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公开(公告)号：CN116167919A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310302567.3
申请日：2023-03-27
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核岭回归的激光点云数据去畸变方法，包括以下步骤：获取激光雷达采集到的点云信息和IMU采集到的载体运动信息；根据点云信息的时间戳确定相近时间戳的IMU信息，通过插值获得同步的IMU测量值；计算载体运动信息，通过对IMU测量值进行积分解算来获取设备位姿信息；以解算后的多维运动向量作为核岭回归的训练数据，对激光点扫描时刻的旋转运动和平移运动进行回归预测；通过训练后的预测数据对运动量进行补偿，将点云数据统一在同一坐标系下，输出去畸变后的点云坐标。本发明相比于传统的线性插值在非线性数据处理上有很大的优势，对于非匀速运动条件可以得到准确的数据，抗干扰能力强。
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公开(公告)号：CN113971877A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111231925.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆的遥控系统，包括无线遥控器、控制终端；无线遥控器包括无线遥控器MCU以及均连接无线遥控器MCU的第一无线收发模块、第一冗余无线收发模块、液晶显示器和无线电侦测模块；所述控制终端包括第二无线收发模块、第二冗余无线收发模块、陀螺仪、控制终端MCU、第一隔离CAN通信模块和第二隔离CAN通信模块，控制终端MCU分别与第二无线收发模块、第二冗余无线收发模块、陀螺仪、第一隔离CAN通信模块、第二隔离CAN通信模块相连。通过本发明可以使用遥控模式控制车辆，并且也能解决遥控过程中通信不稳定以及车辆运行过程中出现异常运动状态的问题，保护人员以及财产安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113671962A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110962736.7
申请日：2021-08-20
Applicant: 湘潭大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶铰接式清扫车的横向控制方法，首先推导了无人驾驶铰接清扫车的运动学模型，根据该模型建立实际行驶路径与参考路径偏差的模型，以PID控制算法为基础，提出将Actor‑Critic结构和RBF网络用于PID参数寻优的原理，设计自适应PID控制器，该控制器以无人驾驶铰接式清扫车的横向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差为输入，以转角控制量为输出，通过Actor‑Critic结构和RBF网络对控制器参数进行在线自适应整定，有效提高了无人驾驶铰接式清扫车运行过程中的横向控制精度和响应速度。
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公开(公告)号：CN113525343A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111014657.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种增程式电动汽车能量流优化控制方法，包括以下步骤：整车能量需求大于内部电池组所能提供能量，确定增程器系统的状态方程；优化目标增程器系统的性能指标，得到增程器系统性能的泛函指标描述；得到离散化后的泛函性能指标和哈密顿函数；求解对应泛函梯度；对增程器内发动机和发电机的扭矩控制矢量进行饱和处理；给定经验值迭代最大值，最终得到使得增程器最优控制变量；将最优控制变量传入增程器内部发动机和发电机，对电动汽车进行控制。本发明将增程器的性能使用具体的函数表示出来进行量化，并通过优化算法进行优化得到最优控制变量并输入到发动机与发电机中得到增程器的最优性能，从而减少整车油耗增加汽车的行驶里程。
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公开(公告)号：CN115729238A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211420375.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 湘潭大学 , 湖南摩高智驾科技有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于移动机器人自主避障的动态路径规划方法，包括以下步骤：环境建模；通过改进的A‑Star算法进行移动机器人全局路径的预规划；对预规划的路径中代价函数大的节点通过改进的麻雀搜索算法进行局部的二次规划；基于改进动态窗口法进行移动机器人局部路径规划。本发明基于原有A*算法，首先加入子节点选择规则，再将改进的麻雀搜索算法ISSA与A*算法相结合，利用其能够帮助加速迭代寻优的能力，用来解决传统A*算法中搜索节点太多以及会出现斜切障碍物的问题，从而进行安全、有效的全局参考路径。同时，在局部避障部分，在局部路径规划部分针对DWA算法轨迹评价函数的设计能够有效地对未知动态和静态障碍物进行避让。
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公开(公告)号：CN116958065A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310791631.9
申请日：2023-06-30
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滑动窗口亲和力的芯片载体封装漏装检测方法，包括以下步骤：进行图像采集，对采集到的图像进行目标区域提取和数据增强，以扩充数据；对扩充的图像进行特征提取，并生成对应的特征图；引入深层特征融合模块和滑动亲和力模块，融合特征图多尺度信息；对信息融合后的特征向量进行加权处理；采用Focal Loss函数来平衡信息融合后的特征向量进行加权处理时的正负样本数。本发明通过引入新的数据增强方式和特征信息融合方式，采用深层特征融合模块和滑动亲和力模块相结合，增强了对芯片载体封装小目标的检测性能，减少了目标错检、漏检的情况，增强了检测的鲁棒性。
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