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公开(公告)号：CN116259185A
公开(公告)日：2023-06-13
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：CN114912516B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210440038.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种协调特征一致性和特异性的跨域目标检测方法及系统，包括：步骤1，构建源域数据集和目标域数据集，搭建基准跨域目标检测模型；步骤2，通过特征特异性记忆读写模块不断更新记忆单元中的记忆元素，指导基准跨域目标检测模型对特征特异性进行学习，再通过特征一致性加权对齐模块使用源域和目标域记忆元素来引导相同类别的记忆元素进行混淆、以及根据待检测目标类别出现的比例对每个类别级域判别器的损失函数进行加权，在语义特异性基础上进一步引导特征对跨域一致性的学习，得到跨域目标检测模型；步骤3，以协调特征一致性和特异性的跨域目标检测模型的损失函数为优化目标对该模型进行训练，并将训练后的模型应用于目标域。
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公开(公告)号：CN115390452B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211071272.1
申请日：2022-09-01
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种LQR横向控制器参数在线自适应方法及系统，其包括：Step1，设置将会影响控制器的控制效果的条件；Step2，将归一化后的控制误差作为评价函数，采用改进遗传算法对该条件下的LQR横向控制器参数进行优化；Step3，将优化后的LQR横向控制器参数作为训练神经网络的数据集；Step4，将训练后的神经网络用于LQR控制器中，实现不同工况下的LQR横向控制器参数在线自适应。
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公开(公告)号：CN114563795B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210176224.2
申请日：2022-02-25
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里程计和标签融合算法的定位追踪方法及系统，包括：步骤1，里程计初步定位；步骤2，通过预先在待定位场景中布置不同的两个标签，获取激光雷达的精确位姿，其具体包括：步骤21，通过激光雷达扫描获取标签所在区域的点云，获取两个标签在局部坐标系中的相对坐标；步骤22，根据两个标签的绝对坐标，在每一个标签的相对坐标附近搜索距离最近的绝对坐标，进行匹配；步骤23，将两个标签与激光雷达组成三角形，获取激光雷达位姿变换矩阵；步骤24，使用激光雷达位姿变换矩阵，对激光雷达的初步位姿进行变换，得到激光雷达的精确位姿。本发明可应用无GNSS信号、存在较多干扰、结构不断变化地复杂场景，为车辆提供精确的定位。
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公开(公告)号：CN115598983A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211333752.0
申请日：2022-10-28
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院(CN)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑时变时延的无人车横纵向协同控制方法及装置，其方法包括：步骤1，在线获取底层时变CAN通信延时估计值τCAN；步骤2，根据寻找到的预测时域Np内一系列参考点信息，利用预测模型，结合横纵向一体化评价函数J和横、纵向联合约束s.t.进行最优控制问题滚动求解，输出车辆的控制量。本发明通过结合自适应时延估计器与考虑时变时延的MPC横纵向协同控制算法，解决无人车辆因忽略底层时特性导致的极限工况下车辆控制失稳问题，在保证横、纵向控制精度的同时提升车辆稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115390452A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211071272.1
申请日：2022-09-01
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种LQR横向控制器参数在线自适应方法及系统，其包括：Step1，设置将会影响控制器的控制效果的条件；Step2，将归一化后的控制误差作为评价函数，采用改进遗传算法对该条件下的LQR横向控制器参数进行优化；Step3，将优化后的LQR横向控制器参数作为训练神经网络的数据集；Step4，将训练后的神经网络用于LQR控制器中，实现不同工况下的LQR横向控制器参数在线自适应。
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公开(公告)号：CN115242881A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210913897.1
申请日：2022-08-01
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声光混合通信的多水下机器人任务分配方法及系统，包括：步骤1，水下机器人拍卖者根据新任务属性，发布招标信息；步骤2，通过通信连通判断，当通信条件处于场景一时，进入步骤3，当通信条件处于场景二时，构建声光混合通信拓扑模型，进入步骤4；步骤3，水下机器人拍卖者将新任务分配给在等待竞拍时间内最大的任务完成收入的水下机器人；步骤4，新任务属性和招标信息经由各水下机器人集群领队发布给其集群内的水下机器人成员，水下机器人集群领队将其集群内的最大的任务完成收入的相关信息发送给水下机器人拍卖者，并设置等待中标时间，最后由水下机器人拍卖者将新任务分配给最符合第一目标函数所追求对应的水下机器人。
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公开(公告)号：CN115082900A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210851076.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种停车场场景下智能车辆行驶决策系统及方法，其包括：上层决策单元，用于接收周围环境与自车状态的信息，辨识当前的停车场场景，生成与辨识出的停车场场景相对应的行为树规则，并输出自车的决策行为；下层决策单元，用于接收周围环境与自车状态的信息以及上层决策单元输出的决策行为，使用深度Q学习方法对各自决策行为进行建模，通过决策行为奖励函数输出自车在对应于停车场场景下决策行为奖励值最大时对应的加加速度和方向盘转向角角速度。本发明能够提高车辆行驶的安全性与效率性。
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公开(公告)号：CN114543799A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210345007.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种抗差联邦卡尔曼滤波方法、设备与系统，该系统包括：在载体上设置的惯性导航系统和N个其它导航系统，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述N个其它导航系统与N个局部滤波器一一对应；其中，所述N个局部滤波器，用于接收各自对应的传感器的输入数据，计算系统状态量的估计值；所述主滤波器，用于融合所述N个局部滤波器得到的状态量的估计值，获得系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵。本发明中，当量测信息增加或减少时，联邦滤波器仅通过调整局部滤波器数量即可完成融合模式的切换，既具有灵活的数据融合结构，又具有抗差能力，稳定性和鲁棒性优势明显。
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公开(公告)号：CN113568409B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110863235.3
申请日：2021-07-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑通信存在随机丢包的车辆队列控制方法及系统，方法包括：步骤S1，时刻t向通信范围内能接收到广播信息的所有跟随车广播自身和接收其它跟随车预测时域的假设状态轨迹和控制输入轨迹；步骤S2，构建并求解开环优化问题，得到预测时域内的最优控制输入轨迹和状态轨迹；步骤S3，将用于自车t时刻的控制输入量，将依次对应为自车t+1时刻的假设控制输入轨迹将依次对应为自车t+1时刻的假设状态轨迹步骤S4，设置以及本发明对存在随机丢包的车辆队列系统的通信拓扑结构的要求较低，能广泛应用于多种通信拓扑中。
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