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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：CN119381739A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411919661.4
申请日：2024-12-25
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明涉及水下机器人技术领域，尤其是一种用于自主遥控水下机器人的模组化折倒式天线装置。其包括集成板卡、天线基座和集成天线，所述天线基座内设置折倒驱动机构，所述折倒驱动机构包括动力输出端和旋转驱动端，所述动力输出端驱动旋转驱动端在第一位置和第二位置之间进行旋转，所述旋转驱动端连接集成天线；旋转驱动端旋转至第一位置时，集成天线位于天线基座外部呈直立状态；旋转驱动端旋转至第二位置时，集成天线位于天线基座内部呈折倒状态。本发明的集成天线进行了模块化设计，易于检修替换，集成天线具备自主折叠功能，能够有效减少自主遥控水下机器人在水下航行时的阻力。
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公开(公告)号：CN118710528B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411197219.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06T5/60 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种水下图像增强方法及装置，包括：获取待增强水下图像，并将待增强水下图像通过第一图像增强编码器进行编码获得待增强低维特征向量，第一图像增强编码器为根据第一编解码优化数据优化后获得；将待增强低维特征向量输入目标映射网络，获得目标质量低维特征向量，目标映射网络为将第一编解码过程数据作为输入数据以及将第二编解码过程数据作为输出数据对基于注意力机制的神经网络模型进行训练获得；对目标质量低维特征向量通过第二图像增强编码器进行解码获得增强后的水下图像，第二图像增强编码器为根据第二编解码优化数据优化后获得。本发明提供的水下图像增强方法有效提升水下图像增强效果。
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公开(公告)号：CN117715137A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410161116.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: H04W36/14 , H04W36/30 , H04W36/00 , H04W36/32 , H04W48/18 , H04W4/70 , H04B13/02 , H04B11/00 , H04W88/06 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及水下机器人通信技术领域，具体公开了一种水下机器人自适应通信方法、装置及系统，包括：获取水下机器人的当前深度信息；根据水下机器人的当前深度信息确定水下机器人的通信网络的第一通信类型，第一通信类型包括水声通信或无线通信；当确定水下机器人的通信网络为无线通信时，获取当前微波通信网络的连接状态；根据当前微波通信网络的连接状态确定水下机器人的通信网络的第二通信类型，第二通信类型包括卫星通信或微波通信；当确定水下机器人的通信网络为微波通信时，根据水下机器人的当前微波通信状态监测结果确定水下机器人在微波通信下的通信方式。本发明提供的水下机器人自适应通信方法能够适用于复杂通信环境下的通信方式选择。
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公开(公告)号：CN118710528A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411197219.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06T5/60 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种水下图像增强方法及装置，包括：获取待增强水下图像，并将待增强水下图像通过第一图像增强编码器进行编码获得待增强低维特征向量，第一图像增强编码器为根据第一编解码优化数据优化后获得；将待增强低维特征向量输入目标映射网络，获得目标质量低维特征向量，目标映射网络为将第一编解码过程数据作为输入数据以及将第二编解码过程数据作为输出数据对基于注意力机制的神经网络模型进行训练获得；对目标质量低维特征向量通过第二图像增强编码器进行解码获得增强后的水下图像，第二图像增强编码器为根据第二编解码优化数据优化后获得。本发明提供的水下图像增强方法有效提升水下图像增强效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114485730B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210089031.3
申请日：2022-01-25
Applicant: 湖南大学 , 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于牛顿迭代法的DVL误差标定方法及系统，其包括：步骤1，构建DVL误差损失函数f(Φ，δ)；步骤2，通过牛顿迭代法逼近损失极小值点获得Φ和δ的最优估计值，其具体包括：步骤21，令X＝[Φ，δ]，将所述非线性优化函数f(X)进行在初始点二阶泰勒展开；步骤22，根据所述步骤21二阶泰勒展开后的结果，确定迭代方程：步骤23，给定初始值通过i次迭代，求出每次迭代中不同的海森矩阵A(X)及其逆矩阵，从而得到Xi，如果Xi小于预设值，或者迭代次数达到设定的最大值，则Xi作为最优解，停止迭代；否则返回方程(3)继续迭代运行。
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公开(公告)号：CN114509086B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210137726.4
申请日：2022-02-15
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种智能车辆在连续弯道场景下的最优轨迹规划方法及系统，其包括：步骤1，通过传感器获取自车所在道路的道路边界点以及该道路的中心线点的坐标，沿自车纵轴的前、后方向分别设置半径为R的前包络圆和后包络圆，通过前包络圆和后包络圆表征自车，同时将道路边界点均沿垂直于其对应中心线的方向内缩距离R；步骤2，将道路边界点拟合出总数为N条具有相互重叠部分并由多项式和描述的道路边界；步骤3，使用自行车运动学模型作为自车的车辆模型，同时将和作为道路边界约束，结合车辆约束，建立第一最优控制问题，并将最优控制问题转化为非线性规划问题，求出全局最优轨迹。
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公开(公告)号：CN114670856A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210328946.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
IPC: B60W50/00 , B60W60/00 , B60W40/105 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的参数自整定纵向控制方法及系统，其包括：步骤1，获取预瞄速度误差，输入至当前BP神经网络；步骤2，在切换为驱动模式和制动模式之一后，判断预瞄速度误差是否大于预设阈值，如果是，则进入步骤3；如果否，则进入步骤4；步骤3，离线训练当前模式下BP神经网络的初始参数，获取最优的所述初始参数，对所述当前BP神经网络进行初始化；步骤4，通过Batch Normalization处理归一化方法，所述当前BP神经网络在线计算误差反向传播，并调整权重参数，然后通过所述当前BP神经网络输出当前模式对应的控制参数。本发明能够快速调整控制参数，同时提高车辆纵向控制精度。
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公开(公告)号：CN114489091A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210074067.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种自主水下机器人路径跟踪的制导律控制方法、设备及系统，该方法包括：接收路径点跟踪任务，对所述路径点跟踪任务中指示的期望三维路径点进行拓展，得到拓展三维路径点；结合所述AUV的位置和所述拓展三维路径点的位置，采用自适应视线制导律解算所述拓展三维路径点的艏摇角和纵摇角。本发明实施例中，通过对期望三维路径点属性分析并进行拓展，能极好的对原始期望路径点的跟踪环境进行改善，原始期望路径点的前后拓展路径点能很好的保证AUV按照期望姿态通过原始期望路径点。
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公开(公告)号：CN114397480A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210056534.0
申请日：2022-01-18
Applicant: 湖南大学 , 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种声学多普勒测速仪误差估计方法、装置及系统，该方法包括：步骤一，根据所述载体的起点位置和终点位置获取所述载体在水平面上的真实位移SH和航位推算位移步骤二，利用位移SH和之间的比例关系确定DVL刻度因子误差δkd以及DVL安装误差ψ。本发明仅利用载体的起点和终点位置信息即可进行DVL误差标定，摆脱了对GPS信息的依赖，有效减少了算法应用限制，扩大了算法适用范围；本发明通过简单的比值计算即可对DVL误差参数进行估计，算法复杂度小，运算效率高。
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