余伶俐

教授 博士生导师 硕士生导师

入职时间:2008-07-15

所在单位:自动化学院

职务:系副主任

学历:博士研究生毕业

办公地点:湖南长沙岳麓区中南大学校本部升华后楼211

性别:女

联系方式:微信:13873183564 邮箱:llyu@csu.edu.cn

学位:博士学位

在职信息:在职

毕业院校:中南大学

学科:控制科学与工程

曾获荣誉:

中国大学资源共享课《智能控制》主讲教师之一

研究领域

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在智能机器人导航规划与决策控制、移动机器人感知融合、任务规划以及协同导航控制领域积累了丰富的研发经验,特别在移动机器人决策规划与导航控制方面展开了深入研究,并成功应用于移动机器人导航与智能驾驶方面。

(1) 移动机器人动态导航与路径规划

(2) 在多机器人协同任务分配方面,针对环境的动态扰动,提出基于多目标文化粒群混合算法的多机器人协同任务分配方法。并设计增量探索式任务规划能提高任务分配效率

 (3) 在异质传感器信息融合感知方面,提出一种深度信息与平面信息参数分离的标定方法。设计了毫米波雷达与激光雷达动静态数据融合补偿方法另外,在仿生视觉的环境建模与目标识别方面,研究基于仿生物变换的RSTN (Rotation, Scaling, Translation and Noise)不变属性特征提取方法。解决了自然场景中,发生不确定信息的旋转、缩放、平移的交通标志牌识别准确率不高问题。同时,研究视觉协同显著性检测方法,提高小样本复杂背景交通标志的检测效率  

(4) 在组合导航传感器异常状态诊断方面,针对机器人航迹推算系统的故障诊断提出了多模态Rao-Blackwellized进化粒子滤波器算法。同时,基于主动安全角度出发,设计了50多种智能驾驶车辆的故障预警代码,主要包括定位故障、感知故障、转向与制动故障、通讯故障、整车故障、智能驾驶决策规划与导航控制故障六类故障代码,设计在驾驶舱的人机接口HMI界面中显示

(5) 在智能驾驶的决策规划与导航控制相关方面,提出了分层有限状态机的驾驶行为决策模型,结合自主泊车规划与控制。在此基础上,提出的深度强化学习的智能车辆迁移轨迹规划方法受到国家留学基金委公派资助,在密歇根州立大学机器人与自动化实验室完成了留学访问。并提出户外机器人非时间参考轨迹跟踪控制方法,结合深度强化学习的智能车辆迁移轨迹规划方法。

(6) 在仿真平台与相关集成验证平台建设方面,构建基于Prescan的硬件在环智能驾驶仿真系统,主要包括环境建模、决策控制、人机交互与健康管理子系统。具备决策控制系统的集成测试条件。能导入高精地图,支持128种场景工况、32类传感器实现感知区域可视化,场景延时<1s;驾驶场景支持360环视。在集成验证平台方面,自2016年起,与湖南中车时代电动合作,开发公交电动汽车智能驾驶决策控制系统。本体为长宽高11950mm*2540mm *3380mm电动公交车。同时,在相关集成验证平台研发方面,完成了清扫车、无人售卖车智能驾驶系统设计,承担了中国中车股份有限公司牵头的先进轨道交通国家重大专项中的基于虚拟轨道的自动循迹技术及系统研究与应用的子课题。相关成果申请发明专利7项,软件著作权登记9项。受到人民日报、新华社、中央电视台、人民网、新浪网、国务院国资委网站、湖南卫视等多家媒体关注报道。2017年,公开路段测试结果显示,本次展示行驶了5公里,直行时车辆行驶速度达40km/h,转弯行驶时,车辆行驶速度是15 km/h”。