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公开(公告)号：CN115100618A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210732739.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多源异构感知信息多层级融合表征与目标识别方法，涉及感知信息处理技术领域，该方法包括以下步骤：在数据级将相机、毫米波雷达和激光雷达的感知数据融合后进行多粒度分解，进行相机图像、毫米波雷达稀疏点云数据和激光雷达点云数据表征；在特征级分别对相机、毫米波雷达和激光雷达的输出数据进行特征提取；将相机、毫米波雷达和激光雷达提取后的数据特征在不同深度上进行动态连续融合，效果是通过相机、毫米波雷达和激光雷达进行感知目标观测数据的收集，进行多层级融合，解决传感器在异常情况(遮挡、小目标和数据异常等)下目标检测的精度和鲁棒性，从而提高自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN113420455B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110761148.7
申请日：2021-07-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , B60T13/74 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于EHB自身特性的主缸液压力估计方法，包括步骤：1)建立EHB系统的动力学方程，对EHB的滑动摩擦力进行增压工况和减压工况下的测试，获取测试数据；2)根据EHB中传动机构的传动原理，获取滑动摩擦力的理论模型；3)利用测试数据，对滑动摩擦力理论模型的参数进行拟合，获取EHB的滑动摩擦力模型；4)对EHB的动力学方程进行求导，并令齿条速度为零，获取EHB的静摩擦力模型；5)将EHB的静摩擦力与EHB的滑动摩擦力模型合并，建立随电机力矩自适应的库伦摩擦模型；6)利用建立的模型，结合EHB的动力学方程，对主缸液压力进行估计。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性好等优点。
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公开(公告)号：CN114590276A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210337054.1
申请日：2022-03-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种远程监控无人驾驶系统，包括相互连接的现场端(包括车端和路端)和后台(包括监控平台和接管平台)，车端获取车端识别结果并传输给监控平台；路端获取路端识别结果并传递给监控平台；监控平台用于进行识别结果一致性检验、场景风险评估、ODD监测、确定远程接管策略，对单车接管请求进行行驶困难度评估；接管平台用于生成接管提示信息和数据检查提示信息，实时模拟车外道路环境并通过与后台技术监督员的交互来实现对车端的远程接管，运行接管监督排队机制，当多辆车需要接管时，接管平台根据行驶困难度对单车接管请求进行排队，优先接管行驶困难度高的车辆。与现有技术相比，本发明能够有效提高后台对车辆接管的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN112729366B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202011530677.8
申请日：2020-12-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶场地测试的天气模拟设备测试评价方法及装置。该方法包括搭建传感器试验平台；选取天气量化指标和传感器表现评价指标体系；设计相应的真实天气试验，并采集天气数据和传感器数据；根据指标体系对相应数据进行处理，得到天气量化参数和传感器表现评价结果；选取部分数据作为训练样本，训练映射模型；利用剩余数据映射模型进行有效性验证；最后，针对待评价的天气模拟设备进行同样的试验，运用该映射模型得到相应的传感器期望表现，以实现对天气模拟设备保真度的客观测试评价。该发明能够综合考虑不同天气量化参数对传感器表现的影响，从天气参数耦合效应对传感器的综合影响出发，实现对天气模拟设备保真度的客观测试评价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915888B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202010672885.5
申请日：2020-07-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶测试场景中交通参与者复杂度的计算方法，包括以下步骤：S1：获取测试场景中所有类型交通参与者的动力学参数阈值Rtype；S2：根据各交通参与者的初始状态和动力学参数阈值Rtype，计算得到对应的纵向采样距离集Stype；S3：通过优化搜索算法得到纵向采样距离集Stype中每个采样距离对应的最优纵向控制量；S4：根据采样距离和最优纵向控制量，计算预测时间t内各交通参与者的可达域Ωtype；S5：根据各交通参与者的可达域Ωtype计算测试场景的交通参与者复杂度H，与现有技术相比，本发明为自动驾驶测试场景中动态交通参与者的状态和参数设计提供依据，具有提高自动驾驶汽车测试效率等优点。
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公开(公告)号：CN109856990B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910043894.5
申请日：2019-01-17
Applicant: 同济大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及一种GNSS/INS组合导航控制器的在环仿真系统，该系统包括用以储存INS数据的第一SD卡、用以储存GNSS数据的第二SD卡、第一单片机、第二单片机、基于嵌入式处理器的GNSS信号发送模块、基于嵌入式处理器的INS信号发送模块、用以组合导航的整车控制器以及上位机，所述的第一SD卡通过第一单片机的SDIO通信接口连接第一单片机，所述的第二SD卡通过第二单片机的SDIO通信接口连接第二单片机，所述的第一单片机通过CAN1总线与整车控制器连接，所述的第二单片机通过CAN2总线与整车控制器连接，所述的整车控制器与上位机连接。与现有技术相比，本发明具有离线使用方便、时间精度高、应用广泛等优点。
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公开(公告)号：CN109492763B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201811092800.5
申请日：2018-09-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于强化学习网络训练的自动泊车方法，该方法包括步骤：1)对车辆判断是否进行实车训练，若是，则执行步骤2)后进入步骤6)，否则执行步骤3)后进入步骤4)～6)；2)针对自动泊车工况建立强化学习网络模型，并对强化学习网络进行训练，获取与车辆控制对应的驾驶策略模型；3)针对自动泊车工况建立强化学习网络模型，并对强化学习网络进行仿真训练，获取与车辆控制对应的驾驶策略模型；4)采用迁移学习将获取的驾驶策略模型应用于实车；5)完善驾驶策略模型，输出车辆的控制指令；6)根据驾驶策略模型输出的车辆的控制指令对车辆进行泊车控制。与现有技术相比，本发明具有加速收敛、具有较好的鲁棒性等优点。
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