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公开(公告)号：CN114954437A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210570780.8
申请日：2022-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于铰接式车辆无人驾驶技术领域，具体涉及一种面向铰接式车辆的泊车轨迹规划和跟踪控制方法及系统；该方法包括：构建铰接车运动学模型和跟踪偏差模型；根据铰接车运动学模型和跟踪偏差模型，设计不确定非线性系统；根据不确定非线性系统，构建目标函数和约束函数，得到不确定非线性系统最优化问题描述；求解不确定非线性系统最优化问题，得到泊车轨迹规划和跟踪控制方案；铰接式车辆根据泊车轨迹规划和跟踪控制方案实现自动泊车；本发明规划的轨迹和跟踪控制过程具有快速适配能力，更符合实际场景的需要，实用性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110232375A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201810193965.5
申请日：2018-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明发明了一种端到端的空心验证码识别方法，步骤为：A、对扭曲粘连的空心验证码进行预处理，去干扰，获得只含有字符的实心验证码；B、设计卷积神经网络模型，训练预处理后已知标签的整张黑白验证码的模型；C、利用步骤B的卷积神经网络模型，对未知标签的验证码进行识别。本发明提供的技术方案简单实用，能及时的对背景有图像干扰的空心验证码进行预处理，去除背景干扰，保留验证码的有效字符。本技术方案不涉及字符分割，对扭曲粘连的验证码有较高的识别率，增加了验证码识别的统一性。
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公开(公告)号：CN115146528A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210575222.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及装载机无人驾驶技术领域，具体涉及一种面向无人驾驶装载机的制动踏板开度值预测方法，包括获取驾驶员驾驶的历史数据，根据历史数据获取循环作业时长与行驶路程的最佳组合，以此作为驾驶员的驾车作业熟练度；筛选出熟练驾驶员的驾驶数据作为训练数据；构建LSTM预测网络，以训练数据对构建的网络进行训练；将实时数据输入完成训练的LSTM预测网络，预测开度值变换，根据预测的开度值变化判断车辆踏板是否制动；本发明以装载机制动动作极为频繁的典型作业模式为背景，将具有多年驾驶经验熟练驾驶员的驾驶数据与机器学习方法相结合，能够实现对满载后退、满载前进和空载后退3种制动类型在未来时间步制动踏板开度值的良好预测。
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公开(公告)号：CN114954437B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210570780.8
申请日：2022-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于铰接式车辆无人驾驶技术领域，具体涉及一种面向铰接式车辆的泊车轨迹规划和跟踪控制方法及系统；该方法包括：构建铰接车运动学模型和跟踪偏差模型；根据铰接车运动学模型和跟踪偏差模型，设计不确定非线性系统；根据不确定非线性系统，构建目标函数和约束函数，得到不确定非线性系统最优化问题描述；求解不确定非线性系统最优化问题，得到泊车轨迹规划和跟踪控制方案；铰接式车辆根据泊车轨迹规划和跟踪控制方案实现自动泊车；本发明规划的轨迹和跟踪控制过程具有快速适配能力，更符合实际场景的需要，实用性高。
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公开(公告)号：CN115567916A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211161695.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种车载自组织网络的无证书签密方法包括：KGC根据用户输入的安全参数生成系统参数；并根据系统参数生成车辆的假名和车辆的部分私钥；车辆根据车辆的假名、车辆的部分私钥和系统参数采用双线性映射算法生成车辆的完全私钥和车辆的公钥，并将车辆的假名和车辆的公钥上传至区块链生成车辆的车辆假名公钥表；第一车辆根据第二车辆的假名从区块链获取第二车辆的公钥，第一车辆根据第二车辆的公钥和系统参数利用签密算法对用户消息进行签密，生成签密密文，并将签密密文发送给第二车辆；第二车辆根据签密密文和系统参数通过解密算法对签密密文解密得到解密用户消息；并对有效的解密用户消息进行接收，提升车载自组织网络的安全性。
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公开(公告)号：CN115061139A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210768001.5
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S13/931 , G01S13/86 , G01S17/931 , G06V20/52 , G06T7/20
Abstract: 本发明属于智能驾驶车辆技术领域，具体涉及一种面向智能驾驶车辆的多传感器融合方法及系统；该方法包括：根据GM‑PHD算法和探测物体的矩形目标模型构建扩展目标跟踪器；采用扩展目标跟踪器对毫米波雷达的探测信息进行处理，得到探测物体的毫米波雷达航迹信息；采用构建的边界框探测器和配置有IMM‑UKF的JPDA跟踪器对激光雷达的探测信息进行处理，得到探测物体的激光雷达航迹信息；采用时空间转换将毫米波雷达航迹信息和激光雷达航迹信息进行处理，得到中心融合节点；采用IMF算法对中心融合节点进行处理，得到全局航迹信息；本发明解决了数据关联方法引入的组合爆炸以及由不同传感器局部航迹信息错序导致的时序问题。
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