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公开(公告)号：CN115285143B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210925922.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 东北大学
IPC: B60W60/00 , B60W40/00 , B60W40/02 , B60W50/00 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于场景分类的自动驾驶车辆导航方法，涉及自动驾驶车辆导航技术领域；在资源受限时提高自动驾驶车辆的导航能力，尤其在复杂城市场景中，引入场景可通行性的分类，通过对环境信息的粗略语义分析确定导航方向，控制车辆行进，绕开对环境的精确建模和图像中对象的识别过程，利用场景与行动之间的直接映射引导无人驾驶车辆的运行，进而实现一种适应消费级的导航策略。
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公开(公告)号：CN116804879B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310912043.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种路径规划的新型群智能算法—蜣螂算法，并结合DWA算法形成一种全局路径规划和局部路径规划的框架。在新算法的基础上做出了4点改进，本文改进了蜣螂优化算法的目标函数，使得改进后的蜣螂算法在路径搜索上大大减少了转折点；其次，本文还考虑了转折处距离障碍物过近的约束方案，使得路径不斜线经过障碍物顶点；再其次使用贪婪算法思想通过删除冗余节点对生成的路径进行简化处理；在DWA算法评价函数中进行了改进，增加了一种目标距离评价函数，使得局部路径质量更高。最后，改进蜣螂算法结合DWA算法，能够在实时环境下快速生成安全、可行的路径规划结果。
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公开(公告)号：CN118143066B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410568136.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B21B45/08 , B21B35/00 , B21B35/12 , B21B13/02 , F25D31/00 , F25D17/02 , C02F9/00 , C02F1/00 , C02F1/48
Abstract: 本发明涉及钢材轧制装置技术领域，一种基于炼钢连铸的批量热轧装置，包括热轧机体、轧辊组件、喷水组件、第一除杂组件、隔热板和热交换组件。第一除杂组件包括：第一接水盒，第一接水盒内的顶面为敞口；过滤网，设在第一接水盒内的顶部；第一吸附组件，设在第一接水盒内的底部；热交换组件包括：第二接水盒，第二接水盒的内部与第一接水盒的内部连通连接；吸热器，设在第二接水盒内；第一排水管，设在第二接水盒的底部。本发明在使用时，第一除杂组件能够收集除鳞后的水，并过滤水中的杂质，热交换组件能够对过滤后的水进行冷却，实现水资源的循环利用，减少水资源的浪费。
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公开(公告)号：CN116804879A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310912043.6
申请日：2023-07-25
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种路径规划的新型群智能算法—蜣螂算法，并结合DWA算法形成一种全局路径规划和局部路径规划的框架。在新算法的基础上做出了4点改进，本文改进了蜣螂优化算法的目标函数，使得改进后的蜣螂算法在路径搜索上大大减少了转折点；其次，本文还考虑了转折处距离障碍物过近的约束方案，使得路径不斜线经过障碍物顶点；再其次使用贪婪算法思想通过删除冗余节点对生成的路径进行简化处理；在DWA算法评价函数中进行了改进，增加了一种目标距离评价函数，使得局部路径质量更高。最后，改进蜣螂算法结合DWA算法，能够在实时环境下快速生成安全、可行的路径规划结果。
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公开(公告)号：CN115285143A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210925922.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 东北大学
IPC: B60W60/00 , B60W40/00 , B60W40/02 , B60W50/00 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于场景分类的自动驾驶车辆导航方法，涉及自动驾驶车辆导航技术领域；在资源受限时提高自动驾驶车辆的导航能力，尤其在复杂城市场景中，引入场景可通行性的分类，通过对环境信息的粗略语义分析确定导航方向，控制车辆行进，绕开对环境的精确建模和图像中对象的识别过程，利用场景与行动之间的直接映射引导无人驾驶车辆的运行，进而实现一种适应消费级的导航策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111736473B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010812160.1
申请日：2020-08-13
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供基于非线性终端滑模方法的车队有限时间制动控制方法，涉及车队协同控制技术领域。该方法首先根据车辆运行情况，建立车队动力学模型；再构造车辆的固定间距误差，确定车队的控制目标；最后基于车辆的间距误差，选取非线性终端滑模面使车间距误差在有限时间内收敛，并考虑外部扰动，分别设计领队车控制器和跟随车控制器，实现车队的控制目标。本发明提供的车队有限时间制动控制方法，通过构建耦合滑模面，保证了车队的串稳定性；同时考虑了有限时间收敛问题，通过保证跟踪误差在有限时间内到达滑模面，使车队中车辆可以在有限时间内停在指定的位置。
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公开(公告)号：CN113298319A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110691544.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于跳跃图注意力门控循环网络的交通速度预测方法，涉及大数据挖掘技术领域。本发明采用数据驱动的方式，设计跳跃图注意力门控循环网络，能够自适应调节模型空间路网高阶邻域路段的特征提取范围，融合图注意力神经网络和门控循环神经网络捕捉交通路网时空特征，提升目标路段交通速度预测精度。对交通路网中路段的精确的速度预测有利于减少交通拥堵情况，提升城市交通运行效率，降低交通管理部门管理成本，同时极大改善人们出行体验。
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公开(公告)号：CN112419718A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011285404.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法，涉及交通大数据挖掘与分析技术领域。本发明通过获取交通数据源数据，制作交通速度数据集和传感器网络邻接矩阵数据，采用数据驱动的方式，引入时空图卷积神经网络，提升目标路段交通速度预测精度。将速度预测模块引入拥塞传播模型框架中，提升交通拥塞预测精度，准确表征交通拥塞传播过程，解决了现有的交通拥塞传播预测方案在空间特征提取不佳所导致的预测精度低、算法运算耗时等问题，预测拥塞发生路段在未来时间段里对其临近交通道路的传播情况。
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公开(公告)号：CN111915081A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010766761.3
申请日：2020-08-03
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的峰值敏感型出行需求预测方法，涉及出行需求预测技术领域。首先获取某城市一段时间内的出租车出行记录数据，并对数据进行预处理，得到具有时空特征的出行需求数据集；再选取卷积神经网络和时间卷积神经网络作为基础模块，设计出行需求预测的深度学习网络模型；将卷积神经网络和时间卷积神经网络融合，得到多个时空特征提取层，提取出行需求数据的时空特征；将多个时空特征提取层最终输出的时空特征输入全连接层，得到深度学习网络模型的出行需求预测结果；设计峰值敏感型损失函数，利用训练集中的出行需求数据和SGD算法进行模型训练及优化；进而实现对该城市未来某一段的出行需求进行预测。
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公开(公告)号：CN111736473A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010812160.1
申请日：2020-08-13
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供基于非线性终端滑模方法的车队有限时间制动控制方法，涉及车队协同控制技术领域。该方法首先根据车辆运行情况，建立车队动力学模型；再构造车辆的固定间距误差，确定车队的控制目标；最后基于车辆的间距误差，选取非线性终端滑模面使车间距误差在有限时间内收敛，并考虑外部扰动，分别设计领队车控制器和跟随车控制器，实现车队的控制目标。本发明提供的车队有限时间制动控制方法，通过构建耦合滑模面，保证了车队的串稳定性；同时考虑了有限时间收敛问题，通过保证跟踪误差在有限时间内到达滑模面，使车队中车辆可以在有限时间内停在指定的位置。
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