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公开(公告)号：CN116812477A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311069261.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及机器人转运技术领域，具体公开了一种轨道式转运机器人的控制方法、装置及系统，包括：分别获取转运机器人的实时位置和每个驱动轮的载重分布信息；根据每个驱动轮的载重分布信息构建每个驱动轮的最大驱动力约束，并根据每个驱动轮的最大驱动力约束构建转运机器人总驱动力约束；根据转运机器人总驱动力约束和所述转运机器人的实时位置控制转运机器人的对接；根据所述转运机器人的实时位置和目标对接位置的差值并结合每个驱动轮的最大驱动力约束构建每个驱动轮的驱动力分配策略；根据每个驱动轮的驱动力分配策略生成驱动信号。本发明提供的轨道式转运机器人的控制方法提升了转运机器人与目标轨道的对接精度。
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公开(公告)号：CN116778277A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310899182.X
申请日：2023-07-20
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，具体公开了一种基于渐进式信息解耦的跨域模型训练方法，包括：构建源域数据集和目标域数据集；将源域数据集和目标域数据集均输入至视觉目标检测器进行训练，挖掘与配准组件能够分别对源域数据集和目标域数据集提取到的浅层特征进行相似性特征挖掘与配准；语义校正组件能够分别对源域数据集和目标数据集提取到的中层特征进行上下文感知的语义校正；聚合分散组件能够根据源域数据集和目标域数据集的边界框、置信度和分类类别实现不同类别前景目标的聚合和分散。本发明提供的基于渐进式信息解耦的跨域模型训练方法能够有效解决跨域目标检测中前景目标特征和背景环境特征的耦合。
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公开(公告)号：CN116777171A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310811799.1
申请日：2023-07-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/30 , G06Q30/0601 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种面向网约车的点对点拼车动态调度方法及壮志，其包括：步骤1，设置规划周期，规划周期包括调度时刻；步骤2，获取订单、车辆类型集合和车辆状态；步骤3，根据乘客的订单信息进行聚类分析，综合考虑车辆和乘客形成的相关约束，将出发地和目的地接近的订单进行组合，形成点对点组合订单；步骤4，利用点对点拼车动态调度模型进行匹配，得到最优车辆信息，再反馈给乘客。本发明通过定义离散化调度时刻，综合考虑多目标函数和约束条件集，最终形成点对点组合订单，能够有效权衡运营商和乘客利益。
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公开(公告)号：CN113671516B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110897388.X
申请日：2021-08-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/08
Abstract: 本发明公开了一种车灯测距装置及其方法，该装置包括：LED，其安装在车灯的壳体内，用于发出LED光；耦合单元，其用于通过交流调制信号将为所述LED供电的直流信号转化成交流信号，并将交流信号与所述直流信号进行叠加，叠加得到的信号用作参考信号；光电传感器，其用于将所述LED光以平行光束方式出射，以及用于将通过所述LED光照射障碍物后产生的漫反射光信号进行光电转化，获得待测信号；混频单元，其用于获取所述参考信号以及所述待测信号的相位差信号；信号处理单元，其用于根据所述相位差信号，计算所述障碍物与车辆的距离。本发明以LED灯为测距光源，该光源具有亮度高，低功耗，寿命长的特点，行车更易辨识，且能为车辆的前向测距提供有利条件。
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公开(公告)号：CN113642109B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110940508.X
