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公开(公告)号：CN116626687A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310589197.6
申请日：2023-05-24
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种基于动态障碍物去除的多线激光雷达定位方法，包括：采集全局激光点云；检测并滤除动态点云；提取特征点并获取里程计位姿；基于回环检测修正位姿；建立滤除动态点云的全局高精点云地图；重新行驶采集点云；提取当前帧特征点并建立滑动窗口局部地图；求解当前帧相对于局部地图的初始位姿；将当前帧的特征点投影到局部地图；剔除局部地图的动态点云；全局地图匹配修正初始位姿以获得精确定位。本发明的有益效果：通过当前帧特征点与去除动态点云的局部地图和高精全局地图双匹配策略，可以提高激光定位精度和鲁棒性，实现在动态环境下的多线激光雷达定位。
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公开(公告)号：CN116612377A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310578391.4
申请日：2023-05-22
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06V20/05 , G06V10/22 , G06V10/50 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06F16/55 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G01S15/89 , G01S15/08
摘要： 本发明公开了一种基于循环对抗生成网络的声呐图像数据库增广装置及方法，其包括原始数据采集硬件模块；原始数据采集软件模块；声呐图像预处理模块，其具有直方图均衡单元；轮廓聚类和像素填充单元；大小切片单元和图像筛选单元；声呐图像合成模块，其具有离散余弦变换循环对抗生成网络，其内预先设置有下式描述的损失函数，用于在训练真实的声呐图像与遥感图像进行对抗生成声呐图像的过程中，进行训练约束。本发明能够以获得质量好的、可供检测、分割等任务使用的声呐图像，极大缓解水下任务中声呐数据匮乏的问题，为水下任务提供可供训练使用的高度拟真数据。
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公开(公告)号：CN116482736A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310470855.X
申请日：2023-04-27
申请人： 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种基于非同步差分定位技术的组合导航定位方法、装置及系统，其中方法包括：采用非同步RTK技术，基于用户端当前时刻接收的观测数据与基准站历史时刻接收的观测数据进行双差处理，得到双差观测值；根据接收的INS数据计算得到用户端INS导航定位结果及基于非同步的预测双差距离；根据双差观测值和预测双差距离计算得到新息，并进行卡尔曼滤波估计，对用户端INS导航定位结果进行补偿得到用户端非同步RTK与INS组合导航定位结果。采用非同步差分定位技术避免了数据链传输时延带来的同步差分不准确问题；反复利用历史时刻数据可实现频率更高的差分结果输出。能持续稳定输出精度更高、频率更高的组合导航定位结果。
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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
申请人： 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分类号： G05D1/02
摘要： 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：CN116443018A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310201489.8
申请日：2023-03-06
申请人： 湖南大学
摘要： 本申请公开了一种基于滑模观测器的履带车滑动参数实时估计方法及系统，方法包括：根据履带车实时横摆角以及上一时刻履带车行驶工况对应的标志位判断当前时刻车辆状态所属的行驶工况，并输出对应标志位；若当前车辆行驶工况对应的标志位与上一时刻车辆行驶工况对应的标志位不一致，则发生行驶工况切换，执行观测值重置策略，输出重置后的上一时刻履带车滑动参数估计值；对履带车当前时刻滑动参数进行实时估计。本申请实现在无需获取车辆纵向速度的前提下，对履带车滑动参数的快速、稳定、精确估计；在保证估计精度、收敛速度的同时提高了算法在各种特殊工况下的适用性。
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公开(公告)号：CN116432386A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310139880.X
申请日：2023-02-20
