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公开(公告)号：CN115906623A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211399204.8
申请日：2022-11-09
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/02
摘要： 本发明提供了一种面向越野机动的车辆机动性评估方法及系统，包括：步骤S1：识别越野环境障碍物，进行越野环境地面力学参数解译；步骤S2：耦合车辆的越野环境地面力学参数反演；步骤S3：基于车辆与地面交互的整车动力学进行建模；步骤S4：评估越野环境下基于多元分析的车辆通过性并基于车辆性能参数和动力学模型进行机动性速度预测。本发明对于越野环境下车辆的机动性评估更加准确，评估过程中综合考虑了车辆本身的转弯半径、高度、宽度、重量等几何属性和动力学属性。
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公开(公告)号：CN115618862A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211293624.8
申请日：2022-10-21
IPC分类号： G06F40/284 , G06F40/295 , G06F40/216 , G06F16/335 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于实体链接和大规模预训练模型的实体消歧方法及系统，包括：步骤S1：将文本输入到RoBERTa‑Large模型中，将文本转为固定词向量，设置目标消歧的实体；步骤S2：在RoBERTa‑Large模型的输出得到词向量的生成结果；步骤S3：根据实体筛选出知识库中数据，将实体数据进行拼接，输入到预训练模型中；步骤S4：从预训练模型中输出的知识库数据进行向量相似度计算。在计算向量相似度之后，本申请手动添加了阈值来决定是否输出实体的具体含义，同时增加了同义词替换的功能，这样会减少由于知识库语料不足而导致结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN114077866A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111276757.X
申请日：2021-10-29
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于比率对数的向量相似度计算方法及系统，包括如下步骤：步骤S1：对实际问题的数据对象进行数学建模，得到对应的向量，基于比率对数计算多个向量的相似度；步骤S2：根据向量的相似度比较已经被表示为向量的数据对象的相似性。本发明RatioLog对向量具有较广泛的适应性，在词向量即分布式词嵌入的相似度计算效果上和余弦相似度的效果不相上下之外；普适性较好。
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公开(公告)号：CN116678394A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310525420.0
申请日：2023-05-10
摘要： 本发明提供了一种基于多传感器信息融合实时动态智能路径规划方法及系统，包括：步骤S1：基于多传感器信息融合感知环境；步骤S2：优化全局可行路径搜索与轨迹；步骤S3：基于多传感器实时感知的情况，动态调整规划路径；步骤S4：根据规划路径进行实时导航和机动引导。本发明能够快速准确提取环境中的实时天气、地质等自然灾害和突发事件等动态实时信息，并且能够快速处理这些动态信息已获取地图中的未知静态障碍物以及未知动态障碍物。通过视觉、激光、惯性、毫米波雷达、卫星信号等多模态传感器获取到的环境中的动态信息之间的学习映射，实现全天候的未知障碍物间检测能力。
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公开(公告)号：CN118500433A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410737563.2
申请日：2024-06-07
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明涉及一种有路与无路相结合的全局路径规划方法，包括以下步骤：根据拓扑路网数据处理输入的必经点，在拓扑路网数据中根据一定的规则寻找邻近点；得到的邻近点后结合输入的必经点的经纬度信息，则需要将这些点进行排列处理作为路径计算的输入；进行有路、无路路径规划；按照规则融合路径规划结果和对应的路径引导信息进行有路与无路计算结果融合；采用基于相似度策略来实现多路径生成。解决了大范围区域路径规划中涉及野外无路机动导航部分区域的路径规划存在应用缺失、理论基础效率低下的问题，能够适用的应用场景多样，可以满足多种情形下的路径规划和导航任务需求，能够同时满足大范围区域路径规划速度快以及野外无路机动导航的需要。
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公开(公告)号：CN117077772A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311038321.6
申请日：2023-08-16
IPC分类号： G06N5/02 , G06F40/295 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于全局指针的军事需求文本实体与关系抽取方法和系统，包括：基于规则或者基于机器学习进行实体识别；进行基于全局指针的需求文本的实体关系联合抽取。本发明结合军事需求项目，涵盖军事领域的信息抽取与图谱构建技术。通过基于全局指针的联合学习技术，面向军事需求文档，使用单阶段解码方式对实体和关系进行联合抽取，并结合所提模型搭建军事需求领域的实体和关系抽取系统。
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