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公开(公告)号：CN110928297B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201911031001.1
申请日：2019-10-28
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标动态粒子群优化的智能公交车辆路径规划方法，包括：实时获取车辆和道路信息，生成全局参考路径；基于道路规则线和全局参考路径构建二维环境模型，并初始化粒子群中每个粒子：粒子的每个维度对应一个坐标点，每相邻两个维度坐标点之间设定曲线段，得到粒子对应的轨迹；根据路径长度、平滑度以及静态安全度指标设计轨迹的静态多目标适应度函数；然后采用粒子群算法，并应用静态多目标适应度函数，提取最优轨迹候选集；根据动态障碍物设计动态多目标适应度函数和约束加速度关系，并与静态安全性设计适应度函数结合，从最优轨迹候选集中选择综合适应度最优的一条轨迹。本发明在改善舒适性指标同时，大大提高动态安全性能。
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公开(公告)号：CN110796852B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201911080628.6
申请日：2019-11-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆队列建图及其自适应跟车间距计算方法，包括：地图采集车采集车辆队列行驶路径上的GPS点，构建特征地图；对车辆队列中每辆车从1～n编号；车辆队列中每辆车均执行以下操作：获取本车的位置和速度信息；根据本车的位置信息，在特征地图上找到距离本车最近的点，将该点在特征地图中的位移作为本车的位移；将本车的车辆编号、位移、速度信息无线发送给其他车辆；根据本车车辆编号、速度以及接收的其他车辆的车辆编号、速度，定义期望自适应跟车间距，进而结合本车位移以及接收的其他车辆的位移计算跟车间距误差。本发明可提高协同跟车间距的计算精度、车辆队列的灵活性，兼顾交通流密度与跟车安全性。
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公开(公告)号：CN105809173B
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201610131735.7
申请日：2016-03-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生物视觉变换的图像RSTN不变属性特征提取及识别方法，包括以下步骤：1)对原始图像进行灰度化处理，并利用双线性插值法，重设置图像大小；2)基于Gabor与双极滤波器F的filter‑filter滤波器，检测目标图像方向边缘，获得边缘图像E；3)计算边缘图像E空间分辨率间距检测值，得到第一阶段输出图像S1；4)将第一阶段输出图像S1，再进行一次步骤二的方向边缘检测，与步骤三的空间分辨率间距检测，得到第二阶段的特征输出图像S2，得到不变属性特征，该方法模拟人类视觉感知机理，巧妙的结合仿生物视觉变换的RSTN不变属性特征，提高了图像识别的准确度，增强了对噪声的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109017793A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810831398.1
申请日：2018-07-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于前后轴融合参考的自主招车导航及控制方法，包括以下步骤：步骤一，获取停车场布局、车辆停车位置及驾驶员在停车场中的位置，建立世界坐标系，用Dubins曲线规划出从车辆停车的位置到驾驶员所在的位置的全局路径；步骤二，在车辆坐标系下，根据规划的全局路径，采用基于车辆前后轴融合参考控制方法计算车辆前轮偏角；步骤三，按照根据期望车辆前轮偏角，控制车辆前轮转动并移动车辆；步骤四，更新车辆位置，如果到达驾驶员所在的位置，则自主招车结束，否则重复步骤二、三。本发明基于前后轴融合参考的自主招车导航及控制方法，能够极大的增加对车辆特别是轴距较长的车辆的控制精度，极大提高车辆的控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106126888B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201610430812.9
申请日：2016-06-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织编队行为的集群机器人轨迹跟踪方法，包括以下几个步骤：步骤1：从控制器向机器人个体发送路径信息；步骤2：将由多个单体机器人组成的指定六边形结构排放在指定的路径起点，并初始化路径信息；步骤3：根据从控制器接收到的路径信息、六边形结构内其他单体机器人传输信息、状态和梯度对单体机器人的运动状态进行控制，从而实现对群机器人运动和编队的周期控制；步骤4：到达终点，系统陷入死锁状态，程序停止运行，控制结束。该基于自组织编队行为的群集机器人轨迹跟踪方法，面向微小型群集机器人，对机器人硬件的要求低，硬件方面只需要红外传感器，计算能力较弱的处理器和电机。
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公开(公告)号：CN102431895A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110263679.X
申请日：2011-09-07
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种集装箱对准系统及对准方法，采用以下3种方法中的任一种方法实现：方法1：采用2个激光雷达以及至少1个单目摄像机测量并对准；方法2：采用2个立体摄像机测量并对准；方法3：方法1和方法2的融合使集装箱对准，方法1中的摄像头采用立体摄像机中的摄像头。该集装箱对准系统及对准方法能有效保证堆垛对齐质量，提高堆垛效率。
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公开(公告)号：CN114527753B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210098967.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种人机共融的楼宇间路径规划方法、计算机装置及程序产品，通过机载激光雷达采集到的环境信息构建三维栅格地图，并基于行人与机器人运动特征的差异进行二维投影，分别生成面向行人和面向机器人的二维栅格地图，并依据面向机器人的二维栅格地图采用AMCL算法得到机器人的全局定位信息；行人预测模块通过对面向行人的二维栅格地图采用A*算法生成一条带有时间信息的、可跨越低矮障碍物等特殊环境的全局路径，并将该全局路径输入至路径规划模块；路径规划模块分为全局规划与局部规划，其中全局规划根据得到的机器人位置信息、目标位置信息以及行人路径信息生成一条基于行人预测与时空一致性约束的全局路径。本发明实现了全智能导航。
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公开(公告)号：CN114919581A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210509160.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: B60W30/18 , B60W30/08 , B60W30/095 , B60W50/00 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种智能车辆无序交叉路口的行为决策方法、计算机装置，根据马尔可夫决策过程，并结合现实世界中车辆在无序交叉路口中的行驶交通规则，设计动作空间A和奖励函数R；智能车辆从仿真环境中实时获取激光雷达传感器信息和无序交叉路口的鸟瞰图信息，构建状态空间S；构建包含多层感知机，卷积神经网络和竞争神经网络的竞争双重Q网络，将处理的激光雷达传感器信息和经由空间注意力提取特征的无序交叉路口的鸟瞰图信息编码融合后，解码输入竞争神经网络计算Q值进行决策。模型评估阶段中，智能车辆以Q值最大为原则进行决策，顺利通过无序交叉路口。本发明可有效提高智能车辆在无序交叉路口中的自主决策能力。
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公开(公告)号：CN114359873A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210012751.X
申请日：2022-01-06
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合道路空间先验和区域级特征的弱监督车辆可行域分割方法，能够在自动驾驶复杂场景中解决类别标签与目标区域空间信息错误关联的问题，其具体实施方案为：1)获取数据集与对应标签；2)训练集数据处理；3)构建道路分类模型；4)训练道路分类模型；5)获取道路全局空间权重；6)提取超像素区域级特征；7)融合空间先验和区域级特征的自适应加权聚类；8)车辆可行域图像分割。本发明可通过道路全局空间权重生成方法优化可行域类别标签关联到的目标区域空间信息，提供精准的空间先验，并结合可行域局部相似性提取超像素区域级特征以获取可行域判别表征，从而有效提升弱监督车辆可行域分割的准确性和鲁棒性。
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