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公开(公告)号：CN107085938A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710428534.8
申请日：2017-06-08
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G08G1/22 , G01C21/3446
Abstract: 本发明公开了一种基于车道线与GPS跟随的智能驾驶局部轨迹容错规划方法，其步骤包括：首先初始化跟随模式并建立智能驾驶车辆坐标系；其次根据GPS、车道线信息进行GPS数据和车道线识别状态的甄别；然后根据甄别后的识别状态计算容错偏差，并更新跟随模式；最后基于新跟随模式进行局部路径、轨迹规划；该方法通过对各种数据的有效性做出了判断，提高了后续计算的准确度，同时，基于各数据状态设计了容错偏差，并对其进行实时动态的更新，简化系统复杂度，易于实际应用，提高了数据处理的鲁棒性；针对GPS、车道线等多传感数据对跟随模式进行实时状态转移，实现了多跟随状态之间的连续、平滑控制，提高了智能驾驶车辆的舒适性和稳定性。
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公开(公告)号：CN104622649B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201510097753.3
申请日：2015-03-05
Applicant: 中南大学
IPC: A61G5/04 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法，该方法包括以下步骤：步骤1：以蓝牙脑肌电耳机作为蓝牙肌电采集器，由蓝牙脑肌电耳机采集人体的肌电信号，将该肌电信号通过蓝牙方式发送给控制终端；步骤2：控制终端对肌电信号进行数据处理以识别是否存在眨眼动；步骤3：基于识别出的眨眼动作并配合控制终端上设定的方向扫描盘，形成控制命令以控制轮椅的行走状态。该基于蓝牙肌电采集器的轮椅系统及其控制方法易于实施，能实现人机交互，有利于改善特殊人群生活质量。
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公开(公告)号：CN103353983B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201310324952.4
申请日：2013-07-30
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最大树结构的形态学滤波方法，先构建最大树。以最大树为基础建立形态滤波器，其滤波过程包括最大树构建、滤波和复原。将一幅灰度图像表示为最大树结构，运用枝剪规则，对该最大树节点进行枝剪，去掉不符合枝剪规则的最大树节点，从而达到滤波效果。在执行这个步骤时，删除最大树中不符合规则的节点，即删除图像中的连通区域，删除节点所含像素点根据滤波规则被赋予新灰度值。最后，将枝剪后的最大树复原成图像。利用最大树的形态滤波器，使用该滤波器进行滤波操作时，成功避免了选取结构元素的环节，同时优化了滤波效果。
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公开(公告)号：CN108407805B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201810277016.5
申请日：2018-03-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DQN的车辆自动泊车方法，包括以下步骤：步骤一，获取当前时刻的车辆位置、障碍物信息及泊车位信息，并将车辆停到相对合理的泊车起始位置；步骤二，根据当前时刻的车辆位置、障碍物信息及泊车位信息，使用训练好的DQN计算期望车辆前轮摆角；步骤三，按照根据期望车辆前轮摆角，控制车辆前轮转动并移动车辆；步骤四，更新当前时刻车辆位置，判断是否进入泊车位，如果到达泊车位则泊车结束，否则更新障碍物信息，返回步骤二重新计算车辆前轮摆角。该方法采用DQN计算期望车辆前轮摆角，能够自主学习相关参数，大大减少了泊车系统参数调试的工作；使系统有较好的容错能力和鲁棒性，极大提高了车辆一次性泊车的成功率。
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公开(公告)号：CN106155057B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610637658.2
申请日：2016-08-05
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于自组织行为的集群机器人图形组建方法，该方法包括以下步骤：步骤1：向集群机器人发送路径信息；步骤2：将多个单体机器人排随机列成一个紧密的机器人群体，并初始化4个初始机器人信息；步骤3：根据路径信息、机器人之间传输的信息、状态控制算法和基本行为对单体机器人的运动状态进行控制，实现对群机器人运动和组成图形的控制。该方法能够解决大规划微粒群集机器人的自组织图形生成问题，硬件性能要求低，容易实现；其定位方法具有一定容错性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108205312A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201810226588.0
