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公开(公告)号：CN117892953A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410042450.0
申请日：2024-01-11
Applicant: 清华珠三角研究院 , 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q50/47 , G06N3/092 , G06N3/047 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的出租车调度双目标优化方法及系统，其中方法包括以下步骤：构建虚拟城市环境，基于所述虚拟城市环境进行环境状态的搭建；基于所述环境状态建立调度目标函数，并将所述目标函数转化为马尔可夫决策模型；获取现实环境数据，并基于A2C强化学习框架和所述马尔可夫决策模型进行出租车调度迭代优化，得到优化结果。本发明通过综合考虑优化乘客和司机角度的目标，将增加收入和减少等待时间作为出租车调度优化的双目标。同时基于A2C的强化学习框架，通过对所有代理的梯度进行平均，可以减少训练过程中的方差，从而提高算法的稳定性。
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公开(公告)号：CN112815939B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110003763.1
申请日：2021-01-04
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明提供一种移动机器人的位姿估计方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取多源传感器数据，多源传感器数据包括：图像采集设备采集地场景图像、惯性测量单元采集地数据、轮式编码器采集地数据；根据场景图像检测场景动态将所述移动机器人的位姿估计初始化；惯性测量单元采集地数据、轮式编码器采集地数据通过状态转移方程计算所述移动机器人当前时刻状态向量的先验估计量及对应的协方差传递矩阵；根据场景图像对当前时刻状态向量的先验估计量及对应的协方差矩阵迭代至收敛完成滤波更新。通过将图像采集设备采集数据、惯性测量单元、轮式编码器采集地数据三者共同作为位姿估计的输入数据三者结合，优势互补，可以得到紧耦合的位姿估计数据。
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公开(公告)号：CN117308989A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311333969.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知机的智能网联车路径导航方法通过构建道路元胞自动机模型，其中包括构建元胞自动机道路和车辆行驶模型，根据道路元胞自动机模型进行仿真，生成并收集仿真数据，仿真数据，包括元胞自动机道路生成的特征向量，与车辆行驶模型产生的目标数据；根据仿真数据，训练基于多层感知机的深度学习模型；基于训练完成的基于多层感知机的深度学习模型，根据可选道路的车辆分布状态，预测可选道路的模型预测值实现准确预测各条路线的通行时间、燃料消耗和交通排放等指标，从而实现量化路径选择指标，根据预测结果进行高效的路径选择，提高路径选择决策精度，降低实时计算的复杂性和算力需求。
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公开(公告)号：CN112989279B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN201911294551.2
申请日：2019-12-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 清华大学 , 三峡大学 , 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司
Inventor： 崔岱 , 徐飞 , 姚星辰 , 程特 , 陈磊 , 陈群 , 闵勇 , 周云海 , 郭胜凯 , 陈晓东 , 葛维春 , 苏安龙 , 高凯 , 葛延峰 , 李铁 , 姜枫 , 张艳军 , 王钟辉 , 姜狄 , 张凯 , 佟智波 , 梁鹏 , 谷博
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本发明实施例提供一种含风电的电热联合系统的调度方法及装置。其中，方法包括：获取日内当前时间段的风电出力预测数据；根据日内当前时间段的风电出力预测数据和预先获取的本周期风电出力的预测数据集，获取日内风电出力的修正预测数据；根据日内风电出力的修正预测数据、电热联合系统中各机组和储热装置的参数、电热联合系统当前时间段的电负荷和热负荷的预测数据和根据日内上一时间段的日内调度计划进行修正获取的日前调度计划，获取当前时间段的日内调度计划。本发明实施例提供的含风电的电热联合系统的调度方法及装置，基于风电功率的超短期预测数据，对基于风电不确定性进行的短期预测获得的日前调度计划进行修正，能减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN116825127A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311017166.X
申请日：2023-08-14
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 一种基于神经场的语音驱动数字人生成方法，包括如下步骤：S1、使用人脸模型构建可变形的数字人脸；S2、对给定语音的音频特征进行编码，进行音频特征到所述数字人脸的表情空间的映射；S3、基于神经场表达，根据音频特征驱动所述标准空间的数字人；其中，基于神经占据场与神经纹理场得到在标准空间的数字人，对于所述标准空间里的空间坐标，由神经位移场根据音频特征输出对应的位移。进一步地，步骤S3还使用人脸语义作为显式控制信号，进行基于人脸语义的眼睛控制。对比传统方法，本发明可获得更同步的人脸躯干驱动以及眼睛睁闭控制，在图像质量以及语音同步指标上都超过了传统方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113576497B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202111006332.7
