公开(公告)号：CN106532691A

公开(公告)日：2017-03-22

申请号：CN201611104714.2

申请日：2016-12-05

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王鼎 ,  刘德荣 ,  张启超

IPC: H02J3/00

CPC classification number: H02J3/00 ,  H02J2003/007

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应动态规划的单区域电力系统频率复合控制方法。其中，该方法包括：获取如下测量信号：单区域电力系统调速器时间常数、发电机时间常数、区域负荷时间常数、区域负荷增益、单区域电力系统频率偏差；利用比例积分控制器和自适应动态规划控制器，然后，根据测量信号生成比例积分控制信号和自适应动态规划控制信号，并将二者叠加，得到复合控制信号；再将复合控制信号应用到单区域电力系统中，进行频率控制。本发明通过将PI控制量与自适应动态规划控制量相加，构成复合控制量，解决了包含调速器、发电机和当地负荷的单区域电力系统在随机负荷变化情况下，系统实际频率偏离标称值的技术问题，消除了频率偏差。

公开(公告)号：CN119206705B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411291159.3

申请日：2024-09-14

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 张启超 ,  郑宇鹏 ,  赵冬斌

IPC: G06V20/64 ,  G06V20/70 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供了一种自动驾驶场景的3D密集标注方法，可以应用于大数据以及人工智能技术领域。该方法包括：基于多视角图像和雷达点云数据提取鸟瞰图特征；通过检测头识别并定位场景内的3D物体，确保对物体特征的准确捕捉；采用Relation Q‑former技术交互BEV特征和3D物体特征，以获取各物体与场景上下文的深入关系，从而增强对场景的全面理解；基于适配器技术，避免对现有大模型的重新训练，将上述得到的特征转换为语言模型的提示词prompt输入，生成3D物体描述。训练结束后，3D密集标注模型能够根据给定的场景图片自动进行3D物体定位与描述。本发明通过结合多源数据融合、上下文关系分析和适配器技术，显著提升了自动驾驶室外场景下3D物体标注的效率和准确性。

公开(公告)号：CN108448594B

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201810179648.8

申请日：2018-03-05

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王鼎 ,  张启超 ,  赵博

IPC: H02J3/24

Abstract: 本发明属于微电网频率控制技术领域，具体涉及一种微电网频率自适应学习控制方法。旨在解决现有技术无法有效地调节微电网的频率和提高微电网频率的稳定性的问题。本发明提供一种微电网频率自适应学习控制方法，包括基于预先获取的微电网系统的第一状态参数，计算微电网系统的第二状态参数；根据第二状态参数和预先构建的第一神经网络模型计算微电网系统的控制矩阵、扰动矩阵；根据第二状态参数计算微电网系统的效用函数；根据效用函数计算微电网系统的代价函数；基于第二状态参数、控制矩阵、扰动矩阵、效用函数以及代价函数，采用自适应动态规划方法计算微电网系统频率的最优控制律。本发明的方法能够有效地提高微电网系统的频率稳定性。

公开(公告)号：CN107016193B

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201710226893.5

申请日：2017-04-06

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵冬斌 ,  张启超 ,  夏中谱

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明涉及一种驾驶员跟车行为分析中的期望跟车距离计算方法。基于驾驶员在环汽车仿真测试平台，在采集数据时，设计多种不同的驾驶场景，针对多个驾驶员进行驾驶数据的采集；从中提取每个驾驶员的跟车行为特征参数数据集；对所有驾驶员的特征行为参数数据集进行聚类，聚类为几种不同的驾驶类别，作为训练数据集；然后利用上述训练数据集，对待分类的当前驾驶员进行类别判断。既实现了对不同跟车行为进行分类，又提高了采集跟车行为数据的效率，而且成本低、安全性好。本发明还利用高斯过程模拟驾驶员的纵向驾驶行为，能够为当前驾驶员提供个性化的期望跟车距离，提升了辅助驾驶系统对不同驾驶员的主动适应能力。

公开(公告)号：CN109466552A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811260601.0

申请日：2018-10-26

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 赵冬斌 ,  李栋 ,  张启超 ,  陈亚冉 ,  朱圆恒

IPC: B60W30/12

Abstract: 本发明涉及一种智能驾驶车道保持方法及系统，所述智能驾驶车道保持方法包括：获取驾驶员视角的当前前方图像；基于预设的驾驶图像感知模型，预测所述当前前方图像的车道特征；基于预设的数据驱动车道保持模型，根据所述车道特征，计算方向盘转角控制量；根据所述方向盘转角控制量，控制本车行驶在车道中央。本发明通过采用多任务学习网络构建所述驾驶图像感知模型，促使所述驾驶图像感知模型学习到多个相关任务共有的图像特征，可提高车道特征预测的准确率；在方向盘转角控制量计算中，采用数据驱动的方法，不依赖于车辆模型，可提高方向盘转角控制量计算的准确性与鲁棒性。

公开(公告)号：CN108303876A

公开(公告)日：2018-07-20

申请号：CN201810004181.3

申请日：2018-01-03

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王鼎 ,  张启超 ,  朱圆恒

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及非线性系统控制技术领域，具体涉及一种弹簧质量阻尼器系统的鲁棒跟踪控制方法，旨在解决非线性的弹簧质量阻尼器系统受到扰动情况下的控制问题。本发明的方法根据弹簧质量阻尼器系统的鲁棒跟踪控制器进行跟踪控制；跟踪控制器的构建方法包括：获取弹簧质量阻尼器系统的参数；确定弹簧质量阻尼器系统跟踪控制的状态变量，建立被控模型；建立增广向量的动态方程；构建效用函数和代价函数；采用自适应动态规划方法，构建弹簧质量阻尼器系统的鲁棒跟踪控制器。本发明能够对外界未知干扰进行自适应鲁棒控制，改善弹簧质量阻尼器系统轨迹跟踪性能。