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公开(公告)号：CN102945506A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210311074.8
申请日：2012-08-28
Applicant: 同济大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及一种用于风电场微观选址的边界轮廓图像信息处理方法，包括以下步骤：1)处理器从数据库中获取电子地图，通过边缘检测技术提取该电子地图中风电场边界轮廓的图像信息，进而计算出风电场边界轮廓曲线；2)对获得的风电场边界轮廓曲线进行最优多边形拟合；3)根据拟合得到的最优多边形建立风电场边界约束模型，判断风机位置是否在风电场内。与现有技术相比，本发明解决了现有连续微观选址方法无法处理不规则形状风电场边界约束的问题，能够获得最优的风电场微观选址。
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公开(公告)号：CN118075261A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311754580.9
申请日：2023-12-19
Applicant: 同济大学 , 上海国际港务(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及轻量级异构分布式并行任务的协同处理方法、系统、介质，包括如下步骤：接收数据处理任务请求，生成组播地址并广播至各计算节点，基于各计算节点的反馈生成参与组播的计算节点列表；基于待处理数据中相邻两关键帧之间的帧数量以及参与组播的计算节点数量，为所述计算节点列表中的计算节点分配需要处理的相对于关键帧的偏移帧号，建立计算节点‑偏移帧号的映射关系；接收待处理数据，并组播至所述计算节点列表中的计算节点；从计算节点接收数据处理结果，基于所述映射关系合并得到最终处理结果。与现有技术相比，本发明具有优化突发需求的实时处理能力等优点。
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公开(公告)号：CN116147631A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310163644.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种分层解耦的无人驾驶拟人化轨迹规划方法，该方法包括：步骤S1、上层路径规划：对于不同的道路场景，对基于采样的路径规划方法、基于搜索的路径规划方法和基于优化的路径规划方法进行组合，规划出最优路径；步骤S2、下层速度规划：采用基于ST障碍物时空碰撞预测图、车辆加速度约束的搜索方法获取车辆沿最优路径的速度曲线，最终获取最优轨迹。与现有技术相比，本发明为无人驾驶提供更为安全可靠，稳定平滑的拟人化行驶轨迹。
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公开(公告)号：CN116125992A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310182093.3
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种在定位不确定条件下基于卷积的路径规划方法，所述的方法包括以下步骤：1)获取一张描述环境信息的二维环境栅格地图；2)将不同朝向角的车辆模型用占据栅格的形式描述为车辆模型栅格图，作为卷积核；3)用二维高斯分布模拟定位的不确定性，获取车辆模型栅格图中每个栅格的占据概率，更新卷积核；4)对二维环境栅格地图和更新了占据概率的卷积核进行多次卷积运算，获得附带朝向角信息的三维环境卷积特征图；5)使用混合A*算法进行路径规划，通过查表的方式进行碰撞检测，判断路径点是否可用，将可用的路径点保留，得到最终路径规划结果。与现有技术相比，本发明具有运算效率高、安全裕度高等优点。
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公开(公告)号：CN114312696A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210070861.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 同济大学
IPC: B60T7/12
Abstract: 本发明涉及一种用于无人驾驶汽车的紧急制动和辅助换挡装置和方法，装置包括电源、电磁继电器、急停开关、可编程逻辑控制器、步进电机、第一接近开关、第二接近开关和无人车控制器，电源分别并联在可编程逻辑控制器和步进电机的正负端，电磁继电器一端连接电源、另一端连接急停开关后接入可编程逻辑控制器，无人车控制器的两端分别连接电磁继电器和可编程逻辑控制器，步进电机通过连接件连接制动踏板，第一接近开关正对制动踏板的制动起始位，第二接近开关正对制动踏板的制动终止位，步进电机、第一接近开关和第二接近开关均通信连接可编程逻辑控制器。与现有技术相比，本发明不受汽车底层线控协议和无人驾驶控制系统的影响，具有较强的可移植性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113291318A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110591970.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 同济大学
IPC: B60W60/00
Abstract: 本发明涉及一种基于部分可观测马尔科夫模型的无人车盲区转弯规划方法，包括：步骤1：获取当前路口的交通数据集；步骤2：转弯规划高层模型根据当前路口的交通数据集生成备选路径；步骤3：将备选路径输入基于部分可观测马尔科夫模型的转弯规划低层模型，输出无人车盲区转弯规划路径和规划速度；步骤4：完成无人车盲区转弯规划。与现有技术相比，本发明具有实时性好、安全性高、处理速度快、普适性好等优点。
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公开(公告)号：CN107992039A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711240203.8
申请日：2017-11-30
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/0276 , G05D2201/0213
Abstract: 本发明涉及一种动态环境下的基于流场的轨迹规划方法，包括以下步骤：根据车辆的起点、终点和环境中的障碍物，建立三维流场计算模型；以车身的前向速度为输入量，坐标和航向角为状态量，建立车辆运动学模型；采用车辆运动学模型作为滚动方程，求解流场的滚动时域优化问题，将流场速度向量分布作为轨迹规划的引导信息，得到规划轨迹。与现有技术相比，本发明通过设计滚动时域优化问题，将车辆模型和约束加入对流场的运用中，可以确保生成的轨迹满足车辆的各项约束指标。本专利对于任务不敏感，可以应用于多种任务的轨迹规划中，甚至可以应用于其他非完整系统中，具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN106908775A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710134286.6
申请日：2017-03-08
Applicant: 同济大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明涉及一种基于激光反射强度的无人车实时定位方法，包括以下步骤：S1，车载的激光雷达对城市道路两侧进行拍摄，获取多帧点云数据，并进行路沿点提取，将路沿点转换到当前车辆坐标系下；S2，选取z轴坐标值位于设定范围内的路沿点获取其在GPS坐标系下的坐标，以无人车当前的GPS坐标点为原点，划分坐标空间得到栅格图；S3，将栅格化的高精度地图与步骤S2得到的栅格图进行匹配，获得无人车在高精度地图上的位置；S4，利用卡尔曼滤波器预测车辆位姿。与现有技术相比，本发明可以在复杂环境下实现实时精确定位，能够有效提高无人车行驶的安全性。
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公开(公告)号：CN102945506B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201210311074.8
申请日：2012-08-28
Applicant: 同济大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明涉及一种用于风电场微观选址的边界轮廓图像信息处理方法，包括以下步骤：1)处理器从数据库中获取电子地图，通过边缘检测技术提取该电子地图中风电场边界轮廓的图像信息，进而计算出风电场边界轮廓曲线；2)对获得的风电场边界轮廓曲线进行最优多边形拟合；3)根据拟合得到的最优多边形建立风电场边界约束模型，判断风机位置是否在风电场内。与现有技术相比，本发明解决了现有连续微观选址方法无法处理不规则形状风电场边界约束的问题，能够获得最优的风电场微观选址。
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公开(公告)号：CN103207948B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310119605.8
申请日：2013-04-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于风速相关性的风电场测风仪风速缺失数据插补方法，该方法包括以下步骤：1)导入目标风电场各高度的历史风速数据；2)根据历史风速数据获得该风电场每个高度风速的范围、每小时风速的变化范围及两个高度间风速差值的变化范围，并保存；3)导入实时测量数据，根据步骤2)中各范围判断当前测量数据是否存在不合理的风速数据，若是，则剔除不合理风速数据，并执行步骤5)，若否，则执行步骤4)；4)根据时间顺序判断是否存在数据缺失，若是，则执行步骤5)，若否，则结束；5)利用相关阶模型对缺失数据进行插补。与现有技术相比，本发明具有实时性好、插值精度高等优点。
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