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公开(公告)号：CN104977002A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510325693.6
申请日：2015-06-12
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G01C21/20 , G01C21/165 , G01C25/005
Abstract: 本发明提供一种基于SINS/双OD的惯性组合导航系统及其导航方法，方法包括建立SINS误差模型；建立双OD误差模型；对各误差状态量进行估计并修正。通过在基于SINS/双OD的惯性组合导航系统中设置双里程计，利用双路里程计的速度和方向角信息可以有效地修正惯导的输出，减小导航参数的误差，获得更精确的轨迹发生器的速度信息和方向角度；通过惯导和双里程计的融合，以惯导和里程计的导航参数的误差量作为估计对象运用卡尔曼滤波技术，可以得到精确可行的卡尔曼滤波算法，进而实现更高精度的导航。
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公开(公告)号：CN113339500B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202110761803.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 同济大学
IPC: F16H61/02
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶汽车的换挡控制装置，包括换挡装置和控制换挡装置的控制器；换挡装置包括：换挡控制模块、电子手刹开关控制模块和档位解锁按键控制模块；电子手刹开关控制模块包括使电子手刹处于自动模式的线控开关，以及控制手动模式和自动模式进行切换的模式切换装置；线控开关基于从控制器收到的第一电平信号解除手刹；档位解锁按键控制模块包括档位解锁按键和第一继电器；第一继电器基于从控制器收到的第二电平控制信号模拟档位解锁按键被按下或松开。本发明的一种无人驾驶汽车的换挡控制装置及方法能够以单一的换挡装置满足无人驾驶测试的要求，具备更完整的档位控制系统，并具有较高的扩展性与实用性，可应用于不同的车型。
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公开(公告)号：CN119782818A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411932299.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/22 , G06F18/2433 , G06Q50/04 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种胎面挤出生产线后称量重量智能预测方法，方法包括以下步骤：1)获取橡胶轮胎挤出机生产过程的历史数据和实时数据；2)通过基于欧几里德距离的加权相似度分析方法，构建初步相似数据集；3)使用皮尔逊相关系数确定当前相似数据集大小；4)使用孤立森林算法来对当前相似数据集进行异常值剔除；5)基于多头注意力机制，构建即时学习的局部模型，基于训练集对模型进行训练，得到后称量重量预测模型，获取实际实时数据输入预测模型，得到橡胶轮胎挤出生产线的产品的后称量重量预测结果。与现有技术相比，本发明具有提高后称量重量预测效率，减小预测滞后性等优点。
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公开(公告)号：CN119337924A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411283331.0
申请日：2024-09-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于道路地图的轨迹预测方法及其系统。该方法首先采集高精度地图数据和低精度地图数据，分别构成数据集，再接收道路地图数据，并将道路地图数据中全球球面坐标转换为局部城市坐标，用于后续轨迹预测；然后根据高精度地图数据集建立并训练教师模型，根据低精度地图数据集建立并训练学生初始模型，并进行知识蒸馏过程，得到经过知识蒸馏后的学生模型；最后利用经过知识蒸馏后的学生模型生成轨迹预测。与现有技术相比，本发明具有实现在没有详细地图支持的情况下准确轨迹预测、提升轨迹预测的适应性和泛化能力、在资源受限环境中实现高效、低成本的轨迹预测、增强了模型在多种地理环境中的通用性和准确性等优点。
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公开(公告)号：CN118579105A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410742318.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种多盲区交叉路口下的自动驾驶运动规划方法、设备及介质，该方法包括以下步骤：S1、根据道路拓扑结构和障碍物位置确定无人驾驶车辆的视野盲区；S2、根据可观测他车的运动态势，基于D‑S证据理论计算视野盲区内存在车辆的概率；S3、根据推断概率和遮挡关系，在各个感兴趣车道中心线生成距离自车驾驶路线最近的盲区车辆；S4、将观测车辆和推测盲区车辆输入至预训练的基于注意力机制的深度强化学习网络，得到多盲区交叉路口下的自动驾驶运动规划结果。与现有技术相比，本发明提升无人驾驶车辆在复杂多盲区交叉路口运动规划的安全性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116165676A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310175704.1
