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公开(公告)号：CN117022273A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311066514.2
申请日：2023-08-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于模型预测控制混合动力汽车的跟车能量策略，首先根据前车和被控车辆的行驶状态信息构建跟车模型；建立混合动力汽车的动力学模型，并通过该动力学模型获取被控车辆的需求功率；构建车载动力系统能量源退化模型，并结合被控车辆的需求功率获得被控车辆的最优能量分配结果，所述跟车模型包括参考跟车距离模型和可变时距跟车控制器模型；所述获得被控车辆的最优能量分配结果的具体操作为，基于车载动力系统能量源退化模型以及需求功率构建多目标函数和约束条件，利用加权法构建多目标函数的预测模型，对预测模型进行求解得到被控车辆的最优能量分配结果，本发明，采用预测模型控制能量分配可以灵活处理多变量、多约束的系统。
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公开(公告)号：CN118219935A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310841484.1
申请日：2023-07-10
Inventor： 陶发展 , 付致高 , 龚慧贤 , 周遥 , 朱龙龙 , 王楠 , 李梦杨 , 马浩翔 , 毕淑慧 , 冀保峰 , 张中才 , 吴红海 , 唐小林 , 李帅永 , 杨艺 , 陈灵峰
Abstract: 本发明提供了一种基于坡度预测的混合动力汽车智能能量管理方法，包括以下步骤：建立混合动力汽车中各能量源模型和整车模型；根据车辆当前时刻的坡度及速度信息，通过长短期记忆网络进行预测获取总需求功率，采用模糊控制的自适应低通滤波器和等效消耗最小策略的构建思想对功率分层处理，构建一种基于坡度预测的混合动力汽车能量管理系统，以各能量源的总等效氢耗，燃料电池的寿命情况以及预测坡度下储能系统的SoC为学习目标，设计高效的混合经验回放技术对智能算法中网络进行更新。本发明可在考虑道路坡度信息的基础上，对混合动力汽车的能量管理进行在线优化调节，通过实时预测道路坡度，在复杂、随机的驾驶环境下更好的更新最优策略。
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公开(公告)号：CN116380073A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310289033.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车定位技术领域，且公开了一种智能车GPS信号丢失情况下的多IMU定位方法，首先通过卫星的伪距信息和星历信息针对GPS采用伪距法定位并用扩展卡尔曼滤波对其进行预测输出一个位置信息(xG,yG,zG)。该智能车GPS信号丢失情况下的多IMU定位方法，利用多IMU将GPS和IMU分别进行先一步滤波已达到更精确的位置信息，利用虚拟IMU的特性，减小了在实际车辆运行中的运算损耗，降低了计算资源的消耗，采用的最大相关熵卡尔曼滤波将GPS和虚拟IMU的位置信息融合，以达到适应更多噪声环境下GPS信号丢失情况下的车辆定位，本发明解决了在多噪声环境中，GPS信号丢失情况下，利用多个IMU达到安全的可靠的定位精度，使车辆安全的行驶出无GPS信号地带。
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公开(公告)号：CN116517676A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310359427.X
申请日：2023-04-06
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及汽车发动机技术领域，更具体的公开了一种PHEV发动机的低温冷却管理系统，包括底座，所述底座的侧面上固定连接有空气盒，所述空气盒的上表面上开设有升降槽，所述空气盒的上表面上固定连接有两个支撑板，设有调节机构，通过空气的热胀冷缩特性，可以改变升降板和调节板的位置，从而实现改变电路中电阻的大小的目的，使得水泵的实际功率可以进行自动调节，便于对PHEV发动机进行降温冷却，使得降温冷却的效果较高，设有水冷机构，随着水泵的实际功率的不断提高，水泵会加快抽水和注水的速度，便于将升降槽内部的空气进行抽出和重新注入，达到散热的目的，使得散热的速度更好，效果更好，便于PHEV发动机进行使用。
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公开(公告)号：CN119417888A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410408674.9
申请日：2024-04-07
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，且公开了一种计算机视觉物体定位系统，使用无人机航拍Vi sdrone2019数据集进行训练和测试，确保数据集的充分性和多样性；对数据集图像进行了分辨率调整，适应轻量级骨干网络，将所有数据集图像的分辨率调整为640×640作为全局检测部分轻量级骨干网络的输入，通过conv_1和conv_2对图片进行下采样，使用由支路增强模块和conv组成的轻量级特征提取网络进行特征提取和图像下采样。使用多层感知机网络对挑战区域的坐标进行学习，进一步提取和学习挑战区域的关键特征，为模型在局部检测中更精准地定位困难物体提供关键支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118346658A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410543042.3
