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公开(公告)号：CN118015074B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410411353.4
申请日：2024-04-08
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及机器人定位技术领域，具体公开了一种基于平面二维码阵列的迁车台对接方法、装置及系统，包括：获取平面二维码阵列的图像扫描信息，其中迁车台轨道平面设置由多个二维码定位标签形成的平面二维码阵列；对图像扫描信息进行检测以及信息解码获得单个二维码的位置信息和尺寸信息；根据单个二维码的位置信息和尺寸信息确定图像扫描装置与单个二维码的相对位姿信息；根据图像扫描装置与单个二维码的相对位姿信息确定图像扫描装置相对平面二维码阵列的空间位置信息；输出图像扫描装置相对平面二维码阵列的空间位置信息以控制迁车台与地面轨道的对准。本发明提供的基于平面二维码阵列的迁车台对接方法能够提升轨道对接的精度。
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公开(公告)号：CN112488441B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011142353.7
申请日：2020-10-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种露天矿卡车智能调度方法及系统。其中露天矿卡车智能调度方法包括一种重车调度方法和一种空车调度方法。重车调度方法包括以下步骤：构建等待时间迭代预测框架，根据路网数据、任务中矿卡状态数据以及目的节点设备工作状态数据预测待调度矿卡的等待时间，作为子目标a、子目标c；由上层车流规划结果获取矿山区域每条道路的目标流率，作为子目标b；将电铲目标产量完成度作为子目标d；分别对子目标a、子目标b和子目标c、子目标d进行归一化及加权处理，构建重车调度和空车调度任务匹配模型，求解生成调度指令。本发明所提出的露天矿卡车智能调度方法及系统可以提高矿山运输系统的工作效率，同时节省矿山设备能耗，有助于推进智慧矿山建设。
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公开(公告)号：CN113807420B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111036092.5
申请日：2021-09-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑类别语义匹配的域自适应目标检测方法及系统。该方法包括：步骤1，获取源域带标签图像和目标域无标签图像；步骤2，使用源域带标签图像训练得到经过预训练的基础目标检测器；步骤3，在经过预训练的基础目标检测器上增加域自适应组件，使用源域带标签图像和目标域无标签图像训练得到经过训练的域自适应目标检测模型；步骤4，移除增加的域自适应组件，使用经过训练的域自适应目标检测模型对目标域场景进行目标检测。本发明考虑了跨域目标检测中两域特定类别语义匹配的问题，避免源域和目标域的目标类别在共享类别空间中出现错误对齐的问题，从而促使目标检测模型在目标域上的检测性能得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN117715137A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410161116.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: H04W36/14 , H04W36/30 , H04W36/00 , H04W36/32 , H04W48/18 , H04W4/70 , H04B13/02 , H04B11/00 , H04W88/06 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及水下机器人通信技术领域，具体公开了一种水下机器人自适应通信方法、装置及系统，包括：获取水下机器人的当前深度信息；根据水下机器人的当前深度信息确定水下机器人的通信网络的第一通信类型，第一通信类型包括水声通信或无线通信；当确定水下机器人的通信网络为无线通信时，获取当前微波通信网络的连接状态；根据当前微波通信网络的连接状态确定水下机器人的通信网络的第二通信类型，第二通信类型包括卫星通信或微波通信；当确定水下机器人的通信网络为微波通信时，根据水下机器人的当前微波通信状态监测结果确定水下机器人在微波通信下的通信方式。本发明提供的水下机器人自适应通信方法能够适用于复杂通信环境下的通信方式选择。
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公开(公告)号：CN117308924A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311304178.0
申请日：2023-10-10
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达与磁传感器的定位与建图方法和装置，其包括：步骤1，布置磁钉，获得第1个磁钉和当前第m个磁钉在磁钉坐标系下的先验坐标、以及第m帧磁传感器的原点相对于第1个磁钉的位姿变换矩阵Tm；步骤2，根据激光雷达采集到的相邻两帧激光点云的位姿的变化，获得当前第n帧激光点云pn、p1与pn的位姿变换矩阵步骤3，标定磁传感器相对于激光雷达的位姿 将第一个磁钉和第m个磁钉的先验坐标分别同步为激光雷达坐标系下的全局坐标Mag1、Magm；步骤4，计算磁传感器经过第m个磁钉的速度Vm，对激光雷达的位姿估计进一步优化，并每间隔预设帧数构建包含路标点Magm的局部地图：步骤5，记录每个局部地图，进行回环检测，生成全局地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116232282B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310038779.5
