一种基于模型预测控制和强化学习融合的自动泊车决策方法

    公开(公告)号:CN115657548A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211307937.4

    申请日:2022-10-25

    Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域,特别涉及一种基于模型预测控制和强化学习融合的自动泊车决策方法,即在自动泊车过程中,采用近端策略优化算法训练选择最优动作的过程,近端策略优化算法包括Actor网络和Critic网络,策略函数对应Actor网络,值函数对应Critic网络,Actor网络的输出为当车辆处于特定状态时采取每个可能转向动作的概率,Critic网络的输出是采取Actor网络的转向动作后状态的状态值函数;本发明以狭窄垂直停车位为背景,将模型预测控制与近端策略优化强化学习算法相结合,解决了停车位较窄情况下的停车规划时间长,成功率不高的问题,扩展了系统的停车位选择范围。

    一种面向新能源车的后装AEB制动系统及其控制方法

    公开(公告)号:CN113895245A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111403308.7

    申请日:2021-11-24

    Abstract: 本发明专利涉及新能源汽车电控技术领域,特别涉及一种面向新能源车的后装AEB制动系统及其控制方法,所述系统包括在没有安装AEB制动装置的新能源车中安装AEB制动装置和距离探测设备,AEB制动装置直接与车辆MCU通信,AEB制动装置通过距离探测设备探测到其前向物体与当前车辆的距离;本发明方案使得原车VCU无需升级,便可实现AEB执行系统的加装,在节约开发成本的同时可有效促进新能源车尤其是新能源同城货运网约车的快速发展。

    基于FPGA的多频段数据检测仪

    公开(公告)号:CN103780320B

    公开(公告)日:2016-11-02

    申请号:CN201410030506.7

    申请日:2014-01-23

    Abstract: 本发明请求保护一种基于FPGA的多频段数据检测仪,涉及无线传感器网络技术领域。该多频段数据检测仪包括,无线数据采集模块、数据管理和传输模块、存储器模块,无线数据采集模块由21个功能独立的射频接收模块构成,每个射频接收模块负责一个信道的数据采集,完成2.4GHz频段16个信道、780MHz频段4个信道和433MHz频段1个信道无线数据报文的采集,通过串口传输给数据管理模块,数据管理模块调度信道通过以太网传给上位机;存储器模块控制一个串口接收机,接收来自射频接收模块的串行比特流。将所有信道打上了时间戳的数据报文缓存在总FIFO中,最后,将处理后的数据报文通过网口上传到上位机做协议分析。

    一种基于V2X射频信号的无线测距系统及方法

    公开(公告)号:CN116243293A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310334056.X

    申请日:2023-03-30

    Abstract: 本发明属于车联网领域,具体涉及一种基于V2X射频信号的无线测距系统及方法,该系统包括发射电路和接收电路,分别用于发送和接收无线信号;信号调理电路,用于对输入信号一次进行滤波处理和第一转换处理后输出;硬件触发电路,用于对输入信号进行第二转换处理后输出;时间测量电路,用于记录V2X天线发送无线信号的时刻,以及TDC天线接收无线信号的时刻;测距控制器,用于通过串行外设接口读取时间测量电路记录的时刻,并计算出距离信息在显示器显示;本发明克服了现有车载终端存在的因物理层与应用层间传输时间引起的测距误差问题,测量精度从纳米级提高到了皮秒级,并能实时得到真实有效的距离信息。

    一种微型快速温变系统
    29.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112181015B

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202010910863.8

    申请日:2020-09-02

    Abstract: 本发明公开了一种微型快速温变系统,包括压缩机,压缩机的一端与温压传感器连接,温压传感器一段与外部冷凝器一端连接,外部冷凝器另一端与过滤器一端连接,过滤器另一端与第一电磁阀一端和第二电磁阀一端连接,第一电磁阀另一端和毛细管一端连接,第二电磁阀另一端和电子膨胀阀连接,电子膨胀阀和内部蒸发器一端连接,内部蒸发器另一端和毛细管另一端与温压传感器一端接通,温压传感器另一端和压缩机另一端接通,工作室内有一加热器。本发明的微型快速温变箱系统具有制热、制冷、工作室除湿功能,其采暖、制冷不间断,稳定性好,成本低,能耗少,由于该环境箱空间小,故升降温速率快,从而能检测出电子元器件对环境温度剧烈变化的适应性。

    一种以CT图像为输入的超分辨率MR成像方法

    公开(公告)号:CN114049334A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111363157.7

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本发明公开了一种以CT图像为输入的超分辨率MR成像方法,将医疗图像模态转换GAN模型和MR图像重构GAN模型两个模型集成,医疗图像模态转换GAN模型为输入CT图像输出MR图像的GAN网络模型,MR图像重构GAN模型为利用模态转换的MR图像与真实MR图像提取高频特征信息获取超分辨率MR图像的GAN网络模型。通过挖掘医疗图像模态转换与MR图像重构之间的内在联系,将两者集成为一个端到端的以CT图像为输入的超分辨率MR成像GAN模型,获得以CT图像为输入的超分辨率MR图像,提高计算机辅助诊断的效率,简化医务人员的操作流程。

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