申请日：2024-05-02
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明提供有一种自学习的泵机性能监测与分析远程监控及预警系统，包括底座、固定安装在底座顶部的水泵、电机和控制器。该自学习的泵机性能监测与分析远程监控及预警系统，通过温度传感器能够对电机内部的温度进行检测的同时能够通过控制器控制电磁阀进行打开，进而使得排水管内部的水能够通过第五连接管输送至散热座的内部，从而通过水对电机驱动时产生的热量进行交换，使得热量能够及时进行散失，确保电机在正常驱动时不会产生过热，且散热座内部经热量交换后的水能够通过回流管经第二连接管回流至排水管的内部继续向外界进行输送，采用此结构能够有效的对电机进行水冷散热，确保电机能够以额定的输出功率稳定的进行输出。
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公开(公告)号：CN117292200A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311320256.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 一种基于改进卷积神经网络的地基云图分类识别方法，S1，采集多种类型的地基云图，得到初始地基云图数据集；S2，对初始地基云图进行预处理，构建地基云图数据集；S3，搭建卷积神经网络模型；S4，将地基云图数据集按比例分为训练集、测试集和验证集，采用训练集对卷积神经网络模型进行训练；S5，利用上述的验证集对训练好的卷积神经网络模型进行验证，根据结果调整卷积神经网络模型；S6，利用调整后的卷积神经网络模型对上述的测试集进行识别，得到识别结果；S3中，卷积神经网络模型包括特征提取模块和主网络模块，主网络模块基于ResNet模型和DensNet模型建立，且包括BlockA模块、BlockB模块及BlockC模块。提高了卷积神经网络模型的抗过拟合性，提高了模型的识别准确。
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公开(公告)号：CN117166432A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310968391.5
申请日：2023-08-03
Inventor： 陶发展 , 王楠 , 唐小林 , 王万超 , 朱龙龙 , 付主木 , 王桐 , 冀保峰 , 吴红海 , 李帅永 , 王俊 , 高颂 , 李梦杨 , 马浩翔 , 杨艺 , 陈灵峰 , 高向前
IPC: E02B15/10
Abstract: 本发明涉及清污机器人技术领域，且公开了一种河道清污机器人，包括机壳，所述机壳的两侧开设有通槽，所述机壳的两侧通槽端部分别固定安装有导向板，该河道清污机器人，通过设置有通过第二电机驱动转动的叶轮，使得机壳内部形成漩涡，利用漩涡的特性使得该清污机器人在移动到垃圾附近时就可以使得垃圾慢慢借助漩涡的吸力向着机器人移动，并且最后在靠近后直接被吸进机壳内部，而叶轮旋转产生的漩涡水流在底部经过排水管横向排出，实现对机器人进行推动，这样既能够利用叶轮将垃圾吸附过来，又能够为机器人提供驱动动力，而前段一个排水管上还设置有转向组件，这样利用第一电机驱动可以实现排水管转动方向，保证该机器人的行驶灵活性。
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公开(公告)号：CN119399502A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411444231.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/26
Abstract: 本发明涉及自主导航下的视觉SLAM技术领域，且公开了一种基于图像差分和粒子滤波的动态场景RGB‑D SLAM方法，首先，基于FAST特征和BRIEF描述子的视觉SLAM匹配特征点，引入PROSAC算法进行匹配优化。其次，基于优化的匹配点集计算基础矩阵，将前一帧RGB图像重投影到当前图像，通过差分两张图像来粗略检测物体运动。再次，基于粒子滤波跟踪以增强物体运动检测，具体的，将差分图像信息用作粒子滤波的测量信息，更新粒子的权重，从而优化移动对象位置估计。在每次迭代中，计算移动对象位置的MAP估计。进而，通过矢量量化深度图来进一步优化检测结果，以精确地分割移动对象。最后，通过移除位于分割区域中的特征，为实现相机精确自运动估计，以及有效建图提供基础。
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公开(公告)号：CN117671505A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311710990.3
申请日：2023-12-13
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于仿射信息的动态环境下实时视觉SLAM方法，包括：S1、根据图像采集传感器的输出特征，构建基于匹配点间仿射关系的仿射一致性约束条件；S2、逐帧解析图像采集传感器采集到的实时图像，基于当前帧生成实际匹配点集；S3、通过仿射一致性约束条件检测实际匹配点集中的异常点得到异常占比，根据异常占比设置语义分割先验值；S4、若前一帧对应的语义分割先验值达到预设的识别阈值，则将当前帧作为关键帧，利用实时语义分割模型从关键帧中提取出动态对象；S5、基于异常点的信息和动态对象更新地图；S6、基于关键帧的选择结果和动态对象实时建图。本发明能够解决现有技术中的vSLAM在动态环境下定位速度慢、定位精度低以及建图效果差的问题不足。
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