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公开(公告)号：CN109447499A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811327730.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 中南大学 , 中车青岛四方机车车辆股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种轨道交通系统成本关键要素多域交互影响分析方法，通过对轨道交通系统成本大数据分解，将安全域、性能域、环境域和安全域边界条件进行量化，建立基于数据驱动的轨道交通系统成本要素安全域、性能域、环境域交互影响规律模型，在保证安全的前提下，分析成本要素在安全域、性能域、环境域的交互映射关系，确定轨道交通系统成本关键要素，为轨道交通系统全生命周期成本控制提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN109063907A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810846131.X
申请日：2018-07-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种高速铁路沿线极大风速智能遍历大步长预测方法，根据近期风速状况，通过在目标测风点构建目标测风站和时移测风站，对测风站的数据进行去噪处理后，利用PID神经网络，对去噪后的风速数据进行训练，构建各测风站在多种步长下的风速预测模型；选用各模型进行多种步长的最优预测组合，实现多步迭代预测，提高预测精度，降低随机误差的干扰；实现了铁路沿线风速超前预测，可以提前得知事故多发区域的风速环境状况，及时、有效地指导列车运行，保障列车运营安全。
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公开(公告)号：CN108656992A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810443654.X
申请日：2018-05-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种极端暴雨环境下无人驾驶车辆电源智慧预测方法及装置，该方法采用了多种传感器，能够综合考虑极端暴雨环境下无人驾驶车辆的多种环境信息，采用了力敏传感器测量车身的降雨阻力，并用分级分散融合算法进行数据融合；利用Kinect摄像头进行图像采集并用进行灰度处理，得到的积水检测图像简洁明了，检测精度较高；利用两层神经网络对无人驾驶车辆在极端暴雨环境下的电量进行实时预测，神经网络的使用充分考虑了这种非线性环境下的各种定量和定性的变量因子，得到的电量预测结果与一般的SOC电池电量预测方法相比，更加智能，预测结果也更加准确。
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公开(公告)号：CN108621844A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810444271.4
申请日：2018-05-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种暴雨道路无人驾驶车辆电量预测方法与预警系统，该方法采用多种传感器组成传感器网络，能够综合考虑暴雨道路下无人驾驶车辆的多种行驶环境因素，采用了力敏传感器测量车身的降雨阻力，并利用融合系数进行集中数据融合；利用遗传算法对采集到的数据信息进行权重系数优化，能够区分不同行驶环境因素对车辆电量的影响大小，得到的数据结构更有代表性；利用两层神经网络对无人驾驶车辆在极端暴雨环境下的电量进行实时预测，神经网络的使用充分考虑了这种非线性环境下的各种定量和定性的变量因子，得到的电量预测结果与一般的SOC电池电量预测方法相比，更加智能，预测结果也更加准确，能够起到很好的预警功能。
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公开(公告)号：CN108510130A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810327801.7
申请日：2018-04-12
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种智能无人驾驶车辆极限里程智能多源评估方法及装置，该方法结合道路环境，提出坡度能耗值、温度能耗值、风阻能耗值、不同速度路段长度指标，将复杂道路环境对无人驾驶车辆电量能耗的影响因素进行量化，建立了无人驾驶车辆电量消耗的预测模型；本方法预测电量与电池、车辆型号、车辆零部件性能无关，模型实时进行训练，预测结果不受电池和车辆的使用时间和寿命的影响；当车辆行驶速度高时，风阻占车能耗的主要部分，本方法依据风速大小选择不同的耗电量预测模型，针对高、低风速使用不同的耗电量预测模型使得模型输入参数减少，计算时间降低，能够提高模型预测精度，时效性更强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107436610B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201710643095.2
