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公开(公告)号：CN113821875B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111128029.4
申请日：2021-09-26
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/27 , G07C5/08 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一个基于端云协同的智能车辆故障实时预测方法及系统，该方法包括：步骤1，采集智能车在运行期间的n个系统的原始数据；步骤2，通过部署在云端的CNN‑LSTM预测模型进行实时预测训练，获得与各系统相对应的单系统剩余使用寿命预测模型，并下发至车端；步骤3，通过训练好的单系统剩余使用寿命预测模型，车端实时获得第k个系统的预测剩余寿命，k＝1……,n；步骤4，根据k个系统各自对应的预测剩余寿命，通过串并联系统剩余使用寿命预测模型，得到整车的剩余使用寿命。本发明具有实时性强，精度高，适用性好、持续迭代升级等优点，解决了传统方法只针对车辆单系统或单部件的预测，以及车辆故障预测不及时、不准确等问题。
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公开(公告)号：CN116594406A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310712798.1
申请日：2023-06-16
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本申请公开了一种矿山无人运输的协同装载运输系统及方法，属于智慧矿山开采技术领域。包括运载装备远程操控子系统、车载自动驾驶子系统、车地无线通信系统、无人驾驶矿车以及无人驾驶铲车。本申请有益效果如下：远程驾驶技术更成熟，系统复杂度和成本更低，且更适合精细装载作业；一人操纵多台车辆，节约用人成本；可实现自动驾驶与远程驾驶模式的切换，远程驾驶激活时可实现被操纵设备的切换，灵活选择工作方式与设备，使作业任务安全高效；引入路径规划模块与增强现实可视化、全景影像等方式，引导远程驾驶员安全快速驾驶车辆与调整姿态，提高远程驾驶的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN116562555A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310470887.X
申请日：2023-04-27
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种面向深海集矿车的多车作业调度方法、系统、设备及介质，其中方法包括：计算采矿船处与各子矿产开采区域质心位置的距离和相对角度；以采矿船处为圆心，对开采区域进行扇形划分，以所有集矿车的总作业时间最小为目标构建集矿车作业区域划分优化问题；对优化问题求解得到各集矿车对应的扇形区域；根据各集矿车对应的扇形区域覆盖的子矿产开采区域及其对应的相对角度，生成各集矿车的任务执行顺序表；控制各集矿车根据其对应的任务执行顺序表进行作业。通过扇形划分的方式将各集矿车活动范围限定，并限定任务执行顺序，有效避免了多集矿车作业时脐带缆和扬矿管干扰的问题，在保证作业安全的前提下，提高了整体的开采作业效率。
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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
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
摘要： 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：CN112395956B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011164865.3
申请日：2020-10-27
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06V20/56 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G01S7/48 , G01S17/931
摘要： 本发明公开了一种面向复杂环境的可通行区域检测方法，包括如下步骤：步骤1，构建可通行区域点云深度学习检测子系统，包含道路类型识别网络和可通行区域检测网络；步骤2，构建可通行区域传统方法检测子系统，包含道路类型识别模块和可通行区域检测模块；步骤3，点云深度学习检测子系统和传统方法检测子系统通过深度学习框架底层接口直接连接；步骤4，车载激光雷达新采集点云数据优先输入点云深度学习检测子系统。本发明的面向复杂环境的可通行区域检测方法，通过步骤1至步骤4的设置，便可有效的实现利用训练的方式来获得可通行区域了。
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公开(公告)号：CN116185014A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310021535.6
申请日：2023-01-07
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开了一种基于动态规划的智能车辆全局最优轨迹规划方法与系统，其包括：步骤1，根据地图信息、车辆底盘参数信息以及起点和终点位姿信息，将地图信息中的道路环境由笛卡尔坐标系转换到Frenet坐标系下，进行状态空间的离散，再根据轨迹规划任务建立第一最优控制问题模型，采用动态规划方法求解最优控制问题，获得全局最优路径的路径点序列；步骤2，根据路径点序列以及车辆的动力学参数信息进行状态空间的离散，参照轨迹规划任务建立第二最优控制问题模型，采用动态规划方法求解最优控制问题，获得全局最优路径的最优速度，从而获得全局最优轨迹。
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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
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835
摘要： 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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公开(公告)号：CN115465293B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211082496.2
申请日：2022-09-06
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC分类号： B60W60/00 , B60W50/02 , G08G1/0967 , G06V20/56 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种多传感器安全自认知及安全处理装置及系统，其包括传感器模块、传感器安全自认知模块、传感器软硬件功能安全监测模块和安全处理模块，其中，传感器模块用于获取自车上各个传感器采集到的传感器原始数据，传感器安全自认知模块用于根据传感器原始数据，判断当前行驶环境对自动驾驶的影响，同时结合可行驶区域检测，对各传感器的预期功能安全进行感知，以获取传感器软硬件故障信息，安全处理模块用于根据预设的故障等级以及传感器软硬件功能安全监测模块监控获取得到的传感器模块和传感器安全自认知模块的运行状态，输出相应的安全处理决策。
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公开(公告)号：CN115936029A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211602729.7
申请日：2022-12-13
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
摘要： 本发明公开了一种基于二维码的SLAM定位方法及装置，该方法包括：步骤1，利用车载相机采集车辆周围的图像，从图像中获取二维码和自然特征点；步骤2，解析二维码得到二维码位姿，并获取自然特征点的位置信息；步骤3，根据二维码位姿和自然特征点的位置信息确定相机位姿；该步骤3包括：构建残差函数，其中包括自然特征点投影误差和二维码定位误差，根据残差函数构建最小二乘问题，求解残差函数的最小值，根据与最小值对应的相机位姿确定相机位姿。本发明所采用的方案采用视觉SLAM融合二维码定位的形式，实现更精确稳定的定位，具有更好的精度、稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115631629A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211286196.6
申请日：2022-10-20
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G08G1/01 , H04W4/40 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/23
摘要： 本发明公开了一种基于轨迹预测的城市动态车辆云构建方法，其步骤为：联合考虑车辆历史行驶信息与未来交通灯相位信息，对车辆历史数据和未来数据进行编码以及归一化处理，构建基于长短期记忆单元车辆轨迹预测模型，采用数据集车辆轨迹预测模型进行训练，保存训练好的车辆轨迹预测模型，利用车辆轨迹预测模型对城市交叉口的车辆轨迹预测；根据车辆轨迹预测结果，寻找轨迹近似车辆进行聚类，构建城市环境下的动态车辆云。本发明能保证车辆云在未来一定时间内的稳定性，且在选取候选服务车辆时仅需考虑车辆的位置坐标，不用考虑车辆行驶方向等其他因素，降低聚类的复杂度。另外，能以预测的时间步长作为周期进行车辆云构建，有效减少计算资源消耗。
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