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公开(公告)号：CN115033371A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210961471.3
申请日：2022-08-11
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于车辆网中服务迁移的方法、设备及系统，该方法包括：定义一车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本为；设置约束条件；根据车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本的计算公式和约束条件，计算在时隙内所有服务的迁移总成本最小的迁移策略。本发明实施例中，针对即时性服务和延续性服务，提供了不同的迁移方案，并综合考虑不同服务类型对应的不同迁移方案以及约束条件，在保障服务质量的情况下，并实现了最低的迁移成本。
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公开(公告)号：CN115525047B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210328938.0
申请日：2022-03-30
Applicant: 江苏集萃清联智控科技有限公司 , 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种具备多型避障方式的车辆局部轨迹规划方法及系统，其包括：S1，获取当前自车位姿信息、障碍物信息、地图信息和参考路径；S2，从所有障碍物中选出当前车辆位置前方参考路径的道路宽度范围内的障碍物，进行分类，并为分类后的每一障碍物分配对应的避障决策；S3，根据参考路径和当前自车位姿信息进行局部轨迹规划，生成一系列候选局部轨迹；S4，取出代价最低的候选局部轨迹,根据步骤S2生成的避障决策选择碰撞检测方法，进行障碍物与候选局部轨迹的碰撞检测，若该候选局部轨迹发生碰撞，则剔除该候选局部轨迹并重新执行步骤S4，直至获得代价最低的候选局部轨迹；S5，对步骤S4获得的无碰撞候选局部轨迹进行插值，得到局部轨迹。
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公开(公告)号：CN114670856A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210328946.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
IPC: B60W50/00 , B60W60/00 , B60W40/105 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的参数自整定纵向控制方法及系统，其包括：步骤1，获取预瞄速度误差，输入至当前BP神经网络；步骤2，在切换为驱动模式和制动模式之一后，判断预瞄速度误差是否大于预设阈值，如果是，则进入步骤3；如果否，则进入步骤4；步骤3，离线训练当前模式下BP神经网络的初始参数，获取最优的所述初始参数，对所述当前BP神经网络进行初始化；步骤4，通过Batch Normalization处理归一化方法，所述当前BP神经网络在线计算误差反向传播，并调整权重参数，然后通过所述当前BP神经网络输出当前模式对应的控制参数。本发明能够快速调整控制参数，同时提高车辆纵向控制精度。
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公开(公告)号：CN115525047A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202210328938.0
申请日：2022-03-30
Applicant: 江苏集萃清联智控科技有限公司 , 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种具备多型避障方式的车辆局部轨迹规划方法及系统，其包括：S1，获取当前自车位姿信息、障碍物信息、地图信息和参考路径；S2，从所有障碍物中选出当前车辆位置前方参考路径的道路宽度范围内的障碍物，进行分类，并为分类后的每一障碍物分配对应的避障决策；S3，根据参考路径和当前自车位姿信息进行局部轨迹规划，生成一系列候选局部轨迹；S4，取出代价最低的候选局部轨迹,根据步骤S2生成的避障决策选择碰撞检测方法，进行障碍物与候选局部轨迹的碰撞检测，若该候选局部轨迹发生碰撞，则剔除该候选局部轨迹并重新执行步骤S4，直至获得代价最低的候选局部轨迹；S5，对步骤S4获得的无碰撞候选局部轨迹进行插值，得到局部轨迹。
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公开(公告)号：CN115033371B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210961471.3
申请日：2022-08-11
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于车辆网中服务迁移的方法、设备及系统，该方法包括：定义一车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本为；设置约束条件；根据车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本的计算公式和约束条件，计算在时隙内所有服务的迁移总成本最小的迁移策略。本发明实施例中，针对即时性服务和延续性服务，提供了不同的迁移方案，并综合考虑不同服务类型对应的不同迁移方案以及约束条件，在保障服务质量的情况下，并实现了最低的迁移成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114670856B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210328946.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
IPC: B60W50/00 , B60W60/00 , B60W40/105 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的参数自整定纵向控制方法及系统，其包括：步骤1，获取预瞄速度误差，输入至当前BP神经网络；步骤2，在切换为驱动模式和制动模式之一后，判断预瞄速度误差是否大于预设阈值，如果是，则进入步骤3；如果否，则进入步骤4；步骤3，离线训练当前模式下BP神经网络的初始参数，获取最优的所述初始参数，对所述当前BP神经网络进行初始化；步骤4，通过Batch Normalization处理归一化方法，所述当前BP神经网络在线计算误差反向传播，并调整权重参数，然后通过所述当前BP神经网络输出当前模式对应的控制参数。本发明能够快速调整控制参数，同时提高车辆纵向控制精度。
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公开(公告)号：CN117908555A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410091726.4
申请日：2024-01-23
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种矿区排土场多车均匀装卸路径规划方法及系统，包括：步骤1，进入规划起点后，获取作业区内它车状态信息，轨迹信息以及作业点的访问次数信息；步骤2，基于地图数据初始化的势场图，并根据作业区内它车的路径对势场图的势场进行调整；步骤3，通过变势场的规划方法生成作业路径和驶出路径；步骤4，作业完成后，返回步骤2；步骤3包括：步骤31，规划作业路径；步骤32，规划驶出路径。本发明具有较高的实时性、安全性以及实际可应用性。
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公开(公告)号：CN114543799B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210345007.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种抗差联邦卡尔曼滤波方法、设备与系统，该系统包括：在载体上设置的惯性导航系统和N个其它导航系统，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述N个其它导航系统与N个局部滤波器一一对应；其中，所述N个局部滤波器，用于接收各自对应的传感器的输入数据，计算系统状态量的估计值；所述主滤波器，用于融合所述N个局部滤波器得到的状态量的估计值，获得系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵。本发明中，当量测信息增加或减少时，联邦滤波器仅通过调整局部滤波器数量即可完成融合模式的切换，既具有灵活的数据融合结构，又具有抗差能力，稳定性和鲁棒性优势明显。
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公开(公告)号：CN115242881B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202210913897.1
申请日：2022-08-01
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于声光混合通信的多水下机器人任务分配方法及系统，包括：步骤1，水下机器人拍卖者根据新任务属性，发布招标信息；步骤2，通过通信连通判断，当通信条件处于场景一时，进入步骤3，当通信条件处于场景二时，构建声光混合通信拓扑模型，进入步骤4；步骤3，水下机器人拍卖者将新任务分配给在等待竞拍时间内最大的任务完成收入的水下机器人；步骤4，新任务属性和招标信息经由各水下机器人集群领队发布给其集群内的水下机器人成员，水下机器人集群领队将其集群内的最大的任务完成收入的相关信息发送给水下机器人拍卖者，并设置等待中标时间，最后由水下机器人拍卖者将新任务分配给最符合第一目标函数所追求对应的水下机器人。
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公开(公告)号：CN115186878B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210716146.0
申请日：2022-06-22
Applicant: 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835
Abstract: 本发明公开了一种多AGV在线任务分配方法及系统，其包括：步骤1，根据任务池中各任务的到达时间，对每一个任务的优先级进行排序；步骤2，根据预设拍卖周期，选取任务池中优先级位于前N个的任务作为待分配任务，进行依次拍卖，并向各个AGV发送待分配任务的相关信息；步骤3，AGV优化任务执行顺序；其中，任务包括自身当前未完成的任务和接收到的新任务；步骤4，AGV根据自身状态，判断是否参与竞标，如果判定为“是”，则计算竞标值；步骤5，将任务分配给竞标值最大对应的AGV，并返回步骤3；步骤6，重复执行步骤2～5，直到任务池中的任务数量为0。
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