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公开(公告)号：CN109919051A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910131936.0
申请日：2019-02-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于视频图像处理的卷积神经网络加速方法，包括以下步骤：S1：将用于视频图像处理的整个卷积神经网络分为第一阶段和第二阶段，第一阶段包括但不限于两个具有相同输入、计算量不同的子网络，将计算量较小的子网络作为快路径，将计算量较大的子网络作为慢路径；S2：令两条路径异步执行，并对快、慢路径进行视频处理的特征图进行更新；S3：通过包括但不限于拼接、求和、全连接等融合方式将两条路径的特征图进行融合，将融合的输出作为第二阶段的输入；S4：根据最终目标问题设计第二阶段模型，组成完整的网络模型，并对模型进行训练和部署。与现有技术相比，本发明具有加快神经网络的运行速度的同时保证精度的优点。
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公开(公告)号：CN109212521A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811125678.7
申请日：2018-09-26
Applicant: 同济大学
IPC: G01S13/86
Abstract: 本发明涉及一种基于前视相机与毫米波雷达融合的目标跟踪方法，包括以下步骤：1)对前视相机以及毫米波雷达进行联合标定；2)根据毫米波雷达测量对动态目标进行跟踪，采用卡尔曼滤波对检测到的目标状态进行状态更新，获取毫米波雷达对目标的跟踪航迹；3)通过前视相机获取目标的位置和速度信息，对动态目标进行跟踪，采用卡尔曼滤波对检测到的目标状态进行状态更新，获取前视相机对目标的跟踪航迹；4)将毫米波雷达和前视相机的跟踪目标状态进行融合。与现有技术相比，本发明利用两种不同传感器探测到的目标进行跟踪，弥补了单个传感器漏检、误检、跟踪失败、状态探测不精确等缺陷，利用冗余的信息增加了智能汽车的安全性。
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公开(公告)号：CN109131317A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810812794.X
申请日：2018-07-23
Applicant: 同济大学
IPC: B60W30/06
Abstract: 本发明提供了一种基于多段式规划与机器学习的自动垂直泊车系统及泊车方法，通过环视摄像头采集图像，超声波传感器检测障碍物信息判断相对库位的位置、航向信息和库位的有效性信息。当识别到合适大小和无车辆占用的库位时，开始进入自动泊车过程。自动泊车系统根据当前自车位姿和库位信息进行泊车路径的规划，如有需要利用多段R‑S曲线调整自车位姿至合适位置，再根据学习网络生成二次螺旋线泊车轨迹。通过电控装置控制方向盘、油门和制动踏板进行泊车入库。本发明利用二次螺旋线训练集和学习网络，改善泊车过程的效率和对路径偏移的适应能力，结合R‑S曲线进行多段式规划，实现极小范围内的泊车规划高成功率，适用范围更广，泊车过程更加可靠。
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公开(公告)号：CN109443348B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201811119444.1
申请日：2018-09-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于环视视觉和惯导测量单元的地下车库库位跟踪方法，在环境未知的地下车库环境中，用户指定车库中某一位置作为环境地图初始坐标原点，基于惯性测量单元提供的运动信息和环视视觉提供的库位角点初始相对坐标信息，通过全局优化的方法生成目标库位角点的环境地图全局坐标，用于车辆后续的决策和控制。与现有相关技术相比，本发明具有可适应无GPS信号环境、成本低、鲁棒性高等优点。
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公开(公告)号：CN109540159B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201811183196.7
申请日：2018-10-11
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种快速完备的自动驾驶轨迹规划方法，包括以下步骤：1)规划基础路径；2)对基础行车路径进行碰撞检测，进行步骤3)，若不存在碰撞，则判断基础行车路径是否到达目标点，若是，则进行步骤4)，若否，则进行步骤3)；3)采用采样/搜索路径规划方法获取平滑的有效路径后，进行步骤4)；4)获取路径对应的曲率极值后进行分段速度规划，得到轨迹；5)在时间域和空间域对轨迹进行碰撞检测，若有碰撞，则判断车辆与障碍物的距离是否大于2倍最小制动距离，若是，则进行速度重规划并返回步骤4)，若否，则返回步骤1)，最终将路径与速度组合生成轨迹并输出，与现有技术相比，本发明具有提升轨迹规划的实时性，平稳可靠等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109760635A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910017056.0
