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公开(公告)号：CN115273491B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210867247.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，涉及车路协同系统技术领域。该一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，包括底座，所述底座上表面的中部固定连接有连接盒，所述连接盒内部的底面固定连接有蓄电池，所述连接盒上表面的中部固定连接有支撑柱，所述支撑柱上表面的中部固定连接有第一连接杆，所述第一连接杆上表面的中部固定连接有安装盒，所述安装盒内部的底面固定连接有伺服电机。本发明提供一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，该车路协同系统的路测感知设备及其感知方法整体结构设计合理，使用方便，节能效果显著，同时能够提前向过往的司机提供道路的多种信息。
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公开(公告)号：CN115358530A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210884617.9
申请日：2022-07-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种车路协同感知路侧测试数据质量评价方法，涉及车路协同技术领域。该车路协同感知路侧测试数据质量评价方法，包括自适应融合回归的轨迹质量评估模型，自适应融合回归模型由评估与修正2个网络组成，包括如下执行步骤：S1.对路侧车辆轨迹数据计算轨迹合理性、波动性的相关指标，输人评估网络中融合回归计算，得出质量评估结果。本发明提供一种车路协同感知路侧测试数据质量评价方法，能够有效表征轨迹数据质量，对于多车交互场景，尽管车辆交互合理性指标与轨迹质量之间相关性较弱且指标适用范围有限，但可考虑将其作为其余评估指标的补充，实现更好的车路协同感知路侧测试数据质量评估的效果。
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公开(公告)号：CN119437257A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510039131.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标清电子地图静态地物关联的自动驾驶全局位置估计方法及系统，获取自动驾驶城市运行场景下的标清电子地图；进行解析及预处理以提取自动驾驶时的车辆位置候选节点集合；对车辆位置候选节点集合进行在预设范围内的静态地物边界进行判断并进行筛选，筛选后对标清电子地图上的城市结构化静态地物描述信息进行提取来构建先验静态地物环境描述数据库；通过车辆实时感知实时输入三维点云数据，对城市结构化静态地物描述进行提取，得到实时静态地物环境描述数据；将标清电子地图内静态地物数据与车端实时感知的实时静态地物环境描述数据进行相似度关联，得到与车端实时感知相似度最高的结果以实现自动驾驶车辆的全局位置估计。
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公开(公告)号：CN118332689A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410441711.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 上海交通大学 , 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/0442
Abstract: 一种重载车辆悬架时变特性辨识方法及系统，由传感器收集矿用卡车操纵的序列状态，通过深度学习网络根据序列状态预测得到参数相关因子；同时通过考虑纵向‑垂直耦合效应的线性动力学模型粗略估计得到刚度和阻尼系数作为关键悬架参数，再由考虑纵向‑垂直耦合效应的非线性动力学模型根据参数相关因子和关键悬架参数预测得到下一时间步的状态。本发明将深度学习网络集成到矿用卡车的物理模型中，建立精确的矿用卡车纵向‑垂直动力学模型并识别精确的悬架参数，通过物理模型‑数据驱动的方法给出矿卡悬架刚度阻尼时变特性，且模型自身具备一定的可解释性和泛化性；只通过簧上信息即获取四个悬架刚度和阻尼，具有架构简单、便于实现等优点。
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公开(公告)号：CN119618185A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311176923.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于OSM类地图的SLAM地图全局对齐系统，包括：先验OSM类地图处理模块、SLAM地图数据处理模块、全局地图粗对齐模块以及基于图优化的细对齐模块，本发明利用先验地图中共有的拓扑结构为关键点，构建拓扑地图作为地图对齐的中转结构，达到将感知地图与路网地图对齐，赋予SLAM地图全局坐标的效果，能够实现相对较高的精度完成SLAM地图的全局坐标标定，即地理意义上的经纬度坐标，并且SLAM地图与OSM对齐之后的语义信息关联，对于未来地图的应用有较好的应用延展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332689B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410441711.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 上海交通大学 , 中国重汽集团济南动力有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/0442
