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公开(公告)号：CN117706530A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410162956.5
申请日：2024-02-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 青岛慧拓智能机器有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于实现多激光雷达与组合导航标定的方法及系统，包括：获得多个激光雷达点云数据和组合导航数据，并计算表征每个激光雷达分别与组合导航数据间转换关系的初始外参；根据每个初始外参，考虑基于扫描的真实空间表面中的点模型服从正态分布、激光雷达时钟源差异和车身振动的因素，对当前初始外参和组合导航数据进行调节，获得各激光雷达与组合导航系统间的第一类外参和优化后的组合导航数据；基于第一类外参，获得用于对各激光雷达与组合导航系统的外参的垂直分量进行补偿的补偿矩阵；根据每个激光雷达的补偿矩阵和第一类外参，结合优化后的组合导航数据，获得各激光雷达间的第二类外参。
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公开(公告)号：CN117664602A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410148338.5
申请日：2024-02-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01M17/007
Abstract: 本发明提供了一种用于无人驾驶矿车制动性能的监控方法及装置，包括以下步骤：S1、采集矿车制动过程的工况、制动区域；S2、根据矿车制动过程的工况计算矿车的制动扭矩；S3、将S2得到的制动扭矩与历史数据库中同等工况及同等制动区域的制动数据的制动扭矩对比，根据对比结果判断矿车制动性能是否合格。本发明有益效果：通过比对相同工况和制动区域内的制动扭矩，可以客观体现车辆当前的制动性能，无需计算刹车频率提高了计算效率的同时，还能保证监控过程的准确性，进而保证了车辆运行过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN117636488A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311543025.1
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/70 , G06V10/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供一种多模态融合的学习能力评估方法、装置及电子设备，所述方法包括：采集待评估学习者在学习过程中的多模态信息，所述多模态信息包括：眼部信息、面部信息、动作信息和生理信息；基于所述多模态信息，采用识别模型识别得到所述待评估学习者在学习过程中的学习状态信息，所述学习状态信息包括以下至少一项：动作状态、情绪状态、专注状态和知识点学习轨迹；所述识别模型的训练样本是对多组学习者在各自的学习过程中产生的多模态信息基于预设采样频率进行滑窗采样得到；基于所述学习状态信息和所述待评估学习者在所述学习过程中学习的学习内容，确定所述待评估学习者的认知负荷和/或认知迁移，可提高学习能力评估的准确性。
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公开(公告)号：CN115230777B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202210707434.X
申请日：2022-06-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B61L27/10
Abstract: 本发明提供一种调度策略调整方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于延误信息，确定当前列车运行图；基于策略调整模型，对当前列车运行图进行迭代策略调整，得到调整策略；在迭代策略调整过程中，应用决策数据，以总延误时间最少为目标，对策略调整模型进行参数迭代；决策数据是将仿真事件输入到策略调整模型中进行决策得到的；仿真事件是基于当前列车运行图仿真运行时触发得到，仿真事件包括进站事件和出站事件；基于调整策略，确定最优调整策略，并基于最优调整策略，对实际调度策略进行调整。本发明提供的方法，实现了从总延误时间最少为目标的全局最优的角度获取调整策略，进而在出现延误的情况下提高高铁通行能力和运营效率。
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公开(公告)号：CN117073664A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311345619.1
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01C21/00 , G01C7/02 , G06T15/00 , G06T7/13 , G06V10/30 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种露天矿山道路地形建图方法，包括：获得含有整个矿区道路特征的原始点云，并去除原始点云中影响道路地形分析的目标物体类型，形成初始点云；根据初始点云，构建多通道栅格地图，并对多通道栅格地图进行地形分类，形成露天矿山栅格地形图，通道包括语义属性、高度指数和平整度，地形类型包括地面、凸起、凹陷和其他；根据露天矿山栅格地形图，从原始点云中提取不同目标地形区域所对应的点云，基于此，生成相应的矢量地图。本发明能够在露天矿山场景下更可靠的完成道路地形图的构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111611085B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202010469336.8
