公开(公告)号：CN116793375A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310300092.4

申请日：2023-03-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 宋永端 ,  王帅 ,  杨凡 ,  冯柄茱 ,  姚栋 ,  李俊北 ,  廖昕怡 ,  李坤然 ,  王玉娟

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明公开了一种基于双向搜索决策改进RRT的移动机器人路径规划方法，该方法主要针对InformedRRT*算法在得到最优路径之前执行时间比较长的缺点，且规划出来的是路径由于存在“突变”无法直接给到移动机器人执行跟踪，提出了对RRTConnect算法以及其InformedRRT*采样策略进行改进后B样条曲线优化的B‑IRC算法。产生新节点之后利用合适半径圆搜索周边顶点时，将祖节点和父节点同时纳入计算。根据三角形性质，两边之和大于第三边，只要祖节点和新节点之间的碰撞检测通过，就认定祖节点与新节点之间的路径更优，从而最终得到更低成本的更优路径。本方法能够显著加快后续椭圆区域的缩小，从而在整体上更快收敛到最优路径。

公开(公告)号：CN116486075A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310337060.1

申请日：2023-03-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 宋永端 ,  龙鸿 ,  吴将娱 ,  姚栋 ,  胡芳 ,  张景 ,  刘伯威 ,  王玉娟

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/42 ,  G06V20/13

Abstract: 本发明公开了基于HRNet的遥感影像地物提取多尺度强融合语义分割方法，首先获取遥感数据，对数据进行数据集划分，形成地物要素提取样本数据集。基于地物要素提取样本数据集，构建融合三重注意力机制的多尺度强融合语义分割网络MT‑HRNet，基于构建的MT‑HRNet语义分割模型，在训练集上进行训练，优化模型参数，获得初步地物要素提取结果。基于初步地物要素提取结果和遥感图像真实标签，计算分割损失。该分割损失会指导MT‑HRNet特征提取网络进行充分的特征提取，提高分割精度。直至MTC‑HRNet模型收敛。该方法将HRNet网络用于遥感影像语义分割，提高对遥感影像的特征提取提取能力，使地物要素提取结果更准确。

公开(公告)号：CN116453335A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310337303.1

申请日：2023-03-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 宋永端 ,  姚栋 ,  向清 ,  冯柄茱 ,  龙鸿 ,  胡芳 ,  黄清月 ,  徐殊欣 ,  王玉娟

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了基于CLA‑BLSA模型的短时交通流预测方法，本方法提出了一种融合了Conv‑LSTM、Bi‑LSTM和注意力机制的CLA‑BLSA模型，充分挖掘交通流的时空特性和复杂非线性特征，提升交通流预测的精度。该模型包含时空特征提取模块、交通流量日期性特征提取模块和交通流量周期性特征提取模块三个模块。CLA模块是带有注意力机制的Conv‑LSTM模块，该模块用于提取交通流的时空特征。设计两个BLSA模块用于捕获交通流每日和每周的周期变化特性，BLSA模块由基于自注意力机制的Bi‑LSTM模块构成。最后采用Lookahead优化算法通过指定内部循环优化器，更新快速权重、慢速权重的方式对模型进行优化。本发明通过引入注意力机制的Conv‑LSTM模块捕获交通流的时空特性，与其他现有的预测方法对比，本发明具有更优越的预测性能。

公开(公告)号：CN116483074B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202310336967.6

申请日：2023-03-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 宋永端 ,  冯柄茱 ,  王帅 ,  向清 ,  姚栋 ,  杨环宇 ,  罗倩 ,  徐殊欣 ,  王玉娟

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/242 ,  G05D1/65 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/247 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明公开了一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法，包含两阶段的优化：优化算法的评价函数，限制机器人导航过程中存在的角加速度跳变的问题，避免对机器人电机产生突变大负载；引入模糊控制模块，基于机器人搭载的传感器采集到的空间数据对环境障碍物分布进行分析，利用障碍物分布特性以及机器人姿态作为控制器输入对评价函数结构进行实时优化，最终能得到一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法。

公开(公告)号：CN116485904A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310300093.9

申请日：2023-03-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 宋永端 ,  向清 ,  杨凡 ,  姚栋 ,  冯柄茱 ,  杨环宇 ,  罗倩 ,  关欣 ,  王玉娟

IPC: G06T7/80 ,  G06T5/00 ,  G06T7/181 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了基于图像梯度阈值计算的改进移动机器人EDLines线段检测方法，为了剔除图像中梯度值较低的像素点，需要结合梯度值计算出图像梯度的阈值，以提取出更加有效的线段；采用PROSAC方法剔除噪声点，最后线段筛选与合并策略；基于该改进的方法，能够解决线段断裂、短小的问题，并具有线段检测速度快、符合真实场景结构的优势。本发明采用的融合图像畸变矫正、图像梯度阈值计算、线段筛选合并等模块的EDLines方法的线段检测速度提高了66.7％，检测到的线段质量高，少有断裂、短小的线段，且抑制了一部分误检的直线，在保证线段检测速度的同时提取到贴合真实场景结构的直线段。

公开(公告)号：CN116483074A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310336967.6

申请日：2023-03-31

Applicant: 重庆大学

Inventor： 宋永端 ,  冯柄茱 ,  王帅 ,  向清 ,  姚栋 ,  杨环宇 ,  罗倩 ,  徐殊欣 ,  王玉娟

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法，包含两阶段的优化：优化算法的评价函数，限制机器人导航过程中存在的角加速度跳变的问题，避免对机器人电机产生突变大负载；引入模糊控制模块，基于机器人搭载的传感器采集到的空间数据对环境障碍物分布进行分析，利用障碍物分布特性以及机器人姿态作为控制器输入对评价函数结构进行实时优化，最终能得到一种能用于复杂环境的机器人自适应局部动态避障方法。