申请日：2019-01-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的线控雨刷控制系统，用以实现智能汽车的雨刷控制，该系统包括依次连接的前视相机、智驾控制器、整车控制器、雨刷控制器、驱动电机总成、减速器和刮雨器，前视相机实时采集前方道路图像，并将图像通过USB数据线传输到智驾控制器，智驾控制器内部设有GAN网络架构，用以去除雨天获取的图像中的雨滴，并通过图像实时检测车辆周边雨量大小，并将雨刷档位的调整信号通过CAN线传递到整车控制器，整车控制器获取智驾控制器的CAN信号后，实时调整雨刷控制器的工作状态，雨刷控制器通过脉冲信号控制驱动电机总成工作，控制雨刷去除前挡风玻璃外侧雨滴，与现有技术相比，本发明具有实用性强、开发成本低、适用性高等优点。
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公开(公告)号：CN109572694A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811320132.7
申请日：2018-11-07
Applicant: 同济大学
IPC: B60W30/095 , B60W40/06 , B60W40/10 , B60W40/105
Abstract: 本发明涉及一种考虑不确定性的自动驾驶风险评估方法，本发明方法包括先验环境地图构建步骤、交通参与车辆状态观测步骤、自车执行轨迹调取步骤、基于先验知识的自适应多目标追踪步骤，通过驾驶行为似然估计、轨形匹配、轨迹预测，利用多安全裕度对行车碰撞风险估计，最后输出时空行车风险态势图进行评估，可以实现自动驾驶的多安全裕度风险估计，提高自动驾驶对环境的适应能力，使自动驾驶过程更加平稳可靠。
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公开(公告)号：CN109443348A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811119444.1
申请日：2018-09-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于环视视觉和惯导测量单元的地下车库库位跟踪方法，在环境未知的地下车库环境中，用户指定车库中某一位置作为环境地图初始坐标原点，基于惯性测量单元提供的运动信息和环视视觉提供的库位角点初始相对坐标信息，通过全局优化的方法生成目标库位角点的环境地图全局坐标，用于车辆后续的决策和控制。与现有相关技术相比，本发明具有可适应无GPS信号环境、成本低、鲁棒性高等优点。
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公开(公告)号：CN109760635B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910017056.0
申请日：2019-01-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的线控雨刷控制系统，用以实现智能汽车的雨刷控制，该系统包括依次连接的前视相机、智驾控制器、整车控制器、雨刷控制器、驱动电机总成、减速器和刮雨器，前视相机实时采集前方道路图像，并将图像通过USB数据线传输到智驾控制器，智驾控制器内部设有GAN网络架构，用以去除雨天获取的图像中的雨滴，并通过图像实时检测车辆周边雨量大小，并将雨刷档位的调整信号通过CAN线传递到整车控制器，整车控制器获取智驾控制器的CAN信号后，实时调整雨刷控制器的工作状态，雨刷控制器通过脉冲信号控制驱动电机总成工作，控制雨刷去除前挡风玻璃外侧雨滴，与现有技术相比，本发明具有实用性强、开发成本低、适用性高等优点。
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公开(公告)号：CN109635672B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811398916.1
申请日：2018-11-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种无人驾驶的道路特征参数估计方法，包括：六自由度惯导信息获取；三维激光点云数据获取；激光点云运动补偿；6sigma高程的路面候选点提取；3sigma高差的坡面候选点提取；主成分分析法路面拟合；主成分分析法坡面拟合；1sigma路面点提取；1sigma坡面点提取；对路面点和坡面点反射强度进行特征分解；路沿边界点提取；对路面附着系数进行估计；估计模型对道路曲率进行估计；对路沿进行拟合估计；对坡度进行估计，最终输出一幅富含道路特征参数的栅格地图，以供无人驾驶感知、决策和规划模块使用。与现有技术相比，本发明具有实现鲁棒的路面附着系数估计、路沿曲率连续、道路曲率道路坡度快速估计等优点。
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