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公开(公告)号：CN115257692B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210842569.7
申请日：2022-07-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/15 , B60W20/10 , B60W20/11 , B60W20/12 , B60W20/00 , B60W40/10 , B60W40/105 , B60W50/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/58
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉交通信息的PHEV能量管理方法及系统，所述系统包括：上层感知模块，用于采用预训练好视觉交通信息权重的YOLO图像识别模型提取出采集到的图像信息中的有效交通信息；速度规划模块，用于依据有效交通信息进行速度轨迹预测；下层能量管理模块，用于基于规划得到的目标车速轨迹进行最优控制量预测，实现能量实时管理。与现有技术相比，本发明具有交通信息获取精准、PHEV功率流分配高效的优点。
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公开(公告)号：CN118306418A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410147559.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 同济大学
IPC: B60W60/00 , B60W30/095 , B60W30/09 , B60W30/12 , B60W50/14 , B60W50/08 , B60W40/08 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06V10/80 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种智能座舱仿生眼机器人舱驾融合感知决策方法，包括：舱外观察眼获取舱外异常情况，生成并发送异常信息和接管信息；舱内观察眼接收所述异常信息和接管信息后，基于驾驶员视线凝点判断驾驶员注意力是否朝向舱外异常情况，并进行接管主体选择，实现智能座舱内外的人机共驾协同决策。本发明实现舱内全息感知，全方位覆盖智能座舱中各类人员的各种需求，不断优化用户体验。
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公开(公告)号：CN118153902A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410431266.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种面向社区场景的多服务机器人数字孪生管理系统，属于数字孪生技术领域，是一种基于数字孪生的面向社区场景的多服务机器人调度管理系统。为适应社区场景下，不同时间段下不同服务需求种类密度动态变化，需求种类多样性和分布差异性等特点。本发明基于数字孪生原型平台搭建对实际社区场景的数字映射，实时提供人流密度信息，不同种类需求密度等信息，对不同种类服务需求密度等信息进行学习与预测，利用B‑spline样条曲线和梯度下降的优化方法根据不同服务机器人服务特点匹配调度和路径规划。具备社区场景下多服务机器人预调度，高需求匹配度调度以及最优调度和管理等能力。
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公开(公告)号：CN116774263B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310694378.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种面向组合导航系统的导航定位方法及装置，在该方法中，包括：基于惯导系统确定针对导航目标的第一导航定位信息，以及基于GPS系统确定针对导航目标的第二导航定位信息；GPS系统包含实时动态GPS模块和激光雷达模块；基于惯导系统的导航参数误差模型构建针对滤波模型的状态方程，以及基于惯导系统与GPS系统所输出的定位信息的偏差构建针对滤波模型的量测方程，滤波模型以导航参数误差作为状态量；基于滤波模型，确定对应量测信息的导航参数误差；滤波模型采用强跟踪卡尔曼滤波算法；基于导航参数误差，校正第一导航定位信息。由此，通过增量式自适应强跟踪卡尔曼滤波方法进行工作，实现高精度导航定位信息。
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公开(公告)号：CN114469097B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111521139.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种人机共驾接管状态测试方法，包括建立虚拟车辆模型和虚拟行驶场景，并开启虚拟车辆的机器驾驶模式，将虚拟车辆模型信息和场景信息同步至测试车辆，所述测试车辆设置于固定台架上；设置感官子任务，并设置驾驶权切换条件；实时获取驾驶员感知的虚拟交通信息，当虚拟交通信息符合驾驶权切换条件时，发送接管请求至驾驶员，并获取驾驶员在执行感官子任务时的接管信息。与现有技术相比，本发明具有安全性高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113324543B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110119402.3
申请日：2021-01-28
Applicant: 山东硅步机器人技术有限公司 , 同济大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种巡线机器人视觉导航巡检和避障方法，包括导航系统和避障系统，所述导航系统包括机器人主体、安装在所述机器人主体两侧的主摄像头、路线规划模块、视野调整模块，所述避障系统包括障碍识别模块、路线修正模块、视野补偿模块；所述避障系统的工作方法包括以下步骤：S1障碍识别；S2障碍物位置判别；S3视野补偿；S4路线修正；本发明中给出了巡线机器人在进行视觉导航过程中的一种避障方法，能有效进行避障防止碰撞发生，并同时减少视觉导航过程中因为障碍物出现的图像偏差损失，提升导航的准确率和安全性。
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公开(公告)号：CN116165899A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310221659.9
申请日：2023-03-09
Applicant: 同济大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生系统的人机距离安全控制方法，属于人机距离控制技术领域，其步骤如下：在室内机器人上搭载摄像机，拍摄机器人周边的人群或物体，基于深度学习算法识别附近人体或物品的关键点位置，计算出附近人体与机器人本体之间的距离。搭建基于数字孪生系统的人机距离安全控制系统，分别设置人机的物理场景与虚拟场景，并实时监控整个人机距离控制过程，保障人机距离控制过程的安全性，本发明通过控制机清洁机器人始终与室内人体或物品保持一定的安全距离，从而进一步提高人机距离安全控制过程的工作效率，以及优化人机距离安全控制过程的最佳工作空间。
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公开(公告)号：CN115994576A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310033512.7
申请日：2023-01-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种社交场景中人类注意力机制模仿学习方法，属于服务型机器人领域，具体包括：1)获取环境状态信息，再对服务型机器人进行预训练得到目标策略，将深度强化学习任务执行成功的示例作为原始教师数据；2)将环境状态信息输入到行动者网络模块中，生成动作序列，再将教师数据、动作序列和环境状态信息输入至判别器；3)将判别器的输出值作为奖励值指导模仿策略的学习；4)修改服务型机器人的目标策略函数；5)引入人类注意力机制模块，提取模仿学习网络中的浅层特征生成对抗样本；6)利用对抗样本对目标模型进行对抗训练，本发明相较于原始的深度强化学习，模拟学习的方法具有更高的鲁棒性、准确性及高效性。
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公开(公告)号：CN115933639A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211414132.X
申请日：2022-11-11
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的协作消杀机器人控制方及系统，方法包括：依据场景信息、消杀任务制定消杀计划，制定包括，将地图封闭区域以及规定任务路径流向输入多智能体强化学习决策网络进行各机器人的目标点位规划，并设定均衡分配奖励函数Rt；向至少两个机器人发送各自目标点位和消杀计划；机器人接收后执行消杀计划，将观测信息输入图神经网络，当机器人之间距离小于阈值时，构建图结构，依据图结构进行各机器人之间的信息交换和聚合。本发明具有弹性的任务分配以及动态化的路径规划能力，同时在面对复杂场景时能够实现各机器人感知数据互补；路径规划灵活、容错率高，机器人避障与协作能力提升，传感器数据不易受干扰，节省人力物力。
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公开(公告)号：CN115886819A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211340975.X
申请日：2022-10-30
Applicant: 同济大学
IPC: A61B5/18 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06V20/59
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态融合的驾驶员疲劳监测方法、系统及装置，该方法包括以下步骤：采集驾驶员的多模态信号，并将所述多模态信号传递给处理终端；对所述多模态信号进行预处理与关键特征提取，得到多模态特征；对所述多模态特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征输入长短期记忆网络，并划分驾驶员的疲劳状态；若所述驾驶员的疲劳状态超过预设的要求，车载设备通过报警装置对驾驶员进行提醒。与现有技术相比，本发明通过融合视频、心电以及车辆状态三种模态的信号，提高了检测的准确度和鲁棒性；且三种信号的采集均为非侵入式，不会影响驾驶员的正常驾驶。
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