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公开(公告)号：CN119992514A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510131343.X
申请日：2025-02-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了障碍物检测技术领域的一种无人驾驶应急救援车辆越野路面正负障碍物检测方法，步骤如下：首先，通过YOLOv8的Backbone对输入的包含正负障碍物的越野路面环境进行特征提取，从而获取正负障碍物的不同特征层信息，其中第2、4、6、9层特征分别记为#imgabs0#、#imgabs1#、#imgabs2#、#imgabs3#，其次，将4个特征图依次送入构建的多尺度细粒度特征提纯分支、多尺度粗粒度特征提取分支和多尺度特征融合策略，最后，将经过多尺度特征融合策略的特征图送入Head部分，得到越野路面正负障碍物检测结果，本发明实现了对越野路面正负障碍物精准识别，为后续无人驾驶应急救援车辆智能决策与控制提供关键信息。
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公开(公告)号：CN119877633A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510280866.0
申请日：2025-03-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了工程机械电动控制技术领域的一种电动装载机动臂协同控制方法，步骤如下：采集动臂电动缸实时位置、输出扭矩大小、铲斗位移和翻角大小、动臂与铲斗连接铰点处受力大小、行走挡位信号及其扭矩大小、将采集到的数据经过工况识别模型得到电动装载机工况类型，协同模式判断器依据工况类型，同时依托自定义规则库提供的规则进行动臂协同模式的选择，并输出动臂协同模式信号、动臂同步控制器输出双缸协同控制信号以及电机驱动器根据接受到的动臂协同控制信号，调节两侧动臂电动缸伺服电机的输出转速，以驱动电动缸输出理想位移或扭矩大小，实现对电动装载机两侧动臂电动缸的高效协同控制，提升电动装载机工作装置的作业安全和作业效率。
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公开(公告)号：CN118456448B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410913444.8
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种应急救援环境下重载机械臂人机共享控制方法，包括实时获取操作者的肌电信号、眨眼频率、操作时长、操作年龄和操作速度评估操作者状态，获取机械臂末端的最大位移变化差、加速度、载荷、移动速度和转角信息评估机械臂状态，根据操作时间要求、目标定位精度和负载要求信息评估应急救援任务难易程度，采用加权和sigmoid函数相结合的方式，构建考虑操作者状态、机械臂状态和应急救援难易程度的人机互信模型，实时获取人机互信度，将人机互信度和机械臂与目标物体间的距离作为T‑S模糊控制器的输入，依据模糊规则动态决策出人机共享控制权重，提高应急救援环境下重载机械臂的救援效率，保障救援人员的安全。
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公开(公告)号：CN118410459A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410579430.7
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06V20/59 , G06V40/18 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种应急救援环境下基于多模态融合的驾驶员行为识别方法，包括通过高度逼真的驾驶模拟器模拟应急救援环境，招募驾驶员进行大量实验获得模拟实验数据，并结合真实应急救援场景下的实车实验数据，构建应急救援环境下的驾驶员行为数据集、通过多模态特征提取模块分别提取预瞄环境图像、驾驶员眼动图像、驾驶员肌电数据和车辆操纵数据的初始多源数据特征，基于不同注意力机制深入挖掘特征数据的时空特性，获取不同特征数据对驾驶员行为的影响权重系数，采用加权的方式融合多模态驾驶员行为特征数据等，本发明克服了应急救援环境下通过单模态数据难以精准识别驾驶员行为的缺陷。
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公开(公告)号：CN119158708A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411640904.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B03D1/02
Abstract: 本发明提供一种矿物浮选工况识别、预测设备，包括图像采集模块、超声波测距传感器、主控模块、5G通信模块、数据传输与定位模块、显示模块和电源模块，图像采集模块负责获取当前浮选工况的图像信息，浮选槽上方的超声波测距传感器用于测量液面的高度，本发明通过将该识别算法部署在工作人员头盔上，能够实现在工作过程中实时识别当前工况并预测矿物浮选的工作趋势，将结果显示在可穿戴识别设备上。工作人员穿戴设备后可以预见浮选过程中的波动并掌握浮选槽的运行状态，提前采取相应的措施，进一步提高矿物浮选工艺的稳定性和生产效率，降低安全风险和减少经济损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118548896B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410743272.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法，首先，本发明设计图像和点云分支的特征提取模块，通过引入CBAM方法来重点提取感知信息中的关键特征；其次，针对图像和点云信息间由于模态差异导致的特征不匹配问题，设计图像特征转换模块，实现特征空间的统一与特征融合，增强对矿井环境的全局感知；再者，针对矿井巷道内GPS定位信息缺失的挑战，通过部署UWB定位模块于车辆控制的关键区域，并构建巷道的整体拓扑地图，实现了对车辆导航路径的精确规划；最后，针对巷道工况的安全稳定需求，设计了一个具有多分支的连续控制模块，通过对应的导航指令进行多步预测，并通过底层控制检测来确保井下特种辅助运输车辆执行控制的安全性。
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公开(公告)号：CN118675108A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410911089.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开一种低光照下基于多级跨尺度信息交互的无人矿卡目标检测方法，包括数据集制作、检测模型构建、图片特征信息提取、特征信息融合阶段以及检测阶段，本发明减少了在特征融合过程中的信息丢失，确保不同尺度的特征能够有效融合，显著提升无人矿卡在复杂露天矿山场景中的目标识别性能。
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公开(公告)号：CN116767180B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN116767180A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311076379.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/045 , B60W10/20 , B60W10/22 , B62D6/00 , B60G17/0165 , B60G17/016 , B62D101/00 , B62D113/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明属于车辆动力学控制技术领域，尤其为一种车辆主动前轮转向与主动悬架系统协调控制方法，以路面不平度、车辆方向盘转角和车辆速度为输入特征，基于深度卷积神经网络决策模型，输出车辆行驶平顺性和操纵稳定性的控制权重；基于所获得的权重设计考虑行驶平顺性与操纵稳定性的车辆合作动态博弈成本函数，以主动前轮转向与主动悬架系统控制信号为设计变量，以主动前轮转向与主动悬架系统的执行机构几何限制为约束条件，基于车辆动力学模型建立主动前轮转向与主动悬架博弈模型；依据夏普利值进行收益分配，得到双方博弈对局中车辆最优控制策略，即获得车辆主动前轮转角和主动悬架作动力，实现对车辆主动前轮转向与主动悬架系统的动态协调控制。
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公开(公告)号：CN114228828B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111620803.3
申请日：2021-12-28
Applicant: 中国矿业大学 , 宁波工业互联网研究院有限公司
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种车辆转向模式的切换方法及装置，包括：接收转向模式切换指令，根据目标转向模式，确定车辆瞬时转向中心的切换轨迹；在转向模式切换过程中稳定性冲击率小于第一预设值和切换时间小于第二预设值的情况下，根据车辆瞬时转向中心切换轨迹，确定车辆瞬时转向中心切换轨迹的优化模型；根据车辆瞬时转向中心切换轨迹的优化模型，对车辆瞬时转向中心切换轨迹进行优化，得到车辆瞬时转向中心的最优切换轨迹；基于车辆车轮转角与车辆瞬时转向中心位置的关系，根据车辆瞬时转向中心的最优切换轨迹，确定车辆车轮转角的最优切换轨迹，车辆可以根据车轮转角的最优切换轨迹实现对转向模式的动态切换。
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