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公开(公告)号：CN108154262A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711377998.7
申请日：2017-12-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形式化方法的物流运输无人车多任务规划方法，包括以下步骤：1)将无人车运行时所处的实际环境抽象成无人车可以识别的抽象迁移系统模型；2)将无人车需要完成的多个任务描述成一个形式化公式；3)将描述物流运输无人车任务的形式化公式转换成形式化自动机，然后将形式化自动机映射到抽象迁移系统模型中，生成可行策略域；4)用最优策略搜索算法，在所述可行策略域中搜索出最优任务执行策略映；5)将最优任务执行策略映射回抽象迁移系统，得到无人车在抽象迁移系统的最优路径。本发明通过对无人车的多个任务的完成顺序和路径进行规划和安排，使其完成所有任务的代价最小，从而为无人车提供完成多任务的最优策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109895754B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910164540.6
申请日：2019-03-05
Applicant: 中南大学
IPC: B60T8/17 , B60T8/172 , B60T8/174 , B60T8/1755 , B61H11/06
Abstract: 本发明公开了一种基于最优滑移率的列车防滑控制方法及其控制装置，该方法首先根据制动缸压力计算出机车制动力；其次根据轮对速度和机车制动力估计出黏着力和黏着系数，并根据黏着力求出机车速度，再次根据黏着系数和滑移率之间的非线性关系，通过极值搜索算法计算出最优滑移率；然后根据实际滑移率和最优滑移率差值，防滑阀控制板通过运行PID控制算法，求解得到制动力矩；基于制动力矩控制防滑阀开关来对制动缸进行排风或再充风，调节制动缸压力直到达到求解出的制动力矩。本发明的防滑控制方法以实现滑移率最优为控制目标，通过调整控制器参数，使车轮滑移率控制在最优滑移率附近，保证在不同轨道环境下行驶时都具有良好的防滑控制效果。
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公开(公告)号：CN107212890B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710402764.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 中南大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/16 , G06F3/0346 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于步态信息的运动识别和疲劳检测方法及系统，该方法包括：采集用户的当前步态信息；将当前步态信息进行数据处理并根据若干个预设的运动识别与疲劳分类模型识别出用户当前的运动行为以及用户当前是否处于疲劳状态的若干个分类结果，预设的运动识别与疲劳分类模型是将用户在非疲劳状态和疲劳状态下进行若干类运动行为时的步态信息作为样本数据，并应用于机器学习中的基于集成学习的投票分类算法训练生成的；将若干个分类结果按照“少数服从多数”的原则获取到用户当前的运动行为以及用户当前是否处于疲劳状态的最终结果。通过本发明所述方法降低了在不同运动下用户疲劳状态带来的受伤风险以及提高了运动识别和疲劳检测的准确性。
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公开(公告)号：CN108154262B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201711377998.7
申请日：2017-12-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形式化方法的物流运输无人车多任务规划方法，包括以下步骤：1)将无人车运行时所处的实际环境抽象成无人车可以识别的抽象迁移系统模型；2)将无人车需要完成的多个任务描述成一个形式化公式；3)将描述物流运输无人车任务的形式化公式转换成形式化自动机，然后将形式化自动机映射到抽象迁移系统模型中，生成可行策略域；4)用最优策略搜索算法，在所述可行策略域中搜索出最优任务执行策略映；5)将最优任务执行策略映射回抽象迁移系统，得到无人车在抽象迁移系统的最优路径。本发明通过对无人车的多个任务的完成顺序和路径进行规划和安排，使其完成所有任务的代价最小，从而为无人车提供完成多任务的最优策略。
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公开(公告)号：CN107212890A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710402764.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 中南大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/16 , G06F3/0346 , G06K9/62
CPC classification number: A61B5/112 , A61B5/16 , A61B5/72 , A61B5/7267 , G06F3/0346 , G06K9/6282
Abstract: 本发明公开了一种基于步态信息的运动识别和疲劳检测方法及系统，该方法包括：采集用户的当前步态信息；将当前步态信息进行数据处理并根据若干个预设的运动识别与疲劳分类模型识别出用户当前的运动行为以及用户当前是否处于疲劳状态的若干个分类结果，预设的运动识别与疲劳分类模型是将用户在非疲劳状态和疲劳状态下进行若干类运动行为时的步态信息作为样本数据，并应用于机器学习中的基于集成学习的投票分类算法训练生成的；将若干个分类结果按照“少数服从多数”的原则获取到用户当前的运动行为以及用户当前是否处于疲劳状态的最终结果。通过本发明所述方法降低了在不同运动下用户疲劳状态带来的受伤风险以及提高了运动识别和疲劳检测的准确性。
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公开(公告)号：CN109895754A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910164540.6
申请日：2019-03-05
Applicant: 中南大学
IPC: B60T8/17 , B60T8/172 , B60T8/174 , B60T8/1755 , B61H11/06
Abstract: 本发明公开了一种基于最优滑移率的列车防滑控制方法及其控制装置，该方法首先根据制动缸压力计算出机车制动力；其次根据轮对速度和机车制动力估计出黏着力和黏着系数，并根据黏着力求出机车速度，再次根据黏着系数和滑移率之间的非线性关系，通过极值搜索算法计算出最优滑移率；然后根据实际滑移率和最优滑移率差值，防滑阀控制板通过运行PID控制算法，求解得到制动力矩；基于制动力矩控制防滑阀开关来对制动缸进行排风或再充风，调节制动缸压力直到达到求解出的制动力矩。本发明的防滑控制方法以实现滑移率最优为控制目标，通过调整控制器参数，使车轮滑移率控制在最优滑移率附近，保证在不同轨道环境下行驶时都具有良好的防滑控制效果。
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