申请日：2018-03-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度地图与红外信标的无人驾驶BRT车辆自动启停实现方法，包括以下步骤：步骤一：无人BRT车辆从起点公交站场起步、起步结束后进入巡航阶段；步骤二：当车辆经过在高精度地图上设置的减速点时，将偏移后的车道中线作为期望路径，以设定减速度减速至期望速度后使之在期望路径上匀速行驶；当车辆车身安装的红外接收器接收到经路边反射板反射的红外信号时，以设定减速度靠站停车；待检测到车辆停稳后，自动打开车门；当检测到车门关闭信号后，车辆重新启动并进入巡航阶段；当车辆到达终点公交站场，经过在高精度地图上设置的终点时，以设定减速度停车，行程结束。本发明能实现车辆在BRT站台横、纵向的精准停靠。
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公开(公告)号：CN107264531A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710427932.8
申请日：2017-06-08
Applicant: 中南大学
IPC: B60W30/18 , B60W30/08 , B60W40/02 , B60W40/105
CPC classification number: B60W30/18 , B60W30/08 , B60W40/02 , B60W40/105
Abstract: 本发明公开了一种半结构化环境中智能车辆自主换道超车运动规划方法，包括以下步骤：步骤一，确定车辆所处的当前行驶状态；步骤二，采用基于GPS与车道线融合的换道路径规划方法规划超车换道轨迹向左换道；步骤三，确定超车换道预瞄点坐标，更新超车换道轨迹；步骤四，向左换道结束后，依据设定超车速度和时间进行超车；步骤五，按照步骤二所述方法向右回道；步骤六，确定超车回道预瞄点坐标，更新超车回道轨迹；步骤七，向右回道结束后，按照设定的直行速度开始直行。采用基于GPS与车道线融合的变道路径规划方法，具有较好的容错能力和鲁棒性，在变道过程中动态更新变道点，使车辆能够更好的避开动静态障碍物，顺利驶入相邻车道。
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公开(公告)号：CN106840178A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710052644.9
申请日：2017-01-24
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G01C21/3446 , G01C21/32
Abstract: 本发明公开了一种基于ArcGIS的地图创建与智能车辆自主导航方法及系统，该方法包括以下几个步骤，步骤1：使用设备获取需导航区域的经纬度信息；步骤2：使用ArcGIS工具创建绘制二维矢量地图及岔路口路段文本文件；步骤3：使用路径规划工具获取最短路径，从路径中提取轨迹；步骤4：对轨迹进行坐标系转换；在进行自主导航时，使用5米插值算法，得到的路径点很平滑，增加路经点数目，提高该路段的路径精度，确保行驶平稳；同时路径搜索在时间上没有明显增加；该方法能保证在使用同样复杂度的地图时，为智能车自主导航提供更精确更密集的轨迹跟踪点，并且把轨迹点转化为智能车坐标系下的坐标，降低了曲线拟合的难度。
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公开(公告)号：CN101334366B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200810031806.1
申请日：2008-07-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于图像特征分析的浮选回收率预测方法，本发明以工业摄像机获取选矿过程的泡沫图像基础，通过采用相对红色分量提取颜色特征，结合形态学与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征，利用像素分析方法提取承载量特征，采用图像对的相关性分析方法提取泡沫速度、破碎率等动态特征。采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立回收率预测模型，以图像特征作为模型输入，并采用动态堆栈的野值数据剔除方法，通过10折交叉验证实现模型参数优化。本发明可用于矿物浮选回收率预测，实现浮选生产操作优化，进而可提高矿物回收率，减少矿物资源浪费。
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公开(公告)号：CN101334844A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200810031809.5
申请日：2008-07-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 用于浮选泡沫图像分析的关键特征提取方法，本发明通过构建浮选泡沫图像采集平台，以工业摄像机获取泡沫图像基础，采用在RGB、HSV颜色空间提取相对红色分量及H分量颜色特征，结合形态学操作与分水岭方法分割泡沫图像并提取尺寸特征，通过计算泡沫全反射点提取承载量特征，采用图像块的相关性分析方法提取泡沫速度特征。本发明可用于浮选泡沫图像分析、矿物浮选过程工艺参数及回收率预测，实现浮选生产操作优化，减少矿物资源浪费。
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