申请日：2020-05-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明属于云边协同、混合增强智能领域，具体涉及一种基于云边协同的人机混合增强智能方法、系统、装置，旨在解决边缘侧的计算及存储资源不足，导致高复杂度的智能算法难以部署，低复杂度的智能算法精度有限的的问题。本系统包括：设置于云端的算法库、设置于边缘端的输入模块、算法选择模块、决策模块；算法库，用于储存算法文件；输入模块，用于获取输入信息；算法选择模块，配置为获取边缘设备的性能评价指标，并通过预设的算法选取规则从算法库中选取相应的算法；决策模块，配置为获取目标决策结果。本发明降低了高复杂度的智能算法的部署难度，提高了低复杂度的智能算法的精度。
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公开(公告)号：CN115830375A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211494418.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供一种点云分类方法及装置，其中方法包括：对原始点云数据进行特征提取，得到原始点云数据的局部特征；将局部特征分别输入第一处理分支与第二处理分支，得到局部特征的高频特征与低频特征；对高频特征与低频特征进行处理得到目标特征并输入分类器，得到原始点云数据的分类结果。本发明提供的点云分类方法及装置，通过在获取原始点云数据的局部特征之后，将获取的局部特征采用两个并行分支进行高频特征与低频特征的提取，并将获取的高频特征与低频特征拼接后的目标特征用于点云分类，降低了计算的复杂度。在提取低频特征时，基于向量注意力处理，可以建立点云坐标之间的长距离依赖关系，进一步降低后续分类的复杂度。
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公开(公告)号：CN115384586A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211330618.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所 , 中国科学院自动化研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京华铁信息技术有限公司
Abstract: 一种铁路平行调度系统、方法及其应用，包括实际调度系统以及以实际调度系统的为目标，构造涵盖其环境和功能的人工调度系统，二者之间通过数据、信息、计算实验结果的交互来实现对异常运营情况的预警和实际调度交互决策的优化，并根据实际调度效果来进一步修正实际和人工调度系统。通过本发明可有效提高突发事件下调度策略生成优化的时效性和有效性，有效服务于铁路调度系统运行状态的实时监控、突发事件的及早发现与高效处理等，有效降低列车延误的几率，提高运营线路的通过能力，保障运输指挥的运营秩序，优化运营计划和可用资源调度，提升高铁行车指挥系统自动化、智能化程度。
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公开(公告)号：CN115170607A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210693211.2
申请日：2022-06-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种出行轨迹生成方法、装置、电子设备及存储介质，其中出行轨迹生成方法包括：获取开始标记及语义信息；将开始标记及语义信息输入至目标生成对抗网络模型的生成器中，输出包含语义信息的目标模拟出行轨迹；其中，目标生成对抗网络模型是基于样本出行轨迹数据对初始生成对抗网络模型进行训练后得到的；样本出行轨迹数据包括真实出行轨迹及真实出行轨迹对应的样本语义信息。通过目标生成对抗网络模型，可以生成大量的、与真实出行轨迹接近且包含语义信息的目标模拟出行轨迹，能够提高模拟出行轨迹的真实性及可用性。
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公开(公告)号：CN112861925A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110062310.6
申请日：2021-01-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习网络的多区域车辆需求预测方法及系统，所述车辆需求预测方法包括：获取多个待测区域的不同时段内的车辆需求的观测数据及天气环境历史数据；根据多个待测区域的车辆需求的观测数据，将各待测区域划分为多个簇；基于LSTM及全连接网络，根据各簇内不同时段内的车辆需求的观测数据及对应的天气环境历史数据，确定簇预测网络；基于LSTM及全连接网络，根据各待测区域的不同时段内的车辆需求的观测数据及对应的天气环境历史数据，确定全局预测网络；根据簇预测网络及全局预测网络，确定深度学习网络。本发明能够兼顾全局特性和区域特性，可预测下一时段内所有待测区域的车辆需求的终级预测数据，提高车辆需求预测的准确度。
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