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公开(公告)号：CN114590276B
公开(公告)日：2024-11-12
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：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：CN114862157A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210432321.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种支持运行设计域评估的高等级自动驾驶系统评价方法，包括：对自动驾驶系统声明ODD覆盖率进行量化评价；对自动驾驶系统声明ODD完整性进行量化评价；在声明ODD范围内生成测试场景，并对自动驾驶系统进行测试；基于测试结果，对自动驾驶系统在ODD范围内的功能进行评价；结合声明ODD评价结果和ODD范围内自动驾驶功能评价结果，计算得到自动驾驶系统综合评价结果。本发明充分考虑不同等级自动驾驶系统ODD的优劣程度，结合自动驾驶功能多维度评价结果，能够面向L2到L4等级自动驾驶系统进行综合评价，实现了支持ODD评估的一种评价方案，能够更全面地对高等级自动驾驶系统进行评价，为自动驾驶汽车的技术发展和产品落地提供有力支撑。
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公开(公告)号：CN114021329A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111267470.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种预期功能安全触发条件的生成及有效性评估方法，其特征在于，包括：构建基于层次模型的传感器触发源知识库、传感器触发机制知识库和传感器触发效果知识库；通过传感器触发源知识库与传感器触发机制知识库以及传感器触发效果知识库之间的映射关系，构建触发条件映射矩阵；根据触发条件映射矩阵获取触发条件；评估触发条件的有效性等级。与现有技术相比，本发明具有效率高、可解释性强、可靠性高和适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN110307995B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910453465.5
申请日：2019-05-28
Applicant: 同济大学
IPC: G01M17/007 , G01M99/00
Abstract: 本发明涉及一种用于自动驾驶汽车边缘测试的测试方法，属于自动驾驶测试领域，该方法首先从被测自动驾驶汽车的功能模块中选取需要被测试的自动驾驶汽车功能；基于该功能对外界环境信息的处理方式，然后从信息获取情况模块中选取获得到的信息情况；基于以上被测功能对信息获取或处理的失效情况，接着从触发生成边缘测试用例因素模块中选取触发生成边缘测试用例的因素；基于知识分析的方法，进而从因素发生条件模块中选取该因素发生的所需条件；基于以上因素发生所需条件与要素类别的关系，从边缘用例要素库模块中匹配合适的要素，组合其他一般要素，最后生成完整的边缘测试用例。与现有技术相比，本发明具有覆盖情况全面，测试准确度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814308A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010512791.1
申请日：2020-06-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向自动驾驶系统的加速测试系统，该系统包括场景构建模块、仿真模块、加速测试模块以及仿真流程管理模块，场景构建模块提供面向自动驾驶系统具体测试需求的功能场景、逻辑场景以及特定场景格式的具体场景，仿真模块支持自动驾驶系统在相应的仿真场景中运行并返回原始仿真结果，加速测试模块基于原始仿真结果计算评价指标，并通过优化搜索算法探索场景参数空间，仿真流程管理模块根据具体场景配置仿真场景、控制每轮仿真实验的生存周期以及整体加速测试的终止时机并使对应测试过程自动化进行。本发明可以帮助寻找决策规划系统的设计缺陷，提高系统安全性和可靠性，可以帮助寻找系统的性能边界，减少场景测试的时间，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN111460683A
公开(公告)日：2020-07-28
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：CN109632339A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811653182.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 同济大学
IPC: G01M17/007
CPC classification number: G01M17/007
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶车辆交通协调性实车测试系统及方法，通过在封闭测试道路或柔性化测试广场上根据测试需求设置相应的交互测试场景，自动驾驶车辆为被测主体，配合有人驾驶或编程控制的背景车或气球车，进行多车交互场景模拟，开展多场景自动驾驶车辆交通协调性测试，过程中将采用相应的设备对所有被测车辆、交通参与者的运动轨迹进行采集和记录，还将记录被测车辆乘员和其他交通参与者的主观评判、与交互舒适性相关的生理指标以及乘坐舒适性指标，来实现自动驾驶车辆交通协调性测试，以验证自动驾驶车辆是否具备在行驶过程中与其他交通参与者进行良好交互的能力，本发明协调控制有力，数据统一采集，提供了良好的数据支持。
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公开(公告)号：CN114862158B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210432322.8
申请日：2022-04-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/40 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于可通行区域的自动驾驶汽车场景风险评估方法，该方法通过进行坐标变换得到以道路形状为基线的曲线坐标系，并基于此坐标系进一步预测自车和场景中其他交通参与者在未来时间内的占用区域，通过碰撞检测得到自车的可通行区域，最终对可行域进行加权归一化处理，并以此结果作为当前时刻的场景风险值。与现有技术相比，本发明能够跨场景进行风险评估，并且保证风险评估结果的合理性，一方面能体现不同位置交通参与者所带来风险的差异性，评估结果符合人类驾驶员认知；此外，本发明可以被应用于多种不同的道路类型下，具有较强的跨场景评估能力。
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公开(公告)号：CN116700687A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310625301.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06F8/30 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于场景分类的场景生成方法及其系统，该方法包括：根据场景分类维度，对场景划分类别，得到场景分类结果；基于场景分类结果，生成相应的场景蓝图；基于场景蓝图进行具体场景采样，通过校验后得到具体场景集。在对场景划分类别时，通过对场景本体底层元素的再加工，构建分类维度，以对场景中的实体、实体属性以及实体间的关键关系进行划分；在生成场景时，基于场景类别划分结果，生成场景蓝图子块以及关键参数约束条件；整合得到场景蓝图与逻辑场景参数约束条件组；选取采样方法后基于场景蓝图采样得到具体场景。与现有技术相比，本发明能够针对不同类型的场景自动化生成场景蓝图，且生成大量有效的、符合测试目标的具体测试场景。
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