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公开(公告)号：CN108242060A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201611243522.X
申请日：2016-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T2207/10004
Abstract: 本发明公开了一种基于Sobel算子的图像边缘检测方法，包括以下步骤：1)对待处理的原始图像进行引导滤波处理；2)对滤波后图像利用改进Sobel算子进行边缘图像处理；3)对上述边缘图像再次利用Sobel算子进行图像二次边缘检测；4)对上述图像进行边缘滤波，以滤除边缘强度小和边缘链短的边缘点，得到最终边缘图像。本发明的图像边缘检测方法采用引导滤波，在像素强度变化小的区域做了一个加权均值滤波，而在变化大的区域，对图像的滤波效果很弱，但有利于保持边缘；其次使用改进Sobel算子边缘检测、二次Sobel算子边缘检测和边缘滤波，提高了图像边缘检测的精确度。
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公开(公告)号：CN114721401B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210564768.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D109/10
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进A*算法的高效路径规划方法，该方法一种在大面积地图环境下快速得到一条最优或者次优路径的改进A*算法。首先，相对于传统A*算法8邻域的搜索方式，本文使用了适用于大面积栅格地图下的4邻域搜索方式，大大减少了对一些不必要节点的计算。其次，本文改进了启发函数，同时对启发函数的预估代价给予不同的权重，使得移动机器人在规划过程中根据与起始点和目标点距离灵活计算节点的预估代价。最后，通过选取多组距离不同的目标点对改进前后的A*算法进行了仿真试验，对比了各组规划的用时时间、访问节点的数量、以及路径的平滑性，验证了所提算法在路径规划上的高效性。
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公开(公告)号：CN106454969A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610883862.2
申请日：2016-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种加快多模用户终端选网过程的方法：UE成功驻留到一个小区，AS收到包含完整邻小区列表的消息时，根据UE和网络支持的模式(通常网络支持UE的所有模式)，解析所有UE支持模式中各模式的邻小区信息，并上报给NAS，作为后续选网时各模式的邻区列表，尽量降低UE发起盲搜小区选择过程的可能；同时，在驻留期间，根据最新的邻小区测量信息(主要是当前驻留模式的异模邻区测量结果)，AS向NAS上报测量到的具体邻小区列表信息，及时更新对应模式的邻区列表，让UE尽量减少对频点的盲检，从而有效地加快多模UE的选网过程，缩短选网时延，降低UE功耗，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN106454969B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201610883862.2
申请日：2016-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种加快多模用户终端选网过程的方法：UE成功驻留到一个小区，AS收到包含完整邻小区列表的消息时，根据UE和网络支持的模式(通常网络支持UE的所有模式)，解析所有UE支持模式中各模式的邻小区信息，并上报给NAS，作为后续选网时各模式的邻区列表，尽量降低UE发起盲搜小区选择过程的可能；同时，在驻留期间，根据最新的邻小区测量信息(主要是当前驻留模式的异模邻区测量结果)，AS向NAS上报测量到的具体邻小区列表信息，及时更新对应模式的邻区列表，让UE尽量减少对频点的盲检，从而有效地加快多模UE的选网过程，缩短选网时延，降低UE功耗，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN102096415B
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201010618568.1
申请日：2010-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D3/00
Abstract: 本发明请求保护一种多机器人编队方法，属于智能控制领域。本发明以leader运动轨迹控制整个编队运动轨迹，首先确定leader的运动学模型，由斥力与引力合力确定leader运动方向；建立follower跟踪leader运动模型，follower根据一定的距离与角度跟踪leader，根据人工势场法建立的运动模型确定follower运动轨迹；在leader与follower之间引入AdHoc网络，建立信息反馈，确保follower对leader的跟踪过程无丢失。采用本发明可以使多机器人系统在完成任务的过程中，顺利避开障碍物，到达目标点，并能在整个过程中保持初始队形，能实现多机器人的实时的队形控制，更好的完成一些需要多个机器人同时完成任务的场合（如搬运，救援等）。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102096415A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010618568.1
