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公开(公告)号：CN118330629A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410474835.4
申请日：2024-04-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于序列4D雷达点云生成全局描述子的地点识别方法，包括：针对4D雷达帧序列，去除动态点后进行BEV特征图提取，并估计自车速度，得到各帧对应的BEV特征图及雷达自速度；利用雷达自速度进行轨迹引导的可变形特征图对齐处理，得到多个在不同空间尺度下对齐的BEV特征图；采用可变形时空金字塔特征聚合方式，对多个在不同空间尺度下对齐的BEV特征图进行聚合处理，得到聚合BEV特征图；通过压缩聚合BEV特征图，生成全局描述子，以此获得地点识别结果。与现有技术相比，本发明利用4D雷达点集序列中存在的时空上下文信息，能够增强4D雷达点云对场景的表征能力，通过编码序列4D雷达点云以生成具有判别力的全局描述符，能够提高地点识别的准确性。
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公开(公告)号：CN111460683B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010314020.1
申请日：2020-04-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种行人在环仿真系统及其测试方法，其中，系统包括位于运动区域内的多个行人目标，行人目标佩戴有VR眼镜及跟踪器，VR眼镜与PC主机连接，PC主机实时构建包含行人目标模型的仿真虚拟环境，VR眼镜则显示该仿真虚拟环境；PC主机连接有计算机，计算机连接有运动捕捉单元，运动捕捉单元获取行人目标的运动图像，计算机则从运动图像中提取行人目标的动作数据，并将该运动数据传输给PC主机；PC主机还与驾驶员在环仿真系统相连接，以接收车辆行驶数据。与现有技术相比，本发明采用真实的行人目标，通过实时采集及解析运动图像、将行人目标的运动数据实时更新至仿真虚拟环境中，能有效提高测试效率，并保证测试结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118097600A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410335563.X
申请日：2024-03-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种特征级多源多模态云端感知融合系统及方法，该系统包括传感器、网联智能车辆、路端设备、无线通讯单元和云端计算平台；该方法包括以下步骤：车端和路端分别获取多源多模态感知数据；根据获取的多源多模态感知数据，编码不同模态下的BEV感知特征；车端和路端将BEV感知特征传输至云端进行空间对齐处理，之后依次进行多模态分支协同特征融合、跨模态特征动态融合，输出得到云端融合BEV特征；针对云端融合BEV特征进行解码处理，输出得到动态目标信息。与现有技术相比，本发明能够提高云端感知融合的鲁棒性、准确性和可扩展性，通过结合车端和路端的多源多模态感知信息，可靠、准确地生成云控检测范围下的动态目标信息。
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公开(公告)号：CN110133694B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201910313453.2
申请日：2019-04-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及基于双天线GNSS航向和轮速辅助的车辆定位方法及系统，方法包括步骤：1)在车辆静止条件下，根据GNSS天线位置和航向计算计算位置和航向的初始值获取车辆位置和航向的初始值；2)根据位置和航向的初始值及惯导测得的角速度，对车辆航向进行估计，并推算航向对应位置；3)根据电机转速及推算的航向对应位置对惯导位置和惯导航向进行推算，利用自适应卡尔曼滤波算法对位置和航向进行修正；4)将修正的位置和航向输入步骤2)，重复上述步骤，输出最终的航向和位置，进而获取车辆定位信息。与现有技术相比，本发明充分利用车载信息源，弥补了低速下GNSS接收机输出速度精度较低的问题，具备易于调试、估计精度高和计算量小等优点。
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公开(公告)号：CN116229719A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310184129.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种多中心化轨迹级主动交通控制系统及其方法，该系统包括依次连接的数据采集模块、决策生成模块和命令执行模块，其中，数据采集模块用于采集路网中网联自动驾驶车辆的轨迹信息，以作为决策生成模块的输入；决策生成模块根据输入的车辆轨迹信息，以多路段协同为目标，决策出能够动态调节路网中各个路段交通瞬时流率的轨迹控制指令；命令执行模块用于将轨迹控制指令对应下发到各个路段上的网联自动驾驶车辆，使网联自动驾驶车辆执行相应轨迹控制命令。与现有技术相比，本发明能够进行准确实时的流量预测，能够对多中心化控制指令进行及时且精准地执行，针对不同场景下的道路通行能力，能够对交通需求进行精准的轨迹级交通管控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110133695B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910314091.9
