一种基于时空交互神经网络的车辆轨迹跟踪方法，包括：首先预处理传感器数据，将相对坐标转换为地理坐标，并进行聚类得到平均地理坐标点；其次将车辆观测值与跟踪器轨迹匹配，更新跟踪器轨迹记录；然后使用基于时空交互的预测模型对跟踪器的轨迹记录进行单步预测，等待下一轮车辆观测值的匹配；在训练阶段还要使用改进的深度匈牙利网络计算当前预测的跟踪精度，以调整预测模型的参数。本发明能够利用多个传感器的车辆坐标进行共同处理；在考虑车辆时间因素和空间因素的情况下对车辆位置进行预测；借助改进的深度匈牙利网络实现以跟踪精度为指标对预测模型进行端到端训练。
📄 2022103870720
📂 G06T7_246
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-13
一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆轨迹跟踪方法，包括以下步骤：首先，在智能网联交通系统中，通过DSRC技术自动识别行驶的车辆并获取相关数据，实现车载系统与路边单元的信息交互；接着，针对采集的相关信息，首先通过量化公式对路边单元与车载系统的方位差进行量化，其次通过自回归滑动平均法对加速度进行预测，最后利用自适应扩展卡尔曼滤波进行轨迹预测；最后，将处理好的信息广播给路边单元，以便于下一次与车载系统的信息交互。本发明提供了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的车辆轨迹跟踪方法。
📄 2018109468890
📂 H04W4_40
👤 浙江工业大学
📅 2018-08-20
本发明公开了基于PSO李雅普诺夫函数的AGV轨迹跟踪控制方法，对AGV轨迹跟踪运动控制进行研究，进行了AGV模型建立与分析，主要包括AGV运动学模型、AGV运动控制误差模型、激光雷达观测模型、直流电机模型，明确了对AGV轨迹跟踪控制器设计的目标，基于此目标，设计了基于PSO李雅普诺夫函数控制器，其中主要引入李雅普诺夫函数，利用李雅普诺夫稳定性判断依据，设计了基于李雅普诺夫函数控制器，设计了基于PSO算法的控制器参数调节器对运动学控制器中的参数进行调节，构建一种由速度控制器和控制参数调节器组成的控制方法，考虑驱动轮速度对系统轨迹跟踪的影响，采用PID控制器对两轮速度控制来改善轨迹跟踪效果。
📄 2022108919517
📂 G05B11_42
👤 浙江工业大学
📅 2022-07-27
本发明涉及一种全状态约束机械臂轨迹跟踪的协同控制方法，属于控制工程技术领域。该方法将基于ABLF反推控制和基于Hamilton能量理论控制相结合，构建协同控制器：建立n个关节约束的机械臂系统动力学方程，对之进行坐标变换，得到该系统状态空间方程；设计基于ABLF的反推控制器，以提升系统初始响应速度，同时避免约束被破坏；设计基于Hamilton能量理论的控制器，以提高系统响应后期的跟踪稳定性；设计协同控制器，实现对全状态约束机械臂系统快速稳定控制。本发明在保证全状态约束条件不被破坏的前提下，能提升系统的动态和稳态性能，确保机械臂系统响应速度快、定位精度高，可有效提高机械臂在机器人系统中的工作性能。
📄 2018104227065
📂 G05B13_04
👤 曲阜师范大学
📅 2018-05-05
本发明公开了一种无人自主小车的轨迹跟踪控制方法，具体按照以下步骤实施：建立无人驾驶汽车的二自由度运动学模型；构建基于非线性模型预测控制的轨迹跟踪控制器，在控制器的预测模型中加入单步欧拉法；设计非线性模型预测控制器的约束方程，构件基于非线性模型预测控制器的控制轨迹输出和参考轨迹差值最小为目标建立目标函数；根据目标函数最小求解无人自主小车的输入；提出的非线性模型预测控制器能够更加快速的跟踪上参考轨迹，并在跟踪的过程中有更小的波动误差和更加平缓的趋势；本发明的控制方法能够有效提高车辆的行驶稳定性和安全性，对应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制具有重大意义。
📄 202110840912X
📂 G05D1_02
👤 西安理工大学
📅 2021-07-23
本发明涉及轨迹跟踪领域，尤其涉及一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪方法及装置，该方法包括：获取无人驾驶车辆的待跟踪轨迹，所述待跟踪轨迹上设置有若干标识段；获取任意标识段对应轨迹的轨迹复杂度；获取无人驾驶车辆的实时位置信息，确定当前的位置与标识段的距离差值；根据所述距离差值和轨迹复杂度调整无人驾驶车辆与待跟踪轨迹的横向偏离范围；在所述标识段段按照调整后的横向偏离范围内进行轨迹评估。通过根据所述距离差值和轨迹复杂度调整无人驾驶车辆与待跟踪轨迹的横向偏离范围，使得对于无人驾驶车辆的位置确定调整策略，使得与待跟踪轨迹的横向偏离范围符合预期，提高对于无人驾驶车辆的跟踪控制准确性。
📄 2022112071553
📂 B60W60_00
👤 山东交通学院
📅 2022-09-30
本发明提供了一种差动转向无人车轨迹跟踪及姿态控制方法，本方法通过差动转向实现无人车轨迹跟踪的同时，也提出了对车身姿态的控制以提高差动转向无人车的操纵稳定性。首先建立了无人车差动转向的动力学和运动学模型以及无人车侧倾模型，选取线性三自由度车辆模型作为参考模型以得到理想的车身侧倾角。给出了参考轨迹，通过模型预测控制器控制无人车差动转向模型跟踪给定的参考轨迹，以得到所需的差动力矩以及由此产生的前轮转角，设计了滑模控制器控制无人车侧倾模型跟踪理想车身侧倾角，并得到所需的侧倾力矩，仿真结果表明，模型预测控制和滑模控制器能使得差动转向无人车实现轨迹跟踪的同时也能实现车身姿态的控制。
📄 2022105612988
📂 G05B13_04
👤 南京林业大学
📅 2022-05-23
本发明涉及一种金刚石车削刀具轨迹跟踪方法，属于微纳加工和超精密加工领域，涉及一种金刚石车削加工过程中刀具轨迹跟踪的方法。包括跟踪误差量子化、纠缠态量子误差的获取、量子态历史控制参量的获取、数字控制量的获取、对处于基态的量子比特和量子态控制参量进行内积运算，获得最终适用于数字量控制的控制量，并作用于刀具的驱动器，完成对刀具轨迹的跟踪。本发明提供的方法简单，不必进行繁杂的参数设计与选取，具有一定的通用性，便于在工业控制中应用与推广。
📄 2010105598920
📂 G05B19_19
👤 吉林大学
📅 2010-11-26
本发明请求保护一种基于滑模神经网络的智能车轨迹跟踪控制方法，用于智能车轨迹跟踪控制的技术领域，以解决轨迹跟踪过程中存在的稳定性和控制精度的问题。该方法包括：设计一种基于滑模的轨迹跟踪控制器，通过控制前轮转角来实现横向跟踪控制，然后通过RBF神经网络补偿前轮转角来提高轨迹跟踪控制的精度，减小滑模的抖振现象。与现有技术相比，本发明在实现轨迹跟踪的同时能极大地提高轨迹跟踪控制的精度，减小滑模控制器的抖振现象，加强了控制器的稳定性和鲁棒性。
📄 2017114557688
📂 G05B13_04
👤 重庆邮电大学
📅 2017-12-28
柿子坊 · 知识产权运营
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