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公开(公告)号：CN114543799B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202210345007.1
申请日：2022-03-31
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种抗差联邦卡尔曼滤波方法、设备与系统，该系统包括：在载体上设置的惯性导航系统和N个其它导航系统，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述N个其它导航系统与N个局部滤波器一一对应；其中，所述N个局部滤波器，用于接收各自对应的传感器的输入数据，计算系统状态量的估计值；所述主滤波器，用于融合所述N个局部滤波器得到的状态量的估计值，获得系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵。本发明中，当量测信息增加或减少时，联邦滤波器仅通过调整局部滤波器数量即可完成融合模式的切换，既具有灵活的数据融合结构，又具有抗差能力，稳定性和鲁棒性优势明显。
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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：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：CN114386527B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210056531.7
申请日：2022-01-18
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
摘要： 本发明公开了一种用于域自适应目标检测的类别正则化方法及系统，该方法包括：步骤1，获取源域感兴趣区域特征向量和目标域感兴趣区域特征向量及其与对应的预测类别和与对应的预测类别步骤2，计算类间正则化损失函数值步骤3，计算类内正则化损失函数值步骤4，和作为正则化项结合到域自适应目标检测框架的损失函数中，以联合优化域自适应目标检测损失函数和类别正则化损失函数。本发明实现了两域相同类别特征合理充分的对齐，大大降低了两域特征负迁移的风险，而且还可以灵活地拓展到多种现有的域自适应目标检测框架中。
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公开(公告)号：CN115033371A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210961471.3
申请日：2022-08-11
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院 , 江苏集萃清联智控科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于车辆网中服务迁移的方法、设备及系统，该方法包括：定义一车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本为；设置约束条件；根据车辆在时隙内使用的服务的迁移方案产生的成本的计算公式和约束条件，计算在时隙内所有服务的迁移总成本最小的迁移策略。本发明实施例中，针对即时性服务和延续性服务，提供了不同的迁移方案，并综合考虑不同服务类型对应的不同迁移方案以及约束条件，在保障服务质量的情况下，并实现了最低的迁移成本。
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公开(公告)号：CN114509086A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210137726.4
申请日：2022-02-15
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种智能车辆在连续弯道场景下的最优轨迹规划方法及系统，其包括：步骤1，通过传感器获取自车所在道路的道路边界点以及该道路的中心线点的坐标，沿自车纵轴的前、后方向分别设置半径为R的前包络圆和后包络圆，通过前包络圆和后包络圆表征自车，同时将道路边界点均沿垂直于其对应中心线的方向内缩距离R；步骤2，将道路边界点拟合出总数为N条具有相互重叠部分并由多项式和描述的道路边界；步骤3，使用自行车运动学模型作为自车的车辆模型，同时将和作为道路边界约束，结合车辆约束，建立第一最优控制问题，并将最优控制问题转化为非线性规划问题，求出全局最优轨迹。
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公开(公告)号：CN114485730A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210089031.3
申请日：2022-01-25
申请人： 湖南大学 , 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牛顿迭代法的DVL误差标定方法及系统，其包括：步骤1，构建DVL误差损失函数f(Φ，δ)；步骤2，通过牛顿迭代法逼近损失极小值点获得Φ和δ的最优估计值，其具体包括：步骤21，令X＝[Φ，δ]，将所述非线性优化函数f(X)进行在初始点二阶泰勒展开；步骤22，根据所述步骤21二阶泰勒展开后的结果，确定迭代方程：步骤23，给定初始值通过i次迭代，求出每次迭代中不同的海森矩阵A(X)及其逆矩阵，从而得到Xi，如果Xi小于预设值，或者迭代次数达到设定的最大值，则Xi作为最优解，停止迭代；否则返回方程(3)继续迭代运行。
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公开(公告)号：CN114440878A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210097440.8
申请日：2022-01-27
申请人： 湖南大学无锡智能控制研究院 , 湖南大学
摘要： 本发明公开了一种SINS和DVL组合导航方法、设备与系统，该方法包括：步骤1：构建RBFNN模型；其中，所述RBFNN模型的输入为以SINS所测量的DVL坐标系下的三维速度，所述RBFNN模型的输出为DVL波束方向的速度值；步骤2：在DVL波束信息完整状态下，对所述RBFNN模型进行在线训练，建立所述RBFNN模型的输入与所述输出之间的映射关系；步骤3：在所述DVL波束信息缺失状态下，以所述SINS所测量的所述DVL坐标系下的三维速度作为输入，根据所述映射关系获得DVL波束方向的速度预测值；步骤4：根据所述SINS所测量的三维速度和步骤3获得的所述DVL波束方向的速度预测值进行导航。
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公开(公告)号：CN113561976A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110953714.4
申请日：2021-08-19
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反馈优化的车辆节能预测自适应巡航控制方法核装置，该方法包括：步骤S1，获取自车预测状态、前车预测状态和后车预测状态；步骤S2，判断当前时刻是否为反馈增益切换时刻，若是，则进入步骤S3，反之，则沿用上一时刻的反馈增益，计算上位控制输入；步骤S3，构建经济优化问题，求解最优反馈增益，计算最优上位控制输入，并将最优控制输入序列对应的自车状态作为下一时刻自身预测状态，并返回步骤S2。本发明可在给定的反馈增益范围内，选取能耗最优的值，并通过设计反馈增益切换时间保证跟踪稳定性。
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