：CN118544362B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411008799.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种人引导下视觉‑力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，通过分析机器人‑环境交互动力学方程，以及求解视觉伺服加速度模型，结合上述方程建立图像特征空间中的人‑机械臂‑环境交互动力学模型；收集人引导机器人完成装配任务的图像特征位置及速度曲线，并利用运动动态原语编码及泛化；设计基于图像特征跟踪误差作为控制输入的阻抗迭代学习控制器，学习人引导机器人接触作业时的阻抗特性，识别机器人与环境相互作用下未知接触动态，在特征空间抵消已识别的接触干扰，实现柔性装配作业；解决了现有装配作业中，人‑机械臂‑环境耦合非线性动力学、密集接触装配任务未知接触动态以及装配场景泛化困难，需针对不同场景重新学习等问题。
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公开(公告)号：CN117555337A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311853983.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于设置虚拟障碍物的无人艇避障方法，包括以下步骤：步骤1：获取位置信息并通过APF算法计算合力F；步骤2：判断合力F大小是否小于阈值并进入局部最优，再合力F将求模长，与判断是否陷入局部最优的阈值比较；步骤3：设置虚拟障碍物；步骤4：跳出本次路径，开始新的路径，若未进入局部最优，用APF计算下一点的坐标再回到步骤1；判断下一点是否到达终点范围，若未到达则重新进行步骤1，反之结束本次路径；步骤5：迭代并计算路径。本发明通过位置信息的获取以及根据APF计算合力、局部最优的判断、虚拟障碍物的设置、迭代得到轨迹等方法步骤的设置，可以有效解决传统人工势场陷入局部最优点的问题。
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公开(公告)号：CN113671719A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110772413.1
申请日：2021-07-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种超构透镜阵列器件，CMOS图像处理器的电路板、感光元件、OCA光学胶、超构表面、氧化铟锡和氧化硅透明基底顺次连接，连接方式靠的是分子之间的附着力，除了OCA光学胶3没有连接结构。所述的超构表面为电介质纳米结构阵列。本发明可以实现全斯托克斯的偏振检测，因为超构透镜可以同时获得四种偏振的强度，可以作为哈德曼传感器使用。本发明将四焦点透镜进行阵列，可进行不同的偏振光场成像，体现了多功能的优点。本发明将超构表面做的透镜的成像距离设计为胶的厚度加CMOS封装层与感光芯片距离之和，可以直接将超构表面集成在CMOS感光芯片上，CMOS可以直接提取光强信息，大大缩小了系统空间体积，体现了超紧凑的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116894158A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310800941.2
申请日：2023-07-03
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的航迹预测方法，包括以下步骤：步骤1：航迹序列数据集的获取与预处理；其中航迹序列数据集的获取与预处理旨在将获取的ADS‑B原始数据处理为所需的平稳的、长度统一的多变量时间序列数据集；步骤2：构建LSTM航迹预测模型，构建LSTM航迹预测模型旨在通过LSTM模型对获取的ADS‑B数据进行训练学习实现对航迹的预测；步骤3：将待检测航迹输入模型得到预测航迹；将待检测航迹输入模型得到预测航迹旨在使用模型实现航迹预测的功能。本发明通过结合ADS‑B数据的LSTM航迹预测模型预测结果与实际值差异很小，具有较高的拟合度，预测结果符合预期，表明该模型能够实现对航迹的预测。
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公开(公告)号：CN116842315A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310703567.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2321 , G06N7/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊聚类的航迹数据清洗方式，包括以下步骤：步骤1：获取ADS‑B原始数据；步骤2：数据去重；步骤3：缺失项的删除；步骤4：用模糊聚类实现异常值的检测和分析；步骤5：利用牛顿插值法提取合适间距的数据作为数据清洗的最终结果。本发明能够识别模糊异常值：由于模糊聚类可以将数据点分配到多个模糊群体中，因此它可以更好地识别模糊异常值，即数据点不完全属于任何一个群体的情况；不会将异常值删除或替换，因此不会丢失有用的信息。相反，它们可以通过分配度量来标记异常值，以便在进一步的分析中进行参考，同时可以更好地处理不确定性和复杂性，从而减少偏差的可能。
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公开(公告)号：CN117761676A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311778620.3
申请日：2023-12-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的航迹起始方法，包括以下步骤：步骤1：获取雷达数据构建数据集，获取雷达数据的目的在于构建用于训练神经网络的数据集，从雷达数据变成训练所用数据集需要经过一系列的预处理；步骤2：构建LSTM航迹起始模型，构建LSTM航迹起始模型旨在通过LSTM模型对获取的ADS‑B数据进行训练学习实现对航迹的起始；步骤3：模型的训练与测试、调整，对雷达数据进行二分类判断即模型的训练与检验环。本发明该方法可以充分利用目标位置信息的时序特性，捕捉目标运动的动态变化，提高航迹起始的准确率和鲁棒性。此外，它可以避免传统的基于规则或阈值的航迹起始方法的人为干预和参数调节，实现航迹起始的自适应和智能化。
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公开(公告)号：CN118884965A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411389199.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于经济模型预测控制的无人艇路径跟踪控制方法，建立欠驱动无人艇的非线性运动学和动力学模型；对预设航迹信息进行离散化处理，得到离散化后的目标航迹点序列信息；获取无人艇的工作参数信息，结合非线性运动学和动力学模型计算得到阶段成本、终端成本和误差成本，进而确定经济模型预测控制算法的成本函数；基于经济模型预测控制的航迹控制器将无人艇的实际航点与目标航迹点序列信息作为输入，构建经济模型预测控制约束优化问题，控制无人艇移动；确定无人艇进入航点可接受范围内，且该航点为目标航迹上最后一个航点时，完成对无人艇的路径跟踪。在满足无人艇在实际环境中的作业需求前提下，优化了无人艇的能源损耗与控制性能。
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公开(公告)号：CN118544362A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411008799.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 湖南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种人引导下视觉‑力融合机械臂阻抗迭代学习控制方法，通过分析机器人‑环境交互动力学方程，以及求解视觉伺服加速度模型，结合上述方程建立图像特征空间中的人‑机械臂‑环境交互动力学模型；收集人引导机器人完成装配任务的图像特征位置及速度曲线，并利用运动动态原语编码及泛化；设计基于图像特征跟踪误差作为控制输入的阻抗迭代学习控制器，学习人引导机器人接触作业时的阻抗特性，识别机器人与环境相互作用下未知接触动态，在特征空间抵消已识别的接触干扰，实现柔性装配作业；解决了现有装配作业中，人‑机械臂‑环境耦合非线性动力学、密集接触装配任务未知接触动态以及装配场景泛化困难，需针对不同场景重新学习等问题。
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