申请日：2023-01-12
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应全通滤波器的时变时延估计方法、装置和系统，该方法包括：接收输入的实时信号和延时信号；根据下式计算滤波器系数：根据下式计算时延估计值：本发明通过一种自适应全通滤波时延估计器，实现快速、稳定、精确估计不同传感器信号之间的时变时延值，在保证估计精度、估计效率的同时提高了抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN116991065A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310885406.1
申请日：2023-07-19
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种考虑约束及扰动的自适应动态规划最优控制方法及系统，该方法可实现随机干扰下的状态及动作量约束；通过引入评价‑执行‑扰动的训练框架，安全约束总会被考虑到扰动策略和控制策略博弈的过程中，即在搜寻最优控制策略时，导致控制对象偏离安全区域的干扰过程将会受到限制。扰动策略与性能代价函数的更新过程在策略评估过程中交替进行，且数据收集过程始终嵌入于策略评估过程中以缓解累积效用函数欠估计，可基于模型和不基于模型实行，此外，在不基于模型和基于模型的方案中，均引入了双评价网络来缓解终端性能代价函数的欠估计。
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公开(公告)号：CN116880200A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310944854.4
申请日：2023-07-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于混合策略提升的自适应动态规划最优控制方法，包括以下步骤：步骤1，构建系统的状态变量、期望轨迹、控制变量、动力学模型以及代价函数；步骤2，构建基于混合策略提升的自适应动态规划的执行网络、扰动网络以及评价网络；步骤3，采用基于动力学模型给定的控制律以及执行网络收集数据集；步骤4，评估基于混合策略提升的自适应动态规划策略；步骤5，改进基于混合策略提升的自适应动态规划策略；步骤6，重复步骤4‑5直至循环迭代次数大于规定次数或相邻两次迭代之后的代价函数差值小于设定值。本发明通过结合实际采样数据和先验动力学知识，提高了最优策略的学习速度和跟踪控制精度。
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公开(公告)号：CN116259185B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310045955.8
申请日：2023-01-30
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G08G1/0968 , G08G1/16 , G08G1/01 , B60W60/00 , B60W30/06 , G06V20/58 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06Q10/047 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种停车场场景下融合预测算法的车辆行为决策方法及装置，该方法包括：利用预测算法对目标车辆的行为进行预测；根据不同的预测结果对目标车辆的轨迹分别进行预测；包括：当预测行为为沿本车道直线行驶行为时，使用匀速运动模型对目标车辆的轨迹进行预测；当预测行为为驶离本车道驶入空闲停车位行为时，使用五次多项式模型对目标车辆的轨迹进行预测；将目标车辆的预测轨迹、目标车辆的当前状态和智能车辆的当前状态作为输入信息输入行为树决策算法中，输出智能车辆行为。
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公开(公告)号：CN116760500A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310470503.4
申请日：2023-04-27
Applicant: 湖南大学
IPC: H04J3/06
Abstract: 本申请提供一种基于补偿优化的自动驾驶多传感器时间同步方法，包括如下步骤：采用GNSS对LiDAR和IMU授时，并对二者时间戳进行线性插值得到粗略的时间同步估计，构建IMU时变时间偏移和LiDAR时变时间偏移的差值，将该差值添加为系统状态量，通过IMU预积分对该差值进行补偿，构建包含时变时间偏移差值的IMU预积分残差；将LiDAR点云通过特征提取得到线点和平面点，分别构建线点和平面点的残差组成LiDAR残差；基于紧耦合原理，将IMU预积分残差和LiDAR残差联合优化，将时变时间偏移插值迭代优化到最小值，以消除其对定位结果的额外误差影响，实现IMU和LiDAR之间的时间精确同步，以保证多传感器融合定位精度和鲁棒性。本申请还提供一种基于补偿优化的自动驾驶多传感器时间同步系统。
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