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公开(公告)号：CN119590544A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411865460.0
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于智能无人系统技术领域，具体涉及一种适于极限操纵的拖曳距装置及无人摩托。该变拖曳距装置包括车把转轴、双肩前叉、车把上抱紧件、车把下抱紧件、双肩前叉上抱紧件及双肩前叉下抱紧件；其中，所述车把上抱紧件和所述车把下抱紧件固定于所述车把转轴上，所述双肩前叉上抱紧件和所述双肩前叉下抱紧件固定于所述双肩前叉上；所述双肩前叉上抱紧件与所述车把上抱紧件之间通过连接件连接形成转动副；所述车把下抱紧件上设置滑槽，设置连接件穿过所述滑槽连接所述双肩前叉下抱紧件，使得所述双肩前叉下抱紧件可以在所述滑槽内移动，从而改变双肩前叉和车把转轴的角度。
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公开(公告)号：CN119828748A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510002689.X
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/49 , G05D109/10
Abstract: 本发明属于无人摩托主动控制技术领域，具体涉及一种无人摩托操纵极限主动漂移控制装置及方法。该装置包括：姿态采集模块、平衡点输出模块以及控制模块；姿态采集模块，用于采集无人摩托的姿态信息；平衡点输出模块存储有多个无人摩托漂移极限工况下平衡点信息，用于输出参考路径对应的平衡点信息；控制模块，用于根据所述参考路径对应的平衡点信息和无人摩托的姿态信息，生成控制量实现无人摩托漂移极限工况下的控制。
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公开(公告)号：CN119148538B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411620382.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种非同轴两轮无人平台轨迹跟踪分层控制方法及系统，涉及智能机器人技术领域，该方法包括获取行驶过程中无人摩托实时的位姿信息和坐标信息；将位姿数据与坐标信息输入车载计算单元，基于双闭环轨迹跟踪控制策略，在确保车辆稳定性的前提下，校正非同轴双轮系统的行驶偏差，以跟踪期望轨迹；车载计算单元中预先设置有离线期望轨迹、轨迹跟踪控制器、自平衡控制器、无人摩托系统运动学模型和无人摩托系统动力学模型；双闭环轨迹跟踪控制策略包括外环位姿规划层和内环平衡控制层。本申请采用双闭环控制结构，能够有效提高无人摩托的轨迹跟踪精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN119148538A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411620382.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种非同轴两轮无人平台轨迹跟踪分层控制方法及系统，涉及智能机器人技术领域，该方法包括获取行驶过程中无人摩托实时的位姿信息和坐标信息；将位姿数据与坐标信息输入车载计算单元，基于双闭环轨迹跟踪控制策略，在确保车辆稳定性的前提下，校正非同轴双轮系统的行驶偏差，以跟踪期望轨迹；车载计算单元中预先设置有离线期望轨迹、轨迹跟踪控制器、自平衡控制器、无人摩托系统运动学模型和无人摩托系统动力学模型；双闭环轨迹跟踪控制策略包括外环位姿规划层和内环平衡控制层。本申请采用双闭环控制结构，能够有效提高无人摩托的轨迹跟踪精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN119296096A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411395430.8
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/64 , G06V20/56 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本申请提供基于空间和通道注意力机制的3D目标检测方法及装置,其中的方法包括：获取自车上单目相机采集的RGB图像；利用残差网络对RGB图像进行处理，得到特征图；利用二维检测网络对RGB图像进行处理，得到N个二维的第一检测框；对特征图和N个二维的第一检测框进行处理，得到第一张量；利用具有空间注意力机制和通道注意力机制的语义提取模型对特征图进行处理，得到第二张量；对第一张量和第二张量进行处理，得到RGB图像的三维检测框及其对应的类别。本申请提高了RGB图像的三维目标检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119295351A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411395377.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/764 , G06V20/56 , G06V10/766 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种雨雪环境下多任务学习的图像恢复方法及装置，其中的方法包括：对自车采集的RGB图像进行二倍下采样和四倍下采样，得到第一下采样图像和第二下采样图像；当所述自车处于雨天环境，利用预先训练完成的第一图像恢复主干网络对RGB图像、第一下采样图像和第二下采样图像进行处理，得到特征图；利用预先训练完成的第一回归层对特征图进行处理，得到恢复后的图像；或者，当所述自车处于雪天环境，利用预先训练完成的第二图像恢复主干网络对RGB图像、第一下采样图像和第二下采样图像进行处理，得到特征图，得到特征图；利用预先训练完成的第二回归层对特征图进行处理，得到恢复后的图像。本申请有效提升红外相机在雨雪天气中的成像质量。
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公开(公告)号：CN118419002B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410850384.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的突发紧急工况下自动驾驶机动避险控制方法、设备及产品，涉及车辆控制技术领域。本发明基于车辆状态和参考状态量，利用相平面分析理论，对车辆的稳定性进行判断，以此为基础作为车辆稳定性控制的依据；并且，在得到判断结果后，进而得到状态区域划分结果，基于状态区域划分结果进行车辆避险控制。本发明通过对碰撞后处于失稳状态的车辆稳定性进行控制，极大地提高了车辆在突发紧急工况下的安全性。
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公开(公告)号：CN119845597A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510002412.7
申请日：2025-01-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01M17/007 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及无人摩托极限工况下的加速性能测试方法及系统，属于无人摩托测试技术领域。具体过程为：步骤一，根据自动驾驶实际测试产生的开源场景数据集，生成总体场景库；步骤二，采集部分无人摩托在真实环境下进行极限工况测试的场景，作为部分极限工况场景数据集，使用生成对抗学习方法训练，得到同时基于总体场景库且含有极限工况特征的极限工况虚拟场景库；步骤三，针对生成的极限工况虚拟场景库，采用无监督学习进行聚类，根据聚类得出的各种场景的比例，在进行极限工况测试时按照比例进行随机生成；步骤四，根据无人摩托在生成的极限工况虚拟场景库中测试的结果，对无人摩托进行加速性能测试。
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公开(公告)号：CN118514680B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410978626.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种适用于漂移工况的车辆运动协同控制装置及方法，属于智能车辆控制技术领域，旨在扩展极限工况下车辆漂移控制的安全性，为极限工况下车辆漂移应用提供支撑。该装置包括侧倾监督器、状态规划器、漂移控制器以及漂移悬架协同控制器；侧倾监督器判断车辆是否存在侧倾风险，状态规划器根据参考路径和道路曲率半径，计算平衡点参数；漂移控制器不存在侧倾风险时，根据平衡点参数、车辆运动状态及路径偏差，生成控制量进行车辆控制；漂移悬架协同控制器，在存在侧倾风险时，根据平衡点参数、车辆运动状态、路径偏差及侧倾状态量，生成控制量进行车辆控制。
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公开(公告)号：CN118514680A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410978626.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出一种适用于漂移工况的车辆运动协同控制装置及方法，属于智能车辆控制技术领域，旨在扩展极限工况下车辆漂移控制的安全性，为极限工况下车辆漂移应用提供支撑。该装置包括侧倾监督器、状态规划器、漂移控制器以及漂移悬架协同控制器；侧倾监督器判断车辆是否存在侧倾风险，状态规划器根据参考路径和道路曲率半径，计算平衡点参数；漂移控制器不存在侧倾风险时，根据平衡点参数、车辆运动状态及路径偏差，生成控制量进行车辆控制；漂移悬架协同控制器，在存在侧倾风险时，根据平衡点参数、车辆运动状态、路径偏差及侧倾状态量，生成控制量进行车辆控制。
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