-
公开(公告)号：CN110027553B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910283506.0
申请日：2019-04-10
Applicant: 湖南大学
IPC: B60W30/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的防碰撞控制方法，采用深度确定性策略梯度方法(DDPG算法)进行深度强化学习，该方法包括：步骤1，提取本车参数和环境车辆参数；步骤2，利用本车参数和环境车辆参数，构建虚拟环境模型；步骤3，根据本车参数和环境车辆参数和虚拟环境模型，定义所述深度确定性策略梯度方法的基础参数；步骤4，根据步骤3定义好的基础参数，采用深度强化学习中的神经网络构建防碰撞控制决策系统，所述防碰撞控制决策系统包括策略网络和评价网络；步骤5，训练所述策略网络和评价网络，得到所述防碰撞控制决策系统。本发明通过构建基于深度神经网络的防碰撞控制决策系统，基于时间差分强化学习方法不断优化网络控制结果的防碰撞控制决策系统，有效提高了防碰撞控制决策系统的控制性能。
-
公开(公告)号：CN111754082A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010482977.7
申请日：2020-06-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能运载系统，包括：智能调度子系统，其负责载具的作业任务调度、作业信息管理、作业状态监控、作业异常处理；智能互联子系统，其负责提供子系统内和子系统间的双向数据传输服务、运载作业环境监控以及信息安全管理；智能驾驶子系统，其接收由智能调度子系统下发、由智能互联子系统传输的作业任务分配和调度指令，控制载具完成运载作业。本发明的智能运载系统，通过智能调度子系统、智能互联子系统和智能驾驶子系统的相互融合，便可提供智能、安全、高效和节能的运载服务。
-
公开(公告)号：CN111158366A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911411062.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图搜索和几何曲线融合的路径规划方法，包括如下步骤：步骤1：得到地图信息，确定车辆的起始点和目标点；步骤2：通过Hybrid A*算法对节点进行拓展，得到新的节点及其状态信息；步骤3：判断新节点在直行状态下，是否能与目标点所在射线相交；步骤4：判断新节点能否通过几何曲线路径到达目标点；步骤5：判断ProState集合是否为空集。本发明的基于图搜索和几何曲线融合的路径规划方法，解决了传统的Hybrid A*无法精确到达目标点、无法满足车辆目标横摆角要求的问题。
-
公开(公告)号：CN111127920A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911411008.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车载通信的防后车追尾预警与控制方法，包括如下步骤：步骤一，在行驶过程中，所有车辆通过车载通信将自身详细的驾驶状态信息广播出去；步骤二，自车接收后方车辆的驾驶状态信息；步骤三，若不存在被追尾风险，则自车保持原始行驶状态，否则，再依据后车驾驶状态信息进行二次判别，由此对自车和后车都做出相应的预警和/或控制避撞策略；步骤四，脱离碰撞危险后，整体系统退出工作。本发明的基于车载通信的防后车追尾预警与控制方法，通过步骤一至四的设置，便可有效的结合车辆的具体状态来实现判断，大大的增加了避撞性能。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111025250A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN202010014753.3
申请日：2020-01-07
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明公开了一种车载毫米波雷达在线标定方法，包括在线标定步骤和实时监测步骤，先进行在线标定步骤后再进行实时检测步骤，所述在线标定步骤包括：步骤1.1获取待标定的车载雷达原始数据；步骤1.2确定车载毫米波雷达和其他已标定传感器的共同检测区域；步骤1.3分别对车载毫米波雷达与其他已标定传感器观测到的目标进行目标跟踪；步骤1.4判断车载毫米波雷达与其他已标定传感器获得的数据是否满足要求；步骤1.6对不满足条件三的目标，进入步骤1.5。本发明的车载毫米波雷达在线标定方法，通过在线标定步骤和实时监测步骤的设置，便可实现全程通过算法实现，无需人工参与，大大减少了工作量和降低了标定成本。
-
公开(公告)号：CN110456745A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910691247.5
申请日：2019-07-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种全自动地下采矿运输系统，包括：调度控制中心，用于接收并存储数据，发出控制指令，以进行作业调度、运营监控、数据管理和远程操控；车载自动驾驶系统，设置于工程车辆内，用于接收和解析指令、车辆循迹、识别矿物、障碍物和周围工程车辆、与调度控制中心配合实现多车协同作业；车地通信系统，耦接于调度控制中心与车载自动驾驶系统之间，以建立调度控制中心与车载自动驾驶系统双向高速数据传输通道，并传输路侧监控数据至调度控制中心。本发明的全自动地下采矿运输系统，通过调度控制中心、车载自动驾驶系统和车地通信系统的设置，便可有效的实现一个自动化控制采矿运输的效果。
-
公开(公告)号：CN110409550A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910691250.7
申请日：2019-07-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种全自动作业地下采矿铲运机，包括铲运机主体和设置在铲运机主体内的车载自动驾驶系统，所述车载自动驾驶系统包括：传感模块，设置于铲运机主体的各个部位上；计算模块，内集成了通信、感知、定位、决策和控制算法，耦接于传感模块，接收传感模块输出的感应数据，并根据其内的控制算法输出控制期望信号；执行器，耦接于计算模块，还耦接于铲运机本体，接收计算模块输出的控制期望信号。本发明的全自动作业地下采矿铲运机，通过传感模块、计算模块和执行器的设置，便可有效的实现检测铲运机本体的外部环境和车辆状态，并且有效的实现控制铲运机本体的运作了。
-
公开(公告)号：CN119179863A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411341822.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种不确定性环境下无人水面舰船集群轨迹预测方法和系统，其包括：步骤1，采用自适应线性调频模式分解算法，将原始轨迹数据分解为Q个信号分量，将Q个信号分量中的前k个且包括第k个信号分量作为有用的信号分量，将剩余的信号分量作为舰船轨迹数据的噪声，并滤除；步骤2，基于Mamba对舰船轨迹的时间相关性构建模型，通过构建好的模型提取舰船的运动模式；步骤3，根据每个舰船及其周围舰船在每个时间步的空间位置构建交互图，更新交互图每个节点和边的信息，获取舰船的交互特征；步骤4，将步骤2的运动模式和步骤3的交互特征进行融合，预测舰船的未来轨迹。本发明能够减少噪声对舰船轨迹预测的影响，提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN115179963B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210839980.9
申请日：2022-07-18
Applicant: 湖南大学
IPC: B60W50/02 , B60W30/045 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶车辆换道的容错控制方法、介质、系统及汽车，包括：获取车辆当前的状态信息、期望的路径信息，建立离散跟踪误差变量的状态方程模型；分别将采用最佳的前轮转角实现最佳的路径、生成最佳的额外横摆力矩实现最佳的横向稳定性能作为TFC、DYC的目标构建代价函数；将前轮执行的失效系数α引入构建好的代价函数得到时变代价函数，根据车辆实时运行时α的大小改变时变代价函数的控制量权重；求解最优控制量，将最优控制量作用于自动驾驶车辆，使车辆完成换道操作。构建两个目标的代价函数，通过动态博弈理论求解最佳的控制策略。并通过实时获取α，动态调整权重系数，使车辆能够顺利完成换道操作。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
348
records
(took 0.028 seconds)