申请日：2021-08-30
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种面向双眼竞争的视觉稳态诱发电位检测系统，包括刺激系统与采集与分析系统，所述刺激系统包括虚拟现实头戴式显示器，采集与分析系统包括脑电提取装置、脑电信号放大器、脑电信号采集器、脑电信息号分析模块和结果输出装置；所述显示屏用于显示图像以预定频率交替变化的闪烁块，对被试者施加视觉刺激；用脑电装置提取被试者接收视觉刺激之后的脑电信号，提取的脑电信号经脑电信号放大器放大后传输给脑电信号采集器，采集脑电信号后传输给脑电信号分析模块，经过分析处理后由结果输出装置输出。设备简单、操作方便，可以有效提高检测的精度，是一种很有应用潜力的方案。
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公开(公告)号：CN110956266B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN201911045704.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 李铁 , 苏安龙 , 陈晓东 , 何晓洋 , 庄伟 , 马超 , 姜枫 , 胡伟 , 宋钰婷 , 冯达 , 崔岱 , 王钟辉 , 唐俊刺 , 宁辽逸 , 朱伟峰 , 蔡壮 , 张凯 , 李峰 , 高梓济 , 胡锦景 , 王振宇 , 张宇时 , 许小鹏 , 李典阳 , 王顺江 , 曾辉 , 韦明 , 李成程 , 丛海洋 , 金子开 , 张潇桐 , 白雪 , 赵清松
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种基于层次分析法的多电源电力系统多目标优化调度方法，属于电力系统自动化技术领域。采用NSGA‑Ⅱ多目标遗传算法对建立的多电源电力系统的多目标优化调度模型进行求解，得到帕累托最优解集；采用模糊隶属度函数将所得目标值帕累托最优解集进行归一化处理，使用层次分析法对解集中的各个解打分排序，选择最优调度解；基于最优调度解获取当前多电源电力系统优化调度的决策依据。本发明建立了电力系统多目标优化调度模型，综合系统经济性、可再生能源消纳水平及系统安全性等要求；采用层次分析法对解进行打分排序，选择最优解。所得结果兼顾评价的主观和客观性，更加合理，有利于电力系统安全经济稳定运行和提升新能源消纳水平。
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公开(公告)号：CN111695618B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010493448.7
申请日：2020-06-01
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于OBD数据的电动汽车电机故障检测方法，通过对OBD数据中的电机电压和电流数据进行卡尔曼滤波处理和融合，再将其统计特征，与在理想状态下的数据统计特征进行初步比对，进行故障预判；对不能预判的情况进行小波变换，分离出正常情况下的稳定分频、平稳噪声和存在故障的频率信号；对分离后的信号进行特征提取，并参考常见故障的相关特征，用机器学习对特征故障类型进行分类或预测。本发明通过对OBD数据的分析采用卡尔曼滤波进行数据处理，并结合小波变换共同实现对数据的全面分析和故障的二级判断，能够在保证判断结果准确的前提下提高计算速度，达到对新能源汽车电机的安全性能检测和预测的目的。
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公开(公告)号：CN113243890B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202110504487.7
申请日：2021-05-10
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院(CN)
Abstract: 本发明公开了一种睡眠呼吸暂停综合症识别装置，针对性改进卷积神经网络卷积核通道的输入，将心电数据和呼吸波数据经过预处理后作为神经网络的输入；针对模型的运算层做出优化，将卷积核个数调整为相对最优个数，卷积步长调整为2，在全连接层前面添加Dropout层；针对模型输出层做出改进，将模型调整为二分类结果输出，得到睡眠呼吸暂停事件发生与否的判别结果。本发明通过将心电数据和呼吸波数据进行融合提高了模型检测能力；针对传统LeNet‑5模型进行优化提升了模型的睡眠呼吸暂停综合症识别能力；模型检测时间较深度神经网络更短，应用成本低，可应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN113250752B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110666621.3
申请日：2021-06-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种用于隧道的自动检修系统，其中检修系统中，工控机为整个自动检修系统提供驱动动力及控制信号；视觉避障探头固定在检修车底部；非接触检测装置通过铰接方式连接支撑调节部件；支撑调节部件装在检修车上；非接触检测装置上的探照灯的照射光对着隧道顶部及两侧，工控机控制非接触检测装置上的多个摄像机对隧道进行拍照。其中的检修方法包括：工控机控制自动检修车到达检修指定位置；根据隧洞断面顶部的高度，控制支撑调节部件的高度和位置，使得非接触检测装置到达指定的位置；控制非接触检测装置的摄像头对隧洞断面进行多次拍照。本发明能够利用拍摄结果提高了对隧道裂缝的识别精度。
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