申请日：2019-04-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种双天线GNSS位置延迟时间动态估计系统及方法，本发明系统包括双天线RTK GNSS接收机模块，用于输出GNSS主天线处位置、GNSSS双天线、GNSSS双天线经度信息和纬度信息；惯导模块，用于获取车辆角速度并根据车辆电机转速和陀螺仪角速度对惯导处位置和航向进行推算；初始化模块，用于根据双天线RTK GNSS接收机模块输出的GNSSS双天线航向、GNSSS双天线经度信息、纬度信息以及惯导模块获取的角速度信息对惯导模块进行初始化；自适应卡尔曼滤波惯导误差估计模块，用于对惯导模块的惯导处位置误差、航向误差以及位置延迟时间误差进行估计。与现有技术相比，本发明实现了对GNSS位置延迟时间的准确估计，且对实现GNSS与惯导时间同步具有重要的工程意义。
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公开(公告)号：CN113203429B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110362582.8
申请日：2021-04-02
Applicant: 同济大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种陀螺仪温度漂移误差的在线估计及补偿方法，包括以下步骤：1)考虑温度对陀螺仪输出角速度的影响，构建零偏‑温度n阶误差模型；2)采用卡尔曼滤波估计得到零偏‑温度n阶误差模型中的参数，包括比例系数kn以及零偏ε；3)当GPS信号中断时，采用参数估计后的零偏‑温度n阶误差模型对陀螺仪输出角速度进行在线补偿。与现有技术相比，本发明考虑到了陀螺仪工作时温度带来的误差，具有实用性强、计算量小、估计精度高等优点。
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公开(公告)号：CN115320596A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210974262.2
申请日：2022-08-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车队插入式协同换道控制方法，包括：中央控制器采集智能网联车队内受控车辆信息和参考坐标原点信息，针对受控车队进行行为、速度以及换道决策；建立后向跟随的信息拓扑结构，受控车辆以跟随后车为目标；中央控制器接收决策控制命令，依据行为指令，采取对应的速度决策以及运动控制命令；在换道过程中，采用后向跟随的信息拓扑结构，在时间域中优化控制各受控车辆的加速及制动和转向过程，生成优化的控制指令给各受控车辆的动力系统、制动系统和转向系统，完成协同换道。与现有技术相比，本发明能使智能网联车队实现插入式协同换道加塞，从而大大提高智能网联车队在高密度交通环境下的换道能力以及在现实交通流中的机动性。
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公开(公告)号：CN115123239A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210758250.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种智能网联车辆协作换道控制方法，基于最优控制的运动规划步骤，提出了一种时变期望状态向量，考虑车辆动力学与背景车流的影响，规划运行空间和车道协同变换，解决传统协作换道规划中分别对两个阶段求解所带来的求解效率低，不稳定的缺点，智能网联车辆协作换道控制器在纵向和横向耦合运动规划中考虑车辆动力学，保证运动指令对受控车辆的可执行性，智能网联车辆协作换道控制器考虑背景车流的影响，考虑人类驾驶车辆不会与网联自动驾驶车辆发进行通信而带来的不确定性，提高协作换道规划的准确率，并降低换道动作对于交通流的负面影响。与现有技术相比，本发明具有效率高、准确性高、交通振荡小等优点。
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公开(公告)号：CN114913541A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111118582.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法、装置及介质，方法包括：将包含人物的待检测图像输入训练好的目标检测器，获得单个人物的裁剪图；设置人体关键点标注坐标；将裁剪图缩放至设定尺寸，并输入训练好的特征编码主干网络，获得感知矩阵；根据感知矩阵，利用正交匹配追踪算法对人体关键点标注坐标进行稀疏恢复，获取待检测图像中人物的人体关键点位置。与现有技术相比，本发明在保证较高计算精度的情况下减轻了计算负担，检测效率高。
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