公开(公告)号：CN118443011B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202410615379.0

申请日：2024-05-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 汤新华 ,  黄雨恒 ,  代道文 ,  潘树国

IPC: G01C21/16 ,  G01S19/47

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的GNSS/INS组合导航系统，涉及机器学习、卫星、惯性导航终端技术领域，包括三个惯性航位推算模块、一个GNSS/INS组合导航模块及一个强化学习模块。系统工作场景主要分为GNSS可见及拒止场景，在卫星可见场景，GNSS/INS组合导航系统计算的位置、速度、姿态及时间作为系统最终输出结果，同时强化学习模块采用组合导航系统输出，惯性航位推算输出及原始惯性器件量测输出进行训练学习，以达到最佳奖励。在GNSS拒止场景，强化学习模块开始正式工作，通过训练好的状态/动作策略实现对惯性原始观测数据的预处理。本发明还公开了一种基于强化学习的GNSS/INS组合导航方法，以在线强化学习模式实现GNSS/INS组合导航系统在综合场景下的长航时可靠精度。

公开(公告)号：CN116331265A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310443341.5

申请日：2023-04-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 汤新华 ,  成宇庆 ,  黄雨恒 ,  陈宗良 ,  高旺 ,  潘树国

IPC: B60W60/00 ,  B60W10/20 ,  B60W10/18 ,  B60W10/04 ,  B60W30/14

Abstract: 本发明提供了一种基于双时延车辆模型的纯跟踪控制预瞄距离优化方法，包括：给定车辆状态信息，包括车辆初始状态、目标轨迹和期望速度；建立双时延车辆模型，包括控制回路时延和转向系统时延，结合ABMSSA算法，分析双时延车辆模型系统的稳定性，优化ABMSSA算法的阈值下限选取，输出给定适应度函数下的最优预瞄距离；结合纯追踪控制器，对车辆进行纵向控制和横向控制，使车辆沿着规划的目标路径行驶。本发明研究不同车辆速度下的最优预瞄距离配置，同时结合实际车辆现象分析控制回路时延和转向系统时延对车辆模型及其稳定性的影响，更新双时延车辆模型，并结合ABMSSA优化方法对预瞄距离进行优化，提高路径跟踪精度和控制效果。

公开(公告)号：CN118470061A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410489093.2

申请日：2024-04-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 汤新华 ,  代道文 ,  黄雨恒 ,  高鑫洋 ,  潘树国

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/207 ,  G06T7/277 ,  G06V20/58 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V20/64 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Pointpillars网络的多目标跟踪方法，涉及自动驾驶基于激光雷达的目标检测及多目标跟踪技术领域，该方法通过改进3D目标检测网络结构来优化多目标跟踪系统的观测量，并通过恒转弯率和速度模型对目标状态进行预测，在此基础上基于多维度特征融合的度量函数来关联匹配目标状态预测结果和当前检测结果，构建关联代价矩阵，并通过匈牙利匹配实现目标间的最优关联匹配，对成功匹配的目标通过扩展卡尔曼滤波进行状态更新，输出跟踪目标的状态信息。本发明还公开了一种基于改进Pointpillars网络的多目标跟踪系统，本发明相比于传统的多目标跟踪方法，本发明能够有效提高多目标跟踪的准确度。

公开(公告)号：CN118443011A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410615379.0

申请日：2024-05-17

Applicant: 东南大学

Inventor： 汤新华 ,  黄雨恒 ,  代道文 ,  潘树国

IPC: G01C21/16 ,  G01S19/47

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的GNSS/INS组合导航系统，涉及机器学习、卫星、惯性导航终端技术领域，包括三个惯性航位推算模块、一个GNSS/INS组合导航模块及一个强化学习模块。系统工作场景主要分为GNSS可见及拒止场景，在卫星可见场景，GNSS/INS组合导航系统计算的位置、速度、姿态及时间作为系统最终输出结果，同时强化学习模块采用组合导航系统输出，惯性航位推算输出及原始惯性器件量测输出进行训练学习，以达到最佳奖励。在GNSS拒止场景，强化学习模块开始正式工作，通过训练好的状态/动作策略实现对惯性原始观测数据的预处理。本发明还公开了一种基于强化学习的GNSS/INS组合导航方法，以在线强化学习模式实现GNSS/INS组合导航系统在综合场景下的长航时可靠精度。

公开(公告)号：CN117788838A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311738208.9

申请日：2023-12-18

Applicant: 东南大学

Inventor： 汤新华 ,  高鑫洋 ,  黄雨恒 ,  代道文

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06T7/70 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/42 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达扫描仪的自动卸船系统，涉及激光雷达扫描处理技术领域，包括点云预处理模块、平面提取模块、边界提取模块、船舱估算模块、煤堆提取模块、坐标换算模块和控制模块。本发明还公开了一种基于激光雷达扫描仪的自动卸船方法，本发明采集并使用了现存较少的码头点云数据，以其为基础进行数据集制作与研究，完成点云处理与过程可视化，提出了船舱坐标的估计算法、煤堆提取的分割网络算法、与控制模块之间坐标系转换算法，并针对码头数据集类别分布不均衡现象，采用过采样方法均衡类别数量，从而实现了快速扫描、准确提取与实时传输抓斗下落的目标位置，高效达成卸船机自动卸船的视觉分析功能。