申请日：2017-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种智能室外环境的车辆及机器人运载导航方法及系统，该方法包括：步骤1：依据跨楼栋运输任务将户外环境空间划分成对应的跨楼栋运输区域，每个跨楼栋运输区域配备有对应的无人机；步骤2：无人机通过Kinect识别空中无人机轮廓；步骤3：无人机依据运输任务为运载机器人进行导航，运载机器人通过定位传感器实时识别无人机上携带的地标，跟随无人机前行，直到运载机器人到达运输任务终点；步骤4：无人机与运载机器人的通信中出现障碍物，运载机器人通过Kinect识别障碍物轮廓，计算最大阻碍角，并对无人机位置进行调整；本发明通过无人机对运载机器人进行户外运输任务导航，改变传统运载机器人导航形式，利用无人机的导航准确的特点，提高了运输效率和准确度。
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公开(公告)号：CN108287548A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810063752.0
申请日：2018-01-23
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G05D1/0221 , G06N3/02 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种自动化导轨运载装置及机器人协同运载方法与系统，该方法包括以下步骤：步骤1：在运输起点和终点所在的工作台之间设置地面导轨以及在工作台设置导轨，地面导轨设置地标；步骤2：位于取物工作台的桌面机器人从取物指定位置抓取物体；步骤3：依靠地面导轨，移动机器人移动并抓取物体运输至另一工作台；步骤4：位于放物工作台的桌面机器人抓取物体后，移动至放物工作台的放物指定位置；步骤5：结合极限学习机和小波神经网络，建立电量预测模型对移动机器人下一步行动进行决策；通过桌面机器人和移动机器人的协同完成工业实验室物体的定时、定点运输，实现工业实验室全天候的运输。
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公开(公告)号：CN108255180A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810063041.3
申请日：2018-01-23
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0253 , G05D1/0221 , G05D1/0259 , G05D1/0276 , G05D2201/0216
Abstract: 本发明公开了一种智能制造环境机器人及车辆计算智能驱动运载方法与系统，该方法包括以下步骤：步骤1：在不同工作台之间设置地面导轨，在工作台上设置一条桌面导轨；步骤2：位于取物工作台的桌面机器人从取物工作台上的取物指定位置抓取物体；步骤3：移动机器人沿地面导轨移动并抓取物体运输至另一工作台；步骤4：位于放物工作台的桌面机器人抓取物体后，移动至放物工作台的放物指定位置，完成物体在工作台之间的运输；步骤5：结合灰度神经网络和PID神经网络，建立电量预测模型对移动机器人下一步行动进行决策。通过桌面机器人和移动机器人的协同工作，完成自动化实验室物体的定时、定点运输，配合移动机器人充电区域的设置，实现自动化实验室全天候的运输。
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公开(公告)号：CN107187467B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710392657.0
申请日：2017-05-27
Applicant: 中南大学
IPC: B61L27/00
Abstract: 本发明公开了一种用于行车安全保障与事故归责的驾驶员监控方法及系统，包括以下步骤，步骤1：利用人体监控装置，采集目标驾驶员人体自然特征数据；步骤2：对驾驶员编号进行身份识别；步骤3：利用人体监控装置实时采集的目标驾驶员人体自然特征数据与预先存储的人体自然特征数据指标进行比对；步骤4：依据比对结果，对列车进行实时调度；在列车运行监控中，首次引入了目标驾驶员身份识别机制，通过穿戴设备、Kinect传感器采集目标驾驶员的人体自然特征并形成了数据流：利用人体自然特征数据匹配，实现对列车驾驶员人体自然特征的全程监控、记录与分析，为提供行车安全保障以及列车事故的成因分析与归责提供了坚实的基础。
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公开(公告)号：CN107097810B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710300788.1
申请日：2017-04-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路沿线异物侵限无人机智能辨识和预警方法及系统，该方法通过引入无人机异物侵限检测装置对受控列车局部移动环境实现异物侵限检测，利用无人机异物侵限装置携带Kinect传感器、超声波驱鸟器、GPS装置、探鸟雷达，实时对线路图像处理和检测，及时发现异物侵限事件，提前采取应对措施，且不再需要在铁路沿线安装大量高成本的异物侵限监测站，也从技术方案上直接避免出现对铁路沿线异物侵限监测的盲区问题；根据探鸟雷达对鸟类的探测信息，利用无人机装置的机动性，采用超声波驱鸟装置实时处于危险区域内鸟类实现定向驱赶，提高列车的运营安全性。
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