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公开(公告)号：CN118025223B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410055698.0
申请日：2024-01-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及控制技术领域，为基于长短时记忆网络的无人驾驶汽车学习型预测控制方法，包括：结合帕采卡轮胎模型建立基于阿克曼驾驶汽车模型的非线性车辆动力学模型；基于长短时记忆网络对非线性车辆动力学模型进行训练，得到优化的非线性车辆动力学模型；使用模型预测控制MPC方法作为优化的车辆动力学模型控制策略，利用模型预测控制MPC方法的最优化问题进行滚动优化；使用梯度下降法求解在线最优控制的最优化问题输出最优控制序列，将最优控制序列中的第一个元素作为下一时刻的自动驾驶汽车的实际控制输入量。本发明通过准确的模型建立和优化控制策略可以减少事故的风险，并使车辆能够适应不同路况和驾驶需求，可以提升自动驾驶汽车的安全性能。
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公开(公告)号：CN118025223A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410055698.0
申请日：2024-01-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及控制技术领域，为基于长短时记忆网络的无人驾驶汽车学习型预测控制方法，包括：结合帕采卡轮胎模型建立基于阿克曼驾驶汽车模型的非线性车辆动力学模型；基于长短时记忆网络对非线性车辆动力学模型进行训练，得到优化的非线性车辆动力学模型；使用模型预测控制MPC方法作为优化的车辆动力学模型控制策略，利用模型预测控制MPC方法的最优化问题进行滚动优化；使用梯度下降法求解在线最优控制的最优化问题输出最优控制序列，将最优控制序列中的第一个元素作为下一时刻的自动驾驶汽车的实际控制输入量。本发明通过准确的模型建立和优化控制策略可以减少事故的风险，并使车辆能够适应不同路况和驾驶需求，可以提升自动驾驶汽车的安全性能。
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公开(公告)号：CN219649883U
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202223175369.5
申请日：2022-11-29
Applicant: 华南理工大学 , 佛山市顺德致可智能科技有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种用于菠萝采摘的智能识别机械臂，包括机械框架，机械框架上设有移动装置；移动装置通过机械大臂与机械爪连接；所述移动装置包括X方位移动装置，X方位移动装置上设有Z方位移动装置，所述机械大臂位于Z方位移动装置上；移动装置上端设有摄像机；机械臂承载车控制机械臂在菠萝地之间移动以到达固定位置，完成机械臂的移动运动；所述机械臂通过摄像机对菠萝具体位置进行检测并精确定位进行采摘；移动装置上的传感器通过力度和位置的传感进行采摘力度的确认；本实用新型克服采摘过程人力成本过高、运动精度较低、采摘没有实践性的缺陷；提高菠萝采摘大规模无人化作业的可能，提高了效率，推动了菠萝采摘产业的自动化程度。
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