申请日：2021-08-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的多传感器方案评价与优化系统及方法，该方法包括：第一评价单元，其用于从安全性指标和经济性指标，对车辆上的传感器布置方案进行评分；第二评价单元，用于对传感器布置方案中的各类传感器的性能进行评分；上部神经网络；下部神经网络；迭代优化单元，用于判断上部神经网络与下部神经网络的输出的得分是否满足设定要求，在判定结果为否的情形下，依据第一评价单元和第二评价单元的评分结果，调整传感器布置方案或其中传感器的性能，从而产生仿真数据，利用仿真数据得到神经网络的数据，直至判定结果为是。本发明能够不断迭代优化传感器布置方案以及提高其中传感器的性能，降低前期制造成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116225000A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310025988.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种露天矿山无人驾驶重载车辆及其路径跟踪控制方法和装置，其包括：前进路径跟踪步骤：根据预先设置的路径信息和车辆状态信息，用新Stanley控制器控制露天矿山重载车辆前进时的路径跟踪控制，新Stanley控制器考虑有车辆转向器时滞特性、车辆尺寸和前进行驶速度；后退路径跟踪步骤：用新后轮反馈控制器控制露天矿山重载车辆后退时的路径跟踪控制，新后轮反馈控制器考虑有车辆转向器时滞特性、车辆尺寸和后退行驶速度。本发明能够实现重载车辆前进与后退时的路径跟踪控制，对不同工况下的控制参数进行自适应调整，达到更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN116168361A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310195225.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶汽车的视觉SLAM系统及方法，所述系统包括图像预处理模块、多目标跟踪模块、视觉里程计模块、物体状态更新模块以及后端优化模块。所述方法包括：步骤S1，通过实例分割网络对图像进行预处理；步骤S2，判别物体的动静态；步骤S3，估计初始相机的位姿；步骤S4，去除动态物体；步骤S5，对图像关键帧执行优化策略。本发明的有益效果：在视觉图像中，可以实现高效地动态物体滤除，有效降低建图鬼影，提高定位的准确性和鲁棒性，以及能够提高自动驾驶车辆在动态环境下的适用性。
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公开(公告)号：CN115359121B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210984537.0
申请日：2022-08-17
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种激光雷达遮挡判断与清洗方法及装置，该方法包括：通过激光雷达采集带有点云坐标和信号强度的每帧原始点云数据；将每帧原始点云数据转换为深度图；深度图中的点的参数信息包括：偏角α、偏角β和信号强度；当深度图中阴影面积超过阈值时，判断为异常，并输出阴影区域的最大和最小的水平偏角；根据最大和最小的水平偏角确定清洗范围，对激光雷达表面进行清洗。本发明中，通过将激光雷达采集的每帧原始点云数据转换为深度图，以深度图的阴影部分确定激光雷达表面需要清洗的位置，控制相应喷头进行清洗，能够针对性清洁雷达，保证激光雷达的正常工作和遮挡物的及时高效清洗。
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公开(公告)号：CN112083441B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010944090.5
申请日：2020-09-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G01S17/931 , G01S13/931 , G01S13/87 , G01S7/41 , G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达和毫米波雷达深度融合的障碍物检测方法，包括如下步骤：步骤1，需要将激光雷达的原始点云数据进行预处理和目标提取，然后进行二者之间的联合在线标定；步骤2，排除毫米波雷达虚警感知模型；步骤3，将毫米波返回来的障碍物的距离信息与激光雷达返回的点距离信息进行比较，从而滤除雨雾尘的干扰；步骤4，基于上述步骤3和步骤4分别去除毫米波雷达和激光雷达的误检信息。本发明的基于激光雷达和毫米波雷达深度融合的障碍物检测方法，通过步骤1至步骤4的设置，便可有效的实现的基于激光雷达和毫米波雷达深度融合的高精度检测了。
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公开(公告)号：CN115790643A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211285995.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于激光里程计高度方向的零速修正方法及系统，所述方法包括以下步骤：采用激光雷达和轮速计采集数据采集，对数据进行预处理；对预处理数据进行点云特征提取；订阅点云信息，计算出帧间相对位姿；由前端输出的帧间相对位姿和激光雷达的频率可推算出车辆的帧间加速度和角速度，将其输入到零速检测模块，零速检测模块通过加速度和角速度数据对车辆的高度方向状态进行判定；识别出零速状态后，进行零速修正辅助SLAM在z轴方向的优化。本发明采用自适应的零速检测策略，并对零速状态进行了量化，将零速修正与SLAM融合，增加了零速状态下SLAM在高度方向上的约束，对于SLAM在z轴方向的定位起到较好的优化作用。
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