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/88
Abstract: 本发明涉及一种基于特征边的激光点云车辆朝向单帧检测方法，步骤如下：S1、点云预处理，对地面点云和不影响正常行驶的高处障碍区点云进行剔除；S2、对点云进行聚类并判断类型，将类型为车辆的聚类点云提取出来；S3、Gramham扫描法进行凸多边形的构造，对夹角大于设定度数的相邻边进行优化，对夹角小于设定度数的相邻边进行合并，得到简化的凸多边形；S4、将每一条简化的凸多边形的边向多边形内部平移设定距离，将所有点云中的点向上投影，判断是否为特征边；S5、使用特征边的方向来构建车辆点云的外接矩形，与真值进行对比，得到车辆朝向单帧检测的误差结果。与现有技术相比，本发明具有检测更准确、误差更低等优点。
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公开(公告)号：CN116147649A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310167946.6
申请日：2023-02-24
Applicant: 同济大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明涉及一种基于栅格地图的轨迹规划方法，该方法包括：步骤S1、获取带有环境信息的二维栅格地图；步骤S2、将不同朝向的车辆模型作为卷积核，与二维栅格地图卷积后获得附带朝向角信息的三维增广障碍物栅格图，并以朝向角为剖面展开，得到重构的环境栅格图；步骤S3、基于混合A*算法，输入起止车辆位姿，通过查表的方式获取车辆在当前位姿下的碰撞情况，获取最终的规划轨迹结果。与现有技术相比，本发明通过卷积将车辆模型蕴含至环境栅格地图当中，将边边的碰撞检测问题通过重新配置的障碍物空间等效转换为点点碰撞检测问题，大大减轻了碰撞检测函数的压力，提高了轨迹规划的效率。
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公开(公告)号：CN113339500A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110761803.9
申请日：2021-07-06
Applicant: 同济大学
IPC: F16H61/02
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶汽车的换挡控制装置，包括换挡装置和控制换挡装置的控制器；换挡装置包括：换挡控制模块、电子手刹开关控制模块和档位解锁按键控制模块；电子手刹开关控制模块包括使电子手刹处于自动模式的线控开关，以及控制手动模式和自动模式进行切换的模式切换装置；线控开关基于从控制器收到的第一电平信号解除手刹；档位解锁按键控制模块包括档位解锁按键和第一继电器；第一继电器基于从控制器收到的第二电平控制信号模拟档位解锁按键被按下或松开。本发明的一种无人驾驶汽车的换挡控制装置及方法能够以单一的换挡装置满足无人驾驶测试的要求，具备更完整的档位控制系统，并具有较高的扩展性与实用性，可应用于不同的车型。
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公开(公告)号：CN107992039B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201711240203.8
申请日：2017-11-30
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/02
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：CN105577771B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201510952704.3
申请日：2015-12-17
Applicant: 同济大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及了一种新的基于车车通信和车路通信环境的车辆协同驾驶方法，包括：以道路上单向行驶的车辆以及信号灯为节点，建立车车通信网络、车路通信网络以及车辆行驶交通网络。三层网络相互作用，从而形成一个三层超网络构架。车车通信网络以车辆为节点，车辆相互传递相关驾驶信息；车路通信网络以一定范围内的车辆以及信号灯为节点，信号灯的相关信息传递给车辆；在车车通信网络和车路通信的基础上，车辆在车车通信路段根据车车通信下的车辆跟驰模型对速度进行调整，在车路通信路段运用单纯形法算法，对车速进行动态调整。在保证车辆安全驾驶的同时，借助无线通信的技术，降低了车辆能源消耗，提高车辆在道路上的通行效率。
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