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/30 , G06F111/06 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种用于智能公交系统的多车型时刻表设计方法及系统，其包括：步骤1，根据公交线路实际运营情况，设置线路运营参数及多车型公交资源配置；步骤2，读取并处理对应线路多天的历史运营数据，统计分析对应运营周期内的客流需求规律及车辆站间行驶时长；步骤3，构建用于评估生成的多车型发车时刻表方案的多目标优化函数；步骤4，构建多车型时刻表的约束条件集；步骤5，根据多目标优化函数和多车型时刻表的约束条件集，采用多目标优化算法求解得到该问题的Pareto最优解集；步骤6，从Pareto最优解集中筛选代表不同效益偏好的解，生成对应的发车时刻表方案。本发明能够基于既定资源配置和历史客流数据制定出单一公交线路的多车型发车时刻表。
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公开(公告)号：CN116245845A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310221600.X
申请日：2023-03-09
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于多模态融合的多场景人群计数方法和装置，该方法包括：利用成对红外热成像仪和可见光摄像头拍摄成对图片；计算每张图片的真实人群密度图，得到数据集；利用数据集训练人群计数网络；其中，人群计数网络包括用于融合红外图像与可见光图像得到融合图像的前端网络、以及基于融合图像得到人群密度图的后端网络；利用数据集训练人群计数网络包括：设置前端网络对应的融合损失函数、后端网络对应的人群计数损失函数、以及前端网络和后端网络共同对应的联合训练损失函数，当损失函数收敛时得到人群计数网络的对应参数；利用训练好的人群计数网络接收红外图像与可见光图像，输出人群计数。
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公开(公告)号：CN116229717A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310153917.4
申请日：2023-02-23
申请人： 湖南大学
摘要： 本申请公开了一种基于车路协同的道路故障预警方法及系统，方法包括：对道路状况进行实时检测，并输出检测结果；根据检测结果对道路故障种类进行识别，并输出道路故障识别结果；利用无线通信的方式将道路故障识别结果发送至道路上的车辆端，并在车辆端进行显示或/和进行警示；通过显示屏对道路故障识别结果进行显示或/和由中控系统对道路上的车辆进行广播。本申请可以对道路中存在危险的位置进行准确的识别，并将危险信息以预警的方式告知故障道路后方的驾驶员，最大限度减免碰撞损失，提高系统运行的安全性。
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公开(公告)号：CN116166340A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310211527.8
申请日：2023-03-07
申请人： 湖南大学
IPC分类号： G06F9/445 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种融合协同过滤与反馈的V2X任务卸载匹配方法及系统，其中方法包括：接收用户任务请求；根据用户任务请求查询历史请求列表；判断用户在当前通信区域范围内是否存在历史请求记录：若用户无历史请求记录，则通过V2X任务卸载匹配冷启动模型为用户生成推荐的匹配结果；若用户存在历史请求记录，则通过融合协同过滤算法与用户反馈的卸载匹配推荐模型为用户生成推荐的匹配结果；输出推荐的匹配结果并获取用户对当前匹配结果的反馈信息，更新历史请求列表。通过融合协同过滤和反馈，处理用户和服务节点间的匹配问题，解决在卸载决策的匹配过程中无法满足不同用户个性化需求的问题，从而整体提高用户服务质量。
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公开(公告)号：CN115273068B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202210918994.X
申请日：2022-08-02
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
摘要： 本发明公开了一种激光点云动态障碍物剔除方法、装置及电子设备，其包括：步骤1，将原始点云进行预处理；步骤2具体包括：步骤21，从特征点集合中选出初始的关键帧序列；步骤22，判断当新的关键帧与其上一关键帧的位姿变化是否超过预设值，如果是，则将该新的关键帧插入到关键帧序列，进入步骤23；步骤23，判断关键帧序列是否大于预设长度，如果是，则剔除与当前的关键帧的时间最远的关键帧；反之，进入步骤24；步骤24，从关键帧序列中取出局部关键帧，并对该局部关键帧建立关联信息搜索结构；步骤25，利用关联信息搜索结构，对当前的特征点云中的点进行数据搜索，获得空间距离最近的点，再剔除当前的特征点云中的满足预设剔除条件的点。
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