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公开(公告)号：CN118952219A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411359695.2
申请日：2024-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于工业机器人领域，具体涉及一种非规则曲面自动涂胶机器人轨迹规划方法及系统；该方法包括：采用三维激光扫描仪扫描待加工工件，得到点云三维网络模型；对点云三维网络模型进行插值处理，得到曲面光滑的三维网络模型；根据曲面光滑的三维网络模型，采用深度学习优化的A*算法进行最短路径轨迹规划，得到初始最优路径轨迹；对初始最优路径轨迹进行优化，得到最终的最优路径轨迹；控制中心根据最终的最优路径轨迹指导机器人进行涂胶操作；本发明能够实现精准、高效涂胶，极大程度地提高了机器人的涂胶效率。
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公开(公告)号：CN118468108A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410581770.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/006 , G06Q50/43
Abstract: 本发明属于智能网联汽车领域，具体涉及一种协同式智能网联汽车驾驶意图识别共享方法及系统，包括：智能网联汽车目标车辆进入初始状态，并采集协同驾驶数据；对协同驾驶数据进行预处理，并提取预处理后的数据特征，根据数据特征构建驾驶意图识别模型，得到目标车辆驾驶意图；智能网联汽车目标车辆进入共享状态，并将目标车辆驾驶意图共享至协同车辆；协同车辆根据目标车辆驾驶意图执行相应响应，并向目标车辆返回协同响应；智能网联汽车目标车辆接收响应进行决策，并执行相应驾驶行为，执行完毕后恢复初始状态；本发明通过对智能网联汽车驾驶意图实现共享，进一步实现智能协同，有利于安全驾驶，提高通行效率。
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公开(公告)号：CN118636136A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410723455.X
申请日：2024-06-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于自建生态的风机叶片维护机器人远程监测控制方法及系统，包括：维护机器人采集风机叶片图像，并通过传感器采集环境信息；采用改进的ORB算法提取风机叶片图像特征；构建数据结构并进行高效遍历搜索，快速查找与原始地图相似数据点及新增数据点，完成实时地图更新；将环境信息以及更新后的地图同步到终端设备；终端根据环境信息以及更新后的地图对风机叶片进行危险预警以及风险评估；根据危险预警结果以及风险评估结果生成控制指令，控制风机叶片维护机器人工作；本发明通过改进ORB算法及FLANN完成实时地图更新，结合多传感器自建虚拟生态环境，依托终端应用程序远程监测风机叶片的实时状态，提高风机叶片维护效率及操作安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119920104A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510110260.2
申请日：2025-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明属于智能交通系统领域，涉及一种基于宏微观交通流信息的CAV换道方法及系统，包括：实时获取汽车的状态信息和CAV行进方向上的路段信息，将状态信息和路段信息上传到云端服务器；云端服务器对上传的数据进行预处理，根据预处理的数据计算综合宏观收益指标；根据车辆状态信息和路段信息计算智能网联汽车的微观收益指标；根据综合宏微观收益指标生成换道决策；将换道决策传输至智能网联汽车的车载单元；车载单元对换道决策进行验证，若验证失败，则不进行换道操作；若验证成功，则控制智能网联汽车进行换道；本发明基于宏观和微观交通流信息相结合的换道决策方法及系统，能够有效提升换道决策的全局优化能力和局部安全性。
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公开(公告)号：CN119593976A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411771161.0
申请日：2024-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F03D80/50
Abstract: 本发明属于智能机器人领域，一种基于云边协同的风机叶片机器人维护方法及系统，所述方法包括：智能机器人实时采集风机叶片损坏图像，并进行初步特征提取；边缘节点利用多任务学习支持向量机对损坏类型进行分类，通过融合多传感器数据与SLAM算法，进行机器人定位，生成初步维护策略，机器人根据边缘节点的指令执行维护任务，并反馈至云端；云端通过卷积神经网络重新训练分类模型，优化损失函数及模型参数，并向边缘节点推送参数优化结果；边缘节点替换原有模型参数，优化风机叶片损伤分类与维护策略；本发明通过将高实时性任务在边缘节点处理，复杂任务上传至云端的云边协同工作方法，能够有效解决风机叶片维护的资源配置与维护效率问题。
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公开(公告)号：CN119541267A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411600060.7
申请日：2024-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/01 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种网联协同驾驶汽车弯道碰撞预警方法及系统，所述方法包括：路侧RSU采集车辆状态信息与弯道环境信息，并上传至边缘云；边缘云对输入数据进行融合解析，并采用Bi‑LSTM网络预测弯道处非联网汽车的行驶轨迹；建立智能网联汽车行车风险场模型，结合周围车辆预测轨迹，实时评估弯道行驶碰撞风险；利用蒙特卡洛法则，结合人类驾驶数据计算碰撞风险阈值，进行弯道碰撞预警；本发明通过网联赋能智能L2级智能汽车环境感知，建立弯道行驶碰撞预警模型，能够有效减少碰撞预警系统的漏报与误报问题，从而提高行车的安全性与效率。
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公开(公告)号：CN119314142A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411334955.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/94
Abstract: 本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种混行交通流下基于灯语的HDV驾驶意图识别方法及系统，包括：构建自动驾驶网络，其中自动驾驶网络包括网联自动驾驶车辆CAV、人工驾驶车辆HDV以及MEC节点；CAV获取周围目标HDV的灯语图像；将灯语图像传输到MEC节点，MEC节点对灯语图像进行预处理；采用训练后的基于YOLO‑v7网络的驾驶意图识别模型对预处理后的灯语图像进行目标HDV驾驶意图识别；将HDV驾驶意图传输给CAV；CAV根据HDV驾驶意图生成对应的驾驶决策，并执行驾驶决策；本发明采用了YOLO‑v7算法对HDV的灯语信号进行实时识别，提高了驾驶意图识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119028128A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410988156.9
申请日：2024-07-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于智能交通系统领域，具体涉及一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法及系统，包括：通过RSU设备采集非联网汽车的行驶数据，并将行驶数据通过5G通信网络实时传输到MEC节点；MEC节点对输入数据进行预处理，采用双向LSTM网络与极限梯度提升算法得到非联网汽车的驾驶意图；将非联网汽车的驾驶意图通过5G网络广播给智能联网汽车OBU；智能联网汽车根据接收的非联网汽车驾驶意图做出对应的驾驶决策；本发明通过实时识别和共享非网联汽车的驾驶意图，智能网联汽车能够及时响应，从而减少交通事故的发生，提高道路使用的整体安全性。
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