Abstract: 一种重载车辆悬架时变特性辨识方法及系统，由传感器收集矿用卡车操纵的序列状态，通过深度学习网络根据序列状态预测得到参数相关因子；同时通过考虑纵向‑垂直耦合效应的线性动力学模型粗略估计得到刚度和阻尼系数作为关键悬架参数，再由考虑纵向‑垂直耦合效应的非线性动力学模型根据参数相关因子和关键悬架参数预测得到下一时间步的状态。本发明将深度学习网络集成到矿用卡车的物理模型中，建立精确的矿用卡车纵向‑垂直动力学模型并识别精确的悬架参数，通过物理模型‑数据驱动的方法给出矿卡悬架刚度阻尼时变特性，且模型自身具备一定的可解释性和泛化性；只通过簧上信息即获取四个悬架刚度和阻尼，具有架构简单、便于实现等优点。
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公开(公告)号：CN115346367A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210880842.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种车路协同系统的测试系统及其测试方法，涉及智能交通车路协同技术领域。该车路协同系统的测试系统及其测试方法，包括终端层、边缘层、接入层、平台层和应用层五个层级；终端层，包括人、车、路端的各类设备，如智能手机、数据接收器、硬件传感器、定位设备等，用于各类数据的采集。该方法针对车路协同系统的环境感知、仿真与预测、通信播报、交通引导等测试需求，从测试体系、测试方法、测试工具等方面，系统地总结了车路协同系统测试技术和最新工程实践，深入地分析了车路协同系统测试技术的体系架构、特点和适用范围，极大地促进了智能驾驶汽车技术及产业的快速发展。
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公开(公告)号：CN115273491A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210867247.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，涉及车路协同系统技术领域。该一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，包括底座，所述底座上表面的中部固定连接有连接盒，所述连接盒内部的底面固定连接有蓄电池，所述连接盒上表面的中部固定连接有支撑柱，所述支撑柱上表面的中部固定连接有第一连接杆，所述第一连接杆上表面的中部固定连接有安装盒，所述安装盒内部的底面固定连接有伺服电机。本发明提供一种智能车路协同系统的路测感知设备及其感知方法，该车路协同系统的路测感知设备及其感知方法整体结构设计合理，使用方便，节能效果显著，同时能够提前向过往的司机提供道路的多种信息。
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公开(公告)号：CN119882431A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510008226.4
申请日：2025-01-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于数据驱动的自动驾驶决策优化系统及方法，该系统包括：数据生产模块、数据筛选模块、模型封装模块和参数调优模块，其中：数据生产模块以人驾数据为输入，经标注、预处理和格式转换后，提取关键特征并进行标准化、归一化和编码，生成符合算法输入要求的数据驱动过程中的原始数据；数据筛选模块根据决策器所划分的各个场景从训练数据中筛选出相应的数据并进行有效分类；模型封装模块对C++的决策代码进行封装并采用基于轨迹对的真值评估方法构建训练所需的轨迹对评估代价图；参数调优模块根据经过筛选后的不同场景下的数据、封装好的决策算法模型以及轨迹对评估代价图，利用黑盒优化的方法，得到相应场景下在当前决策算法下的决策参数。本发明结合基于规则和基于学习的方法，利用自动驾驶车辆在运行过程中产生的大量数据，从而提高决策系统的上限，更有利于决策器在实际场景中的表现且属于白盒性质的数据驱动的决策参数调节技术。
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公开(公告)号：CN119759034A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510010554.8
申请日：2025-01-03
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及路径规划技术领域，提供了一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统，包括：构建节点引导搜索规则，对于任意一个当前子节点采用固定步长和均匀离散采样后的转向角进行节点探索得到固定步长的下一个子节点的探索子节点集合，并通过深度强化学习生成引导节点加入到探索子节点集合中，对探索子节点集合中每一个探索子节点的代价进行评估，用于后续每轮迭代搜索过程中获取代价最低的探索子节点作为最终选择的下一个子节点，同时在当前子节点到终点的距离小于设定阈值时，生成当前子节点到终点的泊位曲线，从而得到最终全局曲线。上述技术方案，构建了规则‑数据混合驱动路径规划框架，实现了规则和学习方法的优势互补。
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