一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车

    公开(公告)号:CN111208831A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN202010112483.X

    申请日:2020-02-24

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开的属于智能机器人的感知与决策技术领域,具体为一种基于计算机视觉的无人跟随运载小车,包括硬件模块和软件模块;所述硬件模块包括动力电池组、车体、动力装置、传感器和控制计算机,所述车体包括车身和底盘,所述动力装置安装在底盘上,动力装置内置有ROS底盘驱动系统,所述传感器包括双目摄像头和超声波传感器,所述软件模块包括OpenCV图像处理程序和电机控制程序,软件模块运行于控制计算机内,本发明可广泛应用于服务业、银行、车站等不同场所,用于完成人脸识别、跟随、载物等工作,提高了工作效率,一定程度上保证了工作的可靠性、稳定性和统一性,且能够在倾斜路面也能够稳定的运输货物。

    一种基于动态电价的定步长电动汽车优化调度方法

    公开(公告)号:CN118868184A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410802428.1

    申请日:2024-06-20

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态电价的定步长电动汽车优化调度方法,包括:根据充电信息和充电参数计算各车SOC可调度范围;根据电网负荷和所述各车SOC可调度范围,截取固定步长内的车辆数据和电网负荷;对所述车辆数据和所述电网负荷进行凸优化求解,输出各车优化求解后各时段的充放电功率,取结果首列作为当前时段的调度结果,更新下一时段的SOC,判断是否到达调度结束时间,是则输出所有优化调度结果,反之则返回重新截取固定步长内的车辆数据和电网负荷。本发明在保证电动汽车充电成本最低的同时,实现电网削峰填谷,降低电网的发电成本,实现电网和用户的双赢。

    基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法

    公开(公告)号:CN117494882B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202311443546.X

    申请日:2023-11-01

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法,建立朴素贝叶斯分类器与状态转移矩阵的双层行程链生成方式,朴素贝叶斯层决策用户出行的出行类型,状态转移矩阵决定用户出行的区域;同时考虑在大规模城市场景下人工路网建模准确度与效率有限,利用开放地图API代替人工的路网建模,实现整个城市规模的分区域不同类型场所充电负荷仿真。本发明涵盖行程的类型信息与区域编码信息,在充电负荷信息的结果分析中自由度更高;采用开放地图API代替人工路网建模与通行路程、时间计算,不再将多个区域节点统一划分为一个区域类型,而是在真实的地理格栅下根据运行数据建立多个场所的坐标信息库,使仿真更接近真实情况。

    基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法

    公开(公告)号:CN117494882A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311443546.X

    申请日:2023-11-01

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 基于车辆运行后台数据的城市多场景充电负荷预测方法,建立朴素贝叶斯分类器与状态转移矩阵的双层行程链生成方式,朴素贝叶斯层决策用户出行的出行类型,状态转移矩阵决定用户出行的区域;同时考虑在大规模城市场景下人工路网建模准确度与效率有限,利用开放地图API代替人工的路网建模,实现整个城市规模的分区域不同类型场所充电负荷仿真。本发明涵盖行程的类型信息与区域编码信息,在充电负荷信息的结果分析中自由度更高;采用开放地图API代替人工路网建模与通行路程、时间计算,不再将多个区域节点统一划分为一个区域类型,而是在真实的地理格栅下根据运行数据建立多个场所的坐标信息库,使仿真更接近真实情况。

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