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公开(公告)号：CN119091654B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411295127.0
申请日：2024-09-15
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了大规模城市路网交通流的分层与分布式模型预测控制方法，涉及城市路网交通规划技术领域，该方法能够通过将分层控制策略与分布式MPC结合，有效利用路网通行的MFD相关性质，在路网车流过饱和的情况下采用该控制策略使路网车辆数维持在一个最优值附近，在实现减缓拥堵的前提下最大限度保障路网内车流的通行效率，并保障计算效率。其方案具体为：对城市路网进行区域划分。对路网划分的区域进行数据收集，得到区域路网的MFD图像及性质。进行分层MPC中上层控制器的优化求解。结合分布式MPC进行分层策略的下层MPC优化求解。继续路网车辆通行，从当前时刻前进至下一时刻，各个传感器继续收集数据，重复优化步骤，实现滚动优化。
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公开(公告)号：CN117911496A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410069396.9
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于点云变形与优化的六自由度物体位姿估计方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，通过实例分割网络对RGB图像和深度图像进行分割进而生成物体实例点云；根据实例分割网络确定物体类别，并选择对应的先验点云；基于RGB特征和物体点云特征，使用特征变形网络，生成实例几何特征，并完成物体点云的补全；进一步，基于实例几何特征和先验点云特征，再次应用特征变形网络完成特征的融合与先验点云的变形；对变形后的先验点云进行循环优化并预测物体的NOCS模型；通过NOCS模型与实际物体实例点云进行相似性计算，计算物体6D位姿。本发明能够更加准确地预测物体6D位姿。
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公开(公告)号：CN119091654A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411295127.0
申请日：2024-09-15
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了大规模城市路网交通流的分层与分布式模型预测控制方法，涉及城市路网交通规划技术领域，该方法能够通过将分层控制策略与分布式MPC结合，有效利用路网通行的MFD相关性质，在路网车流过饱和的情况下采用该控制策略使路网车辆数维持在一个最优值附近，在实现减缓拥堵的前提下最大限度保障路网内车流的通行效率，并保障计算效率。其方案具体为：对城市路网进行区域划分。对路网划分的区域进行数据收集，得到区域路网的MFD图像及性质。进行分层MPC中上层控制器的优化求解。结合分布式MPC进行分层策略的下层MPC优化求解。继续路网车辆通行，从当前时刻前进至下一时刻，各个传感器继续收集数据，重复优化步骤，实现滚动优化。
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公开(公告)号：CN118456421A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410524019.X
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于控制障碍函数的双臂机器人运动学跟踪方法、装置、介质及产品，涉及机器人规划技术领域。该方法包括：构建双臂机器人的运动学模型和状态方程，双臂机器人的状态方程以关节角速度为输入；根据运动学模型、状态方程、双臂末端位置约束和双臂姿态约束，得到测量鲁棒控制障碍函数约束，并构建二阶锥规划问题；根据测量鲁棒控制障碍函数约束中扩展K类函数的时变系数的取值范围，对二阶锥规划问题进行求解，得到关节角速度。本发明能够在系统状态存在测量不确定性情况下，保障机器人的运动跟踪性能。
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公开(公告)号：CN119611356A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411815426.2
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: B60W30/095 , G06N3/0442 , G06N3/08 , B60W60/00
Abstract: 本发明公开了一种基于驾驶意图与轨迹预测的实时碰撞检测方法，构建了不需要深度学习的基于意图的轨迹预测框架，基于非路口场景和路口场景分别提取的特征构建驾驶意图预测模型，并采用基于树形Parzen估计(Tree‑structured Parzen Estimator，TPE)的贝叶斯优化算法完成对驾驶意图预测模型的训练，采用训练得到的驾驶意图预测模型预测受控车辆周围障碍车辆的驾驶意图，再针对非路口场景和路口场景分别预测受控车辆周围障碍车辆的驾驶轨迹，通过对受控车辆与障碍车辆的驾驶轨迹的比较计算判断受控车辆与障碍车辆是否会发生碰撞，有效地提高了碰撞检测的计算实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972426B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210547650.2
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机视觉方面单目标在线跟踪技术领域，涉及一种基于注意力和卷积的单目标跟踪方法，本发明采用一种多尺度解码策略，使用多尺度模板特征在解码器中逐层解码搜索帧特征，基于不同尺度特征下的语义线索和细节信息逐渐做出更精确的预测。能够有效解决跟踪中出现的大部分调整问题，如小目标，相似目标以及目标尺度变化等，具有很好的抗噪、抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN118859845A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410887734.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明的目的是提供一种安排位置伺服系统输入指令的过渡过程的方法，可以解决最速离散跟踪微分器规划的速度曲线超出系统最大能力速度问题；本发明得到最大下一步位置期望值的表达公式，并构造出位置指令的方程，将此方程代入最速离散跟踪微分器计算，能够满足最大加速的约束，同时能够对速度曲线产生最大速度限幅的要求，满足系统最大能力。
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公开(公告)号：CN117369261A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311329588.0
申请日：2023-10-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶电动汽车的经济型模型预测控制方法，在每个采样时刻，根据车辆的跟踪误差判断车辆是否满足控制优化触发条件；如果是，则根据当前采样数据更新控制轨迹；确定长于设定等时间间隔的控制序列间隔，以所述控制序列间隔将更新的控制轨迹输出至车辆；否，则不更新控制轨迹，并以设定等时间间隔将控制轨迹输出至车辆；使用本发明能够在保证车辆控制过程中的跟踪性能的同时，减少系统的计算和通信负担。
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公开(公告)号：CN117291225A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311291630.4
申请日：2023-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种个体失效下的无人机集群自愈控制方法，本发明从仿生集群的角度重点研究了大规模无人机蜂群的自组织动态构型、一致性、轨迹跟踪和自愈控制。从大规模无人机蜂群系统的网络和物理构型两个层面，探索其在拒止环境下面临的多个体并发故障、常态化成员节点失效以及模型不确定等现实问题。系统地的分析了不同程度的故障对蜂群网络和构型的影响与破坏，并探索了保持和恢复系统健康状态的最优控制方案，具有较好的原创性。
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公开(公告)号：CN116933937A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310928575.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于模型迁移学习的电子产品零件备货量预测方法充分利用历史数据，结合分位数回归的方法建立神经网络预测模型，通过对预测模型的不同分位点回归得到多个解与真实的历史数据比较，选择最优估计的分位点，再通过以均方根作为损失函数的神经网络一般建立方法进行验证，此外，对于无法收集到足够的需求样本数据的备件种类，通过模型迁移方法提升预测的准确性，综合以上两方面效果，即可给出后续时间段内的售后备件需求量，指导实际售后服务厂商做出相应的决策，在满足用户备件更换需求的条件下，优化相关成本，与现有备件需求量预测方法相比，对数据的利用更充分，优化性能更优异。
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