申请日：2010-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D3/00
Abstract: 本发明请求保护一种多机器人编队方法，属于智能控制领域。本发明以leader运动轨迹控制整个编队运动轨迹，首先确定leader的运动学模型，由斥力与引力合力确定leader运动方向；建立follower跟踪leader运动模型，follower根据一定的距离与角度跟踪leader，根据人工势场法建立的运动模型确定follower运动轨迹；在leader与follower之间引入AdHoc网络，建立信息反馈，确保follower对leader的跟踪过程无丢失。采用本发明可以使多机器人系统在完成任务的过程中，顺利避开障碍物，到达目标点，并能在整个过程中保持初始队形，能实现多机器人的实时的队形控制，更好的完成一些需要多个机器人同时完成任务的场合（如搬运，救援等）。
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公开(公告)号：CN1905741A
公开(公告)日：2007-01-31
申请号：CN200610095004.8
申请日：2006-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于信息融合的无线定位方法，涉及移动终端的无线定位技术。本发明是通过以下技术方案实现的，基站测量移动终端的TDOA值和AOA值，采用Chan算法和Taylor算法分别对TDOA值进行估计，并结合AOA值得到TDOA(Chan)、TDOA(Taylor)、TDOA(Chan)/AOA、TDOA(Taylor)/AOA四种定位估计值分别送入第一层数据融合和第二层数据融合进行处理，两层数据融合的结果及TDOA(Chan)、TDOA(Taylor)估计值送入第四层数据融合计算加权系数，根据加权系数选择最佳定位结果作为移动终端位置。采用本发明的定位方法，有利于在无信道环境先验信息的情况下提高对移动台定位估计的准确性。
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公开(公告)号：CN114721401A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210564768.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进A*算法的高效路径规划方法，该方法一种在大面积地图环境下快速得到一条最优或者次优路径的改进A*算法。首先，相对于传统A*算法8邻域的搜索方式，本文使用了适用于大面积栅格地图下的4邻域搜索方式，大大减少了对一些不必要节点的计算。其次，本文改进了启发函数，同时对启发函数的预估代价给予不同的权重，使得移动机器人在规划过程中根据与起始点和目标点距离灵活计算节点的预估代价。最后，通过选取多组距离不同的目标点对改进前后的A*算法进行了仿真试验，对比了各组规划的用时时间、访问节点的数量、以及路径的平滑性，验证了所提算法在路径规划上的高效性。
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公开(公告)号：CN108241288A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201611243521.5
申请日：2016-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于改进TLBO算法的PID控制器参数整定方法，包括以下步骤：S1、初始化参数，生成一个班级的学员群体并分组，根据每个学员的PID参数变量计算出适应度值，找出班级中的最优学员、班级平均成绩和各分组的最优学员、最差学员及平均成绩；S2、班级中每个学员根据所在小组平均成绩和班级最优学员之间的差异性进行学习；S3、根据生成随机数的大小，班级中每个学员选择自主学习或者选择与另一个随机学员之间的差异性进行学习；S4、各个小组的最差学员根据自己与该小组的最优学员之间的差异性进行学习；S5、若满足结束条件，则循环结束，输出最优的PID参数，若不满足，则返回S2。
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公开(公告)号：CN1904639B
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN200610095003.3
申请日：2006-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明请求保护一种用于无线定位的信号相关性的多重分形检测方法，涉及无线定位技术。本发明的技术方案是，通过接收移动台发出的无线来波信号，提取无线来波信号的分形特征值K，自适应选择分形检测门限，分形特征值K与分形检测门限相比较，判断来波信号是否相关，如相关，对来波信号进行去相关处理后，进行DOA或TOA估计，如不相关直接对来波信号进行DOA或TOA估计，确定移动终端位置坐标。
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